小売サプライチェーンの制覇：シームレスなオムニチャネル体験の提供

小売サプライチェーン幹部は、デジタル時代に消費者が求めるシームレスなオムニチャネル体験を支えるべく、強いプレッシャーにさらされています。

消費者はより多くの商品バリエーション、より速い配送、手頃な価格、あらゆるチャネルでの受け取りと返品を望んでいます。こうした期待に応えるには、迅速かつ正確に反応できるコスト効率の良いサプライチェーンを運営することが不可欠です。優れた顧客体験の提供において、それはパーソナライズされたフロントエンド・マーケティングと同等に重要です。

小売サプライチェーン幹部にとって厳しい時代です。賭け金は極めて高く、毎日新たな著名な挫折や失敗のニュースが舞い込みます。

可視化不足の実態

小売サプライチェーンは手強い複雑さを持っています。Sapio Researchの最近の調査では、以下が判明しました。

• 小売業者の94%が、サプライチェーン・パフォーマンスに影響するイベントのエンドツーエンド可視化を欠いている
• 71%が、サプライチェーン可視化の欠如がビジネスに悪影響を与えると回答
• 87%が、リアルタイム更新による完全可視化サプライチェーンが競争優位をもたらすと信じている

これらの結果は、残念ながら驚くには値しません。eyefortransportの調査によると、小売業者と製造業者の約3分の2がサプライチェーン計画にExcelをまだ使用しています。また46%が手作業で時間のかかるサプライチェーン・プロセスに依存しています。

「今以上に、効率的なサプライチェーンが小売業者と製造業者の双方にとって重要な成長イネーブラーになる」とReutersレポートは述べています。「Excelスプレッドシートや限定的機能の従来型計画ソリューションといったレガシー計画ツールは、今日の複雑なサプライチェーン課題を解決するのに適していません。」

応急処置では追いつかない

小売サプライチェーンは顧客ニーズに応えるべく革新しています。一例がポップアップ倉庫で、需要の高いエリアに設置してラストマイル配送を加速します。これらは消費者の受け取り拠点としても、限定的な小売品揃えの場としても機能します。また、実店舗を臨時のフルフィルメントセンターとして活用する「店舗発送」モデルも利用されています。

両モデルとも消費者への配送を高速化しますが、マージンを圧迫する追加コストをもたらす可能性があります。これらは根本原因、すなわちサイロ化したアプリケーション、急増するデータ量、人間の固有の限界に対処しない「応急処置」です。

ERP、倉庫、在庫、営業、物流のシステムデータを用いるExcelベースの計画と従来型需要予測ツールでは追いつけません。データ量とアプリケーションの複雑性は、消費者期待と同じ速さで増大しています。

その結果、小売業者は需要変化に迅速に対応できません。リードタイムが数ヶ月前に設定されるため、あるエリアで需要が急増しても別エリアで減少しても、EC売上が予測を超えても、適応が遅れます。しばしば在庫を過剰に保有し、売上が伸び悩めば高い保管コストと不良在庫リスクを負います。

今日のリアルタイム・サプライチェーンの多様なダイナミクスを人間のプランナーが管理するのは、ほぼ不可能です。データが多すぎ、アプリケーションが多すぎ、考慮すべき変数が多すぎます。一方、Amazonのようなデジタル・ネイティブは、AIなどの次世代技術を用いてサプライチェーンと消費者体験を最適化し、旧来型小売業者を突き放しています。

「小売サプライチェーンの増大するベロシティに対応するためのデジタル化の必要性は、今後ますます高まる」とReutersレポート。「先見性のある小売業者にとって、新しい分析技術を過去の分析・理解だけでなく、未来へのより良い意思決定にどう活用するかを考え始めることは必須です。」

AIを活用したコグニティブ・オートメーション

AIは私たちの消費生活に浸透し、商品選び、渋滞回避、医療選択を支援しています。今、企業規模で同じことを実現し、企業に画期的な能力を与えています。より速く、より可視化され、より低コストなサプライチェーン運営です。

AIは「コグニティブ・オートメーション」と呼ばれるものの基盤技術であり、深層機械学習（ML）分析をサプライチェーン運営にもたらします。AI搭載のコグニティブ・オートメーション・プラットフォームは、関連するすべてのアプリケーションを1日数千回クロールし、情報を単一のコグニティブ・データ層に集約します。

「コグニティブ層」と呼ばれるのは、ここでAIとMLアルゴリズムが状況を分析し、結果を予測し、目的（在庫再配分、コスト削減、配送時間短縮など）に基づく最適アクションを推奨するからです。

従来手法とは異なり、これらの分析インサイトは数週間や数ヶ月前のデータではなく、ニア・リアルタイム情報に基づきます。コグニティブ・オートメーションは、トレンドと問題を展開の過程で察知し、迅速な介入を可能にします。トランザクション・システムと接続されているため、人間がシステムにログインしてプロセスを修正しなくても、是正措置が自動実行されます。

コグニティブ・オートメーションがもたらす4つの報酬

コグニティブ・オートメーションは、CPG、製薬、製造企業のサプライチェーン運営で既に数百万ドル規模の改善を実現しています。小規模から始めて拡大する小売業者は、以下の複数の恩恵を得られます。

より良い予測

コグニティブ・オートメーションは、複数のアプリケーション、チャネル、地域にわたる高度に粒度の細かいSKUレベルデータを統合します。販売トレンド、人口統計、SKUバリエーション、その他変数のAI分析により、適切な商品を適切な場所に適切なタイミングで置く精度が向上します。

機敏な在庫再配分

コグニティブ・オートメーションは、従来ツールでは不可能な速度と範囲でリアルタイムの在庫と販売データを常時分析します。状況変化に応じて在庫再配分を推奨し、売れ残り商品へのプロモーションを提案することもあります。

統合された計画

幅広いデータを活用し、コグニティブ・オートメーションは、生産、在庫、マーケティング、マーチャンダイジング、プロモーション、物流など、通常サイロ化されている領域の連携を支援します。マーチャントは、勘と経験ではなく、データ駆動型の意思決定を製品ライフサイクル全体で行えます。

輸送と物流の改善

コグニティブ・オートメーションは、手持ち在庫、需要変動、キャリア可用性、運賃、リードタイムなどのリアルタイム変数を分析し、フルフィルメントを加速しコストを最小化します。混乱発生時には、目標達成のための代替案をAIが推奨します。

小売業界の混乱は2020年以降も続きます。技術革新が勝利する小売業者と敗者を分けることは、ますます明確になっています。データ駆動型意思決定とプロセス・オーケストレーションのために技術へ賢く投資する小売業者は、急速に変化する業界で生き残り、繁栄する装備を整えることになります。

アルノー・モルヴァン氏は、Aera Technologyのカスタマー・エンゲージメント担当シニア・ディレクターです。