人工知能 (AI) は変革の力として台頭し、サプライ チェーン業界に革命をもたらし、企業が効率を加速し、可視性を最大化し、リスクを軽減し、人々が最善の意思決定を行えるようにすることを可能にします。
特に生成 AI は、複数の分野にわたって画期的なイノベーションの機会を切り開く準備ができており、CEO はその革新的な進歩の可能性を認識しています。
調達とサプライ チェーンは、生成 AI テクノロジーを適用するための完璧な環境を提供します。サプライ チェーンには固有の複雑さと相互接続性があるため、生成 AI は革新的なソリューションと大きなメリットを提供します。生成 AI を活用することで、組織は調達、購買、予測、在庫管理、物流の最適化など、サプライ チェーンのさまざまな側面を最適化および合理化できます。
押し寄せる課題
サプライチェーンの専門家は、無数の課題に直面して意思決定を下さなければなりません。その意思決定は、収益と組織全体のパフォーマンスに多大な影響を及ぼします。しかし、これらの障害は適切な意思決定を妨げ、トレードオフにつながります。短期的なコストの考慮に基づいた決定は、長期的なパフォーマンスと持続可能性の取り組みに影響を与える可能性があります。
サプライチェーンの複雑さ
サプライ チェーンは、多くの相互依存関係を持つ人、プロセス、テクノロジーの複雑なネットワークです。これらは世界中に広がり、多くの異なる利害関係者が関与します。組織が円滑な業務を確保し、顧客の要求を満たし、規制を遵守するには、これらの複雑さを管理することが重要です。
サイロ
機能領域が孤立または切断されていると、効果的なコラボレーションや情報共有が妨げられます。サイロで働く人々は全体像を見ることができず、その視点がなければ効果的に協力することができず、不確実性が生じ、サプライチェーン管理の最終目標であるサプライチェーンのオーケストレーションと実行が制限されます。
データが過負荷になり、その多くは構造化されていない
サプライ チェーン エコシステムは、圧倒的な量と多様性のデータを生成し、そのデータの最大 80% が非構造化されています。非効果的なデータ管理は、機会の逸失、不正確な意思決定、機敏性の低下、非効率の増大、非効果的なリスク管理につながります。
知識の損失
組織が知識を効果的に収集して伝達しない場合、従業員の専門知識（組織の知識、ベストプラクティス、学んだ教訓）が失われてしまうため、人材の喪失は2倍の打撃を与えます。
原価管理
品質と納期パフォーマンスを維持しながら、材料の総コストの観点を考慮することが目標ですが、商品の価格変動、為替レート、市場動向により、これが困難になります。有利な価格交渉やコスト変動の管理には、積極的なサプライヤー管理と市場インテリジェンスが不可欠です。
サプライチェーンの混乱と俊敏性の欠如
混乱は材料不足、生産の遅れ、コストの増加につながります。調達およびサプライチェーン管理における機敏性の欠如は、こうした混乱による悪影響をさらに悪化させます。機敏で回復力のあるサプライ チェーンがなければ、組織はこうした混乱に迅速かつ効果的に対応するのに苦労します。
持続可能性と倫理的配慮
組織は、調達およびサプライチェーンの実践に持続可能性と倫理的配慮を組み込むよう求めるプレッシャーの増大に直面しています。これには、環境への影響、炭素排出、責任ある調達、公正な労働慣行、サプライチェーンの透明性などの問題への取り組みが含まれます。持続可能性の目標とコストおよび運用効率のバランスをとることが課題となります。
AI の変革力: サプライ チェーン管理の 4 つの主な強み
生成 AI には、ビジネスに革命を起こす力があり、サプライ チェーンや調達に特化したアプリケーションにより、人々がまだ想像もできない進歩を遂げることができます。
情報処理
生成 AI システムは、膨大な量のデータを分析し、パターンを明らかにし、実用的な洞察を生成して、意思決定と運用効率を向上させることができます。さらに、生成 AI により、合成データとモデルの作成が可能になり、シミュレーション、シナリオ計画、リスク分析とセンシングが容易になり、サプライ チェーンの回復力と適応性が向上します。
言語の理解と生成
これらのシステムは、会話形式で自然言語テキストを理解して生成するため、機械と人間の理解の間のギャップを埋め、構造化された情報の必要性を排除します。これにより、情報交換のプロセスが合理化されながら、ユーザー エクスペリエンスが向上し、シームレスなコミュニケーションが促進されます。
知識の獲得と情報の検索
Generative AI/ChatGPT は、多様なテキスト データ ソースでのトレーニングにより、幅広いトピックに関する情報と事実を提供するだけでなく、これらのやり取りから学習し、組織的な知識を効果的に構築します。 ChatGPT は会話のたびに新しい洞察や視点を吸収し、常に理解を深め、応答を洗練させます。
文脈の理解とサプライチェーンのクロスドメイン知識
生成 AI/ChatGPT は、会話中のコンテキストを理解して保持し、以前のメッセージを記憶して参照することで、一貫性のある意味のある対話を促進します。これは個人の会話を超えて、さまざまなドメインや業界のユーザーと関わることで、ChatGPT はサプライ チェーンのさまざまな側面についての洞察を獲得し、微妙なニュアンスに関連した応答を提供し、効果的なコミュニケーションと意思決定を促進します。
生成 AI はサプライ チェーンにどのように適合しますか?
