エージェントAI：サプライチェーン・プランニングの次の進化

サプライチェーンにおけるAIの進化

サプライチェーンのリーダーとしてキャリアを積んできた私は、AIが過去のデータを分析するPredictive AIから、代替シナリオを作成するGenerative AIへと進化するのを見てきた。そして今、私たちはエージェント型AIの時代を迎えようとしています。

エージェントAIとは何か？

AIのソートリーダーであるバーナード・マーは、エージェント型AIを、人間の入力を待つのではなく、自律的に行動し、主体的なステップを踏むシステムと定義している。従来のAIとは異なり、これらのシステムは行動を開始し、リアルタイムで適応し、継続的に学習する。

エージェント型AIには3つの特徴がある：

• 自律性 - 人による常時の指導なしに作動すること。

• 適応性 - 結果から学び、戦略を練り直す。

• 目標志向 - 明確な目標を持って行動し、業績を上げる。

サプライチェーンの複雑化と破壊が進む中、AIは分析や予測以上のことをしなければならない。

AIの進化は自律走行を反映する

エージェント型AIへの道のりは、自律走行がどのように進歩してきたかを思い起こさせる。自動車は一夜にして手動運転から自動運転に進化したわけではない。段階を踏んで進化していったのだ：

1. アシストAI（早期運転支援など）- AIは洞察を提供するが、最終決定は人間が行う。

2. 半自律型AI（アダプティブ・クルーズ・コントロールやレーン・アシストに相当）- AIが人間の監視の下で行動を起こす
   

3. 完全自律型AI（レベル4/5の自動運転車のようなもの）- AIが独立してリアルタイムで意思決定を行う

サプライチェーン・プランニングの分野では、自動化された再注文、出荷の再ルーティング、リアルタイムの調整など、アシスト型AIや半自律型AIがすでに登場している。AIへの信頼が高まるにつれて、これらのシステムは完全な自律性でますます複雑なタスクを処理するようになるだろう。

サプライチェーンの課題はエージェント型AIでどう解決されるのか？

1.意思決定の待ち時間の短縮

従来のAIは洞察を生み出すが、人間の介入は実行を遅らせる。この遅れ、つまり意思決定の遅延は、混乱シナリオにおいてコストとなる。

エージェント型AIは、リアルタイムで行動を起こすことで、このタイムラグを解消する。サプライヤーが操業停止した場合、AIは自動的に調達ルートを変更し、遅延を防ぐことができる。NCRやキャリアのような企業は、すでにAIを活用したプランニングで意思決定を迅速化している。

2.プロアクティブなリスク軽減

ジェネレーティブAIはシナリオをモデル化できるが、意思決定者はまだ行動しなければならない。エージェント型AIは、テスト、選択、最適な選択肢の実行を自動的に行うことで、さらに進化を遂げる。

例えば、港湾ストライキによって輸送が中断された場合、AIは人間の承認を待つことなく、貨物のルートを変更し、在庫をシフトし、ボトルネックを防ぐことができます。Salesforceと統合されたAIソリューションを利用している企業では、すでに混乱への迅速でスマートな対応が実現されています。

3.需要の変動への対応

私は需要の変動が激しく、従来の予測が信頼できない業界で働いてきました。エージェントAIは、シフトを予測し、在庫、価格設定、サプライヤーへの発注を動的に調整することで、これを解決します。

ketteQのAIを活用したサプライチェーン・プランニングを利用している企業は、競争力を維持するために不可欠な予測精度と回復力の向上を報告しています。

4.自己治癒力を高めるサプライチェーンの構築

強靭なサプライチェーンは問題を早期に発見し、即座に対応する。

エージェント型AIは、非効率を特定し、失敗から学習し、問題が拡大する前に修正することで、自己回復型ネットワークを構築する。製造の遅延が発生した場合、AIは作業負荷を再スケジュールし、リソースをシフトさせ、手動で介入することなくチームに通知することができます。

5.人間の役割を代替するのではなく、強化する

AIがサプライチェーンの専門家に取って代わるのではないかと心配する声もあるが、実際にはエージェント型AIが反復作業を排除することで彼らの仕事を強化する。手作業で混乱を管理する代わりに、プランナーは戦略とイノベーションに集中でき、AIはリアルタイムの実行を処理する。

ガートナーの調査によると、サプライチェーンリーダーの67%は、熟練労働者の不足によってデジタルトランスフォーメーションの取り組みが遅れていると回答しています。エージェント型AIは、このような方程式を変え、日常的な小さな意思決定を自動化します。

メタ社のチーフAIサイエンティスト、ヤン・ルクンは、AIが完全な自律性を獲得するためには、現実世界の複雑さを理解する必要があると強調する。彼はこう問いかける：

「どうすれば機械は人間のように効率的に推論し、計画を立てることができるのか？

サプライチェーンにとって、AIはデータを処理するだけでなく、情報に基づいた意思決定を行い、それに従って行動しなければならない。

未来：AI主導のサプライチェーンがやってくる

自律走行が一夜にして実現したわけではないように、エージェント型AIも段階的に進化していくだろう。AIの導入が遅れている企業は遅れをとるリスクがあるが、早期に導入した企業は比類のない俊敏性と効率性を得ることができる。

すでにAIを活用したアダプティブ・プランニングを利用している企業は、サプライチェーンをより速く、より賢く、より正確に最適化している。本当の問題は、企業がこのシフトをどれだけ早く受け入れるかだ。

近日公開AIイノベーションガイド

この変革に備えるサプライチェーンリーダーを支援するため、ketteQのCTOであるクリス・アメットと私は、AIイノベーションガイドを共著で執筆している。このガイドでは、Predictive AI、Generative AI、Agentic AIがサプライチェーン・プランニングの未来をどのように形成していくかを探っていく。

実践的な採用戦略、実際のケーススタディ、AIを活用したサプライチェーンのフレームワークをご紹介します。ご期待ください！

話をしよう

貴社のサプライチェーンにおいてAIはどのように進化していますか？エージェント型AIはどのような課題を解決できると思いますか？

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