ロドニー・ブラウン氏は、HAVIの北米担当上級副社長兼グローバル計画・分析責任者である。
需要と供給のバランスを取ることがこれほど難しかったことはなく、混乱の原因はあらゆる方向から押し寄せている：気候の不安定性、地政学的緊張、技術シフト、マクロ経済的圧力、さらにはソーシャルメディアの影響力まで。これらは同時に発生しており、その相互作用により従来の対応策はもはや通用しなくなっている。
今日の変化のスピードは非常に速く、リスクが発生してから単に対応するだけでは、どのビジネスも対応しきれない。我々はリスクを感知し、予測し、それに先んじて行動しなければならない。そして今日の技術、特にAIは、この分野で可能なことを再形成し、リーダーたちを対応的な消火活動から真の先見性へと移行させている。
AIがリスク管理を再構築する方法
今日のリスクを見ると、サプライチェーンの強靭性を構成する一連のステップがある。最初のステップはリスクの検出と感知であり、ここでAIはすでに重要な役割を果たしている。この点において、クラスタリングとパターン認識を使用することで、組織はソーシャルメディア、ニュースシグナル、その他の外部データをスクレイピングして、混乱の早期指標を捉えることができるようになった。これらのシグナルは、サプライヤーの財務的苦境、発達中の嵐のパターン、物流ルートに影響を与える可能性のある新たな政治的危機などに関連している可能性がある。
これらのシグナルを特定できれば、イベントがいつ発生する可能性があるか、その影響がどのようなものになるかの予測と判断が可能になる。予測アルゴリズムはリスクのタイミングと規模を特定し、プランナーにはるかに早い段階で行動するための機会を提供する。そこから、AIを使用してさまざまな「what-if（もしも）」シナリオをモデル化し、各結果の確率と深刻度を計算するシミュレーションを適用する。
最後に、システムは理解から行動へと進む必要がある。ここで、エージェント型AI（自律的意思決定システム）が実際に影響を与え始めている。検出、予測、シミュレーションの後、在庫の移動から物流リソースの再割り当てまで、対応の一部を自動化するのに役立つ。
調達戦略としての積極的リスク管理
リスク管理の次なる進化は、サプライヤー戦略に直接リスクインテリジェンスを組み込むことである。これは、出荷の遅延や港の閉鎖が発生する遥か前に、リスクを積極的に特定することを意味する。
サプライヤーのプロファイル、そのネットワーク構造、地理的な露出を分析すると、各関係に内在する固有のリスクを理解し始める。政治的に非常に不安定な地域や極端な気象パターンがある地域に位置するサプライヤーは、より安定した環境に位置するサプライヤーとは異なるプロファイルを持つ。データ分析とAIを活用してこれらの変数を評価することで、企業は脆弱性がどこにあるかをより完全に理解した上で調達の意思決定を行うことができる。
この積極的な視点により、組織はコストや能力だけでなく、ストレス下での適応性と信頼性を基準にサプライヤーを選択することで、カテゴリー戦略と調達決定に強靭性を直接組み込むことができる。このように、リスク管理は成長を阻害する障害ではなく、よりスマートな成長を可能にする要因となる。
プランナーを強化するインテリジェントシステム
技術が進歩しても、人々は強靭なサプライチェーンの中心であり続ける。しかし今、プランナーには以前は利用できなかったツールがあり、その影響力、スピード、効率性を高めている。
「サプライチェーンプランナーの権限強化」について多く語られるが、今日それは彼らの能力を拡大するエージェント型機能を提供することを意味する。AIを活用したインターフェースを通じて、数分以内にさまざまな可能性の高い混乱についてシミュレーションを実行し、それぞれがサービスレベルにどのように影響するかを確認し、即座に緩和オプションをテストできるプランナーを想像してみてほしい。これらの同じシステムは、情報過多を防ぎ、実際に効果のある問題に集中できるよう、最も重要なリスクを強調表示することができる。
高度な分析と人間の洞察を統合することで、プランナーはより積極的かつ自信を持って行動できる。目的は人間の判断を置き換えるのではなく、強化することで、ビジネスに最も近い人々がリスクと機会の最も明確な視点を持てるようにすることである。
見る、感知する、理解する、行動する
現代のリスク管理における最も実用的なフレームワークの一つが、「見る-感知する-理解する-行動する」モデルと呼ばれるものである。これは人、プロセス、技術を融合させて、リスク管理を積極的かつ継続的なものにするサイクルである。
• 見る： 多様なデータソースを集約・統合し、サプライチェーンの一貫性のある信頼できる視点を構築する。
• 感知する： AIと予測モデルを活用し、サプライヤーの遅延からグローバルマクロ経済の変化まで、新たなトレンドをリアルタイムで把握する。
• 理解する： 処方的分析とシミュレーションを適用して、最も重要なリスクと最も効果的な対策を優先順位付けする。
• 行動する： エージェントシステムを通じて緩和計画を実行し、リソースを再配分したり、自動応答をトリガーしたりすることで、洞察から行動へと移行する。
これは運用プロセスであり、この方法で意思決定を構造化する企業は、対応的な回復から積極的なコントロールへと移行できる。
人間とデータのパートナーシップ
もちろん、技術だけが解決策ではない。リスク管理は、データ、プロセス、関係が整合している場合にのみ機能する。組織が直面する最大の課題の一つは、データの統合である：サプライヤー、パートナー、内部システムからの情報が標準化され、同期され、信頼できるものであることを確認することだ。
ほとんどの場合、サプライチェーン全体のパートナーは技術的成熟度が異なる；デジタル先進企業もあれば、手動システムに依存している企業もある。このギャップを埋めるには、技術への投資と透明性の文化の両方が必要である。リスク管理における戦いの半分は、単にデータがクリーンで一貫性があり、リアルタイムで共有されていることを確認することである。
企業がその信頼と整合性を構築すると、ダッシュボード以上の強力なものが得られる；それは集団行動の力である。協力によって、リスク管理は個々の負債から競争上の差別化要因へと変わる。
継続的な学習と改善
強靭なサプライチェーンは静的ではなく、学習する。うまく対処された混乱はすべて、組織の知性に加わる。AI対応のフィードバックループは過去の対応を分析し、何が機能したかを測定し、将来の使用のためにアルゴリズムを改良する。
つまり、すべての緊急対応訓練が教訓となる。時間とともに、システムは早期警告サインの検出がより速くなり、適切な緩和策の推奨がより正確になる。リーダーは混乱のコストと強靭性のリターンの両方を見ることができる：どれだけのダウンタイムが回避されたか、どれだけの収益が保全されたか、そしてビジネスがどれだけ迅速に回復したかを。
競争優位としての強靭性
混乱は今後も続くが、麻痺する必要はない。インテリジェントな技術と権限を与えられた人々、信頼できるパートナーを組み合わせ、変化のペースよりも速く感知し、予測し、行動することに今投資することで、企業は繁栄することができる。
HAVIでは、強靭性を戦略とは考えていない。それは不確実性に直面しても自信を構築する方法である。組織が強靭性を設計すると、混乱を乗り越え、それを利用してシステム、チーム、競争優位性を強化することができる。
