目次
-はじめに
 – サプライチェーンにおけるAIの定義
 – 原則1: AIは人間を置き換えるのではなく、人間を補強するものである
 – 原則2: AI、ヒューリスティック、最適化の専門的な融合が鍵
 – 原則3: AIによって強化された同時実行性はサプライチェーン管理における画期的な進歩である
 – 原則4: AIの力を民主化する必要がある
 – 原則5: AI導入には説明可能性が不可欠
 - 結論

概要

2022 年後半の ChatGPT の登場により、サプライチェーン管理における人工知能 (AI) を取り巻くデジタルフォグが深刻化しています。CEO は取締役会から AI の導入を加速するよう圧力が高まり、意思決定者は競争力維持における AI の重要な役割を認識しているため、この変革的なテクノロジーを採用する動きは強まっています。しかし、AI の複雑で急速に進化する性質と、それが呼び起こす高ぶった感情が相まって、最も経験豊富なサプライチェーンの専門家でさえも圧倒され、どう進めてよいか不安に感じることがあります。このフォグをうまく乗り越え、サプライチェーンにおける AI の大きな可能性を引き出すために、成功のための XNUMX つの指針を示します。

サプライチェーンにおけるAIの定義

人工知能の本質は、問題を解決するために人間の知能を模倣するコンピューターの科学です。この幅広い分野にはさまざまな分野が含まれており、それぞれが膨大な量のデータ内のパターンを識別することで意思決定のスピード、精度、洗練性を向上させるという全体的な目標に貢献しています。機械学習 (ディープラーニングを含む) から最適化、遺伝的アルゴリズム、ロボティックプロセスオートメーション、生成 AI、意思決定管理まで、AI の傘下にあるツールとテクニックは多様かつ強力です。

AI をサプライチェーン管理に適用すると、プロセスに革命を起こし、生産性を全面的に向上させる可能性があります。推奨事項の生成、傾向の予測、洞察の提示、タスクの自動化、前例のないスピードと規模の提供により、AI はサプライチェーンの運用方法を変革できます。ただし、この可能性を最大限に活用するには、AI で何ができるかだけでなく、既存のワークフローに AI を効果的に統合する方法も理解することが重要です。

原則1: 人間補助ツールとしてのAI

AI の能力は驚異的な速度で拡大しており、機械は今やクリエイティブなコンテンツの作成、複雑な研究の実施、さらにはアートや音楽の生成までできるようになりました。これらの素晴らしい偉業は、人間の認知能力をはるかに超える規模でデータを処理し、そこから学習する AI の能力によって可能になっています。しかし、こうした進歩をめぐる興奮のさなか、機械が提供できないものがあることを忘れてはなりません。私はこれを 3 つの C、つまりコンテキスト、コラボレーション、良心と呼んでいます。

AI モデルは、どれほど洗練されていても、コンテキストから意味を導き出すことはできません。これは、サプライチェーン管理の多くの分野で不可欠なスキルであり、Zero100 の思想リーダーである Kevin O'Marah 氏が「マシンウィスパリング」と呼んでいるものです。さらに、AI は協力して問題を解決したり、サプライチェーンの持続可能性や人権などの重要な問題に対処したりすることはできません。人間とマシンの能力のこの補完的な性質こそが、AI を置き換えではなく拡張のツールとして使用することの重要性を強調しています。

最も強力な結果は、人間と AI が連携して取り組むことで生まれます。これは、AI が重要な決定を下す際に人間を常に関与させることの重要性を信じている Workday の調査における意思決定者の 93% の意見と一致しています。人間と機械の両方の長所を活用することで、サプライチェーンの専門家は、効率、洞察、革新を新たなレベルに引き上げることができます。

原則2: AI、ヒューリスティック、最適化を巧みに融合する

AI は大規模な問題をモデル化できるため、需要予測の精度向上や納期遵守率の予測向上など、より正確な推奨事項を提供できます。この精度は最適化の特徴でもあります。最適化は、コストの最小化など特定の目的を達成するために、与えられた制約内でリソースの利用率を最大化する能力で、サプライチェーン管理でよく知られている AI の分野です。ただし、これらの問題の規模は膨大になる可能性があり、サプライネットワークの最適化には数百万もの相互依存変数が関係する可能性があり、計算上の大きな課題につながります。

場合によっては、サプライチェーンの専門家は、実行可能な行動方針を迅速に作成するために、実用的で「十分な」ソリューションを採用する問題解決モデルであるヒューリスティックに頼ります。AI、ヒューリスティック、最適化はそれぞれ、速度、精度、洗練性という点でメリットがありますが、トレードオフもあります。宣伝されているにもかかわらず、最新かつ最先端の数学モデルが常にあらゆる状況に最適であるとは限らないことを認識することが重要です。

最も洗練されたソリューションには、機械学習とヒューリスティックを組み合わせて最適化モデルを「ウォームスタート」するなど、複数の手法を融合して問題解決プロセスを加速させる方法がよくあります。各アプローチの長所を創造的に統合することで、サプライチェーンの専門家はスピード、精度、洗練性のバランスを取り、適切なモデルを適切な問題に適切なタイミングで使用できるようになります。

