サプライチェーンのリーダーにとって最も明確なメッセージは、自律的でAIネイティブなサプライチェーンがビジョンから現実世界での実行へと移行しているということであり、この変化は5月18日から20日にスペインのバルセロナで開催された2026年®サプライチェーンシンポジウム/ ™で明確に示されました。議論はAIという概念を超え、AIをいかにして日々の業務において測定可能な価値をもたらすかという点へと移りつつある。
そのテーマは、AIと新興技術、コスト最適化、リスクとレジリエンス、人材、組織と文化、そして変革といった、イベントの主要な焦点分野全体に共通して見られた。セッションや非公式な会話の中で、リーダーたちは繰り返し同じ課題に立ち返った。それは、いかにしてより迅速かつ的確な意思決定を行い、利益率を維持し、リスクを管理し、業務を複雑化させるのではなく簡素化するか、という課題である。
Blue Yonderでは、そうしたニーズを日々目の当たりにしています。リーダーには、連携した計画策定と実行、共通のデータクラウド、そして複数企業にまたがる多層ネットワークのエコシステムが必要である。彼らはまた、人、AIエージェント、自動化システムがより効果的に連携できるよう支援する、拡張性の高いAIを必要としている。
私たちが特に印象に残った3つのポイントを以下に挙げます。
1. エージェント型AIは、約束から実践的な実行へと移行しつつある。
バルセロナでは、エージェント型AIが大きな話題の一つだったが、議論は地に足の着いたものだった。リーダーたちは誇大広告にはあまり関心を示さず、AIが実際の業務フローにおける意思決定をどのように改善できるかという点に重点を置いていた。
これは、投資対効果（ROI）、効果的なものの規模拡大、そしてどこで撤退すべきかを知ることを中心とした、ガートナーのAIおよび新興技術に関する枠組みと合致していると考えています。イベント全体を通して、リーダーたちは同じ障壁を指摘した。それは、データの不完全性、ガバナンスの弱さ、時代遅れのワークフロー、そして各部門間の連携不足である。多くの組織が既に個別のユースケースでAIのテストを実施している。次のステップは、それをサプライチェーン全体のスピード、精度、およびビジネス成果を向上させるワークフローに組み込むことです。
そのためには、既存のプロセスにAIを追加するだけでは不十分だ。チームは、意思決定が各部門間でどのように行われるか、遅延が発生する箇所、そして適切な監視があればどの作業を自動化できるかを理解する必要がある。また、ネットワーク全体にわたる連携した意思決定をサポートするために、適切なアーキテクチャも必要となる。
Blue Yonder社のサプライチェーンアドバイザリー担当副社長であるガブリエル・ワーナー氏は、CSCOの役員会議での議論「アルゴリズムからEBITDAへ：サプライチェーンにおけるAIの設計」の中で、この点について直接言及した。議論は、リーダーたちが現在より切実に問いかけている問題、すなわち、AIへの投資をいかに財務成果に結びつけるか、どのユースケースが真の価値を生み出しているか、そして規模拡大のためにどのような基盤が必要か、といった点に焦点を当てた。
サプライチェーン向けAI企業として、当社はAIが計画、実行、返品といったあらゆる段階で活用されることで最大の価値を生み出すと確信しています。そのためには、タイムリーなデータ、相互運用可能なワークフロー、パートナー間の連携、問題の早期発見、そして積極的なオーケストレーションを支援する能力が必要となる。
要点：エージェント型AIはサプライチェーンのパフォーマンスを向上させることができるが、それは組織が適切なデータ、ガバナンス、アーキテクチャ、意思決定設計と組み合わせた場合に限られる。
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2. 人間の役割は戦略的な監督へと進化している
もう一つの明確なテーマは、サプライチェーンチームの役割の変化だった。そのメッセージは一貫していた。AIは仕事のやり方を変えるだろうが、経験豊富な人材の必要性を減らすことはないだろう。多くの場合、それは彼らの判断の価値を高める。
