サプライチェーンの加速によって AI の未来を築く NVIDIA

「挑戦を好むのは NVIDIA の文化の一部となっています」と語るのは、NVIDIA のビジネス プロセス オペレーション部門シニア ディレクターを務めるイエ・チャオ氏です。 「弊社 CEO のジェンスン・フアンは、困難な問題を解決することから最大の喜びを得られる、と述べています。」AI の頭脳となる、アクセラレーテッド コンピューティング製品およびプラットフォームのトッププロバイダーとして、時価総額が数兆ドルに至るまで、NVIDIA は喜んで問題解決を行うことで確実な成長を遂げてきました。

NVIDIA の 進化を続けるビジネスには、ますます複雑になるサプライチェーンを管理する拡張可能なソリューションが必要となっていました。チップメーカーから包括的なプラットフォーム プロバイダーへの移行では、主に次の 3 つの分野で課題が生じました。

• 製品の拡大: NVIDIA は、チップ、システム、ソフトウェア、サービス、データセンターを含む、完全なアクセラレーテッド コンピューティング スタックを提供するように進化しました。
• 高度なセールス モーション: 直接およびパートナーを介して販売を行うとともに、製品とサービスの両方を提供することで、需要のシグナル解釈がより難しくなりました。
• 大規模な成長: 2019 年の Mellanox の買収により、NVIDIA のアクティブな SKU は3 倍になり、従来のプランニング プロセスがさらに厳しいものとなりました。

NVIDIA の需要プランニング組織の効率は、この変革を通して無駄なく維持されています。 「ここ数年の需要プランニング組織の規模拡大は約 20% である一方、NVIDIA の売上成長率は 550% です」とチャオ氏は語ります。「だからこそ、効率と自動化を極めて重視しているのです」

「弊社のビジネスの複雑さは、指数関数的に増大しました。チップ製造企業から完全なプラットフォーム プロバイダーになり、ハードウェア、ソフトウェア、サービスを統合したわけですから」と語るのは、NVIDIA のビジネス オペレーション担当副社長アンジェラ・イン氏です。「この規模を管理するには、需要、供給、およびビジネス戦略全体にわたる新たなレベルのプランニングとコーディネーションが必要でした。迅速かつ効率的な適応が、弊社を成功に導いています」

Anaplan は、NVIDIA がアジャイルなリアルタイムの需要および供給プランニングを大規模に実現するために利用している AI 搭載ソリューションの 1 つです。

サプライチェーン エクセレンスの新たな時代

2020 年の開始時から、NVIDIA での Anaplan の導入は拡大し、約 20 のモデルによる統合コレクションとなって、チップ、サブストレート、コンポーネント、およびボード レベルのサプライチェーン プランニング、需要プランニング、キャパシティ プランニングに対応するようになりました。Anaplan モデルは、統合されたビジネス プランニング プロセスの一環として長期の範囲のプランに使用される重要なデータを生成します。

NVIDIA 環境内の主なモデルには、Anaplan が実現する効率と自動化の改善を次のように現れています。

• Country of Origin (原産国) : この Anaplan モデルは、需要プランナーが製造場所をどこにすべきかという多面的な難しい問題の解決に役立ちます。その変数は多数存在します。規制により、特定の国で製造された製品のみを購入できる顧客もいれば (包含ルール)、特定の国で製造された製品を購入できない顧客もいます (除外ルール)。こうした「ハード」面のルールを基礎とし、完全などの価格要素が「ソフト」面のルールに組み込まれます。Country of Origin を利用することで、需要プランナーは、在庫とコスト効率を最大化するために、製品を製造する場所と割合の推奨を行います。
• Pack Out Allocation (パックアウト割当) :  この Anaplan モデルは、NVIDIA の最も制約がないリクエストに応じた製造プランを半製品 (「シックススター供給」と呼ばれる) と比較し、製造する必要があるものに関する制約のあるシグナルを作成します。この制約のあるシグナルにより、需要チームとオペレーション チームは不足が生じた場合に高精度の優先順位を確立できます。Pack Out Allocation モデルは、NVIDIA が提供している製品が少なく単純な場合でも、最適化が十分でなかったプロセスを置き換えることになりました。「今日の世界において、弊社のような規模では手作業でこのプロセスを処理できる方法などありません」と チャオ氏は述べます。
• Sales Set Planning (セールス セット プランニング) : この Anaplan モデルは、NVIDIA の完全なデータ センター ソリューション (GPU、スイッチ、ケーブル、およびその他のコンポーネント) を支えています。たった 1 本のケーブルがなくなっただけでデータ センター プロジェクト全体が停止してしまう可能性があるため、一式での販売と単体での販売の需要を計算し、それに従って生産の優先順位を付けられるようにすることが、遅延を少なくし、完了するプロジェクトの数を増やすことにつながります。
• Demand segmentation: この Anaplan モデルは、フォーキャストされた製品、バックログされた製品、および割り当てられた製品ごとに需要を詳細に分析します。Demand segmentation (需要セグメント) は実行に 2 ～ 3 時間かかっていましたが、パイロット プロジェクトにおいて需要プランニング チームが NVIDIA の GPU アクセラレーテッド ソルバーの cuOpt をこの課題に適用したところ、その時間がわずか 15 分未満に削減されました。「弊社にとって、画期的なことでした」とチャオ 氏は語ります。

製造のプランニング プロセスを Anaplan プラットフォームで処理するようになったことで、NVIDIA での主な製造会議中に強力なシナリオ モデリングが可能になりました。「あるプランナーが別のプランナーに、『この数値を変更してみてください』と言えば、その影響をリアルタイムで確認できます。他のツールでは、変更を保存して更新しなければなりません」とチャオ氏は述べます。「その影響による増大を想定し、チームのコラボレーションを改善できます。単純に聞こえますが、それが大きな差を生みます」。

イノベーションとコラボレーションの推進

プランニング プロセスが Anaplan プラットフォームで実行されるようになったことで、NVIDIA のプランナーはイノベーションの推進に必要なツールを手に入れました。リアルタイムのコラボレーションとシナリオ モデリングでチームの効率が高まったと同時に、AI の統合によって新たな可能性が継続的に開かれています。

チャオ氏は、NVIDIA において変革されたプロセスは、ユーザー入力からメリットを得ていると語ります。「私は、テクノロジーはユーザーのジャーニーにサービスを提供し、システムの効果への対応が最終的なユーザー エクスペリエンスとなると信じています。」とチャオ氏は述べます。「チームのワークフローを理解し、それに従えば、ユーザーにとって自然なプロセスであるため、ユーザーは変化に前向きになり、より良い適応が可能になります。」

また、IT 部門にスキルのある Anaplan スーパー ユーザーと Anaplan Center of Excellence (CoE) を配備すると、成功がさらに確実なものになります。スーパー ユーザーは、需要プランニング チームに関する取り組みを行い、プロセスを完全に理解していますが、プランニングの日常業務を担当せず、プランナーの同僚と連携して新しいモデルを作成します。「プランナーには運営している業務があるため、特に四半期の終わり頃にはプロジェクトの進行が非常に難しくなります」と説明するのはイン氏です「そこで、需要プランニング チーム内でプロジェクトの推進に集中できるグループができました」。