2026年、サプライチェーンのリーダーは、データ主導のインテリジェンスやAIを進化させるために、どこに投資すべきでしょうか。
マーク・ホームズ（Mark Holmes） インターシステムズ サプライチェーン市場戦略責任者 による「Factory and Handling Solutions 2026年1月号」への寄稿
2026年には、複雑なサプライチェーンを抱える多くの組織が、データをAIに対応させるために投資するようになるでしょう。 サプライチェーンにAIを組み込むという企業の計画が、多くの場合、データの質とガバナンスが不十分なために頓挫していることが明らかになっています。
これはサプライチェーンの意思決定の変革にとって深刻な障害であり、ガバナンス、品質、統合への投資を刺激するものと考えられます。 AIは、処理するデータの質によって効果を発揮できるかが決まり、不正確なデータや断片的なデータは、AI主導の成果に欠陥をもたらします。 その結果、AIを活用した新しいシステムやプロセスのユーザー導入に悪影響を及ぼし、信頼を損なう場合があります。
エンドツーエンドの可視性を向上させるために、何年も投資を行ってきたにもかかわらず、ほとんどのサプライチェーンは、断片的な洞察と、切り離されたシステムに依存しています。 その結果、データを取得し、そこから生成された洞察に基づいて行動を起こすまでに決定的な遅れが生じます。
タイムリーなデータへのアクセスが、AI活用の第一歩であり、正確な予測とタイムリーな行動を可能にすることを理解し、より多くの組織が投資を行うと考えられます、 多くのサプライチェーン組織がこのことを認識するにつれて、データの統合と準備を改善し、AIを組み込んで意思決定を最適化し、可能な限り最大のROIを得られるようにしようとするでしょう。
AIは今後サプライチェーンの可視性と意思決定をどのように変えていくでしょうか。
この文脈では、生成AIやエージェントAIが、さらに話題になることが予想されています。 生成AIは、企業が求める成果を加速させ、意思決定の洞察を生み出すために活用できるテクノロジーのひとつです。 より自律的に動作するえエージェント型AIは、リアルタイムでサプライヤーのデータ、出荷スケジュール、コンプライアンスの最新情報等をスキャンし、分析できます。
しかし、おそらく今後5年間は、エージェント型AIは、例えばマネージャーが業務全体の摩擦を減らすような重要な決定を下せるようせるように、依然として人間の監督を必要とするでしょう。 しかし効果的なAIにするためには、生成AIもエージェントAIも、高品質で統一されたデータが必要です。
AIに対応したデータが得られれば、組織は処方的洞察を利用できます。 何が起こったかを見るのではなく、AIを使って何が起こるかを予測し、取るべき最善の行動を推奨できるようになります。 最終的に、こうしたデータ主導の意思決定の影響を測定する能力が、誇大広告と現実を分けることになります。
現在、過小評価されているリスクや混乱とは。また、それらに対処するために、データ戦略をどのように進化させるべきでしょうか。
地政学上の不確実性がサプライチェーンに影響を与え続けることは確実です。 輸出入規制は、制裁措置や現地化ルールの結果、急速に変化する可能性があり、調達、在庫管理、コンプライアンス、グローバルロジスティクス業務に影響を及ぼします。
運送・倉庫部門では、既に労働力不足が発生しており、退職する労働者が若い新人に取って代わられず、労働力の高齢化によって、労働力不足はさらに深刻化するでしょう。 サプライチェーン組織は、リアルタイムで最適化されたビジネス上の意思決定の重要性を理解し、それを実行するために必要なスキルを持つ従業員の不在を感じるでしょう。
サイバー攻撃による脅威もまた、物流業界における深刻な懸念であり続けるでしょう。 多くのリスクプログラムは、物理的なサプライヤーを追跡していますが、根底にあるデジタル依存関係を無視しているため、組織は脆弱になっています。 このような依存関係を攻撃されると、多くのパートナーの業務が停止される可能性があります。
最後に、私たちは今後も気候変動や異常気象の影響による混乱に直面し続けるでしょう。 組織はしばしば、モデル化を通じて異常気象の単発的なエピソードに備えますが、長期的な遅延の原因となりうる相関的な故障や継続的な傾向をモデル化する能力に欠けています。 組織はこれを正し、インフラの脆弱性と、サプライチェーンのショックを増幅させる能力に対処する必要があります。
投資によって、チームの行動を促す意思決定可能なデータを確実に作成するために、いま取るべき最も重要な行動は何でしょうか。
マーク・ホームズ：倉庫は膨大な量のデータを生み出しますが、リアルタイムで取り込み、調和させ、分析し、行動する能力がなければ、その価値はほとんどありません。
入荷、ピッキング完了、生産出荷、遅配などのイベントの定義が現場やシステムによって異なれば、AIをうまく活用することはできません。
意思決定、需要予測、AI対応ロボットやリアルタイムのドローン在庫分析を含む、機械の予知保全を支援するAIソリューションには、社内システム、SKU属性/ネーミング、外部データソース/アプリケーションからのクリーンで調和された統一データが必要です。
ガバナンス、品質、統合を改善することで、データをAI対応にし、洞察をタイムリーで信頼できるものにすることが優先課題といえます。 マスターデータとガバナンスが強化され、業務システムが統合された組織では、関連するすべてのロジスティクスパートナーや顧客、倉庫、計画・実行チーム、それらが相互作用する無数のアプリケーションの間で、最小限の遅延でデータが移動します。
調和されたフリーフローデータを持つ組織は、例外を迅速に検出し、その原因を理解し、LOBや、必要に応じて機械や倉庫アプリケーションに直接戻って、ROIに基づく処方的な意思決定で結果を変更するための修正アクションが時間内に可能になります。 レスポンスタイムや意思決定の質の向上を測定することができれば、データ戦略が実際の業務効果を支えているという明確な指標を得られられます。