ラナ・ハジラソウリ氏は、ケンブリッジ大学の博士研究員であり、The Surpluss（認定Bコープ）の創業者である。
あらゆるエンタープライズベンダーが同じ約束を売り込んでいる。エージェント型AI（Agentic AI）がサプライチェーンを自律的に管理し、サプライヤーとの交渉、関税回避のためのルート変更、コンプライアンスリスクの警告、発注書の実行を行う一方で、オペレーションチームは戦略に集中できるというものだ。短期的には、サプライチェーンソフトウェアにおけるAI支出は、2025年の20億ドル未満から2030年までに530億ドルに成長すると予測されている。この数字は、設備投資委員会を動かすには十分だ。しかし、おそらくそうすべきではない。
しかし、悪魔は常に細部に宿る。主要な調査会社は、エージェントプロジェクトの40%以上が2027年までに中止されると予測している。この2つの予測の間にあるギャップこそが、2026年に興味深い取り組みが行われる場所だ。私が各業界のオペレーションから見ているのは、このギャップを埋める企業は、最高のモデルを持つ企業ではないということだ。それは、モデルが本当の要点ではなかったことを理解した企業なのだ。
今後1年間に関する4つの予測を示す。
1. 分類の負債が、モデル品質以上にAIプロジェクトを沈める
ランド研究所は、AIプロジェクトの80%以上が失敗することを発見した。これは他のITプロジェクトの2倍の失敗率であり、その理由がモデルにあることはほとんどない。ほぼ常に、その下にあるデータに問題がある。サプライチェーンは、この問題の特に深刻なバージョンだ。私が協働するほとんどの企業は、すべての事業部門にわたって特定の投入材料がいくらかかるかを迅速かつ正確に答えることができない。情報は存在するが、異なるコーディングシステム、異なる関税解釈、異なる時代に構築されたサプライヤー分類法を使用する子会社に散在している。ある事業体は材料を「リサイクルHDPE」と呼ぶかもしれない。別の事業体は「二次ポリマー樹脂、グレードB」と呼ぶ。3つ目の事業体は、2019年の完成品SKUの中に材料名を埋め込んでおり、それは廃止されることがなかった。どれほど有能なエージェントでも、それを横断して推論することはできない。
2026年末までに、取締役会での会話は「どのAIベンダーか」から「我々のマスターデータはそもそもエージェントに対応できる状態なのか」へと移行するだろう。地味な分類作業を、バックオフィスの衛生管理ではなく戦略的インフラとして扱う企業が先行する。40%の失敗率は均等に分散されない。このステップを飛ばした企業に集中するだろう。
2. サプライヤー記録がインテリジェンスインフラとして再構築される
ほとんどのエンタープライズシステムにおけるサプライヤーデータは、2つの質問に答えるために構築された。誰に支払うのか、どこに発注書を送るのか。それがこれらの記録が存在する世界だ。それはもはや存在しない世界だ。事業環境は根本的に変化した。今日、輸出規制は週単位で変化し、関税は材料がどこから出荷されたかだけでなく、どこで精錬または加工されたかに基づいてますます適用され、制裁リストはほとんどのERPシステムが更新できるよりも速く更新され、サプライヤーの所有権は1つの発注書と次の発注書の間に静かに変わる可能性がある。
その環境でエージェントに代替サプライヤーを見つけるよう依頼すると、エージェントは与えられたフィールドを検索する。それは買掛金のために設計されたフィールドであり、すでに終わった地政学的時代のものだ。私は、主要なサプライチェーンチームが最初からやり直すことを予想している。サプライヤーマスターデータは、エクスポージャーを中心に再構築され、次のような質問をする。実際に加工はどこで行われているのか。誰が第2層を管理しているのか。どの管轄区域が重複しているのか。そして、制裁体制がまだ気づいていない単一障害点はどこにあるのか。
3. 「データがどこに存在するか」が調達基準になる
過去10年間のほとんどにおいて、サプライチェーンソフトウェアの調達は機能面での会話だった。2026年には、それは所有権の会話になる。大規模な産業企業やコングロマリットは、十分な経験を積んで警戒している。コストデータをコンサルタントに公開したERPマイグレーション、オペレーションフローでベンダーモデルを密かにトレーニングしたクラウド統合、2層下の競合他社にロードマップを漏らしたサプライヤーポータル。企業の77%が現在、ベンダー選定の決定に原産国を考慮しており、73%がデータプライバシーとセキュリティをAIの最大のリスクとして挙げている。
輸出規制からデータローカライゼーション法、国境を越えた制裁まで、物理的なサプライチェーンを書き換えている同じ力が、大規模な産業企業がどのベンダーにデータへのアクセスを許可するかを形作っている。欧州の製造業者は、エージェントがクエリを米国のクラウド経由でルーティングするかどうかを尋ねている。湾岸および東南アジアのオペレーターは、中国製プラットフォームについて逆の質問をしている。私は、エンタープライズAIのRFPに、年央までにデータレジデンシー、トレーニング管轄区域、派生データ所有権条項が含まれることを予想している。これらの質問に答えられないベンダーは、価格交渉が始まる前にスクリーニングされる。「エージェントがどこで考え、学習したものを誰が所有するか」をガバナンスの問題として扱う企業は、より明確な監査証跡を持ち、不快な驚きが少なくなる。
4. エージェントセキュリティがIT部門の懸念から取締役会の懸念へと移行する
エージェント型AIは真空中で動作するわけではない。サプライヤーポータル、ERP、調達システム、サードパーティのデータフィードに接続する。これらの接続のすべてが潜在的な入口だ。最近のセキュリティ研究では、公開されているAIエージェントコネクタの大部分が、コマンドインジェクションや無制限のネットワークアクセスを含む広範な脆弱性を伴う、セキュリティ慣行の不備を示していることが判明した。リスクは深刻だ。エージェントがERPを読み取り、発注書をトリガーし、外部APIと通信できる場合、1つの侵害されたコネクタが、その背後にあるすべてのシステムへのバックドアになる。
産業バイヤーは、エージェント型AIは生産性の会話だと言われてきたが、実際には常にサイバーセキュリティの会話だった。私は、エンタープライズAIの候補リストが、機能デモよりも、どのベンダーがエージェント接続が認証され、監視され、問題が発生したときに封じ込め可能であることを証明できるかによって形作られることを予想している。それができないベンダーは、以前は勝ち取れていた取引を静かに失うだろう。
AIは問題ではない。その下の層が問題だ
サプライチェーンAIは、モデルが悪いから失敗しているのではない。その下にある基盤が断片化され、時代遅れで、露出し、未解決であるために失敗している。2026年の勝者は、最も賢いエージェントを購入した企業ではない。地味な作業を最初に行った企業だ。残りの企業は、常に自社の取締役会に存在していた問題について、テクノロジーを非難し続けるだろう。
