ヴィカス・アロンはBriczのCPOとして、予測型物流システムとAI駆動型インテリジェント実行システムの開発を主導している。
過去20年間、私はeコマースやオムニチャネル物流から店舗運営まで、企業システムの設計と拡張を支援してきた。これらのシステムは意味のある進化を遂げてきたが、一つの問題がいまだに残っている：システムが最も重要な時に十分な速さで適応できないことだ。
私たちは高度な計画ツール、詳細なダッシュボード、最適化エンジンを持っている。しかし、現実世界の変動—労働力不足、配送の混乱、顧客対応の必要性など—が発生すると、これらのシステムはしばしば不十分となる。そして現場に最も近い人々が手作業でそのギャップを埋めることになる。最新のCSCMPロジスティクス状況レポートによると、変動性はもはや一時的な状態ではなく、新たな運用基準となっている。
私たちに必要なのは、より良い洞察だけではない。リアルタイムで柔軟に対応できる実行システムが必要だ。そこにエージェント型AIが、時宜を得た必要不可欠な機会を提供している。
リアルタイムで考えるエージェント
過去3年間、私は不確実性に対応する予測アプリケーションの構築に注力してきた。また昨年からはAIエージェントについてより深く探求し始めた—それはエージェントが流行しているからではなく、企業システムが長い間欠いていたものを提供するからだ：動的で、文脈を認識した意思決定を規模を問わず行うことができる能力だ。
エージェント型AIは派手なチャットボットやスプレッドシートの要約ではない。それは以下のことができる意思決定エージェントの構築に関するものだ：
• リアルタイムの文脈を理解する。
• トレードオフをシミュレーションし評価する。
• 情報に基づいた行動を実行する。
• 結果から学習し進化する。
これらを、静的なルールでは対応できない場所で判断を適用する、デジタルの副官として考えてみよう。
リアルタイムギャップの解消
エージェントが役立つ場所を見るために、SF映画のような倉庫を想像する必要はない。日常業務の摩擦ポイントを見るだけでよい：
• 配送オプションが緊急性に合わないためにカートが放棄される。
• 労働力の制約が見落とされたためにSLA違反が発生する。
• 明らかな解約シグナルがあるにもかかわらず、顧客の苦情がエスカレーションされるのが遅すぎる
これらは、より良い文脈とより速い意思決定ループが結果を変える瞬間だ。エージェントは状況を把握し、シミュレーションを行い、行動し、リアルタイムで学習することができる。
ギャップから利益へ：3つの例
以下の各例は、5段階のエージェント思考プロセスに従っている：
1. トリガー
2. 文脈
3. シミュレーション
4. 実行
5. 学習
1. 予測型コンシェルジュエージェント
顧客の注文が遅延している。苦情を待つのではなく、予測型エージェントが先に行動する。
1. トリガー：「配送業者の遅延を検出。顧客の注文状況が36時間更新されていない。」
2. 文脈：「高額注文、過去2回の苦情、低いNPS。注文商品はギフト。」
3. シミュレーション：「15ドルのクレジットと同じカテゴリのバックアップ商品という形でお詫びを送る。」
4. 実行：「優先チャネルで連絡。善意のプロトコルを開始。」
5. 学習：「ポジティブなフィードバックを受け取る。『リスクのある積極的サービスリカバリーパターン』としてログに記録。」
このような状況でエージェントがいなければ、信頼が損なわれる可能性がある。しかし、エージェントがいれば、リスクを支持に変えることができる。
2. リアルタイム価値認識型コンバージョンエージェント
高価値顧客が2日後にカートに戻ってきた。その間に在庫と配送のダイナミクスが変化している。
1. トリガー：「顧客が48時間後に戻ってきた。カートには3つの高利益率SKUにわたって700ドルの在庫がある。」
2. 文脈：「過去のカート放棄は配送時間に関連していた。現在2つの商品は店舗から翌日出荷可能。」
