サプライ チェーン管理 – どのように変化するか
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導入
「サプライ チェーン マネジメント」(SCM) という用語は、1982 年にブーズ アレン ハミルトンのコンサルタントであるキース オリバーによって初めて作られました。オリバーは、この用語を、サプライ チェーンの運用を計画、実装、および制御するプロセスを説明するために使用しました。顧客の要求を可能な限り効率的に満たすことを目的としています。過去 40 年にわたり、SCM はこの初期の概念から、製造業やその他の産業の成功に不可欠な複雑な分野へと成長してきました。
サプライチェーン管理の簡単な歴史
1990 年代から 2000 年代初頭にかけて、SCM の焦点はグローバリゼーション、アウトソーシング、無駄のない製造にありました。企業は、材料と労働力を低コストの国から調達し、ジャストインタイムの在庫管理を実施することでコストを削減しようとしました。この時期の ERP ソフトウェアの開発により、企業はサプライ チェーンを管理するための強力な新しいツールも提供されました。
2010年代には、2011年の東日本大震災や日本の津波などの出来事により、世界のサプライチェーンの混乱に対する脆弱性が浮き彫りになったため、リスク管理と回復力がますます重視されるようになりました。この 10 年間には、センサー、クラウド コンピューティング、SCM における高度な分析などのデジタル テクノロジーが早期に導入されました。
現在、新型コロナウイルス感染症のパンデミック、地政学的な緊張、技術変化の加速などの要因により、サプライチェーンはより複雑化し、これまで以上に大きな不確実性に直面しています。この環境において、リスクを回避しイノベーションを推進しようとするサプライチェーンの専門家にとって、高度なデジタル技術は不可欠なツールとなっています。
新しいテクノロジーが SCM に与える影響
今後数年間でサプライチェーン管理を再構築しようとしている最も有望なデジタル テクノロジーには、大規模言語モデル (LLM)、生成 AI、非構造化データの利用、検索拡張生成 (RAG) などがあります。
LLM
GPT と同様、LLM は膨大な量のテキスト データでトレーニングされた AI システムであり、高度な流暢性と一貫性を備えた人間の言語を理解して生成する能力を備えています。サプライチェーンの文脈では、 LLM を使用すると、大量の非構造化データを自動的に処理して洞察を抽出できます。 電子メール、文書、図面、写真、ビデオ、センサーの読み取り値、さまざまな業界の個別データなど、サプライ チェーンが生成するデータ。これにより、サプライチェーンの専門家は、業務に影響を与える可能性のあるイベントをリアルタイムで把握できるようになります。
生成AI
生成 AI とは、学習したパターンに基づいて、テキスト、画像、さらには物理デザインなどの新しいコンテンツをゼロから作成できる AI システムを指します。 SCMでは、 生成 AI は、契約書のようなより複雑な文書の初期草案を作成するためにも使用できます。 見積依頼、および監査報告書、その後、関係者がレビューして改良することができます。この「初稿」の自動化により、コミュニケーションプロセスがより効率化される可能性があります。
非構造化データの活用
テキスト、画像、音声、ビデオなどの非構造化データはサプライ チェーン データの大部分を占めていますが、従来、SCM システムやプロセスに組み込むのは困難でした。しかし、 Un Structured.io のような新しいツールを使用すると、さまざまな非構造化データを含むファイルから情報を抽出し、LLM が読み取って理解できる形式に変換できます。非構造化データを大規模に分析することで、サプライ チェーンの専門家は、新たなトレンドやリスクなど、これまで隠されていた新しい洞察を引き出すことができます。
検索拡張生成 (RAG)
RAG は、LLM の長所と従来の知識ベースおよび情報検索システムを組み合わせた AI 技術です。 RAG システムは、クエリを受け取り、ナレッジ ベースから関連情報を取得し、その情報を使用して言語モデルを使用した応答を生成できます。サプライチェーンの文脈では、 RAG を使用すると、強力な質問応答および意思決定支援システムを構築できます。 これにより、サプライチェーンの専門家がより適切な意思決定を行うために必要な情報と洞察を迅速に提供できるようになります。
未来のサプライチェーンを構想する
