InterSystems Supply Chain Orchestrator（インターシステムズ サプライチェーン オーケストレーター）

データはサプライチェーン組織にとって生命線です。データが増えるにつれて、データのサイロ化も進行します。 組織は顧客に価値を提供し、リスクを低減し、ビジネスのニーズに迅速に対応し、競合他社を凌駕する技術革新に努めています。 しかし社内外のソースからデータを取得・統合し、実用的な知見へと変換することは、依然として大きな課題です。

InterSystems Supply Chain Orchestrator™は、AI を搭載した意思決定インテリジェンス・プラットフォームであり、次世代のエージェンティックで自律的なサプライチェーン運用を実現するよう設計されています。 これにより組織はデータアクセス、ビジネスコンテキスト、高度な分析、ワークフローのオーケストレーション、AI機能を統合したスマートデータファブリック・アーキテクチャを構築し、断片化されたサプライチェーンデータを、実用的な意思決定や実行可能なアクションへと変換できます。

Supply Chain Orchestratorの重要な差別化要因でありメリットでもあるのは、必要なすべての主要データ管理機能を、単一のアーキテクチャに基づき、ゼロから構築された拡張可能な単一プラットフォーム上で提供する点です。 これにより複数の異なるデータ管理サービスを実装、設定、統合する必要がなくなります。

Supply Chain Orchestrator は、カスタムアプリケーションの開発を迅速化し、簡素化する以下の組み込み型サプライチェーン・アクセラレータを含む包括的なフレームワークを提供します：

• 拡張可能なサプライチェーンデータモデル
• サプライチェーン分析キューブを内蔵
• 主要業績評価指標（KPI）の枠組
• 問題の自動検出
• 課題ライフサイクル管理
• 問題解決のための高度な分析
• サプライチェーンAPI
• シナリオ分析
• サプライチェーン担当者が連携するAIアシスタント
• マルチモデル、マルチアクセス、ベクトル、構造化データ、非構造化データなど、幅広いデータ型を単一のエンジンでサポート
• データの統合と相互運用性
• ビジネスインテリジェンス
• ビジネスプロセスおよびルールエンジン

異なるサプライチェーン間には共通点があるものの、サプライチェーンはそれぞれ独自であるため、各企業のユースケースもユニークです。 あらゆる種類のサプライチェーンのニーズを満たす「万能型」のデータモデルなど存在しません。 従ってサプライチェーンデータモデルは、特定のユースケースのニーズを満たすように拡張やカスタマイズが可能であることが重要です。 Supply Chain Orchestrator が提供するデータモデルは、以下の機能をサポートしています：

• カスタムデータ属性：カスタムデータ属性は、モデル内の既存データオブジェクトに追加できます。 データオブジェクトクラスをカスタマイズするか、単にAPIコールによって行えます。
• カスタムデータ・オブジェクト：正規のデータモデルが必要なビジネスエンティティを提供しない場合、新しいオブジェクトを作成できます。 新しいデータオブジェクトは、新しいクラス定義によって作成することも、単にAPIコールを行って作成することもできます。
• データモデル拡張のためのAPIサポート：前述のように、APIを使用してカスタム属性を追加したり、新しいカスタムオブジェクトを作成できます。
• データアクセスに対するAPIのサポート：データモデルが拡張されると、APIを使用して拡張されたデータモデルにデータを追加したり、カスタム属性やカスタムオブジェクトに基づきデータをクエリしたり、拡張されたデータモデル内の任意の場所にあるデータに対して、その他のCRUD（作成、読み取り、更新、削除）操作を行えます。
• アップグレードの安全性：Supply Chain Orchestratorのアップグレード中も、データモデルの拡張は維持されます。 アップグレードの際、追加のデータ移行ステップは必要ありません。

組み込み型分析機能と標準化されたサプライチェーンデータモデルを活用することで、顧客はサプライチェーンデータを読み込んだ直後から、ビジネスインテリジェンスのダッシュボードやレポートなど、そのデータから即座に価値を引き出すことができます。 スマートデータファブリック・アーキテクチャでは、データをトランザクションスキーマからアナリティクススキーマに移行する必要はなく、分析キューブはサプライチェーンのデータモデル上で直接定義することができます。 これをさらにスピードアップするために受注、出荷、在庫、課題などの主要なサプライチェーンデータオブジェクトのデータキューブは、Supply Chain Orchestrator内にあらかじめフレームワークとして構築されています。 これらのキューブは、カスタムダッシュボードの構成、ビジネスインテリジェンス（BI）レポートの生成、またはサポートされている他の BI ツールに使用できます。 標準提供されるデータキューブは、データモデルの拡張やカスタマイズに基づき、新しいメジャーやディメンションを追加し拡張できます。 しかし新しいキューブは独立して構成することもできます。 一般的なBIやレポート作成の用途に加え、キューブはSupply Chain Orchestratorにおいても、KPIフレームワークの基盤として活用されています。

