意思決定インテリジェンス：持続可能性の目標と現実世界への影響をつなぐ「欠けたリンク」

持続可能性は、経営陣の最優先課題となっています。 ネットゼロへの取り組み、ESG報告、規制上の圧力は、今やあらゆる業界において標準的です。 持続可能性の基盤となる枠組みは、しばしば「経済」「環境」「社会」という3つの柱として説明され、一般に「利益」「地球」「人」と呼ばれています。 これら3つの柱は相互に関連し、真の持続可能性を実現するには、環境保護、社会的公平性、経済的持続可能性のバランスが不可欠です。 それぞれの柱の相対的な重要性は状況によって異なる場合がありますが、いずれも長期的な成功には不可欠です。 しかし多くの組織にとって、持続可能性は依然として、実行ではなく、理想にとどまっています。 その隔たりは意思決定によるものです。 そこで「意思決定インテリジェンス」の出番です。

意思決定インテリジェンスは、データサイエンス、人工知能（AI）、行動科学、意思決定理論を融合させ、組織の意思決定プロセスを改善するものです。 本質的に意思決定インテリジェンスは、データから得られる知見と現実世界での行動との間のギャップを埋め、分析結果をより良い選択と測定可能な成果へと結びつけます。
意思決定インテリジェンスは、データサイエンス、人工知能、人間の専門知識を統合し、大規模な意思決定を最適化する、データ駆動型経営の次の進化形です。 あらゆる業務層にインテリジェンスを組み込むことで、断片化されたデータは戦略的な先見性と強靭な実行力へと変容します。 意思決定インテリジェンスは、人間の意思決定者に置き換わるのではなく、その能力を強化するものです。 これにより状況に応じた推奨事項、リスク評価、シナリオ分析が提供され、より優れた、迅速で一貫性のある成果をもたらします。

環境の持続可能性は、持続可能な開発の基盤であり、天然資源の責任ある管理と環境汚染の削減に重点を置いています。 気候変動、生物多様性の喪失、温室効果ガスの排出といった問題が差し迫った課題となる中、各組織は、環境への悪影響を最小限に抑える持続可能なビジネス慣行を導入する必要性を認識しつつあります。 これには、廃棄物の削減、再生可能エネルギーへの移行、自然環境の保護などが含まれます。

経済発展は、しばしば環境保全と相反するものとして見なされがちですが、持続可能な開発は、経済成長と環境保護が両立し得ることを示しています。 経済的持続可能性とは、天然資源を枯渇させたり環境に悪影響を及すことなく、長期的な繁栄を促進するビジネス慣行を取り入れることを意味します。 これには原材料の使用の最適化、エネルギー生産効率の向上、効果的な廃棄物管理戦略の実施が含まれます。

持続可能な開発の社会的側面は、包摂的で公平な社会を築く上で不可欠です。 社会的持続可能性とは、社会的公平性の促進、貧困の削減、教育、医療、基本的人権へのアクセスの確保に重点を置きます。 SDG 1（貧困の撲滅）やSDG 4（質の高い教育）といった持続可能な開発目標は、環境や経済の問題と並行して、社会的な課題に取り組むことの重要性を強調しています。

インターシステムズは、450名のサプライチェーン分野のシニア実務者、およびステークホルダーを対象に調査を実施し、5つの一般的なユースケース（フルフィルメントの最適化、需要の把握と予測、サプライチェーンのオーケストレーション、生産計画の最適化、環境・社会・ガバナンス）にわたる 、サプライチェーン技術の主要な課題、トレンド、意思決定戦略について検証しました。 これらの具体的な使用例は、オーケストレーションがサプライチェーン特有のシナリオや要件にどのように対応しているかを示している。 本記事では、ESG報告とコンプライアンスに焦点を当てています。 持続可能性を推進するため組織は、環境目標の達成に向けた取り組みを進め、事業活動全般にわたって持続可能な慣行を促進するための、明確な持続可能性目標を設定するようになっています。『

』調査では、回答者に対し、サプライチェーンにおけるESGのモニタリングにおいて、直面する主な課題を特定するよう求めました。 最大の課題は、サプライチェーン全体にわたるデータのリアルタイムな可視性の欠如です。 こうした可視性の欠如は、単に非効率性を招くだけでなく、持続可能性の成果を直接損なうことになります。 サステナビリティは、持続可能な供給源からの調達、食品廃棄物の削減、再利用可能な包装の導入など、数千もの業務上の意思決定によって推進されていますが、タイムリーなデータがなければ、そうした意思決定は手探りの状態で行われることになります。

