明日の歴史家たちがサプライチェーンの進化を描き出すとき、彼らは今日という日々を極めて重要な転換点として振り返るでしょう。
組織がようやく、調達、在庫管理、生産、物流、フルフィルメントという複雑に入り組んだプロセス全体を理解できるようになった時代。そして、人工知能がサプライチェーンリーダーを支援し、これまでにない形でオペレーションをプロアクティブかつ戦略的に構築できるようになり始めた時代でもあります。
もしそれらの歴史家が90年代の映画にも興味を持っているなら、サプライチェーンが急速に変革していくこの時代を、ついにマトリックスを「見る」ことができるようになり、ネオが意のままに世界を操り始めた瞬間になぞらえるかもしれません。
本記事では、人工知能がサプライチェーンの計画と実行をいかに超強化し続けているか、そして、このテクノロジーがサプライチェーンのリーダーに強力な新しい能力と、組織の成功を推進する上でのより中心的役割を与えることで、今後数年間がさらにエキサイティングなものになる理由を探ります。
- サプライチェーン変革の基本を知りたい場合は、こちらのガイドをご覧ください。
AIがサプライチェーンを変革し続ける理由
1 - エンドツーエンドのサプライチェーンの可視性
サプライチェーン分野におけるAIは急速に拡大しています。世界市場では、2030年まで年平均で30％以上の成長が見込まれています。そして多くの企業にとって、AIの導入はAI自体によって促進されています。
すべてのサプライチェーンは、本質的には無数のミクロなプロセスから構成される巨大な一つのプロセスです。人工知能は、個々のミクロなプロセスからのデータと、それらがどのように相互作用するかに関する情報を用いることで、組織がメガプロセスを理解するのを助けています。または、別の言い方をすれば、サプライチェーンのデジタルツインを構築し、実際に何が起きているのかを可視化できるようにしているということです。
これから見ていくように、このエンドツーエンドかつリアルタイムの可視性は、AIをさまざまな形で効果的に活用するための基盤となります。しかし、この可視性そのものも大きな変革をもたらします。これまで見えなかった問題が迅速に明らかになり、対処できるようになるためです。
ひとつの好例をご紹介しましょう。ある大手アグリテック企業（農業テクノロジー企業）は、自社プロセスのデジタルツインを構築したことで、マスターデータの問題を効果的に特定・修正できるようになり、わずか3か月で2,000件を超える生産停止を未然に防ぐことに成功しました。
AIがサプライチェーンのモデリングを支援し、新たな運用上の透明性をもたらすことで、企業はESG目標の達成に向けた取り組みも推進できるようになります。倫理的な調達戦略を策定し示すことが、これまでより容易になります。さらに、特にAIを活用した分析を使用すれば、ロジスティクス業務や配送ルートを最適化することがより容易になり、排出量を削減しやすくなります。（当然ながら、燃料コストの削減にもつながります。）
2 - 高いレジリエンスを備えたサプライチェーンオペレーション
今日、レジリエンスとは、サプライチェーンの混乱に耐え、迅速に回復することだけを意味するわけではありません。AIと生成AIは、サプライチェーンのリーダーにレジリエンスの新たな姿を想像させ、ビジネスクリティカルな業務を守るために、より積極的なアプローチを取る力を与えています。
デジタルツインが提供する洞察を基盤として、AIや生成AIは、自然災害から新たな貿易関税に至るまで、さまざまな事象がサプライチェーンに与える影響をシミュレーションする支援をサプライチェーン管理者に提供しています。さらに、このテクノロジーは、複数の戦略的対応策をモデル化し評価することを可能にし、リスクの影響を最小限に抑える方法を提案することさえできます。
新しい関税を例として見てみましょう。AIは、サプライチェーン管理者がどのサプライヤーや輸送ルートが新たな関税の影響を受けるのかを把握し、代替案を提示し、さらに各代替案に切り替えた場合の時間的・コスト的な影響をモデル化するのに役立ちます。
- さらに詳しく知りたい場合は、
- 現代の関税管理に関する記事をお読みください。
- 関税管理におけるCelonisのデモをご覧ください。
3 - 精度の高い需要予測と在庫管理
過剰在庫がなく、在庫切れに悩まされないグローバルサプライチェーンを想像してみてください。美しいビジョンですよね？そして、AIを使えば、それが現実になります。
AIは、市場動向、気象パターン、競合の価格設定、サプライヤーのパフォーマンス、製品プロモーションの影響予測など、非常に幅広いデータ入力を分析できるという特長を持っており、すでにより正確な需要予測と計画を支援しています。
同時に、AIは、今日のセンサーが搭載されたサプライチェーンによって生み出される膨大かつ多様なデータストリームから、強力な洞察をふるい分けることができます。。
- 課題の特定
AIは、新たに発生しつつあるボトルネックから、長年定着した非効率まで、あらゆる問題を検知する支援をしています。マッキンゼーの報告によれば、ある企業はAIを活用したデジタルツインを用いることで、倉庫を拡張することなく、倉庫容量を約10％向上させることに成功しています。
- 機会の可視化
適切な機械学習モデルは、サプライヤーのパフォーマンスを評価し、資材調達における最適なリードタイムを算出する支援を行います。（これにより、在庫コスト、欠品、販売機会損失の削減につながる可能性があります。）
- サプライチェーンに関わる人々の支援
ある持続可能な包装のグローバルリーダー企業は、プラントエンジニアが他拠点で利用可能な予備部品を確認できるよう支援するために、AIコパイロットを導入しました。これにより、不要な発注や過剰在庫を効果的に抑制しています。
4 - サプライチェーンのハイパーオートメーション
街で誰かに自動化された、AI対応のサプライチェーンについて説明するように頼んだ場合、高度なロボットが並ぶ倉庫や、自律型ドローンがコンピュータービジョンを使って在庫を追跡する様子を思い浮かべるかもしれません。
それは決して間違っていません。当社の2025 Process Optimization Reportで調査したサプライチェーンリーダーの約半数（49％）は、すでにAIによる倉庫の自動化を進めています。しかし、倉庫の自動化は、今やハイパーオートメーションという巨大な取り組みの一端にすぎません。
調達から受注管理に至るまで、AIと生成AIはサプライチェーン全体の手作業や人手による処理を急速に軽減しています。例：
- AIエージェントは、調達チームがサプライヤーの問い合わせに対応できるよう支援し、タイムリーなコミュニケーションを通じて未処理分を減らし、関係を強化しています。
- AIは、保留中の顧客注文を確認し、どの注文を進めるべきかを推奨する役割も担っています。これにより、キャッシュフローを加速させると同時に、クレジットマネージャーの生産性向上にも寄与します。
- またAIは、在庫水準が補充閾値を下回った際に自動的に在庫を発注し、生産が途切れることなく進むよう支援します。
- ファジーマッチングとは、重複するサプライヤー、マスターデータ、顧客レコードを特定し、業務とエンゲージメントを合理化することを指します。
AIが可能にするハイパーオートメーション化された自律型サプライチェーンの未来は、すでに現実になりつつあります。ガートナー社は、今後5年以内に、全業務横断型サプライチェーン管理ソリューションの半数が、インテリジェントエージェントを用いて自律的に意思決定を実行するようになると予測しています。