原則3: AIによって増幅される同時実行の力

サプライチェーンは、組織内外の複数の機能をつなぐ複雑なネットワークであるため、個別のリンクに焦点を当ててチェーン全体を最適化するのは困難です。たとえば、AI は予測の精度を大幅に向上させることができますが、真の目標は、非常に効率的なサイロを作成することではなく、サプライチェーン全体で意思決定を調整して、より迅速で一貫性のある対応を実現することです。カナダの経済学者のグループが指摘しているように、AI 主導のソリューションがサプライチェーン全体で意思決定を調整できない限り、需要と供給を調整するという根本的な問題は未解決のままです。

サプライチェーン管理における真のブレークスルーは、AI だけからではなく、同時実行性、つまり AI をワークフローに統合して、サプライチェーン全体で同期した意思決定を可能にすることから始まります。同時実行プロセスに AI を組み込むことで、サプライチェーンの専門家は、テクノロジの予測機能を活用しながら、サプライチェーンが直面する避けられない混乱から生じる固有の不安定性を吸収することができます。

この文脈における AI の役割は、予測の精度、速度、洗練性を高めることです。同時に、同時実行により、これらの洞察が連携して実行され、調整された方法で実行されることが保証されます。この強力な組み合わせにより、サプライチェーンは変化する状況に効果的に対応できるようになり、最終的には全体的なパフォーマンスが向上します。

原則4: サプライチェーン実務者のためのAIの民主化

サプライチェーン管理における AI の可能性を最大限に引き出すには、データサイエンティストの独占領域を超えて AI の範囲を広げることが不可欠です。新しい AI アプリケーションの継続的な調査と開発には常にこれらの専門家の専門知識が必要ですが、サプライチェーンの実務者が AI を自ら採用できるようにすることが、広範な実装と成功のためには不可欠です。最も効果的な AI ソリューションは、AI やデータサイエンスの高度な技術的熟練度を必要とせず、企業のデータとビジネスプロセスを深く理解している専門家が簡単に理解して適用できるソリューションです。

Workday の調査によると、リーダーの 72% が、組織には AI を完全に実装するために必要なスキルが不足していると考えていますが、このテクノロジーを採用することは大変な作業である必要はありません。サプライチェーンのコンテキストとビジネス知識を持つ人向けに特別に設計されたソリューションを選択することで、組織はチームがモデル構築の複雑さに踏み込まなくても AI の洞察と機能を活用できるようにすることができます。

このように AI を民主化することで、AI の採用と使用が確実になるだけでなく、サプライチェーンの専門家が現在の理解レベルから始めて、時間をかけて徐々にスキルを進化させることもできます。AI プロバイダーを選択する際には、この漸進的な学習アプローチをサポートする能力を考慮することが重要です。これは、最終的に、より成功し、持続可能な実装につながるからです。

原則5: 信頼と採用のためのAIの説明可能性の確保

複雑でリスクの高いサプライチェーン管理の世界では、信頼が最も重要です。AI が真に受け入れられ、採用されるためには、説明可能でなければなりません。つまり、ユーザーは、テクノロジーが推奨や予測にどのように到達するかを理解する必要があります。内部の仕組みに関する洞察を提供しないブラックボックスソリューションは、特に重大な結果をもたらす重要な決定に直面しているときに、サプライチェーンの専門家がそれに頼ることをためらう原因となります。

説明可能な AI は、その出力に影響を与える要因を透明化するため、ユーザーは結果を解釈して検証できます。これにより、信頼が構築されるだけでなく、サプライチェーンの担当者は自身の専門知識と AI が提供する洞察を組み合わせて、より情報に基づいた自信を持って意思決定できるようになります。AI の推奨事項の背後にある理由を理解することで、専門家は特定の状況への適用性をより適切に評価し、必要に応じて調整を行うことができます。

さらに、説明可能性は、AI モデルの潜在的なバイアスを特定して軽減するために不可欠です。これらのモデルは過去のデータから学習するため、既存のバイアスを不注意に継続または増幅し、不公平または最適ではない結果につながる可能性があります。説明可能な AI は、そのようなバイアスを検出して修正することを可能にし、テクノロジーが倫理的かつ責任を持って使用されていることを保証します。

まとめ

サプライチェーンの専門家が AI を取り巻くデジタルフォグを乗り切るには、5 つの指針に従うことが成功の鍵となります。それは、AI を人間強化のツールとして使用すること、AI をヒューリスティックおよび最適化と巧みに融合すること、AI によって強化された同時実行性を活用すること、AI を実務者向けに民主化すること、AI の説明可能性を確保することです。人間の専門知識と機械知能の適切なバランスをとることで、組織は AI の力を活用して意思決定を強化し、プロセスを最適化し、ますます複雑化する環境でイノベーションを推進することができます。適応性、オープンマインド、継続的な学習への取り組みを維持することが、自信を持って AI フォグを通り抜け、より効率的な未来へと向かうための鍵となります。