AI はサプライチェーン管理から人間を排除するのでしょうか?

人工知能 (AI) は、歴史上ではないにしても、現代で最も破壊的なテクノロジーです。ほぼすべての業界にユースケースがありますが、一部の業界では他の業界よりも得るものが多く、また失うものも多くあります。サプライチェーン管理は、 AI によって劇的に変革される可能性のある役割の 1 つであり、おそらく人間がそれを行うことができなくなるほどです。

多くの技術者は、自動化によって最終的には必要以上の仕事が生み出されるが、それでも一部の役割が消滅することを意味すると強調しています。サプライチェーン管理もそうした仕事の一つでしょうか?それは業界にとって何を意味しますか?ここで詳しく見てみましょう。

サプライチェーン管理における AI の役割

以外のすべてサプライチェーンビジネスの6%すでにAIを何らかの形で活用している。約 11% が、それが自社の経営にとって重要であると述べており、この数字は近いうちにこれらの企業の 3 分の 1 以上に当てはまる可能性があります。 AI によってサプライ チェーン管理の多くの側面が改善されるため、その理由は簡単に理解できます。

需要予測

AI の予測機能は、サプライ チェーン管理における最も強力な資産の 1 つです。機械学習モデルは、過去の販売データと現在の傾向を分析して、今後の需要の変化を予測できます。企業は在庫切れや余剰を防ぐために、一部の製品の注文を減らし、別の製品の注文を増やすことができます。

AIの進歩に伴い、予測能力も向上しました。一部のサプライチェーン AI ソリューション到来する混乱を予測できる天候、金融動向、地政学的問題、その他の変化を分析することによって。その後、破壊的なイベントの影響を軽減するための変更を推奨できます。

このレベルの予測は、特にサプライチェーンがいかに複雑になっているかを考えると、人間のアナリストにとっては非常に困難です。ただし、AI が優れているのはまさにこの種の詳細な分析です。

在庫管理

同様に、AI は在庫管理にも変革をもたらしています。需要の変化や混乱に関する予測は、それに応じて在庫を調整する企業の能力と同じくらい役に立ちます。そのためには複数の保管場所にわたる広範な可視性が必要となり、人的ミスが発生する可能性が高くなります。

データ セットがこれほど大きく、繰り返しが多いため、間違いが発生しやすくなります。不安定な需要と供給の要因により、こうしたエラーが発生する可能性がさらに高くなります。その結果、米国での在庫切れ率が上昇した35%以上まで新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックが始まってから。 AI は在庫をリアルタイムで追跡でき、データ入力エラーを起こさないため、より信頼性が高くなります。

AI ソリューションはさらに進んで、必要に応じて製品を自動的に注文することもできます。一部の企業では、これを使用して、特定の商品の在庫場所と出荷元を決定し、可能な限り最速の配送を可能にしています。

サプライヤー評価

企業はサプライチェーン管理の上流側で AI を活用し始めています。コストを最小限に抑え、遅延を防ぐには、主に適切なサプライヤーを使用する必要があります。 AI は、考えられるソースを評価して、各製品または素材に最適なものを特定します。

ここでの AI の主な利点は、正確かつ高速であることです。適切なものを手動で見つけると、時間がかかりすぎる場合があります。こうした意思決定の複雑さを考えると、従来のコンピューティングは信頼性があまりにも低くなります。だいたいサプライチェーンの70%現在では、純粋なコストよりも信頼性と柔軟性が重視されているため、単純なコスト比較では不十分です。 AI は速度を向上させながら、その微妙な違いを管理できます。

AI はトレンドの変化にも適応し、現在のサプライヤーが最適な選択肢ではなくなった場合に企業に警告します。この意思決定の機敏性は、今日の動きの速い市場では非常に重要です。

プロセスの最適化

サプライチェーン AI は内部プロセスも管理できます。製品の製造と出荷には、多くの可動部品が含まれます。つまり、多くの領域で非効率が発生する可能性があり、最適な戦略がすぐに明らかになることはほとんどありませんが、AI がこの意思決定を自動化して、より迅速かつ効果的な変更を実現できることを意味します。

これらの最適化は、配送のルートをより効率的にするのと同じくらい簡単で、多くの物流企業が採用しています。しかし、AI が進歩すれば、さらに進化する可能性があります。企業は AI を使用してサプライチェーン全体のデジタルツインを構築および分析し、事実上すべてのステップにわたる変更を提案できます。

ヒューマンファクターは依然として必要ですか?

サプライチェーン管理における AI の広範な役割を見ると、人間がどこに当てはまるのかもはやわかりません。 AI は今後さらに能力と信頼性が高まるため、現在の傾向が続けば、今日のサプライ チェーン マネージャーが行っているすべてのことをこのテクノロジーで実行できると考えるのは奇抜ではありません。

このような可能性にもかかわらず、AI がサプライチェーン管理において、少なくとも完全にではなく、人間に取って代わることはなさそうです。 AI にはさまざまな利点がありますが、重大な欠点もあります。幻覚は最も顕著なものの一つです。現在最も人気のある生成 AI モデルは誤った情報を吐き出す3% ～ 27% の確率で、サプライチェーン管理に悲惨な結果をもたらす可能性があります。

もちろん、人間の予測も完璧ではありません。しかし、サプライチェーン管理システムが完全に自動化されている場合、現実にはほとんどまたはまったく根拠のない要因に自動的に対応する可能性があります。その場合、在庫切れや遅延、多額の費用が発生する可能性があります。サプライチェーンの決定が及ぼす影響がどれほど広範囲に及ぶかを考えると、人間の専門家が常に最終決定権を持つべきです。

AI に多くのことを任せすぎると、倫理的にも疑わしい影響が生じます。 AIによる大量のデータ利用ハッカーにとってより大きな標的となる機密情報が誤って漏洩する可能性があります。 AI の十分に文書化された偏見の問題も、特に雇用などの労働力に関する考慮事項を AI が管理する場合には、深刻な問題を引き起こす可能性があります。

最も先進的な AI であっても、データの傾向にのみ反応することを覚えておくことも重要です。したがって、背後にデータがほとんどないイベントは、大きな課題となります。新型コロナウイルス感染症のパンデミックのようなサプライチェーンの混乱は稀かもしれないが、AIがそれを正確に予測したり、実際に起きた場合に効果的に対応したりすることは難しいだろう。これらはあまりにも突然で予測不可能なので、より柔軟な人間が管理する必要があります。

AI はサプライチェーン管理の終わりではありません

AI の長所と短所の両方を考慮すると、人間のサプライチェーン管理者がいなくなるわけではないが、彼らの仕事は変化することが明らかになります。企業がこれらのポジションに必要とする従業員は少なくなるかもしれませんが、依然として重要であることに変わりはありません。同様に、この仕事では分析が少なくなり、AI モデルとその仕組みについてのより深い理解が必要になります。

明日のサプライチェーン管理者は、AI を使用して事実上すべての決定を通知し、注文や請求などの多くの小さなアクションを自動化する可能性があります。最終的な決定は、特に全社的な戦略変更に関しては依然として人間に委ねられており、人間は AI の洞察を解釈しなければなりません。この移行はおそらく仕事の混乱を伴うでしょうが、それが職業の終わりではありません。