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」(後編)

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前編では、AIがもたらす「可視性」の役割と、気を付けるべき「可視性のギャップ」について説明しました。今回は、AIが従業員の役割をどのように変化させ、価値の高いタスクに集中させるのかについて論じます。
サプライチェーンにおけるAIのメリット

サプライチェーンでAIが最も貢献できるのが予測分析（予測的アナリティクス）です。これはAIシステムが膨大なデータを分析し、将来の動向や需要の変動、起こり得る潜在的な混乱などを予測するものです。サプライチェーンの担当者はこの機能を活用して、より多くの情報を得た上で意思決定を行えます。例えば、AIは短期間での需要の急激な増加を予測できるため、企業は先手を打って在庫レベルを調整できるのです。

サプライチェーンにおけるAIのメリットとしては、以下があります。従業員に及ぼす効果についても具体的に紹介しましょう。
予測分析による意思決定の強化

前述したように、予測分析はAIシステムが膨大なデータを分析し、将来の動向や需要の変動、起こり得る潜在的な混乱などを予測するものです。この機能を使うとサプライチェーンの担当者はより多くの情報を得た上で意思決定を行えます。例えば、AIは突発的な需要の急増を予測できるため、企業が事前に在庫レベルを調整できます。

込み入った複雑なデータ分析は予測分析で行うため、従業員は戦略的プランニングと意思決定に自分の資源を集中できます。これにより、サプライチェーンのアジリティ（機敏性）と即応性の向上に、より頑健な戦略で取り組めます。
在庫管理の合理化

AIツールは正確な需要予測や過剰在庫の削減、在庫切れの抑制を行い、在庫管理を最適化します。また、機械学習アルゴリズムは販売データや市場動向、季節変動をも分析し、最適な在庫レベルを実現します。

従業員はサプライヤーとの関係強化や、より有利な条件に向けた交渉、新たな調達機会の探索などに自分の資源を集中できるようになります。同時に、新製品やサービスの開発など、イノベーションのための取り組みに一段の時間を充てることができます。
作業の自動化

AIやロボットなどのテクノロジーを利用すれば、データ入力や発注処理、在庫管理などの時間のかかる反復作業を自動化できます。自動化でエラーを削減し、効率が高まります。

従業員は単調で、時として危険が生じる作業から解放され、よりクリエイティブで複雑な問題解決型の業務に従事できます。顧客サービスに自分の資源を集中することもでき、顧客に対して個別のニーズに合わせた素早い対応ができるため、全体的な顧客体験の向上につながります。
サプライヤーとの関係管理を強化