短期間のうちに、AI はサプライチェーンの変革に必須の存在となっています。しかし、成功事例ばかり見るのではなく、その裏に目を向けると、行き詰ったパイロット運用や、部門ごとにバラバラに行われた取り組みや、不本意に終わった結果もあることがわかります。自社のサプライチェーンに AI を展開する際にこのような事態を避けるため、徹底すべきことがあります。単独でやらない、明確なビジネス目標の設定、長期的なスケーリング計画、信頼の基盤の構築です。
サプライチェーン部門のリーダーにとって、この機会は本物ですが、リスクも本物です。サプライチェーンに AI を導入し、建設的で影響の大きな結果を出すには、明確な目的を持つこと、部門間で連携すること、測定可能な目標を導入初日から意識することが必要です。
ここでは、サプライチェーン プランニングに AI を成功裡に導入するための 11 の重要な原則を紹介します。
1. ビジネス価値と ROI 機会に注目する
AI とその能力に対する注目や関心が非常に高まっています。計画をきちんと練る前に、急いで試してみたいと感じているかもしれません。しかし、AI に取り組む際は必ず目的を持って計画を立て、測定可能なビジネス成果を常に意識する必要があります。プランニング業務、予測、在庫最適化、調達の改善などの ROI 成果に直接結びついているサプライチェーン プランニング ユースケースを優先します。
判断ポイント: その取り組みが価値を生むことが明らかですか? 答えが「いいえ」であれば、その取り組みは見送りましょう。
2. ユースケースを戦略的に選択する
サプライチェーン AI プログラムで最大限の成功を収めるには、まずは小さな事業部門で開始し、拡張性のある価値の高いユースケースを使用しましょう。このようにすることで、目に見える成果が上がり、短時間で試行錯誤ができ、広く適用できる教訓を得られます。最初から広い範囲で取り組みを進めないようにしましょう。範囲を絞り込み、AI で人間の判断能力を強化できるユースケースを選択して、そこから気運を高めていきます。
判断ポイント: 範囲を絞った試験運用で、すぐに成果が得られますか? 答えが「いいえ」であれば、労力を別のことに使いましょう。
3. データを資産として扱う
AI の知性は、その基になるデータで決まります。強力なガバナンス、高品質のデータ、部門を超えた統合は譲れない条件です。IT 部門だけでなく、ビジネス リーダーがデータの結果とガバナンスの所有権を持つ「データ製品オーナー」モデルを検討しましょう。再利用性を念頭にソリューションを設計する必要もあります。チームを超えてデータセットとロジックを順応させ、繰り返し使うことができれば、AI の拡張がはるかに容易になります。
判断ポイント: 提案したソリューションは再利用可能かつ構成可能ですか? 答えが「いいえ」であれば、練り直しましょう。
4. 部門横断のコラボレーションを可能にする
サプライチェーンの運用は単独の部門が行うものではありません。AI 戦略の運用もそうです。経理、IT、運用の各部門が、共通のデータ、定義、目標を中心に連携したとき、真価が発揮されます。サイロ化を打破するには、サプライチェーン部門と技術部門のリーダーだけでなく、経営幹部の後押しも得る必要があります。
判断ポイント: ビジネス ユーザーが毎日使用しているデータとモデルの所有権は、ビジネス ユーザーにありますか? 答えが「いいえ」であれば、必要な対応を取りましょう。
5. 最初から拡張性を考慮して設計する
設計時に拡張性を考慮していなかったために、試験運用で有望な結果が得られた後で失速してしまうサプライチェーン AI プロジェクトが非常に多くあります。拡張性を確保するために、開発するアーキテクチャはモジュール式で、構成可能な、プランニング業務と意思決定の広範なワークフローと一体のものにします。独立したツールとして追加するのは避けます。地理や部門を超えた部門横断のオーケストレーションを念頭に、広い視野を持って開発しましょう。
判断ポイント: その AI プロジェクトは拡張できますか? 答えが「いいえ」であれば、長期的な視点で考えてみましょう。
6. 人間 + 機械の枠組みで役割を再定義する
AI は人間を置き換えるためのものではありません。人間の判断スキルを拡張するためのものです。機械には、パターンの発見、予測、シナリオのシミュレーションなど、機械が得意な反復分析タスクを任せましょう。人間は、重要な、判断に基づく意思決定に集中します。将来的に、人間の役割はなくなるのではなく、高まっていきます。
判断ポイント: 機械の方が速く、正確にできる作業をまだ人間が行っていますか? 答えが「はい」であれば、その労力をもっと戦略的なタスクに振り向けましょう。
7. 強力なガバナンスを実装する
