リーダーは、テクノロジーをサプライチェーンのパフォーマンスイネーブラーとして認識しており、61%が 今後5年間で1000万ドルから1000万ドルを拠出し、よりレジリエンスが高く効率的なサプライチェーンを構築
エンドツーエンドのデジタルサプライチェーントランスフォーメーションで世界をリードするBlue Yonderは本日、初の「Supply Chain Compass」レポートの結果を発表しました。これにより、約700社のグローバルサプライチェーンリーダーの主要な戦略的優先事項である新技術の導入(51%)、効率と生産性の向上(40%)、よりレジリエントなサプライチェーンの構築(29%)が浮き彫りになりました。3部構成のレポートでは、北米とヨーロッパの製造業、小売業、物流部門で働くサプライチェーンのシニアリーダーからの回答を掲載しています。
今後3年間で各戦略的優先事項を達成するためには、具体的な行動が必要であり、回答者は、成功に不可欠であると考える上位の行動として、より良い需要計画(46%)とパフォーマンスに関するデータの迅速な取得と分析(46%)を挙げています。次いで、トラッキングおよびビジビリティソリューションへの投資(45%)、デジタルソフトウェアの変革とイノベーションへの投資(41%)、サプライチェーンのコスト管理への投資(33%)が続きました。ボラティリティと急速な変化を特徴とする現在のマクロ経済環境では、これらの行動の一つ一つに注力することが重要です。これらの優先事項は、差し迫った運用上の課題に対応するだけでなく、組織が外部からの圧力に迅速に適応し、予測不可能な状況でレジリエンスと競争力を確保するためのものです。
Blue Yonderの最高イノベーション責任者であるAndrea Morgan-Vandome氏は、「調査対象のリーダーの間で一貫したテーマは、供給ネットワーク全体で真のエンドツーエンドの可視性を提供し、需要と供給計画に対するより接続されたインテリジェンス主導のアプローチを可能にする革新的なソリューションの採用でした」と述べています。「経済の不確実性、地政学的な不安定性、インフレ圧力が続く中、サプライチェーンのリーダーは、スピードと精度を向上させるテクノロジーを優先しています。このレポートは、意思決定者がリスクを軽減するだけでなく、持続可能性の目標を推進し、より迅速で効率的なサプライチェーンを構築するために、次世代のAIエージェントをますます模索していることを強調しています。」
新技術の導入は、サプライチェーンの未来にとっての基盤です
さまざまな業界の多くのリーダーが、新しいテクノロジーがもたらす変革の力を積極的に目の当たりにしており、74% が AI がすでにビジネスの運営方法を変えていることに同意しています。リーダーの82%が、時代遅れのテクノロジーがサプライチェーンの可能性を阻害することに同意し、51%が今後3年間で新しいテクノロジーの導入が最優先事項であると回答しています。
サプライチェーンのリーダーはテクノロジーへの投資に前向きであり、意思決定者の89%が新しいサプライチェーンテクノロジーに特定の予算を割いています。回答者の61%は、今後5年間でサプライチェーンテクノロジーの予算は1000万ドルから1000万ドルの間であると回答しています。テクノロジーがサプライ チェーンのパフォーマンスを実現する重要な要素であるため、意思決定者は、市場の課題と成長機会に対応するために、新しいソリューションとツールを優先する必要があることを認識しています。
AI導入の障壁
ジェネレーティブAIは、主に予測や自動化に使用されている従来のAIと比較して、現在実装が進んでいません。回答者の大多数(83%)はAIを活用した自動化を使用している(または実装している)と回答し、78%は機械学習と予測AIについても同じ回答をしています。対照的に、ジェネレーティブAIを使用または実装しているのはわずか36%です。
しかし、機会の明確な道筋が模索されています。ジェネレーティブAIは、信頼性を高め、サステナビリティの目標に取り組むためにますます重要になっており、4社に1社がこの技術を導入していると回答しています。ジェネレーティブAIベースのソリューションを実装する計画がまったくないと答えたのはわずか16%でした。
ジェネレーティブAIの実装に対する障壁を理解することは、サプライチェーンの意思決定者にとって重要です。
- ヒューマンインパクト: ジェネレーティブAIを実装する予定がない企業のうち、51%が、最先端技術よりも人主導のアプローチを優先すると回答しています。
- 採用の高コスト: 今後1年から5年でテクノロジー予算が50万ドル未満になると予想される組織は、ジェネレーティブAIの実装を検討する可能性が大幅に低くなります。
