2024年のサプライチェーンマネジメントの予測：先進技術で未来をナビゲートする

皆様の 2024 年のご多幸とご繁栄をお祈りします。 新年を迎えるにあたり、サプライチェーンマネジメントの私の 2024 年の予測を共有したいと思います。 サプライチェーンマネジメントの状況は前代未聞のペースで進化し続けています。 過去数年間、世界中のサプライチェーンの回復力と適応力を示されてきました。 かつてサプライチェーンマネジメントの要であった従来のアプローチは、今ではより統合され技術的に進歩したソリューションに道を譲っています。 このシフトは単なるトレンドではなく、気候変動、地政学的動向、マクロ経済問題、顧客行動の変化など、増え続ける課題に対処するために必要不可欠な進化です。 このブログでは、本年の主な予測を述べ、これらの変化がサプライチェーンマネジメントの未来をどう形作るかに焦点を置きます。

過去、サプライチェーンの問題は、PLM (製品ライフサイクル管理)、WMS (倉庫管理システム)、TMS (輸送管理システム)、OMS (注文管理システム) などの特化したスタンドアロンシステムを導入することで対処されてきました。 これらのシステムは、サプライチェーンの特定の問題を解決するのに効果的でしたが、エンドツーエンドの統合ソリューションを提供したり、大きな課題に効果的に適応したりする能力が不足していました。

2024 年の予測

このように考えると、過去五年間のサプライチェーンマネジメントでは 2 つの重要なトレンドがあったと思います。 第 1 に、組織は、機能横断的かつシステム的な問題に対処するデータファースト戦略をますます採用するようになっています。 このアプローチは、在庫の可視性を高め、在庫の不一致を減らし、消費者の信頼を育みながら、サプライチェーンの混乱に適応できるようにします。 第 2 に、サプライチェーンマネジメントのシンプル化へのトレンドが高まっており、組織は手動のデータ統合方法を機械学習 (ML) ベースのデータ連携に置き換えています。 これは、個別の問題解決から、統合され技術的に進歩したアプローチへの顕著なシフトを表しており、今日のグローバルサプライチェーンの課題の複雑さに対応しています。

これらのトレンドは、サプライチェーンマネジメントに影響を与え続けるでしょう。そして、次の重要な予測にもつながります。

生成系 AI が、意思決定を改善し加速するために、差別化につながらない重労働を解消する。

生成系 AI への関心が高まっていますが、 同時に効果的な展開、使用法、セキュリティ、倫理に多くの混乱が生じています。特にサプライチェーンマネジメントにおいては、多くの混乱があります。2024 年には、生成系 AI がサプライチェーンマネージャーにより良い洞察をもたらし、複雑なシナリオの結果や、サプライチェーン運用における複数の選択肢のトレードオフを発見するのをどのように支援するかについて、より詳細が明らかになっていくでしょう。

サプライチェーンマネジメントは、計算やトレンド分析を支援するために ML などのテクノロジーの採用はゆっくりでしたが、よりスマートで、効率的で、顧客中心のソリューションが必要なことが明確になるでしょう。意思決定を加速するためにデータの層を掘り下げて労働集約的なタスクを自動化することは、生成系 AI にとって理想的なユースケースです。 サプライチェーンリーダーは、複雑なシナリオ、トレードオフ、潜在的な結果に対処するために、会話形式で何、なぜ、もし~ならばと質問することができるようになるでしょう。 生成系 AI は、運用パフォーマンス、サステナビリティ指標、財務健全性の分析を自動化することによって、サプライヤーの監査、評価、選択、置き換えの業務を簡略化するでしょう。

ついにデータが関連付けられ、革新的なサプライチェーンマネジメント機能が利用可能になる。

貴重なサプライチェーンデータはまだデータサイロに分散しており、効果的に使用することが困難です。以前は、真のサプライチェーン可視化を実現するための技術は実装コストがかかりすぎていましたが、大規模言語モデルによるデータ取り込みと変換により、この参入障壁が下がっています。2024 年には、組織のモチベーションが高まり、複数のシステムに分散したデータをより簡単に統合モデルに変換できるようになるでしょう。組織はついに、サプライチェーンのデータを統合してサプライチェーンの意思決定を改善するための実用的、スケーラブル、費用対効果の高いアプローチを手に入れるでしょう。データが増えれば、組織はより良いインテリジェンスと可視性を得ることができます。データを 1 か所に置くことで、組織はついに効果的な生成系 AI 戦略を展開し、生成系 AI モデルから最適なパフォーマンスを引き出すことができます。

デジタルサプライチェーンは、不確実な世界に対する俊敏性を高めるだろう。

生成系 AI を活用したデジタルサプライチェーンは、サプライチェーンのさまざまな意思決定の影響を説明するシナリオのシミュレーションを可能にします。最近の環境、経済、地政学的な問題が示すように、不安定な状況はいつでも、どこでも起こり得ます。デジタルサプライチェーンを利用する組織は、こうした混乱がいつ発生したかに関わらず、回復力を高める可能性があります。

デジタルサプライチェーンは、組織が物理的なサプライチェーンの俊敏性と柔軟性を向上させるのに役立ちます。生成系 AI を使えば、さまざまな変数を用いて数十万ものシナリオを実行して結果を予測し、より正確なガイダンスを提供するでしょう。そうすれば、組織はサプライチェーン全体の効率性、有効性、即応性を最大化するように行動できます。このアプローチにより、組織はデジタルサプライチェーンを用いて正しい意思決定を行い、物理的なサプライチェーンを用いて、その知識に基づいて迅速かつ正確に行動できます。

結論

2024 年を通して、サプライチェーンマネジメントに先進的な技術、特に生成系 AI を統合していくことは、単なる競争上の優位性ではなく、必要不可欠なことになるでしょう。状況の変化にすばやく適応し、情報に基づいた意思決定を行い、運用の効率性を維持する能力が欠かせません。サプライチェーンマネジメントの未来は疑いなくデジタル化の道を進んでいきます。この変化を受け入れる者が、よりレジリエントで効率的、顧客中心のサプライチェーンを生み出す道を切り拓くリーダーとなるでしょう。待ち受ける課題とチャンスをつかむ準備をして、この未来に自信を持って踏み込んでいきましょう。明けましておめでとうございます!

本ブログはソリューションアーキテクトの水野 貴博が翻訳しました。原文はこちら。

著者について

Diego Pantoja-Navajas は AWS Supply Chain の Vice President で、ビジネスアプリケーションのビジョンの策定と実現を担当しています。彼と彼のチームは、サプライチェーンの機能を根本的に考え直し、世界で初めての継続的に改善するサプライチェーン管理システムを市場に提供することに注力しています。彼は顧客の成功に情熱を注ぎ、SaaS、クラウド、AI/ML テクノロジーを活用して、サプライチェーン、e コマース、フルフィルメントに関連するビジネスの問題を解決するための高度に使いやすく知的な B2B エンタープライズソフトウェアソリューションを構築しています。Diego はジョージア工科大学の優等卒業生で、MIT の人工知能・機械学習のエグゼクティブエデュケーションコースを修了しています。また、IESE ビジネススクール、ミシガン大学ロス・ビジネススクールとのパートナーシップのもと、リーダーシップコースにも参加しています。彼は南フロリダに家族と暮らしており、顧客のビジネスの成功をさらに推進する革新的な製品やソリューションを学ぶことを常に喜んでいます。