- 簡素化されたサプライ チェーン管理 — ジェネレーティブ AI により、ユーザーは 1 つのシステムのみと対話できるようになり、チャットのようなインターフェイスを通じてサプライ チェーンに関するあらゆる質問をすることができます。ユーザーは関連情報を探して抽出するために複数のシステムにアクセスする必要がなくなり、すべてが 1 か所にまとめられ、すぐに利用できるようになります。
- サプライ チェーンの混乱 — 生成 AI はサプライ チェーン内のパターンと問題を特定し、潜在的な混乱に対処するための事前の対策を可能にします。輸送ルート、倉庫業務、在庫管理を最適化することで、グローバルな物流改善を促進します。
- 製造におけるインテリジェントなオートメーション — インテリジェント システムが膨大な量のデータを分析し、問題を迅速に強調表示できるため、ジェネレーティブ AI は異常にリアルタイムで対処し、ユーザーが例外に対処できるようにします。インテリジェントな自動化により、パターンの迅速な特定が可能になり、プロセスの最適化と品質管理の向上につながります。さらに、反復的なタスクを自動化することで生産性が向上し、市場投入までの時間が短縮されます。
- サプライヤーの選択と評価 — AI はサプライヤーのプロフィール、パフォーマンス指標、および以前のやり取りからのフィードバックを分析し、特定の要件と基準に基づいて推奨事項を提供します。
- 持続可能で倫理的な調達 — 生成 AI は、特定の環境、社会、ガバナンス (ESG) 基準に適合するサプライヤーを特定し、企業の社会的責任の目標と倫理的なサプライ チェーン原則の遵守を確保するのに役立ちます。
- 発注書支援 — ユーザーの要件を理解し、数量、仕様、納期、価格などの正確かつ包括的な発注書の詳細に変換することで、調達専門家が発注書を作成するのに役立ちます。
- サプライヤー関係管理 — Generative AI は、効果的な交渉戦略、契約管理、紛争解決に関する洞察を提供することで、サプライヤーとの関係と価値の構築と管理をサポートします。オープンなコミュニケーションラインを維持し、サプライヤーとの協力関係を促進するのに役立ちます。
- 在庫の最適化 — 需要パターン、履歴データ、市場トレンドを分析することで、生成 AI は在庫の最適化に貢献できます。在庫レベル、再注文ポイント、予測技術に関する推奨事項を提供して、効率的な在庫管理を確保し、在庫切れや過剰在庫を最小限に抑えることができます。
- 予防的リスク管理 — 生成 AI は、サプライ チェーンのリスクを特定して軽減するのに役立ちます。地政学的な出来事、自然災害、サプライヤーの混乱、市場の変動に関連するデータを分析して、早期警告、リスク評価、緊急時対応計画の提案を提供できます。
- 知識の取得と共有 — ユーザーと継続的に対話することで、生成 AI システムは貴重な洞察を取得し、専門家の専門知識から学び、組織の知識を蓄積できます。調達およびサプライ チェーンの専門家に対する仮想アシスタントとして機能し、リアルタイムのガイダンスを提供し、質問に答え、ベスト プラクティス、業界規制、新たなトレンドに関するトレーニングを提供します。