- さまざまな優先事項: 現在ジェネレーティブAIを使用していない組織は、必ずしも遅れをとっているわけではなく、在庫管理の自動化による効率化など、他の戦略的な取り組みを優先しています。
輸送、注文管理、実行・フルフィルメントに重点を置く企業は、ジェネレーティブAIの導入を検討する傾向が著しく高く(46%)、物流業界の企業(16%)は導入が遅れており、導入の予定はありません。
テクノロジーとサステナビリティの交差点
より持続可能なサプライチェーンの達成は、今日のリーダーにとって最優先事項であり、「持続可能」は、回答者がサプライチェーンの未来を説明するために使用する最大の言葉です。これは、廃棄物や気候変動などの問題を解決する責任がサプライチェーンのオペレーターにあることに同意しているリーダーの約3分の2(68%)に当てはまるものでした。サステナビリティを戦略的優先事項のトップ3として選択した組織は、自社のビジネスパフォーマンスについてはるかに楽観的です。
全体として、リーダーは当初、サステナビリティに影響を与えるための具体的な取り組みに焦点を当てていますが、多くのリーダーは、コスト削減とサステナビリティのメリットを組み合わせることができるテクノロジーソリューションをまだ採用していません。
- サプライチェーンにおけるサステナビリティの最大の機会は、多くの場合、コストを負担する有形投資です。 サステナブルなパッケージング(37%)、製造全体での廃棄物の削減(30%)、リサイクル(28%)、再生可能エネルギー資源/グリーン燃料(28%)、倉庫や施設からの排出量の削減(27%)。
- テクノロジー関連のサステナビリティの機会を受け入れるリーダーは少なくなっています。 排出量追跡(22%)、効率的な輸送のためのネットワーク接続(17%)、有効期限による廃棄物の削減(13%)、返品処理の改善(12%)のためのデータ分析。
- それにもかかわらず、あるコホートでは、サステナビリティ、テクノロジー、効率性の間に関連性が認められており、 26%が予測テクノロジーが効率を向上させ、ひいてはサステナビリティへの取り組みを向上させることができると考えています。
テクノロジーとサステナビリティの交差点には、計り知れないチャンスがあります。サステナビリティを戦略的優先事項のトップ3に挙げた回答者は、テクノロジーとAIの採用の最先端におり、94%がエンドツーエンドのデータ接続性がビジネスの成功の基本であると回答しています(これに対して、サステナビリティは合計85%)、80%がAIがすでに業務方法を変えていると回答しています(対.合計74%)、61%が現在ジェネレーティブAIを調査していると回答しています。
「この調査では、サステナビリティを最優先事項として確立している企業は、サプライチェーン全体のパフォーマンスをより楽観的に評価していることが浮き彫りになっています」と、Blue Yonderの最高サステナビリティ責任者であるSaskia van Gendt氏は述べています。「テクノロジーとサステナビリティの交差点は、有望な機会を提供します。サステナビリティを優先するリーダーは、AIやデータ接続などの高度なテクノロジーを活用して、効率を高め、環境への影響を軽減しています。これらのイノベーションを取り入れることで、サプライチェーンを持続可能な成長の強力なエンジンに変えることができます。」
その他のリソース:
- 3部構成の「Supply Chain Compass」レポートの第1部は こちら
方法論
Blue Yonderの「Supply Chain Compass」レポートは、2025年1月にサードパーティプロバイダーによって作成されました。Blue Yonderは、ヨーロッパと北米で製造、小売、物流のさまざまな業界で活動する約700人のシニアサプライチェーンリーダーと話をしました。このレポートでは、サプライチェーンの状況、リーダーの優先事項、サステナビリティ、AI、業界の未来に対する彼らの見解について、詳細な洞察を提供しています。
Blue Yonderについて
Blue Yonderは、エンドツーエンドのデジタルサプライチェーン変革における世界的リーダーです。統合されたAI駆動型プラットフォームと多層ネットワークにより、Blue Yonderは、企業が持続可能な方法で運営し、収益性の高い規模で拡大し、顧客を満足させることを可能にします。最も複雑なサプライチェーンの課題にAIソリューションを適用するパイオニアであるBlue Yonderは、最新のイノベーションと比類のない業界専門知識により、3,000社以上の小売業者、メーカー、物流サービスプロバイダーがサプライチェーンの複雑さと混乱を自信を持って乗り切るのに役立っています。blueyonder.com
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