サプライチェーン管理を成功させるには、人と機械のコラボレーションが不可欠

2024年はあっという間に1年の半分以上が過ぎました。多くの人々にとって夏休みが終わりを告げる今こそ、現在および今後数か月間のサプライチェーンを牽引するトレンドに目を向ける良い機会です。技術は私たちの行く末に大きな役割を果たすでしょう。しかしそれ以上に重要なのは、成功する組織は、人間と機械のインテリジェントかつ慎重な統合によって競争上の優位性を獲得するということです。

技術ブーム

どのように見ても、サプライチェーン技術に対する需要は高まっており、アナリストは、このカテゴリを最も堅調に成長する企業ソフトウェア分野と見ています。Research and Marketsによると、世界のサプライチェーン管理（SCM）ソフトウェア市場は2023年に367億ドル近くに達しました。2023年から2033年までの年平均成長率（CAGR）は18.1%で、同市場は1943億ドルに達すると予測しています（図1）。¹

図1：SCMソフトウェア市場は2033年に1943億ドルに達すると予測されています。（画像提供：Research and Markets）

サプライチェーンのテーマが浮上

Gartnerが発表した2024年のサプライチェーン技術のトップトレンドリストを興味深く読みました。このリストは過去5年間でも劇的な変化を遂げています。当時は、ブロックチェーン、モノのインターネット（IoT）、デジタルツインに焦点が当てられていました。² 人工知能（AI）もリストに挙がっていましたが、大企業による「自動化」以外にどのような使い道があるのか、漠然とした概念しか持っていませんでした。それ以来、AIは小規模な組織でも手頃な価格で利用できるようになりました。³

GartnerにとってAIは、AI対応ビジョンシステム、複合AI、次世代ヒューマノイド作業ロボットなど、さまざまなサブカテゴリを持つ明確なカテゴリへと変化しています。一方、IoTには機械顧客と呼ばれる新しいカテゴリがあります。Gartnerはまた、サプライチェーンの保護と管理をめぐるいくつかのトレンドとして、サイバー恐喝、サプライチェーンデータガバナンス、エンドツーエンドの持続可能なサプライチェーンなどを挙げています（図2）。

図2：GartnerはAIをより明確なカテゴリとしており、AI対応ビジョンシステム、複合AI、次世代ヒューマノイドロボットなど、さまざまなサブカテゴリがあります。（画像提供：Gartner）

さらに賢くなったAIとIoT

AIについては、自動化から、高度な産業用IoT（IIoT）技術を活用したハイパーオートメーションへと移行しつつあります。たとえば、AI対応マシンビジョンシステムは、3Dカメラ、コンピュータビジョン（CV）ソフトウェア、高度なAIを使用したパターン認識技術を組み合わせています。新興技術と同様、大規模で洗練された製造業であっても、これはまだ困難な課題です。これらのソリューションは、ビジョンシステムが見たリアルタイムの非構造化画像に基づいて、自律的にキャプチャ、解釈、推論を行うことができます。マシンビジョンの最も一般的な用途は、目視検査と欠陥検出、部品の位置決めと測定、製品の識別、選別、追跡です。⁴

AI技術とIoTの組み合わせは、労働者のスキルや労働力不足といった製造業の問題を緩和する可能性もあります。拡張コネクテッドワークフォース（ACWF）の取り組みは、インテリジェント技術、ワークフォースアナリティクス、スキル拡張を利用することで、新入社員がより迅速に仕事をこなせるよう支援します。システムが労働者に情報へのリアルタイムのアクセスを提供することで、人間の能力と生産性が向上します。システムはまた、シームレスなコラボレーションを可能にし、没入型のトレーニング体験を促進します。

もう1つの新たなカテゴリは複合AIです。Gartnerは、複合AIを「複数のAI技術を組み合わせて適用したもの」と定義しています。この複合AIは、ビジネス上の問題を解決し、サプライチェーンのパフォーマンスを向上させます。これらの分析技術には、以下のようなものがあります。

• 機械学習（ML）/ディープラーニング（DL）
• 自然言語処理（NLP）
• CV
• 記述統計
• ナレッジグラフ

しかし、この種の技術がどれほど広く適用できるかは、まだわかりません。組織は、組織を効果的に運営させるためにどのようなパフォーマンス強化が不可欠なのかを明確に定義しなければなりません。今のところ、複合AIを適用するための万能のソリューションはありません。

少なくとも1つのトレンドは今日すでに広く使われています。そのトレンドとは機械顧客です。機械顧客は人間以外のアクター（行動主体）であり、支払いと引き換えに商品やサービスを自律的に手に入れることができます。Gartnerの別のレポートによると、約130億のIoT製品が導入されており、顧客として機能することができます。⁵ 多くの場合、この技術は、新製品用に特別に設計された部品ではなく、低コストで広く使用されている部品（コンデンサや抵抗器など）に最も有効です。

安全性とガバナンス

サプライチェーンが技術的に高度化するにつれ、データの安全性とガバナンスの重要性が高まるのは理にかなっています。未来のサプライチェーンに役立つ同じAI技術が、サイバー犯罪者の武器にもなる可能性があります。AIは洗練されたマルウェアやランサムウェアを作成し、無防備なサプライチェーンを攻撃する可能性があります。

Lehigh Business Supply Chain Risk Management Indexは、過去5四半期にわたり、サプライチェーン管理者が最も懸念するリスクとしてサイバーセキュリティをトップに挙げています（図3）。前四半期から5.5ポイント以上上昇し、平均を12ポイント上回りました。2024年第3四半期はわずかに減少しましたが、懸念は依然として高いままです。リスクには、サイバー攻撃、データ破損、データ盗難、システムウイルス、セキュリティプラットフォームの制御などが含まれます。⁶ 組織は、サイバー犯罪者の一歩先を行くために、IT部門と緊密に連携する必要があります。

図3：サイバーセキュリティとデータリスクは、Lehigh Business Supply Chain Risk Management Indexにおいて、平均を12ポイント上回る大差でトップの座を占めています。（画像提供：Lehigh Business Supply Chain Risk Management Index）

一方、ガバナンスと持続可能性は、AIとアナリティクスによって支えられています。組織は革新的な技術を活用することで、部門横断的な可視性を高め、シナリオモデリングを行い、意思決定の自動化を図ることができます。不十分なデータは不十分な結果につながるため、データの正確性は両分野にとって極めて重要です。

AIはいよいよサプライチェーンで真価を発揮するかもしれません。2024年は、サプライチェーン全体でAIをサポートする技術の導入に大きな焦点が当てられるでしょう。サプライチェーンの技術が進歩すればするほど、データの正確性はますます重要になります。

リファレンス

1：https://www.researchandmarkets.com/reports/5232515/supply-chain-management-scm-software-global

2：https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-8-supply-chain-technology-trends-for-2019

3：https://www.forbes.com/sites/digital-assets/2024/01/24/how-blockchain-and-ai-are-set-to-transform-small-businesses-in-2024

4：https://www.intel.com/content/www/us/en/manufacturing/what-is-machine-vision.html

5：https://www.cnbc.com/2024/02/21/machine-customers-are-already-among-us-and-they-number-in-the-billions.html

6：https://business.lehigh.edu/sites/default/files/2024-06/LRMI_2024_3rd_Quarter_Report_final2.pdf