AIとERPが出会うとどんな「化学反応」が起こるのでしょうか？

生成型人工知能 (GenAI) は、マーケティングや販売などのさまざまなビジネス分野で人気が高まっている新興テクノロジーです。 GenAI はデータを分析することで、運用効率とサプライ チェーンの回復力を向上させることができます。

サプライチェーンにおける生成AIとは

消費者レベルでは、GenAI プロセスでは、テキスト、画像、またはビデオ フィールドにコマンドまたは質問を入力し、AI に新しいコンテンツを生成するよう促します。 GenAI モデルは通常、大規模なデータセットでトレーニングされ、ユーザーが新しいデータを入力すると、アプリケーションは新しいデータと以前に学習した知識を使用して新しいコンテンツを作成します。

ユーザーは、在庫、物流、需要など、サプライ チェーンのあらゆる側面をカバーするデータを使用して GenAI をトレーニングできます。 GenAI は企業の情報を分析することで、サプライ チェーンの管理と回復力の向上に役立ちます。

サプライチェーンにおける生成AIの7つの応用シナリオ

1. 需要予測

消費者が支出をサービスから商品へとシフトするにつれて、需要は急速に変化し、サプライ チェーンの運用が予測不可能になります。この変化は、企業が需要の変化を予測できることの重要性を示しています。

企業は GenAI モデルを使用して潜在的な需要と供給のシナリオをシミュレートし、過去の販売データ、市場動向、その他の要因に基づいて需要予測の精度を向上させることができます。需要パターンを追跡することで、企業は混乱を軽減し、在庫の問題を回避することができます。

2. 在庫評価

GenAI は在庫管理の改善にも役立ちます。

在庫レベル、倉庫の容量、製造時間などの重要なデータを使用してトレーニングされた GenAI は、在庫の補充や削減のタイミングを提案するなど、在庫プロセスを最適化する方法を提案できるため、過剰な保管を削減するのに役立ちます。余分な製品を保管すると企業はより多くの費用を負担するため、過剰在庫を削減するとコストが削減されます。

3. サプライヤーと顧客間のコミュニケーション

企業とサプライヤー、企業と顧客間の頻繁なコミュニケーションは、効率的なサプライ チェーンの鍵となりますが、コミュニケーションを可能な限り効果的にすることは困難な場合があります。

GenAI はメッセージを自動的に送信できるため、従業員が送信する必要がありません。大規模な言語モデルと自然言語処理により、サプライヤーに影響を与える可能性のある市場イベントや特定の出荷に関連する輸送遅延などのソースからのデータを使用でき、GenAI チャットボットはサプライヤーにリスクについて通知できます。 GenAI チャットボットは、返品処理や配送の追跡など、一部の顧客からの問い合わせも処理できます。

4. 運用

新しいテクノロジーと変動する需要により運用上の課題が生じる可能性がありますが、GenAI はそれを改善する方法を提案できます。

GenAI は、サプライヤーのパフォーマンスや製造速度などの運用面を評価し、プロセスを最適化する方法を提案できます。その他の利点の中でも、これらの最適化により企業はコストを節約できます。

5. 物流

物流の混乱はさまざまな問題を引き起こす可能性があります。輸送事故により出荷が遅れる可能性があり、また異常気象により予期せぬ品不足が発生し、予定通りの出荷スケジュールを維持することが困難になる場合があります。

GenAI モデルは、過去の気象パターン、交通マップ、燃料価格などのデータを組み込んで、最適な移動ルートを特定し、今後発生する可能性のある混乱や必要に応じて代替ルートを強調表示します。そうすることで、注文が遅れることがなくなり、配達が時間どおりに行われ、顧客サービスが向上します。

6. 持続可能性と拡張性

持続可能性は現在、多くの企業にとって大きな焦点となっており、GenAI は改善の余地がある領域を浮き彫りにする可能性があります。

企業の現在の材料使用量と再生可能材料の市場予測に基づいて GenAI モデルをトレーニングすると、コスト効率と長期的な拡張性を考慮しながら、プロセスをより持続可能にする方法についての洞察が得られます。

7. 分析

GenAI は、シミュレーションや潜在的な what-if シナリオを実行し、リスクを評価し、結果をレポートにまとめることができます。

他のすべての GenAI サプライ チェーンのユース ケースと同様に、GenAI とそれが駆動するモデルはまだ進化しているため、このテクノロジを使用する際には注意が必要です。現在懸念されているのは、AI 幻覚とも呼ばれる不正確なデータや不完全な出力であり、これらが効果的な使用を妨げる可能性がある。