サプライチェーンにおける多くの活動はKPIに基づいて行われており、KPIは事業目標や目的の追跡、サプライチェーンにおけるリスクの検知など、様々な目的に活用できます。 概念的にはオンタイム・イン・フル（OTIF）オーダーや在庫の老朽化などの一般的なサプライチェーンKPIがありますが、これらのKPIの背後にある実際のロジックは、ビジネスによって異なることがあります。 Supply Chain Orchestratorは、クライアント固有のロジックに基づいて、KPI構成のために使用できるKPIフレームワークを提供します。 このKPIフレームワークにより、クライアントは以下の詳細に基づいてKPIを定義することができます：

• KPI ロジック ：出荷遅延注文 KPI の "late" の定義のロジック。
• KPI ディメンジョン:クライアントが国別・製品別の出荷遅延注文を知りたい場合、KPI 定義に KPI ディメンジョンとして国・製品を含めることができます。
• KPI しきい値：各 KPI に対して、監視しきい値と警告しきい値の 2 つの KPI 敷居値を定義できます。
• KPI 値のタイプ:KPI には生の値 (遅延注文のカウントや売上高の金額など) とパーセンテージ値 (遅延注文のパーセンテージ) の 2 つのタイプの値を使用できます。
• 課題フラグ ：KPI を使用して、KPI 条件を満たすデータレコードに対して課題を自動生成できます。 例えば出荷遅れの注文KPIをissue生成KPIにすれば出荷遅れ注文はissueが生成され、システムで追跡されます。

サプライチェーンの混乱やリスクはSupply Chain Orchestratorにおいて課題としてモデル化されています。 IssueはKPIに基づいて自動生成されたり、ビジネスプロセスからトリガーされたり、外部システムからインポートされたりします。 Supply Chain Orchestratorに課題が保存されると、そのライフサイクルをシステム内で管理できるようになります。これには課題ステータスの設定、課題分析の実行、実用的な知見の提供などが含まれます。 またSupply Chain Orchestratorには、標準機能として課題分析機能が備わっており、顧客が様々なカテゴリの課題や課題の種類ごとのビジネスへの影響、課題ステータスに関する統計情報を把握できるよう支援します。

課題ライフサイクル管理の重要な要素の一つが課題分析です。課題に関する以下の点について洞察が得られます：

• 重大度レベル：ビジネスへの影響はどの程度か。
• 緊急度：どの程度一刻を争う問題か。 根本原因の分析、例えば何が問題の引き金になったのか。
• 影響分析：この問題が適切に対処されなかった場合、どのような影響があるか。
• 処方的な実行可能洞察分析：問題のリスクと関連ビジネスへの影響を軽減するために推奨されるアクションは何か。

ビジネス課題の分析内容は異なりますがSupply Chain Orchestratorは、上記の分析ニーズに対応した重要なインフラストラクチャとフレームワークを提供するため、関連するビジネスプロセスやビジネスルールの開発・設定を簡素化します。システムインテグレーターとアプリケーションソフトウェア開発者の双方にとって理想的なソリューションです。

Supply Chain Orchestratorの全機能にアクセスするためのAPIが提供されており、以下が含まれます：

• モデル発見とモデル拡張のためのデータモデルAPI
• あらゆるサプライチェーンデータに対する作成、読み取り、更新、削除（CRUD）操作や、検索機能を含むデータ管理のためのデータアクセスAPI。 すべてのデータアクセスAPIはユーザー定義のページネーションとソートに対応しており、関連するUI開発の作業が簡素化されます。
• KPI 関連 API には、定義済みの KPI の一覧表示、新規 KPI の作成、KPI 値の取得、KPI に関連するデータ・レコードのリストの取得などが含まれます。
• 課題管理のためのAPI。新規課題の作成、分析結果を含む課題詳細の検索・取得、課題分析の実行、課題の解決などが含まれます。

上記のAPIに加えSupply Chain Orchestratorでは、データプラットフォームの様々な側面に対応した多くのAPIを提供しています。

スタンドアロンのコパイロットや孤立したAIアシスタントとして機能するAIソリューションとは異なり、Supply Chain OrchestratorはAIを業務上の意思決定ワークフローに直接組み込むことで、組織が「可視化」から「インテリジェンス」最終的には「自律的な実行」へと移行することを可能にします。

インターシステムズは、成功するエージェント型サプライチェーンには4つの基盤となる機能が必要であると考えています：

• インテリジェントで文脈に応じたデータ基盤
• 分析とビジネス知識、業務の状況を組み合わせた意思決定支援
• 人間の意思決定を支援し、日常的な業務を自動化するAIエージェント
• 意思決定を行動へと結びつけるワークフローのオーケストレーションとガバナンス