ガバナンスが無ければ、AI を導入しても、情報が整理されるどころか、かえって混乱を招く可能性があります。すべてのデータセットとモデルの所有権をはっきりと定めましょう。先日 Anaplan が主催したサプライチェーンにおける AI の役割に関するラウンドテーブル（英語）で、Boston Consulting Group (BCG) 社でマネージング ディレクター兼パートナーを務める Shetty Abhijeet 氏が、「各データ セットと特定ドメインの責任者について、組織内に物理的に触れられる鼻、叩ける肩、締められる喉を持つ必要がある」と述べましたが、これはデータセットとモデルに責任者が必要な旨を比喩的に表現したものです。定義を標準化すること、信頼できる唯一の情報源を作成すること、モデルの構築、保守、全社的な使用方法の透明性を確保することが必要です。
判断ポイント: 各データ セットに所有者がいて、それを特定可能ですか? 答えが「いいえ」であれば、所有権を割り当てましょう。
8. 意思決定サイクルを加速する
従来のサプライチェーン プランニング サイクルは遅すぎて、現代の激しい変化に対応できません。それを変えるのが AI です。適切なエコシステムを構築すると、1 サイクルの時間を 12 週間から 3 ～ 4 週間に短縮でき、連続的なプランニング業務、シミュレーション、意思決定を可能にします。エージェントベースの AI モデルを利用すると、リアルタイムでトレードオフを評価し、プロアクティブな推奨事項を獲得できます。たとえば、Amazon では AI エコシステムが成熟して相互接続されているため、SKU の 99% で予測と購入注文が自動化されており、人間の操作を一切必要としていません。
判断ポイント: プランニング業務サイクルの期間は 3 週間よりも 3 か月に近いですか? 答えが「はい」であれば、エージェント型 AI とゴールシーク エージェントを検討しましょう。
9. イノベーションと変更管理のバランスを取る
ほとんどの組織とその従業員は、まだ完全な自律化に対応できる段階ではありません。AI の導入には、モデルの精度向上だけでなく、マインドセットの変化と文化の変化も重要です。プランニング業務機能の再構築は、チームの業務内容と意思決定方法を変更することを意味します。AI を活用した意思決定から始めることで、早期にユーザーの信頼を築き、エンゲージメントを高めることができます。直感による意思決定からデータに基づく自信を持った意思決定に移行するために必要なトレーニングとツールをユーザーに提供しましょう。
判断ポイント: ユーザーが AI に全幅の信頼を寄せていますか? 答えが「いいえ」であれば、マインドセットを変えるためのトレーニングと教育を用意しましょう。
10. 明瞭さと透明性を求める
高く評価するべきサプライチェーン AI とは、意思決定がどのように、なぜ行われたかについて、明瞭で追跡可能なインサイトを提供し、予測から推奨事項、モデル、シナリオまですべてを見える化してユーザーを支援する AI です。明瞭さと透明性により、インテリジェントなプランニング業務モデルが提供する推奨事項に対する信頼が高まります。
判断ポイント: AI のインサイト生成過程について、追跡可能な形で AI 自身が説明できますか? 答えが「いいえ」であれば、意思決定の自信を高めるソリューションを探しましょう。
11. ツールではなくシステムを考える
AI ツールだけではサプライチェーンの変革はできません。必要なのは、AI を活用したオーケストレーションにより、予測、計画、リスク管理、実行といったプロセス全体にわたってサプライチェーンを体系的に可視化することです。先進的な企業では、複数のインテリジェント エージェントが複数のドメインにまたがって大規模に連携し、目標達成に向けて意思決定を行うという AI オーケストレーションに移行しつつあります。これは単なる理論ではなく、Amazon などのサプライチェーンで既に実現しています。
判断ポイント: 自社の AI 戦略は、バラバラのプランニング業務ツールの寄せ集めと連携の取れたシステムのどちらですか? 前者であれば、アーキテクチャを再考しましょう。
Anaplan で次のステップを
これからは、AI を活用したプランニング業務の時代です。次世代のサプライチェーン プランニングは、インテリジェントで相互接続性のある連続的なものになります。この機会を捉え、メリットを手にする準備はできていますか?
サプライチェーンにおける AI の成功には、戦略の重視、信頼できるデータ、強力なガバナンス、それらをまとめる適切なエコシステムが必要です。Anaplan Intelligence はまさに今という時代のために作られたもので、サプライチェーンのリーダーに AI の潜在能力をビジネスの優位性に変える力をもたらします。
