自律型サプライチェーン：ロジスティクスとリスク管理に革命をもたらす

自動運転車とトラックの時代が目前に迫っています。では、自律型サプライチェーンはどうでしょうか？

近年、テクノロジーはサプライチェーン管理のあらゆる側面に浸透してきました。しかしこれまで、生産と配送に関する重要な意思決定には人間の存在が不可欠でした。

特にリスク管理においてそれが顕著です。現代のグローバル組織の生存に不可欠となったこの分野では、サプライチェーンマネージャーが、洪水・津波・火山といった自然災害や、労働争議・テロ攻撃といった人為的イベントなど、あらゆる潜在的混乱の発生確率を評価し、適切なアクションを取る必要があります。こうした判断は、機械の能力を超えているとされてきました。

しかし今、状況が変わりつつあります。膨大なデータをふるい分け、人間の目には見えないパターンを検出する人工知能（AI）が、予測とリスク管理においてますます大きな役割を果たしています。機械が人間以上に未来を洞察する日が、間もなく来るかもしれません。

AI革新の最前線

現在、AIで最も有望な革新が起きているのは医薬品と消費財（CPG）分野だと、Aera TechnologyのCEOフレッド・ラリュイ氏は言います。これらの業界は、アマゾンから顧客サービスのあり方を根本的に変革するよう、最も強いプレッシャーを受けています。

「あるクライアントが見事に表現してくれました」とラリュイ氏は回想します。「『変わらなければ、次に淘汰されるのは私たちだ』と」。

伝統的なマーチャンダイザーにとっての課題は、消費者が価格・利便性・速度を重視する時代にブランドを守ることです。アマゾンのおかげで、実店舗に行くことは「無関係」になりつつあります。ECの巨人に対抗するには、サプライチェーンのあらゆる段階で効率を高めなければなりません。それには、リスク管理の改善も含まれます。

予測分析の進化

AIの進歩の多くは予測分析の領域で起きています。メーカーは製品を買い手に届けるプロセスを加速せざるを得ません。同時に、「ビッグデータ」の利用可能性が市場のより広い絵を描く一方、プランナーを情報の洪水で溺れさせています。自動化システムの助けなしでは、「シグナル」と「ノイズ」を区別できません。

企業はもはや、年次プロモーション計画や半期ごとの販売・生産計画（S&OP）サイクルだけではやっていけません。市場環境——特に気まぐれな消費者の嗜好——があまりに速く変化するためです。「次のレベルのパフォーマンスに到達しなければならない」とラリュイ氏。「そのレベルの自動化こそが、人間の追随を許さない領域へ導くのです」。

リアルタイム応答への道

究極的かつ elusive（捉えどころのない）目標は、市場状況にリアルタイムで応答するシステムです。デマンドセンシング自体は新しい分野ではありませんが、必要なアクションを遅らせるレガシーツールとプロセスによって長らく妨げられてきました。現在の形では、POSデータ、天気予報、ニールセン視聴率、ソーシャルメディア投稿、競合情報など、単なる売上数字アクセスをはるかに超えた要素——「スマート」パッケージングなど——を含みます。医薬品分野では、新薬の政府承認情報も加わります。

「網はますます広く、目はますます細かくなっています」とラリュイ氏。

データ統合と人間の役割

スタンドアロンのAIシステムはほぼ価値がありません。効果を発揮するには、分散したデータストリームを統合し、サプライチェーンの複数機能に広がらせる必要があります。例えば小売業者がある商品で2%の売上増を経験した場合、予期せぬ需要に対応するため、生産増強の最適ソース特定、製造能力評価、部品表（BOM）改訂、在庫レベル調整を迅速に行う必要があります。トランザクションシステム同士が「会話」していなければ、このプロセスに数日かかり——一時的なトレンドを活かすには遅すぎます。

さらに、AIシステムはデータの宝庫を人間の専門家と融合させる必要があります。最終的な出荷判断（いつ、どこに出荷するか）は依然として人間が責任を持つためです。

ラリュイ氏は「認知ワークベンチ」の概念を説明します。AIがデータを解釈し推奨アクションを提示し、（大部分は）人間の専門家が実行する。しかしこれはAI進化の過渡期に過ぎません。機械学習の性質上、システムは経験とともに適切なアクションを導き出す能力を高めます。最終的には、人間の介入なしに多くの重要判断を下せるようになるはずです。その時、「予測」分析は「指示」分析へと進化します。

自動化が人間マネージャーから完全に主導権を握る時点はまだ遠いです。予測→指示→完全自律という進行であれば、多くの企業はまだステージ1と2の間に留まっているとラリュイ氏は言います。「自律型」サプライチェーンの見込みは十分にあります——問題はタイムラインだけです。現時点では、人間がハンドルから手を離すには時期尚早です。