Supply Chain Orchestratorは、これらの機能を単一のアーキテクチャに統合しています。

効果的なAIは、信頼性が高く、文脈に沿った、利用しやすいデータから始まります。 Supply Chain Orchestrator は、単一のプラットフォーム上でトランザクション、分析、運用、および AI ワークロードをサポートする、統合されたデータ基盤を提供します。 インテリジェントなデータ基盤は、データのサイロ化を解消すると同時に、AIを活用した信頼性の高い意思決定に必要なビジネスコンテキストを提供します。

Supply Chain Orchestratorは、企業データ、業務状況、ビジネスポリシー、サプライチェーンに関する専門知識を統合し、インテリジェントな意思決定を支援します。 目的は単に質問に答えることではなく、組織が選択肢を理解し、トレードオフを評価し、最善の行動方針を決定できるよう支援することです。 これにより組織はダッシュボードやレポートの段階から一歩踏み出し、実用的な知見や業務上の意思決定支援へと移行することが可能になります。

Supply Chain Orchestratorは、人間の意思決定を強化し、インテリジェントなビジネスプロセスを支援する専用のAIエージェントを提供します。

• データエージェント　技術系ユーザーと業務系ユーザーの両方が、企業全体にわたる情報を発見、アクセス、準備、充実化、文脈化することができます。
• ビジネスプロセスエージェント　業務を監視し、例外を特定し、ワークフローを調整するとともに、顧客固有のビジネスポリシー、ルール、運用プロセスに従って、アクションを提案・実行します。
• メモリとコンテキスト・エージェント　ビジネスコンテキスト、組織の知識、過去の意思決定、顧客固有の運用慣行、業界の専門知識を管理します。

組織によってAIの導入ペースやガバナンス要件は異なります。 Supply Chain Orchestrator は、複数レベルの運用上の自律性をサポートします：

• ヒューマン・イン・ザ・ループ型の意思決定支援　AIエージェントが状況を分析し、推奨案を作成し、ユーザーの承認を得るために選択肢を提示する仕組み。
• ヒューマン・オン・ザ・ループ型自動化　エージェントが承認済みのワークフローを実行し、日常的な意思決定を行う一方で、ユーザーが監督を行う仕組み。
• 完全に自律的な実行　AIエージェントが、あらかじめ定義されたポリシーとガバナンスの範囲内でイベントを監視し、意思決定を行い、自動的にアクションを実行。

このアプローチにより、組織は業務の管理体制と規制順守を維持しつつ、段階的に自動化を推進することができます。

Supply Chain Orchestrator™ AI Assistantは、ビジネスユーザーが自然言語でSupply Chain Orchestratorの機能を利用できるようにします。 例えばユーザーはSupply Chain Orchestrator内のデータを自分なりの言葉や用語を使って照会したり、提示された推奨事項の説明を求めたりできます。

AIアシスタントは以下の機能に重点を置いています：

• サプライチェーンデータへのアクセス：特定のデータエントリ（顧客の注文など）に対する直接的なクエリや、集計データ（地域別・期間別の売上高など）に対するクエリが含まれます。
• 意思決定支援ツール：Supply Chain Orchestratorによる課題分析を通じて、実用的な洞察の導出に使われるビジネスロジックやルールを、ユーザーが理解できるよう支援します。
• メモリ管理：AIソリューションにおけるユーザー体験にとってメモリが重要な理由は数多くあります。例えばAIが特定の業界をより深く理解できるようにすることや、ユーザー固有の好みや設定を保持することで、ユーザーからのプロンプトを最小限に抑えることなどが挙げられます。

Supply Chain Orchestratorは、あらゆる業界のあらゆる組織向けの、強力な意思決定支援プラットフォームです。 これによりアプリケーション開発者は、設定と構成を通じて、様々なアプリケーションの機能を統合できます。

サプライチェーン組織は、データ量の増加の中でリアルタイムで意思決定を行う必要性に直面しており、その課題はデータのサイロ化を解消し、エンドツーエンドの可視性を確保するとともに、リアルタイムの組み込み型予測分析や処方分析を提供することで、例外事態や混乱に対して迅速かつ正確に対応することにあります。 リアルタイムのデータ共有と信頼性の高い洞察に重点を置いたSupply Chain Orchestratorは、組織がサプライチェーン業務を最適化し、全体的な効率性を向上させることを可能にします。

様々なデータソースをシームレスに統合することで、Supply Chain Orchestratorは意思決定者を支援し、より良い成果を生み出し、顧客に価値を提供します。 今日の複雑化するサプライチェーン管理に取り組む方々に対して、Supply Chain Orchestratorは、統合されたデータに基づいて、サプライチェーンの全体像を提示します。