もう一つの課題は、サプライチェーンのパートナーやサプライヤー間の報告体制が不十分なことです。 ESGデータの整合化、標準化、およびリアルタイムでの提供は困難です。 その結果、組織は実際に起きていることではなく、過去のデータに頼ることになってしまいます。 そして持続可能性に関する取り組みは、先を見越した積極的なものというより、事後対応的なものになってしまっています。 組織がサステナビリティ目標を積極的に管理し、報告するためには、炭素排出量の追跡や、データ収集・分析における技術的進歩の活用が不可欠です。
調査では回答者に対し、今後12か月以内に要件に準拠したサプライチェーンのESGモニタリングを実現できるという自信の度合いを評価するよう求めました。 回答者がESGモニタリングにおいて直面する主な課題の多くは、必要なデータへのアクセス不足や可視性の欠如に関するものでした。 こうしたデータ上の課題により、重要なESGモニタリング要件を満たす能力が阻害されています。回答者のうち要件を既に満たしているのはわずか12％であり、今後12か月以内に要件を満たせることに「非常に自信がある」と答えた回答者も26％にとどまっているからです。 金銭的な罰則に加え、コンプライアンス違反に起因する評判の低下や事業運営への影響といった潜在的な問題を考慮すると、ESG報告の改善はサプライチェーンにとって優先すべき課題であるべきです。 具体的な改善策としては、LED照明への切り替え、人感センサーの設置、プログラム式サーモスタットの導入といった省エネ対策の実施、充実したリサイクルプログラムによる廃棄物管理の強化や電子文書管理への移行、そして節水型蛇口やトイレの設置といった節水対策の導入などが挙げられます。 天然素材や野生生物を含むその他の資源についても、非再生可能資源とは対照的に、再生速度を上回るペースで枯渇しないよう、持続可能な管理を行うことが極めて重要です。

分析における統一されたデータの欠如は、ESGに関するさらなる課題の一因となっており、特に回答者自身の生産プロセス、サプライヤーの事業活動、自社の物流における炭素・温室効果ガスの排出量が顕著な問題となっています。 実際、組織の規模別に分析すると、フォーチュン500企業の75％が、自社の生産プロセスにおける炭素・温室効果ガスの排出量について、データの取得と分析において最大の課題と報告しています。 生息地の保護や水資源の管理も、多様な生物種の生存を確保し、生態系サービスを維持し、人間の健康を守る上で不可欠であり、これらはいずれも長期的な環境目標の達成に不可欠な要素です。

ほとんどの組織は持続可能性に関して何をすべきか、すでに把握しています。 これには排出量の削減、廃棄物の最小化、資源利用の最適化、強靭で倫理的なサプライチェーンの構築などが含まれます。 課題は、経済的、環境的、社会的目標の相対的な重要性のバランスを取りつつ、日々の何千もの業務上の意思決定において、これらの目標をどのように実行していくかということです。 持続可能性を実現するには、組織はトレードオフを慎重に検討し、行動の優先順位を決定する必要があります。その際これらの要素は、しばしば相反するものであり、長期的に一体として管理されるべきことを認識しなければなりません。

次の例を考えてみましょう：
病院はコストは低いものの排出量の多いサプライヤーに切り替えるべきでしょうか？

これは高レベルの戦略的な課題の例ではありません。 組織が日々行わなければならない、いわゆる「微細な意思決定」の一種であり、多くの場合、持続可能性に関するトレードオフを把握できないまま行われています。 多くの運営上の判断は、気候変動、生物多様性の喪失、汚染といった人間活動による悪影響の影響を受けています。 IPATの公式（環境影響＝人口×生活水準×技術）は、人口増加、消費パターン、技術の進歩が環境への影響をどのように引き起こすかを明らかにするのに役立ちます。 指針となる仕組みがなければ、持続可能性の取り組みは一貫性を欠き、事後対応的になり、規模拡大も困難になります。 さらに持続可能なシステムは、経済的ショック、健康危機、環境災害に対処する能力に優れており、長期的なレジリエンスの重要性が浮き彫りになっています。 しかし持続可能性は、わずか数年で達成できるものではなく、長期的な目標であり、継続的な取り組みと絶え間ない適応が求められます。 また、企業は個々の企業が及ぼす影響の把握、環境への影響の優先順位付け、インセンティブの変化に対する反応の予測といった課題にも直面しており、持続可能性への移行は複雑な課題となっています。
「意思決定インテリジェンス」は、持続可能性を意思決定ワークフローに直接組み込むことで実践が可能になります。 本質的に意思決定インテリジェンス・プラットフォームは次の3つの役割を果たします：

