サプライチェーンは生成AIでどう変わる？ 7つのユースケースを解説

生成AIの需要予測や在庫最適化などの能力はサプライチェーンの改善に役立つ。サプライチェーンマネジメントにおける生成AIの7つのユースケースを紹介する。

[Jacob Roundy，TechTarget]

　生成AIにサプライチェーンのデータを分析させることで、業務効率とサプライチェーンの回復力を改善できる。

　しかし、生成AIは正しく活用しないとサプライチェーンのオペレーション改善に役立たない可能性がある。どの生成AIが企業の目的に合致するかを検討するため、サプライチェーンにおける生成AIの利点を知ろう。

サプライチェーンにおける生成AIの7つのユースケース

　サプライチェーンマネジメントにおける生成AIの7つのユースケースを紹介する。

1．需要予測

　COVID-19の流行が始まった当初、一般消費者の消費がサービスから商品へとシフトしたため、需要バランスが急速に変化し、サプライチェーンのオペレーションが予測不能になった。この変化は、企業が需要の変化を予測することがいかに重要であるかを実証した。

　企業は、過去の販売データや市場動向、その他の要因の分析に生成AIを使用して、潜在的な需給シナリオをシミュレートし、需要予測の精度を向上させられる。需要パターンを追跡することで、混乱を緩和し、在庫問題を回避できる。

2．在庫評価

　生成AIは在庫管理の改善にも役立つ可能性がある。

　在庫レベルや倉庫のキャパシティー、製造時間などの主要データをトレーニングした生成AIは、再入荷や在庫削減のタイミングを推奨するなど、在庫プロセスを最適化する方法を提案でき、余分な在庫を削減できる。余分な製品を保管することによるコスト増も防げる。

3．サプライヤーと顧客のコミュニケーション

　企業とサプライヤー、企業と顧客のコミュニケーションは効率的なサプライチェーンの鍵であるが、効率的なコミュニケーションは難しい。

　生成AIは自動的にメッセージを発信できるため、従業員はコミュニケーションをする必要がなくなる。大規模な言語モデルと自然言語処理は、サプライヤーに影響を与える可能性のある市場イベントや交通遅延などのデータを分析可能だ。

4．オペレーション

　新しい技術の登場や需要の変動は、オペレーションの課題の発生につながるリスクがある。生成AIは改善方法を提案できる可能性がある。

　生成AIは、サプライヤーのパフォーマンスや製造スピードといったオペレーションの側面を評価し、手順を最適化する方法を提案できる。これらの最適化は企業のコスト削減につながる。

5．物流

　物流の混乱はさまざまな問題を引き起こす。交通事故は出荷を遅らせ、異常気象は予期せぬ欠品を引き起こし、予定通りの出荷を困難にする。

　過去の天候パターンや交通地図、燃料価格などのデータを組み込んだ生成AIは、最適な移動ルートを特定し、起こりうる混乱や、代替ルートを強調できる。そうすることで、出荷が予定通りに進み、注文が遅れなくなるため、顧客サービスを向上させられる。

6．持続可能性と拡張性

　持続可能性は多くの組織にとって重要で、生成AIは改善が必要な潜在領域を強調できる。

　企業の材料使用量と再生可能材料の市場予測に基づいて生成AIをトレーニングすることで、費用対効果と長期的なスケーラビリティを考慮しながら、より持続可能なプロセスの洞察を得られる。

7．分析

　生成AIは、シミュレーションと潜在的なWhat-ifシナリオを実行してリスクを評価し、調査結果をレポートにまとめられる。

　他のユースケースと同様、この技術を使用する際は注意が必要である。誤ったデータや不完全な出力が含まれ、効果的な利用を妨げる可能性があるためだ。

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