ほぼすべての小売テクノロジーチームが今、同じようなAIに関する議論を交わしています。「どうすればAIを迅速にシステムに導入できるか？」「AIでどのようなことを実装すれば、業務負担を軽減できるか？」「AIは何を自動化できるのか？」
それは、現実のプレッシャーに対する理解できる反応だ。取締役会はAI戦略の策定を求めている。ベンダー側は、回答を用意していると主張している。そして、注文管理は、その複雑さ、例外的な件数、約束されたことと実際に履行できることとの間の絶え間ない摩擦など、まさにインテリジェントエージェントが解決できるはずの問題のように感じられる。
しかし、ほとんどの場合、それは不可能であり、少なくとも現在適用されている方法では不可能である。エージェントは知能を生み出すのではなく、システムが既に保有しているデータに基づいて行動する。そして、ほとんどの注文管理環境では、そのデータはサイロ化された場所に断片化されており、意思決定が行われる時点ですでに古くなっている。スピードは決して問題ではなかった。決定事項の完全性は。
誰も直接指摘しないサイロ化の問題
ほとんどの企業向け受注管理環境は、統合システムとして設計されたものではなく、ビジネスニーズの出現に伴い、個別に開発された新機能から発展してきたものである。利用可能在庫（ATP）は一箇所で管理され、割り当てロジックは別の場所で、履行実行はまた別の場所で行われる。返品データは別のキューに格納され、リアルタイムではなくバッチ処理で照合される。各層はそれぞれの機能に合わせて最適化されており、注文量が少なく配送ネットワークが単純だった時代には十分な統合機能によって他の層と接続されていた。
その環境に投入されたAIエージェントは、断片化を解消するのではなく、単にそれを継承するだけです。現実には、断片化された在庫データや注文データに基づいて、30秒前に更新されたエージェントによる推奨は、確かに速いかもしれないが、賢明とは言えない。倉庫の現在の能力や、値下げチームが管理している利益率の圧力などを考慮しない調達決定は、不完全であるため最適化されていない。エージェントは、既に部分的な情報に基づいて意思決定を行っているシステムに対する、より高度なインターフェースとなるに過ぎない。
これが私たちが区別しようとしている点です。エージェント機能とデータインフラストラクチャの接続性は、同じ投資ではありません。これらを混同すると、OMSの近代化が約束するものと実際に実現するものとの間にギャップが生じます。
IDC MarketScapeの評価が証明しているのは
IDC MarketScapeは、2026年版「小売およびB2Cベンダー向けAI対応注文オーケストレーションおよびフルフィルメントアプリケーションの世界的評価」において、Blue Yonderをリーダーカテゴリーに位置付けました。評価されることは重要ですが、それ以上に重要なのは、IDC MarketScapeがOMS分野のリーダーとして評価する際に用いる用語や優先事項を分析することだと私たちは考えています。
チャネル全体にわたるリアルタイムの在庫可視性、機械学習に基づく調達決定、オムニチャネルフルフィルメント実行の深度、そして大量の取引量と広範な店舗ネットワーク全体でのパフォーマンスに対応できる規模といった要素。これらはAI機能に関する説明ではなく、接続性に関する説明です。これは、OMS（注文管理システム）の適切な基盤を構築することの重要性を改めて示しています。つまり、在庫、注文、履行能力、返品に関する統一的な情報を提供することで、その後のAI導入の信頼性を高めることができるのです。なぜなら、それはネットワーク全体で何が起こっているかを、統一されたデータを共有する単一のプラットフォーム上で反映するからです。
コネクテッドインテリジェンスの実践例
ATPと割り当てがバッチ処理で同期するのではなく、統合されたデータに基づいて実行される場合、約束の根拠となる可用性の状況は、その背後にある調達決定の根拠となる状況と同じになります。店舗の収容能力、労働力に関するシグナル、安全在庫、値下げリスクといった情報がリアルタイムで配送決定に反映される場合、担当者はスナップショットではなく、完全な運用シグナルに基づいて配送ルートのアクションを推奨できる。返品された商品がライブ在庫レイヤーに再登録されると、倉庫での処理を待つことなく、注文と在庫状況がすぐにそれを認識します。
AIは、接続されたインテリジェンスを活用して、適切な指標、概要、および状況に応じた推奨アクションを提供する。しかし究極的には、AIの実現を可能にするのはデータアーキテクチャに関する話であり、それが投資に関する問いを変えるのです。作業を行う人にとって、これはシステムや担当者を横断して答えを追い求めるのと、同じリアルタイムの状況図に基づいて、すべての答えを1か所で確認できるのとでは、大きな違いがあるということだ。
[Blue Yonderは、2025年のピーク時に、平均応答時間16ミリ秒で4440億件以上のSKUクエリを処理し、平均応答時間30ミリ秒で1800万件のリアルタイム予約を処理しました]
市場の今後の動向と注目すべき点について、我々の見解を述べます。
IDC MarketScapeの評価では、組み込み型エージェント支援機能が小売業向けOMSカテゴリー全体で新たな機能として注目されているとされています。その見方は正確だ。この分野は、エッジ部分におけるAIの活用から、注文のライフサイクル全体、つまり約束から履行、例外処理、返品回収に至るまで、AIを組み込む方向へと移行しつつある。
また、こうした変化に対応できるベンダーは、最初に接続性に投資したベンダーであると私たちは考えています。ライフサイクル全体を把握し、そのライフサイクルに沿って行動するのではなく、その内部で行動できるエージェントは、部分的で断片的なデータに基づいて動作するエージェントとは根本的に異なる能力を持っている。
問うべき質問
次のOMS評価やAIデモの前に、もっとシンプルな質問をしてみましょう。OMSが調達決定を行う際、どのようなデータに基づいており、その決定が下された時点でそのデータはどの程度最新のものなのでしょうか？返品された商品のうち、再販や廃棄処理を通じて注文ライフサイクルに再投入されるものはどのくらいありますか？
その答えは、どんな機能比較よりも、あなたが探しているものについてより多くのことを教えてくれるでしょう。AIエージェントは、現代の注文管理が目指すべき姿において、重要な役割を担う。しかし、それらがどのような基盤の上に成り立っているかによって、業務が改善されるか、あるいは単に不完全な情報に基づいて既に行っていた意思決定を加速させるだけになるかが決まります。
コネクテッドインテリジェンスは、製品の機能ではありません。それは建築的な取り組みである。そして2026年には、OMSにおける信頼できるAIと、デモで見栄えの良いだけのAIを分けるのは、その取り組み姿勢である。
IDC MarketScape：小売およびB2C向けAI対応注文オーケストレーションおよびフルフィルメントアプリケーションの世界的ベンダー評価、#US53010725、2026年7月