1. 企業全体のデータを統合し、意思決定のための単一かつ信頼性の高い基盤を構築します。 持続可能性に関するデータは、サプライチェーンシステム、財務プラットフォーム、エネルギーメーター、外部パートナーなどに分散しており、その断片化が顕著です。 意思決定インテリジェンスは、業務データ（在庫、物流、生産）、環境データ（排出量、エネルギー使用量、廃棄物）、外部シグナル（サプライヤーのリスク、規制の変更、気候データ）を統合します。
2. モデルがリアルタイムでトレードオフを分析することで、サステナビリティを単なる報告活動から意思決定能力へと転換させます。 持続可能性に関する決定は、二者択一となることはめったにありません。 これにはコスト、サービスレベル、リスク、環境への影響におけるトレードオフが伴います。 意思決定インテリジェンスでは、機械学習を用いて結果を予測し、最適化モデルを用いて相反する目標のバランスを取り、シミュレーションを用いて「もし～なら」というシナリオを検証します。 これにより、サプライチェーン担当チームは、排出量の少ない輸送ルートと配送遅延、サプライヤーの変更とコスト・リスクへの影響、在庫戦略と廃棄物削減を比較検討することが可能になります。
3. 持続可能性の目標に沿った、一貫性があり拡張性のある意思決定に向けた提言を通じて、行動を促進します。 洞察だけでは結果は変わりません。結果を変えるのは決断です。 意思決定インテリジェンス・プラットフォームは、予測や最適化（例：排出量が最も少ない調達計画）、シミュレーションやシナリオ（例：サプライヤー変更による影響）、戦略的な提言（例：廃棄を減らすための在庫の再配分）を生成します。

多くの組織は、依然として「測定」の段階にとどまっています。つまり排出量の追跡、報告書の公表、目標の設定といった活動に終始しているのです。 意思決定インテリジェンスにより、実行モードへの移行が可能になります。 このモードには、日常業務への持続可能性の組み込み、全社的な意思決定の拡大、および成果の継続的な改善が含まれます。 持続可能性を推進するためには、組織はあらゆるレベルにおいて、リーダーシップ、地域社会との連携、戦略的な取り組みを活用しなければなりません。 これは「知る」ことと「行う」ことの間のギャップを埋めるものであり、環境目標がESG報告から実行への移行を導く役割を果たします。
サステナビリティとは、結局のところ互いに結びついた何千もの意思決定の結果なのです。 そうした意思決定を導く仕組みがなければ、どんなに優れた戦略であっても成果を上げられません。 「意思決定インテリジェンス」は、まさにそのようなシステムを提供します。 データを結びつけ、トレードオフをモデル化し、行動を促し、時間の経過とともに学習することで、サステナビリティを単なる報告要件から競争優位性へと変えます。 気候変動対策は、環境目標の達成において極めて重要な要素であり、長期的な成功のためには、企業の事業活動を世界的な気候変動対策の取り組みと整合させることが不可欠です。

国連は2015年「持続可能な開発のための2030アジェンダ」の一環として「持続可能な開発目標（SDGs）」を採択し、貧困、不平等、気候変動、環境悪化といった地球規模の課題への対処を目指しています。 17のSDGsには、地球を守りつつ繁栄を促進する目標が含まれており、貧困の撲滅と貧困根絶に向けた取り組みは、経済成長と社会的包摂のための戦略と密接に連携して進められなければならないという認識が反映されています。 SDGsは169の目標から構成されており、世界が直面する最も差し迫った課題に対処するためには、教育、研究、イノベーション、リーダーシップの変革が求められています。

持続可能な開発目標（SDGs）の達成に向けた進捗状況を測定することは、説明責任を確保し、継続的な改善を推進する上で極めて重要です。 国連は、貧困削減、教育、医療、環境保護などの分野における進展状況を把握するため、包括的な指標体系を策定しました。 定期的な評価を行うことで、優先すべき分野を特定し、持続可能性に関する取り組みの効果を監視し、今後の行動指針を定めることができます。

持続可能性への取り組みを推進し、持続可能な未来を実現するためには、政府、企業、市民社会間の連携が不可欠です。 これには、再生可能エネルギーの導入、温室効果ガスの排出削減、あらゆる分野における持続可能な取り組みの実施が含まれます。 協力し合い、データに基づく意思決定を活用することで、持続可能な開発に向けた進展を加速させ、環境を保護し、将来の世代のためにより良い世界を築くことができます。
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