いまだに多くのチームが、データの照合、例外処理の手動化、そして連携していないシステム間での更新情報の追跡に時間を費やしている。それは意思決定を遅らせ、戦略的な影響力を制限する。AIがシグナルを監視し、例外を特定し、行動を推奨するのに役立つ場合、人々はトレードオフを検討したり、戦略を策定したり、ビジネス成果に集中したりすることに、より多くの時間を費やすことができる。
その変化は自動的に起こるものではない。リーダーには、より明確な業務モデル、より強力な意思決定権限、そしてAIによる意思決定への信頼が必要だ。組織がより幅広い導入を望むのであれば、説明可能性、一貫性、監査可能性はすべて重要となる。
Wella Xpo ステージセッション、「Future planning with IBP at Wella」は具体的な例を示した。ウェラ社は、より持続可能で機敏な成長を支援するために、統合事業計画（IBP）をどのように活用しているかを紹介した。同様に重要なのは、このセッションで、今週を通して繰り返し述べられてきた点が改めて強調されたことだ。つまり、完全で質の高いデータは変革に不可欠であるということだ。ウェラはまた、多くのリーダーがよく知っている課題、つまり事業運営を継続しながら計画を変革していくことの重要性を強調した。
だからこそ、統一的な計画策定が重要なのです。各部門が異なるバージョンの真実に基づいて業務を行っている場合、チームは的確な意思決定を行うことができない。彼らには、連携のとれたデータ、整合性のとれたワークフロー、そして社内チームと外部パートナー間のより強力なコラボレーションが必要だ。
Blue Yonderは、統合された計画、多層的なコラボレーション、高度な実行機能によって、それを可能にします。ネットワークパートナーを含むサプライチェーン全体における可視性が向上することで、組織は計画と行動をリアルタイムで調整し、チームがより付加価値の高い業務に集中できるようになります。
要点： AIは人間の役割を向上させるが、リーダーは依然として、その価値を最大限に引き出すために、プロセス、責任、意思決定権限を再設計する必要がある。
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3. コスト、リスク、回復力は、今や取締役会レベルの優先事項となっている。
バルセロナでのほぼすべての会話に共通する課題があるとすれば、それはコスト、リスク、そして回復力のバランスを取る必要性だった。
ブルーヨンダー社のサプライチェーンアドバイザリー担当副社長であるシャレル・ジェームズ氏は、経営幹部向け円卓会議「定量化できないものを定量化する：サプライチェーンのリスクとレジリエンス」の中で、この緊張関係について論じた。議論の焦点は、サプライチェーンリスクの真のコストを算出できるかどうか、そしてそれを取締役会レベルで説得力をもって説明できるかどうか、という点だった。
このセッションでは、驚くべき共通認識が明らかになった。ほとんどの組織は依然として受動的な運営を行っており、リスクコストを定量化するための正式な枠組みがなく、財務、調達、運用、営業の各チームを共通のリスク用語で連携させることに苦労している。あらゆる定量化アプローチの基礎となる4つのコスト要因が明らかになった。それは、在庫バッファー、キャパシティの強化、デュアルソーシングプレミアム、そしてリスク対応の発動コストである。中でも最後のコストは把握するのが最も難しく、部門間で目に見えない形で吸収されることが最も多い。
定量化を超えて、この議論はより深い課題を浮き彫りにした。それは、組織の「痛みの記憶」が薄れていく中で、回復力への投資をいかに維持していくかという課題である。新型コロナウイルス禍における在庫に関する決定は、多大なコストをかけて正当化されてきたが、現在ではEBIT（税引前利益）の圧力の下で削減されており、多くの場合、リスク管理チームやサプライチェーンチームに相談することなく削減されている。参加者たちはまた、サプライチェーンのリスクは主に物流の問題であるという前提に異議を唱え、エネルギー価格の高騰、原材料費の高騰、利益率の低下は、二重調達や安全在庫では対処できない存亡の危機であると指摘した。円卓会議では、持続可能なレジリエンスを実現するには、事後対応型の英雄的行為から、コストを事前に見積もったシナリオ・プレイブック、企業全体のリスク責任の共有、そしてレジリエンスを単なるコスト回避ではなく、競争力の維持や株価に結びつける取締役会向けの説明資料などを備えた、組織に組み込まれたガバナンスへの転換が必要であるとの結論に至った。