3. シミュレーション：「2日配送と5%のロイヤルティクレジットは、一律10%割引よりも効果的。コンバージョンが32%向上する。」
4. 実行：「配送予定日時を表示するようカートを更新し、ロイヤルティクレジットを適用。スマートリカバリーオファーをトリガー。」
5. 学習：「コンバージョンが向上。『高LTVリカバリーパターン』として保存。」
エージェントがなければ、一般的なアウトリーチしか見られないかもしれない。エージェントがあれば、コンバージョン戦略をリアルタイムで適応させることができる。
3. 適応型在庫エージェント
グローバルブランドの在庫が、インフルエンサー、天候、地域イベントによって引き起こされる需要の変化に遅れをとっている。
1. トリガー：「南部MFCでの販売速度が48%低下。NYCゾーンでインフルエンサー主導の急増がある。」
2. 文脈：「LAに過剰在庫がある。36時間以内にNYCで在庫切れのリスクがある。シカゴとマイアミで小売イベントが開催されている。」
3. シミュレーション：「LA-NYC間の在庫移動で販売率が向上し、値下げが減少する可能性がある。高効果SKUを優先する。」
4. 実行：「300SKUをLAからNYCに出荷。動きの遅い商品を値下げ対象としてフラグ付け。マーケティングに警告。」
5. 学習：「販売率が28%向上。値下げが15%減少。『イベント主導型流動性ポリシー』としてキャッシュ。」
エージェントがなければ、見逃されたシグナルと利益率の低下が見られるかもしれない。エージェントがあれば、在庫は流動的で戦略的になる。
なぜこれらが機能するのか
これらの例は以下を反映している：
• 時間に敏感なシグナル
• システム間の統合された知識
• 短期的な結果と長期的な価値のバランスをとる適応型アクション
• 物流、マーケティング、サービスの境界での意思決定
「常識」を教える
これらの例が常識のように聞こえるなら、それがポイントだ。
エージェントは人間の意思決定者に取って代わるものではない。システムに柔軟性を与え、静的なルールを超えて、ニュアンスとスピードをもって対応できるようにするものだ。
マッキンゼーが指摘するように、ロジスティクスのバリューチェーン全体に生成AIを適用することで、より迅速で応答性の高い意思決定を通じて数千億ドルの価値を解放できる可能性がある。そのような楽観論には理由がある。
目新しさから必要性へ
今日の企業ソフトウェアにおけるほとんどのエージェントはタスクアシスタントだ。データを取得し、ケースを要約し、行動を提案する。それらは役立つが、まだ自律的ではない。
しかしそれは変わりつつある。ウォルマートなどの一部の組織は、部門を超えたワークフローを統合する「スーパーエージェント」を構築している。これらは単なるコパイロットではなく、訓練中の意思決定者だ。
真の機会は、意思決定エージェントを実行レイヤーに組み込むことにある。そこでは、物流、労働力、パーソナライゼーション、サービスがリアルタイムのシグナルとトレードオフと交差する。
リーダーにとってなぜこれが重要か
あなたが製品、運用、テクノロジーのリーダーであれば、エージェントを探求すべきかどうかという問いではなく、以下を自問すべきだ：
• どこで意思決定が硬直しすぎているか？
• どこで例外が繰り返し発生しているか？
• どこでより柔軟性を持たせることでより多くの価値を生み出せるか？
これらがエージェント導入に適した領域だ。
結論
私がエージェントに惹かれるのは、それが最先端だからではない。企業システムの設計に20年携わってきた中で、ルールを書き直すことなく文脈を柔軟にする方法を手に入れたのは今回が初めてだからだ。
人間の判断は常にif/else文以上のものだった。今や、意思決定エージェントによって、そのようなニュアンスを規模拡大できるようになった。
次の10年は実行システムの運用方法を再定義するだろう。今問われているのは：誰がこの変化を主導する準備ができているかだ。
