サプライチェーンへのAIとテクノロジー導入に関する5つの誤解

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サプライチェーンへのAIとテクノロジー導入に関する5つの誤解

特に企業レベルで新しいテクノロジーを導入する際の最大のハードルは、その会社の特定のワークフローに適合するテクノロジーを見つけることではありません。予算の中に資金さえ見つからないのです。むしろ、広範な導入を促進できないために、企業はパイロット段階から先に進めないことが多いのです。 

現在、私たちは AI ソリューションでこのサイクルを目撃しています。企業は AI の力と価値を理解しています。彼らはプラットフォームに投資します。しかし、カスタム AI ソリューションの導入に成功したと報告している企業はわずか 5%です。一見すると、従業員はテクノロジーを価値あるものと感じていないと簡単に推測できます。次に、従業員の 90% が LLM を定期的に使用していることを考慮すると、この理論は崩れてしまいます。 

では、AI 技術を企業の業務に取り入れるのが難しいのはなぜでしょうか?実装と採用を改善するために何かできるでしょうか?私たちは、サプライチェーンへの AI 導入に関する最も一般的な 5 つの誤解を解き明かしながら、これらの質問に答えていきます。 

1. 企業が成功するには AI の専門家が必要です。

サプライ チェーン コンパス: AI とテクノロジーにスポットライトを当てる」では、サプライ チェーンの幹部が、組織内で AI を実装する際の主な課題として「従業員の AI の使用および開発スキルが不十分」を挙げています。
最大の価値を得るには、従業員が AI テクノロジーの仕組みを深く理解する必要があるというのが一般的な考えです。もちろん、親しみやすさは役に立ちます。しかし、それが企業がパイロット段階を過ぎるのを妨げるものではありません。専用に構築されたテクノロジーは、あらゆるスキル レベルに対応します。 

多くの場合、従業員にとって役立つのは、ツールがどのように役立つか、そして AI の使用によってどのワークフローが改善されるかを理解することです。従業員が日常のプロセスが更新される理由を理解できるように支援すると、従業員はそれを実現するために必要なスキルを習得します。 
 

専門家はテクノロジーと AI について実際にどう考えているのでしょうか?

2025 年のサプライ チェーン コンパス レポートで、サプライ チェーンのリーダーが期待していること、懸念していること、そして強力な AI 主導型ソリューションの実装に関してどのような計画を立てているかをご確認ください。 

2. ROI はソリューションに関するものであり、それを使用する人に関するものではありません。

社内での導入を推進する理由は、2 番目の誤解につながります。ROI はソリューションから得られるものであり、それを使用する人々から得られるものではありません。確かに、まったく使用されなければ、どんなツールも価値を提供することはできません。しかしそれ以上に、ツールが誤って使用されると、たとえ毎日使用されていたとしても、最適な ROI を実現することはできません。 

会社の目標と従業員の働き方に合ったソリューションに投資しましょう。新しいツールを既存のシステムとどのように統合できるか、どのような変更が必要になるかについて質問します。標準プロセスを詳しく調べ、すぐに実装できる変更と、より時間を要する変更について従業員と話し合います。
チームの準備に時間を費やすことで、新しいテクノロジーの価値をすぐに享受できるようになり、時間の経過とともに成長していくことが保証されます。  

3. 採用はオン/オフスイッチのように機能します。 

成長と同様、導入にも時間がかかります。経営幹部の大半 ( 73% ) は、テクノロジー投資の効果は 1 年以内に現れると予想していますが、初日に完全な導入と統合が行われることは稀です。従業員がプラットフォームを探索し、新しいユースケースを発見し、同僚と知識を共有するほど、ソリューションの価値が高まります。これは特に AI に当てはまります。AI では、アルゴリズムによって各インタラクションごとに予測と結果が改善されます。

投資したツールはすぐに価値を提供し始めることができますが、その長期的な影響は、一貫して効果的に使用することに依存します。そのためには、強力な組織変更管理によってサポートされる、十分に計画された導入戦略が必要です。導入を従業員とテクノロジーの継続的な関係と捉えるリーダーは、従業員のスキルと業務効率の両方で最大の成果を得られるでしょう。

4. AI の導入により、従業員による影響は小さくなります。 

AI テクノロジーに関する 4 番目の誤解は、おそらく最も有害です。AI の導入により、これらの企業で働く人々の仕事が減ると多くの人が考えています。AIの価値が、より速く、より少ないエラーで動作することにあるとしたら、理論上は人間はどうやって競争できるのでしょうか? 

実のところ、AI は、人々が最も得意とする創造的、戦略的、影響力のある仕事を行うのを支援するための単なるツールにすぎません。AI の目標は、エージェント型であれ生成型であれ、人が表明した目標に最も合致する選択肢を提供することです。従業員は、その情報を活用して、自身の専門知識を組み込んだ最善の決定を下す権限を与えられます。その結果、より包括的なデータを使用し、エラーを減らして、より効果的な意思決定が可能になります。すべては、サプライ チェーンを運営する人々によるものです。 

もちろん、一部の仕事は見た目が異なる場合があります。新しいスキルセットが必要になる場合があります。しかし、企業が AI 技術に投資するかどうかに関わらず、それが現在の市場の現実です。インテリジェント ソリューションに投資するメリットは、企業が追加の作業を必要とすることなく、従業員からより大きな影響を引き出すことができることです。 

5. 展開の成功は内部から行われます。 

最後の神話は、多くの企業が抱いている思い込みです。ただし、このリストにある他の神話とは異なり、ソリューション パートナーに尋ねる人はほとんどいません。企業は、自社のチームが新しい AI ツールの導入を成功させる責任を単独で負うことを前提としています。 

私たちはこの神話を完全に打ち破るためにここにいます。組織はソリューション プロバイダーを、さらに先を行くパートナーとして見る必要があります。企業がソリューション チーム内のコンサルタントやアドバイザーに頼る場合でも、他の顧客のコミュニティに頼る場合でも、成功を支援してくれる人々が常に存在します。 

サプライチェーン向けの AI ソリューションを購入することは、大きな投資です。それはあなたのビジネスにとって大きな成功となるはずです。そしてそれはあり得るのです。利用可能なリソースを活用し、各ステップで忍耐強く取り組むことで、サプライ チェーンの可能性を変えることができます。 
 

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