ガートナー・サプライチェーン・サミットからの5つの大きな収穫

先週、ketteQのチームメンバー、お客様、パートナー各社は、晴天に恵まれたアリゾナ州フェニックスで開催されたガートナー・サプライチェーン・プランニング・サミット（Gartner Supply Chain Planning Summit）に参加しました。このイベントはこれまで以上に規模が大きく、示唆に富んだプレゼンテーション、ラウンドテーブル、パネルディスカッションで賑わいました。

サミットでのエキサイティングで洞察に満ちた大成功の2日間を終え、ketteQチームはJWマリオットのTWENT6バーで祝杯をあげました。同僚や顧客、パートナーとくつろぎながら、私たちの会話はすぐにイベントでの大きな収穫に移り、かなり活発な議論が繰り広げられました。

バーを出るとき、サミットでの気づきや収穫はブログ記事にして共有する価値があると満場一致で合意し、私がその記事を書くことになった。    

それでは、サミットで得たチーム・メンバーからの大きな収穫をどうぞ。

1.サプライチェーン・プランニングがレジリエンスに果たす重要な役割

マイク・ランドリー、ketteQ CEO

近年、世界的に発生している衝撃や混乱は、レジリエントなサプライチェーンを構築することの重要性を浮き彫りにしている。サミットのオープニング・キーノートで、ガートナーのサプライチェーン・プランニング・チームのシニア・リサーチ・ディレクターであるイングリッド・ゴンザレス・マッカーシー氏は、社内外の破壊的な出来事は今後も起こり続けると出席者に明言した。さらに彼女は、破壊的事象の数とスピードはかつてないほど速くなっているが、2026年までに95％の企業がサプライチェーンにおけるE2Eレジリエンシーを実現できておらず、破壊的コストを押し上げることになるだろうと述べた。

サプライチェーンの強靭性は常に極めて重要であったが、今や戦略的な必須要件となっており、今日のグローバルで相互接続された不安定かつ不確実なビジネス環境で成功を収めようとする企業は、現状を打破し、従来のサプライチェーンの常識に挑戦する必要がある。

基調講演の中盤、マッカーシーはレジリエンスの問題定義から解決策の定義へとシフトした。マッカーシーは、参加者に対し、正確さへのこだわりを真の可能性の範囲へとシフトさせ、需要、供給、混乱における不確実性の範囲を予測することに集中することで、計画のアプローチを変えるよう促した。新たな可能性の範囲を探ることは、デジタル技術を駆使したシナリオ・プランニングによって実現するのが最善である。

つまり、レジリエンスを優先する組織は、課題を克服し、利害関係者を保護し、成長の機 会をつかむ上で有利な立場にあるということである。

2. サプライチェーンは収益と利益のレバーになる

グレッグ・リッチモンド、ketteQビジネス・バリュー・コンサルティング副社長  

従来の常識とはまた別の意味で、サプライチェーンは収益と利益創出のための戦略的テコへと進化しつつある。従来、サプライチェーン改善への投資収益率（ROI）は、特にコヴィド-19の大流行による需要急増期やサプライチェーンの混乱期に、効率性の向上やコスト削減と密接に結びついていた。しかし、世界経済がパンデミックによる需要急増からより安定した状態へと移行するにつれ、サプライチェーンは収益の拡大と最適化を可能にする方向に重点を移しつつある。このような視点の変化は、業務の合理化だけでなく、事業の拡大と全体的な収益性の向上を推進するサプライチェーンの可能性を認識したことを意味する。

サプライチェーンの収益と利益の可能性を引き出すには、計画、分析、可視性に対する革新的なアプローチを取り入れることが必要です。需要感知に基づくリードタイムの短縮や資産活用の改善、販売や財務との協調的な需要形成は、競争力を強化し、企業が市場のダイナミクスに迅速に対応するための重要な要因として浮上している。

3. ジェネレーティブAIと機械学習がサプライチェーン・プランニングを変革する

クリス・アメット（ketteQ CTO

私たちは、世界のサプライチェーンが変革的な進化を遂げ、すべての人にとってより良いものになることを可能にする、急速な技術の進歩に特徴付けられるエキサイティングな時代に突入した。ジェネレーティブ人工知能（Generative AI）と機械学習（ML）の登場により、サプライチェーン・プランニングは、効率性、適応性、応答性において、かつてないレベルに到達する準備が整っている。

これらのテクノロジーは単なるツールではなく、よりレジリエントで、適応性が高く、効率的なサプライチェーンエコシステムを実現するための触媒なのだ。ジェネレーティブAIとMLのパワーを取り入れることは、単なる選択肢ではなく、将来のダイナミックな展望の中で成功を収めようとする組織にとって戦略的必須事項である。旅は始まったばかりであり、人間の専門知識と人工知能の相乗効果によって、サプライチェーン・プランニングの本質が再定義されようとしている。

機械学習は、プランナーによる意思決定と選択を学習し、シナリオとパラメーターをその学習に向けてステアリングすることで、供給スタッフの増強ツールとして大いに役立つだろう。 これは時間の経過とともに改善・調整され、意思決定の質とスピードの向上、生産性の向上を実現する。

4. ここで得たものは、そこでは得られない

マーク・バルテ、ケッテQ北米サービス担当副社長  

進化し続けるサプライチェーン・プランニングの世界では、「What got you here won't get you there（ここまではたどり着けたが、そこからはたどり着けない）」という格言がかつてないほど真実味を帯びている。業界が急速な変貌を遂げる中、企業は、過去に成功をもたらした技術的ソリューションや戦略が、現在では足かせとなっている可能性があることを認識しなければなりません。これは、レジリエントなプランニングをサポートし、需要、供給、混乱におけるさまざまな不確実性を予測するためにあらゆる可能性を探ることができないレガシー・サプライチェーン・ソリューションに関して言えば、特に明らかである。

ビジネスが未来に踏み出すとき、リアルタイムデータ、高度な分析、そして新たなテクノロジーの力を活用する能力が、重要な差別化要因となる。サプライチェーン・プランニングの新時代を受け入れる時である。それは、ビジネスを過去の限界を超え、かつてない効率性と回復力のある未来へと推進するものである。

真に変革的なサプライチェーンのビジョンと計画には、従来の進化的アプローチからの脱却が必要である。企業は、サプライチェーンの計画・管理方法を再考し、次世代テクノロジーを駆使して、段階とステップを飛躍させることができる。  

5. 時間：サプライチェーンマネジメントにおける重要な要素

ニック・ヴィオラ、シニア・ソリューション・エンジニア、ketteQ

サプライチェーンプランニングにおける時間の重要性は、プロセス全体の効率性と応答性を確保する上で極めて重要な役割を果たすため、いくら強調してもし過ぎることはありません。時間という制約は非常に重要な要素であり、何万ものシナリオを迅速に実行してあらゆる可能性を追求し、さまざまなオペレーション指標間のトレードオフを考慮しながら計画を生成できる、高度なサプライチェーンプランニングテクノロジーの必要性を高めています。  

複数のプランニング・オプションを迅速に作成する機能により、組織は各プランに対するリスク評価を評価し、機動的な意思決定を行うことができる。  

複数のシナリオを迅速に評価する能力は、特に市場の状況、消費者の嗜好、外的要因が急速に変化するダイナミックなビジネス環境において極めて重要である。シナリオの継承を容易にする技術は、サプライチェーン計画の適応性をさらに高め、組織がリアルタイムで不確実性を予測し、対応することを可能にする。