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AIがサプライチェーンに与える影響

AIはビジネス活動に革命をもたらし、注目を集めています。これに伴い、あらゆる分野においてAIの迅速な導入が進んでいます。ここで、人工知能という言葉の定義を示しておきます。人工知能とは行動やデータを基に学習して知識を会得する、人間の脳の働きの模倣をするシステムのことです。オックスフォードの調査によると、47%の仕事が2033年までに人工知能によって自動化される可能性があるとされています。

AIは、拡張知能(Augmented Intelligence)と人工知能(Artificial Intelligence)の2つのカテゴリに分けることができます。

  • 拡張知能は個人が日常的なタスクを実行するのを助ける
  • 人工知能は人間の干渉なしに自律的に機能する

ビジネスソフトウェアにおけるAIの潜在的応用を理解するためには、この2種類のAIを理解することが不可欠です。サプライチェーンにAIを実装することで、ビジネス価値を著しく向上させることができると期待されています。実際に、サプライチェーンの専門家のうち12%が、AIをサプライチェーンマネジメント(SCM)に使っていると答えています。

Deloitteのサプライチェーンの専門家であるThomas D.Boykin氏は、「私はAIを用いることで、人間がサプライチェーンに介入する必要がなくなると考えています。規範的・予測的な分析とは別に、AIは人間の干渉を受けないことに焦点を当てている。」と述べています。もちろん物流に対するAIの影響力は非常に強いですが、ビジネス全体にもかなり大きな影響を与えています。

 

AIとサプライチェーンの関係

ここまでAIの効果について紹介してきました。次はAIとサプライチェーンマネジメントの関係について注目してみましょう。

 

サプライヤーからのデータ抽出を可能にする

NLPはサプライヤーのデータセットを作成し、未確認の詳細情報をデコードします。さらに、サプライチェーン契約や発注、購買担当、仕入先のログファイルなどのデータを検索して、共通の問題を検出することができます。この機能はSCMのパフォーマンスを向上させます。

 

在庫管理の向上

データサイエンスはAIのもつ特徴の一つであり、データを分析してその傾向や改善の新たな可能性を引き出します。これによって、デバイスはリアルタイムでデータを分析し、タイムリーに正確な解答を提供することができます。

 

トレンドを予測する

AIをサプライチェーン管理に統合すると、データから業界動向を予測して、有意義な顧客インサイトを引き出すことができます。AIはチャットボットやメッセージ、コメントなど入力されたデータの分析を通して学習します。トレンドを予想するこの技術は、製品開発に活用できます。

 

物流と倉庫管理を最適化

AIの流通への応用は、サプライチェーンマネジメントの成功につながります。AIはスマートプランニングのためにデータを分析し、倉庫管理をより簡単にしてくれます。

フォーブス誌は以下のように書いています。

「機械学習を備えたAIエンジンは、アルゴリズムとデータストリームのどの組み合わせが、異なる予測階層に対して最も予測力があるかを探し続けている。」

 

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自動運転車による効率向上

サプライチェーン事業者が大規模な投資をし、AIを搭載した自動自動車の需要が高まっています。自動運転車による輸送によって、流通がより容易になると期待されています。これにより人件費の削減や、サプライチェーン事業の有利なスタートが可能になり、競争で優位に立つことができます。

「運転者は1日継続8時間の休息をとる必要があると法律で制限されている一方で、無人トラックは24時間近く運転することができる。つまり、この技術はコストの25%で米国の交通網の生産量を実質的に倍増させることになる。」

Techcrunchはこのように言っています。

 

チャットボットは顧客との信頼を構築する

チャットボット技術を採用している企業は、オンラインプラットフォームを通じた顧客との信頼構築の急増を目の当たりにしています。チャットボットを使用すると可用性が向上し、顧客とのやり取りにかかるコストが削減され、さらに時間も短縮することができます。このようにチャットボット技術は人間よりも効率的であることで知られています。しかし利点はこれだけではありません。顧客はチャットボットとの簡単なやり取りで注文可能なため、顧客にとってもより簡潔にやり取りを進めることができるのです。

AI統合サプライチェーンマネジメントのその他の利点は以下の通りです。

  • ビジネス・インテリジェンスを活用するためのデータ解釈に基づく価値の創出
  • 最近の動向を踏まえた効率的な需給を実現するスピードの向上
  • 物流を最適化し、サプライチェーン・プロセスを改善するための倉庫業務の改善
  • 保管・製造コストの削減による効率的な生産・配送のためのコスト削減

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サプライチェーン管理の課題

その利点について語るとき、技術には根本的な課題もあります。McKinsey&Companyは、AIの採用は世界経済の活性化とGDPの増加につながると考えています。しかし、サプライチェーンにおけるAIの効率性に影響を与える可能性のある主要な問題を調査せずに、この問題に取り組むのは難しいのではないでしょうか。

AIシステムは信頼性の高いデータの下で効率的に動作しています。これはAI技術のバックボーンと言えます。AIアプリケーションとデータベースを相互接続することは複雑なプロセスですが、データの評価やクリーニング、分析に必要です。AIは、サプライチェーン全体の分析と介入のためのアルゴリズムとシミュレーションに焦点を当てています。これらの機能が正常に作用するために、サプライチェーンの管理者は、すべてのAI操作が正しく実行されることを保証するために、定期的なチェックを求められます。

このように便利なAIですが、単独で存在することは不可能であり、サプライチェーンマネジメントにおけるビジネス展開の効果的な代替物ではないと言えます。確かに、実行してデータを把握し、意思決定の動機付けをするには素晴らしい方法ですが、AIだけに頼ると損失が発生し、ビジネスに影響を与える可能性もあります。ここでサプライチェーン管理におけるAIのもつ課題についてさらに紹介します。

  • ビッグデータの欠如
  • 知能のないAI
  • 近視眼的最適化
  • AIスキルギャップ
  • 自信過剰なAIベンダー

 

サプライチェーン管理の変革に参加するには?

ロジスティクスやサプライチェーンにおけるAIベースのアプリケーションの数は、技術が利用可能になるにつれて増加しています。ハイテク業界が直面している唯一の問題は、現代のAIを革新するために技術を使うことができる人材が不足していることです。しかしサプライチェーンの幹部のうち64%が、データ収集が主要な組織にとっての最優先事項となることでこれは改善されると考えているため、時間が経てば格差は小さくなるでしょう。

技術革命のためには、経済原理に基づいたデータ処理ソフトウェアの使用やERPのようなシステムへのAIの統合、チャットボットのエラーの最小化などが挙げられます。

以下では、その他のAIを搭載したアプリケーションの活用法を紹介しています。

  • AIの力を活用し、自動運転車の走行経路を最適化
  • チャットボットを活用したお客様からの情報・データ収集
  • 製品流通の最適化
  • 製品処理業務の分析

サプライチェーンマネジメントは大きな産業であり、人間が理解するためには無数の課題があります。もしAIがなければ、ロジスティックスの完璧で迅速な運用はほとんど不可能です。つまり、AIを統合したサプライチェーンマネジメントは新しい技術革命の幕開けと言っていいでしょう。そして、あなたもその一部なのです。

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