AIがサプライチェーンにもたらす「可視性」と「従業員の新たな価値」(前編)

画像提供：マイナビニュース

データ収集の課題を克服し、倉庫の複雑性に対処するために、企業は業務効率を向上する技術の導入を検討する必要があります。本稿では、AIがサプライチェーンの状況をどのように再構築しているのかを探り、AIによって実現可能な可視性の向上がどのようなメリットをもたらすのかについて解説します。
リアルタイムデータがもたらす「可視性」

AIのアルゴリズムは、ロジスティクスにおいて、膨大なデータを分析し、インサイト（知見）を抽出して結果を予測し、自律的な意思決定を支援します。これらアルゴリズムが優れている点は、新たなデータからの学習を継続して行うため、時間とともに適応や改善が続いていくことです。

大幅な在庫レベルの調整から想定外の状況に応じた配送ルートの変更まで、リアルタイムデータがもたらす効果は、業務効率の改善を超えた範囲にまで及びます。リアルタイムデータを戦略的ツールとして用いることもでき、顧客の需要や市場の変化、想定外の事柄への迅速な対応につなげます。リアルタイムデータは、サプライチェーンの可視性も向上します。

ここでの「可視性」とは、物流のさまざまな段階で、モノ、情報、リソースの動きをリアルタイムに追跡・監視する能力のことです。商品がサプライヤーから最終顧客に届くまでの動きを包括的に把握するもので、サプライチェーンのレジリエンス（強靭性）を実現する上で、極めて重要な役割を果たします。

しかし、自社のオペレーションを完全に把握し可視性を実現していると考えているロジスティクス企業は、全体のわずか6％に過ぎません。
「可視性」を向上させるメリット

多くの企業がサプライチェーンのレジリエンス実現に投資を増やす中、投資内容を費用対効果で検討することは欠かせません。コスト効率を高めるという点で「可視性」が果たせる役割には以下の例があります。
問題の早期発見

可視性が確保されると、サプライチェーンのさまざまな段階で表面に現れていない混乱や問題を迅速に特定できます。先を見越した対策を講じて潜在リスクを軽減し、問題の拡大を予防し、将来の混乱を防ぐことにもつながります。
意思決定の向上

正確でタイムリーな情報に基づいた意思決定が可能になります。リアルタイムで提供される高精度のデータとインサイトがあれば、外部の環境変化に素早く即応できるビジネスアジリティを実現できます。
効果的なリスクマネジメント

可視性が確保されると、状況をより正確に把握でき、現在進行中または潜在的なリスクが生じているとみられる領域を特定できるようになります。どこが脆弱であるかを知り、それに応じた危機対応策や万が一に備えた余裕（冗長化）を準備することで、ビジネスリーダーは先を見越した効果的なリスクマネジメントができます。
サプライチェーンの最適化