2023年後半、生成AIの進化がサプライチェーン管理に革命をもたらしている。従来の統計モデルでは対応困難だった不確実性の高い需要変動を、LLMベースのAIが自然言語での指示で最適化する時代が到来した。
生成AIによるサプライチェーン最適化の全体像
McKinsey & Companyの調査（2023年10月）によると、生成AIをサプライチェーンに適用した企業では、在庫コストを平均18%削減し、サービスレベルを23%向上させることに成功している。特に注目されるのは、外部データ（気象・地政学・SNS）をリアルタイムで取り込み、数万パターンのシナリオを瞬時に分析する能力だ。SAP、Oracle、Blue Yonderといった主要SAPベンダーも相次いでLLM統合機能をリリースしている。
日本の製造業における導入事例と課題
トヨタ自動車はサプライヤー間の情報共有プラットフォームに生成AIを組み込み、部品調達のリードタイム短縮を実現した。一方で日本企業特有の課題として、サプライヤーとの長期的な関係性重視の商習慣とAI自動化の整合性が問われている。NECとパナソニックが共同開発した「Japan SCM-AI」は、こうした慣行を考慮した国産ソリューションとして注目を集めている。
Harryの着眼点
サプライチェーンは製造業の「神経系」です。生成AIがそこに入ることで、これまで人間の経験と勘に依存していた調達判断が、データドリブンに変わります。ただし、長年の信頼関係で成り立つ日本のサプライヤーエコシステムでは、AI導入による「関係の希薄化」を懸念する声も多い。技術と人間関係の融合こそが、日本型AI-SCMの成功の鍵だと私は考えます。
出典：McKinsey & Company「The state of AI in supply chain management 2023」/ NECプレスリリース2023年10月