アレックス・コシュルコは、10年以上の経験を持つサプライチェーン計画の第一人者である。Ph.D.取得者であり、GMDH StreamlineのCEO兼共同創業者。
グローバルサプライチェーンは複雑で予測困難なことが多く、従来の計画ツールだけでは不十分になっている。ERPシステムやスプレッドシートは構造を提供するものの、変動性への対応に苦戦している。現在、テキスト作成、画像生成、ソフトウェアコーディングで知られる生成AIは、単なるタスク自動化以上のことができることを証明している。サプライチェーン計画において、生成AIは人間の専門知識を強化し、分析を加速させ、かつては到達不可能だった新たな洞察をもたらす力の増幅装置となりつつある。
技術リーダーたちは、特に大規模言語モデル（LLM）などの生成AIが、言語の壁を打ち破り、データを統合し、大規模なシナリオをシミュレーションすることで、計画プロセスをどのように変革できるかを模索している。過去のデータに基づいて予測するだけの予測モデルとは異なり、生成AIはコンテキストを認識したアウトプットを作成し、新しい働き方を切り開くことができる。
以下は、サプライチェーンチームがすでに効率性、正確性、コラボレーションを向上させるために生成AIを活用している5つの高インパクトな活用事例である。
1. 多言語AIアシスタントによる言語の壁の打破
グローバルサプライチェーンは国境を越えた協力に依存しているが、言語の違いが効果的なコミュニケーションの妨げとなることが多い。多言語AIアシスタントを使えば、スタッフは母国語でシステムに質問し、知識ベースが別の言語で保存されていても回答を得ることができる。
例えば、ブラジルのプランナーがポルトガル語で質問し、英語のドキュメントから関連する回答を得ることができる。この機能は：
言語の壁を打ち破る：チームは翻訳や二カ国語スタッフに頼ることなく、同じ知識にアクセスできる。
サポートを加速する：ユーザーの母国語での迅速な回答により、遅延が減少し、対応力が向上する。
生成AIはグローバルチームの競争条件を平等にすることで、言語に関係なく、誰もが専門知識とデータにアクセスできるようにする。
2. プラットフォーム間の相互接続性の実現
サプライチェーンデータは通常、ERP、倉庫、輸送、調達システムなど、さまざまなシステムに分散している。このデータのマッピングと統合は、多くの場合、骨の折れるプロセスだ。生成AIはインテリジェントなデータマッパーとして機能し、システム間でフィールドがどのように整合するかを提案できる。
例えば、あるデータベースの「SKU」が別のデータベースの「Item Code」に対応していることや、「Expected Delivery」が「Arrival Date」にマッピングされることを認識できる。この機能は：
統合を加速する：新しいシステムやパートナーを導入する際の手作業を削減する。
精度を向上させる：人間が見落としがちな不一致や重複を検出する。
データマッピングを自動化することで、生成AIはサプライチェーンリーダーにとって長年の課題であったサイロ化されたシステムの統合を容易にする。
3. 新製品の需要予測
過去の販売データがない新製品の発売は、常にプランナーにとって課題だった。生成AIは製品説明、ターゲット市場、類似アイテムを分析して、初期の需要予測を生成できる。
例えば、環境に優しいガジェットの場合、AIはサステナビリティのトレンドから洞察を引き出し、類似の発売を分析し、予想される需要を見積もることができる。完璧ではないものの、これらの予測は：
データ駆動型のベースライン：推測よりも強力な出発点を提供する。
より迅速な調整：早期のシグナルにより、問題が発生する前に生産や在庫を調整できる。
このアプローチにより、企業は過去のデータがない場合でも、迅速かつ自信を持って行動できるようになる。
4. サプライヤー推奨の効率化
サプライヤーの選定には、レビュー、配送記録、コスト構造、パフォーマンスノートなど、多くの非構造化データを調査する必要がある。生成AIはこれらの情報を分析し、候補者のショートリストを作成し、その長所と短所の説明を付けることができる。
例えば、AIは1つのサプライヤーの納期遵守における信頼性、別のサプライヤーのコスト競争力、3番目のサプライヤーの緊急注文への対応の柔軟性を強調するかもしれない。この機能は：
客観性を高める：意思決定は個人的なバイアスではなく、データパターンに依存する。
時間を節約する：調達チームは手動レビューではなく交渉に集中できる。
推奨エンジンとして機能することで、生成AIはサプライチェーンの専門家により短時間でより良い洞察を提供する。
5. 自然言語レポートの生成
レポート作成は長い間サプライチェーン管理における課題だった。生成AIを使えば、ユーザーは必要なレポートを単に要求するだけでよい。
例えば、マネージャーは「先月の倉庫別在庫回転率を示し、在庫切れがあれば強調して」と要求するかもしれない。AIはクエリを解釈し、システム全体からデータを取得し、説明文付きのレポートを生成する。この機能は：
アクセスを民主化する：技術的なスキルに関係なく、あらゆる関係者が洞察を取得できる。
迅速な洞察を提供する：かつては数日かかっていたレポートがオンデマンドで利用可能になる。
技術的な障壁を取り除くことで、生成AIは組織全体での洞察の流れをより自由にする。
生成AIを慎重に活用する
メリットは明らかだが、生成AIは万能薬ではない。選択的に適用する必要がある。最終的な財務報告やコンプライアンスチェックなど、厳密な正確さを要求するタスクは、従来のシステムや人間の監視に適している。
生成AIは言語、コンテキスト、パターン認識に優れているが、チェックされないと不正確または無関係なアウトプットを生成することがある。責任を持って使用するには：
適切な場所を選ぶ：クエリ、データマッピング、文書要約など、高インパクトなタスクに焦点を当てる。
人間を介在させる：AIの出力を最終的な回答ではなく、推奨事項として扱う。
明確な境界を設定する：精度が重要な場所では、AIを既存のシステムと併用する。
慎重なアプローチを取ることで、リーダーたちはAIの過剰な期待を避け、既存のプロセスを補完する専門ツールとして適切に位置づけることができる。
結論：AIは代替ではなく、力の増幅装置
生成AIはサプライチェーン計画における強力な味方として台頭している。言語の壁を打ち破り、断片化したデータを統合し、新製品の予測を加速し、サプライヤー選定を効率化し、レポート作成を民主化する。
しかし、その最大の価値は人間の専門知識を置き換えることではなく、それを増幅することにある。サプライチェーンの専門家は依然として意思決定者であり、AIは単により迅速な洞察とより広範なオプションを提供するだけだ。
サプライチェーンがますます複雑になり、不確実性が広がる中、生成AIを慎重に統合するリーダーは競争上の優位性を獲得するだろう。勝者となるのは、機械に制御を委ねる者ではなく、AIを力の増幅装置として使用し、予測不可能な世界でより賢く、より速く、よりレジリエントな意思決定を可能にする者だ。
