SCM4.0（サプライチェーンマネジメント4.0）を実現するソリューション

サプライチェーンの視点で日本の物流業界を見ると、その目的が「コスト削減」になってしまっているのが現状です。本来の目的である「利益の最大化」を達成するカギである「サプライチェーンコントロールタワー」についてご紹介いたします。

関連リンク：サプライチェーン4.0実現への近道Part 1　日本の物流システムの現状とSCM4.0

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サプライチェーンコントロールタワーとは、物流の省人化・自動化を実現するための方策で、サプライチェーンに携わってきた ITコンサル会社や ITアナリスト企業等が提唱し始めたコンセプトです。
航空業界の管制塔のシステムを参考にしたもので、物流の全プロセスを管理し、次のような段階を経て、自動化による売上・利益の最大化と在庫適正化、コスト最小化を実現します。

関連リンク：サプライチェーン4.0実現への近道Part 2　サプライチェーン・コントロールタワー

旧来のシステムがプル型、つまり人が何らかのトリガーを与えない限りシステムが作動しないのに対して、プッシュ型のシステム、つまりシステム側から人にアクションを促すことを実現します。
人がアクションするということが出発点となると、そこが課題（量をこなせない、システム側に情報提供の準備ができていない場合には待ちが発生するなど）になりがちですが、システム側から発出するタイミング、そのトリガーの発出量、対象条件を制御することで、効率良く人の介在を抑えることができます。

人にアクションを促すにあたって、その人が状況を正しく理解して正しい判断を下すためには、先述の通り、正しいデータを適正な量で提供する必要があります。

データが大量すぎると人は限られた時間内に正しい判断を下せません。必要十分な情報量を、人が理解しやすいように整理された形で提供する必要があります。

次のステップが最終ゴールに間近な、状況判断や意思決定すらもコンピュータに任せる工程になります。コンピュータの場合には、正しいデータ量というハードルは人に比べると幾分低いかもしれませんが、より整理された形でデータを提供しなければ正しく機能しません。

この部分で大きく期待されているのがAI/ML（機械学習）等の技術です。

人が行う操作や判断をコンピュータに完全に実装しづらい理由は、以下が挙げられます。

• 人間の判断は必ずしも論理的とはいえず、完全には説明できない部分がある。
• システム開発者がシステムへの実装のためにプロ（担当者）の知見をヒアリングしても、内容を完全に理解するのが難しい
• 変換作業にも非常に時間がかかる

これらの理由から、限られたコストや時間の中では完全な自動化は現実問題として困難です。

一方で、AI/MLの世界では、帰納的なアプローチで物事を解決しようとします。
帰納法的なアプローチでは入力したデータからある結果が導き出される場合に、内部で「こういうロジックが動いているのでは」と推定します。データ量が多いほど精度があがっていく傾向があります。

昨今インターネット上で様々なデータを利用できる環境が整いつつあり、IoTをはじめとする入力の手段も増え、データの取得も容易になってきています。コンピュータの性能も飛躍的に向上しており、このアプローチの優位性が高まっています。

関連リンク：サプライチェーン4.0実現への近道Part 3　サプライチェーン・コントロールタワーを実現するデータプラットフォーム

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関連リンク：サプライチェーン＆ロジスティクスを最適化する　InterSystems IRIS data platform