あなたの組織は AI から真の価値を引き出せるだけの規律を備えていますか?
最近まで、人工知能 (AI) の物語は、画期的な新技術がサプライ チェーンの運用を変革すると期待されていたため、混乱を伴うものでした。サプライチェーンのリーダーたちは、リスクを制限しながら、可能な場所に AI ツールを実装することを目指し、熱意と慎重さを織り交ぜながら対応しています。
このような状況では、組織が早期導入者、つまり AI の価値を最大化するために適切なスキルセットを持っていると認識された熱心なユーザーの専門知識に頼るのは当然のことでした。
しかし今、ページはめくられました。
AI ツールは、実装して正常に使用するためにサヴァンレベルの専門知識を必要としないレベルまで成熟しました。
今後、AI の成功の主な要素は組織的規律となるでしょう。熱心に、計画的に、そして一貫して実行できる企業が、AI 投資から最大の価値を引き出せる企業となるでしょう。
これは非常に喜ばしいニュースです。なぜなら、サプライチェーン組織がついにAI導入の主導権を握ったことを意味するからです。グローバル物流は変革の瀬戸際にあり、AI活用に積極的に取り組む企業は、これからの世界で優位に立つことができるでしょう。
このブログでは、規律あるアプローチによって AI を成功に導く 3 つのコア コンピテンシー、つまりデータ、プロセス、戦略について概説しました。
データ規律
AI の主な利点の 1 つは、大量のデータを管理し、より正確な予測を可能にするパターンを識別し、人間が単独で達成できるよりもはるかに迅速に問題や課題の解決策を見つけることができることです。
サプライ チェーンの観点では、これらの AI モデルはデータを使用して需要を予測し、機器の故障を予想し、遅延を回避するために配送ルートを変更します。しかし、これらのタスクにおける AI のパフォーマンスは、入力されるデータの品質によって決まります。つまり、AI 出力の品質は、入力されるデータの品質に依存します。サプライチェーンのデータを扱う場合、これは困難になる可能性があります。
現代の企業のサプライ チェーンは広範かつ複雑であるため、これらのネットワークは膨大な量のデータを生成します。こうしたデータは、多くの場合、異なる非標準化システムから取得されるため、ギャップ、エラー、冗長性が生じ、AI の速度が低下し、出力の信頼性が大幅に低下することになります。
実際、データ インフラストラクチャは、AI 実装の成功に対する最大の障壁となることがよくあります。たとえば、最近のPwC の調査では、データの問題により技術投資の 44% が期待に応えられなかったことが判明しました。
AI 向けのデータ インフラストラクチャを準備するには、サプライ チェーンはデータ監査から開始し、異常、重複、欠落値、一貫性のない形式を検出する必要があります。サプライ チェーンのデータはオンプレミス システム、複数のクラウド、エッジ ロケーションに分散していることが多いため、すべてのデータに対して単一の統合プラットフォームを採用すると、これらの問題の多くを解決できます。
データが中央ハブに集められると、適切なデータ ガバナンスによって長期にわたってデータの品質を維持できるようになります。データ ソースの所有権を明確にすることで、説明責任が促進され、データ管理が改善され、データ セキュリティが向上します。
データの規律が確立されると、組織は AI ツールの中核機能に自信を持つようになり、プロセス実行へと移行する準備が整います。
プロセス規律
あらゆる新しいテクノロジーの導入において変更管理は重要ですが、AI は特に困難になる可能性があります。過去数年間のメディアにおける AI に関する議論は、AI によって大規模な再訓練が必要になるか、多くの仕事が完全になくなるという考えに集中していました。当然のことながら、これにより多くの労働者の間に恐怖、不信、そして変化への抵抗の雰囲気が生まれました。
こうした心理的な課題がなくても、日常業務への AI の導入を成功させるのは困難です。AI はバックグラウンドで静かに動作するテクノロジーではなく、また（ほとんどの場合）人間のタスクを丸ごと自動化するものでもありません。むしろ、AI は人間中心のワークフローに深く統合されており、労働者がテクノロジーに積極的に関与することが求められます。
AI と人間の関わりは、AI の潜在的な価値を最大限に高めるとともに、その限界を定義するためにも必要です。
これらの課題を克服するには、サプライ チェーンは、労働者が AI に完全に関与できるプロセスを開発すると同時に、AI の導入を継続的に管理するためのフィードバック ループを作成する必要があります。
継続的なトレーニングとメンタリング プログラムは、新入社員と既存の社員の両方が互いに学び合い、急速に変化するテクノロジーについていくのに役立ちます。これらの取り組みは、リーダーシップやその他の利害関係者とのオープンなコミュニケーション チャネルと組み合わせて行う必要があり、これにより従業員の間で AI ツールに対する「所有権」意識が促進されます。
これらのプロセスに対して規律ある日常的なアプローチを導入することは、士気を高く保ちながら AI 投資の価値を最大化することに大いに役立ちます。
戦略的規律
AI は、企業固有の目標を達成するために導入された場合に最も効果を発揮します。言い換えれば、AI は問題を探すための解決策であってはなりません。戦略的な規律がなければ、AI はコストのかかる邪魔者になる可能性があります。
これは特にサプライチェーン組織に関係しており、多くの組織は（当然のことながら）危機モードに陥り、次から次へと問題が飛び交っています。サプライチェーンのリーダーが、AI を単に業務をより機敏にする手段と見なしても無理はありません。問題は、AI が独自にカスタマイズ可能なツールであるため、特定の戦略的目標を念頭に置いて設計された場合の方がはるかに効果的に機能するという点です。
AI を効果的に使用するには、サプライ チェーンのリーダーは AI の使用を開始する前に戦略的な目標を特定する必要があります。AI 実装プロセスはいくつかの重要な意思決定ポイントで構成されており、定義された戦略に基づいて意思決定を行うと、それらの処理がはるかに簡単になります。
あなたのサプライチェーンは労働力不足の解決に取り組んでいますか?サプライヤーとの関係をより良く把握したいですか?インテリジェンスと意思決定のスピードを向上させますか?これらはすべて AI が取り組むことができるタスクですが、最終的なソリューションはユースケースによって多少異なります。
AI 主導の戦略を確認するために一貫性のある規律あるアプローチを適用することで、サプライ チェーンは AI が実際にビジネス目標に測定可能な影響を与え、ROI を確実に実現できることを確認できます。
速くて着実なレースが勝利する
AI は世界の物流に革命を起こし、サプライ チェーンの専門家の力を強化して、変化する状況に迅速に対応し、より多くのデータに基づいて業務に関するより深い知識を身に付けることができるようになります。これには、コンピューターサイエンスの博士号や技術系創業者の天才は必要ありません。必要なのは、ビジネス目標を中心とした、規律とデータ、プロセス、戦略の明確な計画だけです。これは、着実な努力が実際に成功を加速させる事例です。AI のおかげです。