カールスバーグのメインステージセッションでは、「コスト分析からネットワークインテリジェンスまでエドガース・ベルジンズとシャレル・ジェームズは、カールスバーグがコスト圧力を構造化されたデータ主導型のプログラムに変えた方法について説明した。物流コストが年々増加し、コストの可視性がないまま意思決定が行われていた状況を受け、カールスバーグは「コスト・トゥ・デリバリー」イニシアチブを立ち上げ、サービス要素を定義し、クリーンなデータ基盤を構築し、事後対応型の支出管理から事前対応型のコスト管理へと意識を転換した。その成果は明確だった。世界的な物流コストを8%削減し、特定の輸送経路におけるCO₂排出量を40%削減、さらに10以上の市場で4～6ヶ月という短期間で各国への展開を実現した。
しかし、今回のセッションで明らかになったのは、コスト・トゥ・デリバリーはあくまでも第一歩に過ぎないということだ。配送コストは総利益のおよそ3分の1を占め、残りの3分の2はサービス提供コストと売上原価に相当し、その多くは予測不可能な混乱によって左右される。今後の道筋は、透明性から始まり、診断・予測能力を経て、処方的意思決定、そして最終的には自律的な意思決定へと至る。これは、AIを活用したサプライチェーン・オーケストレーション（Blue Yonder Networkによって実現される）によって可能となる。物流最適化を超えて、ネットワーク全体の総コスト削減を目指す企業にとって、この成熟度曲線はロードマップとなる。
要点：リーダーはコストとリスクを別々の意思決定として扱うことはできない。彼らには、両方を最適化するのに役立つ、連携したインテリジェンスが必要だ。
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サプライチェーンのリーダーが前進する方法
2026年のガートナー・サプライチェーン・シンポジウム／エクスポでは、自律型サプライチェーンに関する議論が成熟期を迎えていることが示された。指導者たちはもはやAIが重要かどうかを問うことはない。彼らは、適切なデータ、ワークフロー、ガバナンス、アーキテクチャ、そして人材を用いて、それをどのように運用化するかを問いかけている。
前進への道は、実践的な問いから始まる。
- どの意思決定を迅速に行うことで、最も大きな価値が生まれるのか？
- システムが分断されていると、どのような場面で動作が遅くなるのでしょうか？
- AIを大規模に展開する前に、どのワークフローを再設計する必要があるか？
- 自律性が高まるにつれて、人間の監視体制はどのように進化していくべきでしょうか？
- コスト、サービス、リスクに関する意思決定は、ネットワーク全体でどのように連携できるのでしょうか？
これらの質問は、組織が実験から実行へと移行するのに役立ちます。彼らはまた、最も重要な機能として、統合された計画策定、多層的なコラボレーション、高度な実行、拡張可能なAI、そして共通のデータクラウドを挙げている。企業は、共通データクラウド、統合されたAIインサイト、機械学習による予測を活用する、唯一のスケーラブルなエンドツーエンドプラットフォームによって、サプライチェーンにおけるあらゆる課題に取り組むことができるようになりました。
Blue Yonderでは、サプライチェーンのリーダーが計画、実行、返品といったあらゆる段階でデータを具体的な行動へと結びつけられるよう支援し、チームがより自信を持って、機敏に、そして正確に業務を遂行できるようサポートします。今後業界をリードしていく組織は、AIを日常業務の一部に組み込み、それを継続的な業務上の優位性へと転換できる組織である。
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