サプライチェーンのリーダーたちは、近年稀に見るほどのプレッシャーの中で業務を遂行している。変化はほとんどの組織が対応できる速度よりも速く訪れ、AIの導入ペースは加速しており、経営幹部は自社の技術投資がどのような成果を上げているかを証明するようますます求められるようになっている。こうした状況下では、自信を得ることは難しいはずだが、一部のリーダーにとってはそうではない。
Blue Yonderが小売、製造、物流分野の678人の上級サプライチェーン専門家を対象に実施した調査「 2026年サプライチェーン・コンパス」によると、回答者のほぼ半数（46%）が、5段階評価で+4または+5と楽観度を評価した。残りの54％はより慎重な姿勢を示し、10％は積極的に悲観的だった。驚くべきことに、この乖離は業界、地域、企業規模とは全く関係がない。同種・同規模の組織であっても、将来について全く異なる結論に達している。
より自信のあるグループが何を築き上げてきたのか、そしてそこに至るまでに何が必要だったのかを理解することは、まだその道のりを歩み始めたばかりの人にとって有益だ。
重大な混乱に対処する準備が万全であると答える可能性が高い
予期せぬショックに効果的に対処し、そこから回復できると答える可能性が高い
「私たちの可視化ツールが全体像を捉えているとは確信していません。」彼らはエンドツーエンドのデータ統合とサプライヤーのパフォーマンスに関する明確な洞察を欠いているため、遅延や混乱を予測することが難しいと感じています。
— 物流担当副社長、物流部門、カナダ
楽観的なサプライチェーンリーダーとそうでないリーダーを最も明確に区別する要素は、彼らの業務がいかに緊密に連携しているかである。自信に満ちたリーダーたちは、部門間で情報を自動的に共有するサプライチェーンを構築している。共有KPI、統合データ、そして誰かが電話をかける必要のないサプライヤーの可視性などだ。何か問題が発生した場合、彼らはそれをすぐに把握し、対応に必要な情報を持っている傾向がある。
その接続性の実用的な価値は、プレッシャーのかかる状況下で最も明確に現れる。エンドツーエンドの可視性に投資しているリーダーは、混乱をより早く察知し、より迅速に対応できる。特にサプライヤーの供給途絶に関しては、最も楽観的なリーダーの半数以上が24時間以内に問題を特定している。そのスピードは、誰かが問題を探しに行く前に問題を明らかにするシステムによって実現される。
この点で遅れをとっていると感じているリーダーにとって、その意味するところは明白だ。接続性は基盤であり、AI、自動化、シナリオプランニングといった他の投資は、それがなければ十分に効果を発揮しない。
最も自信を持っているリーダーたちは、AIの導入において他を大きくリードしており、AIを意義のあるレベルで機能させるために何が必要かを理解している。AIが断片化されたデータや連携していないシステムの上に構築される場合、漸進的な改善しか得られない傾向がある。クリーンで接続されたデータを備えた統合プラットフォーム上に構築されると、システムレベルで動作し、サプライチェーン全体にわたるパターンを特定し、シナリオプランを数分で実行し、サプライヤーのリスクが混乱に発展する前に警告を発することができる。
ウォルマートの事例は、これが時間の経過とともにどのように展開していくかを示している。同社は、現在AI機能の基盤となっている統合データインフラストラクチャの構築に何年も費やしてきた。2025年までに、彼らはルーティング、在庫配置、ドライバーの割り当て、需要予測など、あらゆる面で継続的な意思決定を行う専門的なAIエージェントを導入し、「すべて単一のリアルタイムシステムを通じて調整される」ようにした。彼らのルート最適化の取り組みだけでも、1年間で3000万マイルもの不要な配送距離を削減し、9400万ポンドの二酸化炭素排出量を削減した。
こうした変化には時間がかかる。データインフラを最初に構築することが、その後のAI投資の成果を左右する。その一連のプロセスを省略しようとするリーダーは、期待を下回るAIツールを手にし、テクノロジーが約束された性能を発揮していないという感覚を募らせる傾向がある。
「人工知能と予測分析の発展は、計り知れないほどの機会を生み出し、業務上の混乱を事前に予測し、軽減することを可能にします。
— ポーランド事業部、物流担当副社長
サプライチェーンのリーダーのほとんどは、エージェント型AIの導入にまだ初期段階にあり、Compassの回答者のうち現在使用しているのはわずか8%に過ぎない。つまり、この技術分野における競争環境はまだ比較的開かれており、今からこの技術に着手するリーダーは、後れを取る可能性は低いということだ。
エージェント型AIは、従来の形態からの質的な変化を表している。機械学習が洞察を明らかにし、生成型AIがタスクを加速させる一方で、エージェントは自律的に動作し、人間のチームだけでは不可能な方法でサプライチェーン全体にわたる意思決定を拡大する。今、適切な基盤を築き、早期にエージェント型AIへと移行するリーダーは、様子見をする同業他社よりも大きく優位に立つ可能性が高い。
AIエージェントは、サプライチェーンにおける役割のあり方を変えるだろう。退屈で反復的な作業はテクノロジーによって吸収され、サプライチェーンのリーダーとそのチームは、エージェント型AIにはできない判断を下したり、エージェントが最適化すべき事項を決定する戦略を構築したりといった、より重要な業務に専念できるようになる。この変化をうまく管理するリーダーは、それを人間の努力の方向性の変化として捉える傾向がある。
「AIと新しいテクノロジーをどのように統合して顧客にサービスを提供すればよいのか、私たちはまだ分かっていません。」導入予定の技術が、人や業務プロセスにどのような影響を与えるのか、私にはよく分かりません。例えば、アルゴリズムが製品を選定し、在庫ニーズを定量化できるようになった場合、私のチームの役割はどうなるのでしょうか？ ―
、小売部門マーチャンダイジング担当副社長
技術投資もまた、最も自信に満ちたリーダーたちが異なるアプローチを取っている分野の一つである。彼らは、サプライチェーンの各機能ごとに個別のツールを実行するのではなく、データと意思決定が複数の機能間で流れるプラットフォームベースのアーキテクチャの構築を目指している可能性が高い。
特筆すべきは、調査対象となったリーダーのうち、サプライチェーンのライフサイクル全体を網羅する単一の全社共通プラットフォームを使用していると回答したのはわずか約20%に過ぎないという点である。つまり、最も自信に満ちたリーダーでさえ、まだまだ改善の余地が大きく残されており、真のエンドツーエンド統合による競争優位性をほとんどの組織がまだ十分に活用できていないということだ。
現在、そのようなアーキテクチャへと向かうリーダーたちは、他のすべてを解き放つためのインフラを構築しているのだ。
コンパスのデータに反映されている信頼性は、実際の業務実績と財務実績に基づいています。最も楽観的なリーダーたちは、自社が財務面で同業他社を大きく上回ると予想しており、彼らが築き上げてきた構造的な優位性によって、そうした期待は信憑性を帯びている。
調査によると、遅れをとっていると感じているリーダーたちは、すでに新しいアプローチが必要だと認識しており、多くが対策を講じ始めている。その格差は確かに存在し、それを埋めるには時間がかかる。しかし、エージェント型AIはまだ黎明期にあり、ほとんど誰も先行していないため、時代の変化を凌駕するスピードで前進する真のチャンスが存在する。