これらのテクノロジーが成熟し、SCM に統合されるにつれて、サプライ チェーンの運用方法や、サプライ チェーンが達成できる成果の種類に大きな変化が見られることが予想されます。これらのテクノロジーの可能性を示すいくつかの使用例を次に示します。
AIを活用したサプライチェーンのコラボレーション
生成 AI には、特定の種類の日常的なコミュニケーションを合理化し、自動化する可能性があります。たとえば、サプライヤーの担当者が顧客に出荷遅延を通知する電子メールを手動で作成する代わりに、生成 AI システムが、注文情報や物流ステータスなどの関連するサプライ チェーン データに基づいて、このメッセージの草稿を自動的に作成できます。
RAG ベースのシステムは「デジタル サプライ チェーン アシスタント」として機能します、サプライ ネットワーク内の複数の組織にわたるサプライ チェーンの専門家に質問に答え、ガイダンスを提供します。このシステムは、その膨大な知識ベースと言語理解機能を活用することで、システムやデータ構造が異なるパートナー間であっても、シームレスなコラボレーションと問題解決を可能にします。これにより、より迅速な問題解決、改善された意思決定、より機敏で調整されたサプライ チェーン エコシステムが実現します。
自動分析とドキュメント作成
LLM と生成 AI を RAG と組み合わせると、次のことが可能になります。 サプライヤーカタログ、価格表、パフォーマンスレビュー、市場インテリジェンスレポートなどの膨大な量の非構造化データを利用する。自然言語処理と機械学習を使用して、このような大規模で多様なデータセット全体にわたって人間が見つけるのが難しいパターン、傾向、洞察を特定します。
AIシステムが自動化してくれる 支出分析、節約の機会を特定し、複数の基準に基づいてサプライヤー候補リストを生成します。サプライヤーの比較プロファイルを作成し、シナリオをシミュレーションし、主要な指標への影響を予測します。プロセス全体を通じて、AI は対話型インターフェイスを介して人間の意思決定者と対話し、洞察がビジネス目標と一致することを保証します。
自動化されたリスク検知と軽減
AI システムは、ニュース記事やソーシャル メディアから天気予報やセンサー データに至るまで、幅広い非構造化データ ソースを継続的に監視します。自然言語処理と機械学習を使用して、 自然災害、労働者のストライキ、サプライヤーの倒産など、サプライチェーンに対する潜在的なリスクと混乱を特定します。 その後、緊急時対応計画と推奨事項を自動的に生成します。 対話型インターフェイスを通じてサプライチェーンのリーダーに表面化したリスクを軽減する方法について説明します。
予測AIによる需要と供給のマッチング
AI システムは、顧客の需要パターン、サプライヤーのリードタイム、物流上の制約、在庫レベルなどに関するデータを取り込み、 将来の供給要件の高精度な予測を生成する。次に、それらの予測をサプライチェーン全体の生産能力とコンポーネントの可用性と照合して、 将来の不均衡を予測し、リアルタイムで是正措置を推奨します。これにより、同社は在庫レベル、生産スケジュール、物流を動的に最適化し、コストとリスクを最小限に抑えながら顧客の需要を満たすことができます。
結論
これらの例が示すように、LLM、生成 AI、非構造化データの利用、検索拡張生成の統合は、サプライ チェーンの仕組みを根本的に変革する可能性を秘めています。具体的な用途はさまざまですが、統一テーマは、よりインテリジェントで、適応力があり、回復力のあるサプライ チェーンです。これは、変化をリアルタイムで感知して対応でき、人間の意思決定者を置き換えるのではなく、強化し、権限を与えるものです。
もちろん、このビジョンを実現するにはテクノロジーだけでは不十分です。また、組織文化、プロセス、スキルの変化も必要になります。企業は、よりデータドリブンで機敏になり、継続的な学習と実験の考え方を採用する必要があります。また、これらの新しいテクノロジーを効果的に使用するために必要な能力を構築するために、新しい人材やスキルアップ プログラムに投資する必要もあります。
これらの課題にもかかわらず、潜在的な利点は無視できないほどに大きすぎます。変化のペースが加速し続け、ビジネス環境がますます複雑かつ不確実になる中、これらの新しいテクノロジーの力を活用できる企業が今後数年間で成功することになるでしょう。サプライ チェーン マネジメントの未来はすでに到来しています。この機会を捉えて明日のサプライ チェーンを構築できるかどうかは、先進的なリーダーにかかっています。
AI を活用したソフトウェアである CADDi Drawer は、こうしたトレンドに沿ったソリューションの 1 つです。このツールを効果的に活用する方法を見てみましょう。
