人工知能（AI）がサプライチェーンに導入されると

サプライチェーンを理解する

簡単に言えば、サプライ チェーンには、製品またはサービスをエンド ユーザーに提供するために設計された一連の手順が含まれます。特定の製品を生産し、それをエンドユーザーに届けるために、企業組織とそのサプライヤーの間には常にネットワークが存在します。ネットワークには、さまざまなアクティビティ、人、エンティティ、情報、リソースなどが含まれます。

サプライ チェーンは、製品またはサービスを元の状態から顧客に届けるために必要な手順も表します。これらのステップには通常、原材料の移動と完成品への変換、これらの製品の輸送と最終ユーザーへの配送などが含まれます。サプライ チェーンに関与する組織には、製造業者、サプライヤー、倉庫、運送会社、配送センター、小売業者が含まれます。

ビジネスを運営している場合、最適化されたサプライ チェーンはコストを削減し、厳しいビジネス環境において競争力を維持するのに役立つため、サプライ チェーン管理は重要なプロセスになります。

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AIとそれがサプライチェーンに与える影響について学ぶ

ほとんどの人が「人工知能」という言葉を聞くと、まず頭に浮かぶのは「ロボット」でしょう。しかし、この考えは明らかに正確ではありません。人工知能は機械知能の同義語であり、人間が示す自然知能とは対照的に、機械が示す知能を指します（自然知能とは、自然界のさまざまな形態を観察し、物体を識別および分類し、自然または人工のシステムに対する洞察力を持つ能力を指します）。

「人工知能」という用語は、一般的に、人間の思考に関連する人間の「認知」機能（「学習」や「問題解決」など）を模倣する機械（またはコンピューター）を表すために使用されます。

ビジネス組織はこれらの方法を使用し、分析することで、プロセスや複雑な機能を開始できる結果を得ることができます。

2016 年にはすでに、Crisp Research AG が IT 意思決定者を対象に行った調査で、多くの業界の中で、機械学習プロセスを積極的に使用している企業が最も多いのは物流業界であることがわかりました。

現在、多くの企業組織がすでに人工知能への投資の恩恵を受けています。 Adobe が実施した調査によると、企業の 15% がすでに人工知能の使用を開始しており、さらに 31% が 2019 年に導入する予定です。このプロセスでは、収益を生み出すことができる領域には、研究開発、製品イノベーション、サプライチェーンの運用、顧客サービスなどがあります。

調査会社マッキンゼー・アンド・カンパニーは、企業がサプライチェーンで人工知能を活用することで、毎年1兆3000億～2兆ドルの経済価値を獲得できると推定している。さらに、PwCは、2030年までに人工知能が世界経済に約15.7兆ドルの価値をもたらすと予想されるとも述べています。

人工知能がサプライチェーンに及ぼす8つの影響

1. AIは大量のデータを分析して需要予測を強化できる

AI技術により、企業はセンサーによって生成されたデータなどの大量のデータを処理して現実を理解し、合理的な意思決定を行うことが可能になりました。供給が需要に追いつかなければ、ビジネスが苦しむのは事実です。

AI の予測機能は、ネットワークの計画と需要の予測に役立ちます。これにより、販売者は受動的な対応から能動的な対応に移行できます。輸送会社は、期待と需要を理解することで、車両規模を適正化し、需要が最も高くなると予想される場所に車両を集中させることができ、運用コストの削減につながります。

ビッグデータの力により、物流会社は極めて正確な見通しを予測し、これまで以上に将来のパフォーマンスを最適化できるようになります。さらに、ビッグデータ技術は予測や複雑なシナリオ分析も実行でき、サプライチェーンと在庫の正確なキャパシティプランニングと最適化を実行できます。

2. AIは生産性を向上させる洞察を提供できる

AI は、より良いソリューションを自動的に計算することで、特にオンライン小売業者の倉庫の生産性を大幅に向上させました。

サプライチェーン管理プロセスに AI 技術を適用することで、サプライチェーンのパフォーマンスを効果的に分析し、同じ領域に影響を与える新しい要因を特定することが可能になります。サプライチェーンのパフォーマンスに影響を与える要因や問題を特定するために、AI は強化学習、教師なし学習、教師あり学習などのさまざまな手法の機能を組み合わせます。

3. チャットボットが顧客サポートを再定義

アクセンチュアの調査によると、顧客サービスの80%はロボットで対応できるそうです。人工知能は、顧客と物流プロバイダーとの関係をパーソナライズすることができます。

ペガはまた、消費者の38%が人工知能によって顧客サービスが強化されると考えていると述べた。

パーソナライズされた顧客体験の最近の例としては、DHL と Amazon の提携が挙げられます。 Alexa アプリを使用して DHL パッケージの移動を追跡することで、DHL の顧客は Alexa に Amazon Echo または Echo Dot スマート スピーカーに接続するように依頼し、パッケージのステータスを確認できます。やり取り中に問題が発生した場合、Echo ユーザーは DHL に直接連絡して、カスタマー サポート チームから支援を受けることができます。

4. スマート倉庫管理

今後数年のうちに、倉庫管理の大部分が完全に自動化されるでしょう。人工知能技術は、特に短期および中期の予測においては、ますます不可欠な要素になりつつあります。

スマート倉庫は、ほとんどの作業が自動化またはソフトウェアによって実行される、完全に自動化された施設です。このプロセスでは、面倒な作業が簡素化され、運用のコスト効率が向上します。

アリババとアマゾンは自動化を活用して倉庫を変革しました。アマゾンは、物流センターで人間の労働者の代わりに機械を導入している。この自動化された梱包生産ラインはCartonWrapと呼ばれ、イタリアのCMC社が提供している。この機械は主に、仕分け、裁断、包装の 3 つのコア モジュールと、発注などの補助モジュールで構成されています。 CartonWrap は 1 時間あたり 600 ～ 700 件の注文の梱包を完了できると報告されており、これは手作業による梱包よりもはるかに効率的です。 CMC の Web サイトによると、理想的な条件下では、この機械は 1 時間あたり最大 1,000 個の荷物を処理でき、梱包効率が驚異の 5 倍に向上します。

アリババのスマート倉庫は、自動化システムの完全なセットを使用して、毎日100万以上の商品を効率的に処理します。人間の労力が必要なのは、バーコード検証や仕分け機の監視などのリンクだけです。商品の輸送、倉庫保管、積み下ろし、取り扱いの7つのリンクを統合できるため、効率が少なくとも30％向上し、ピッキングの精度はほぼ100％に達します。

5. 自動運転車

自動運転車は、サプライチェーンにおける AI を活用した次の大きなトレンドです。無人トラックが登場するまでにはしばらく時間がかかるかもしれませんが、物流業界では効率性と安全性を向上させるために、現在ハイテク運転を活用しています。業界では、ブレーキアシスト、車線支援、高速道路での自動運転に関して大きな変化が見られると予想されています。

燃料消費量を削減するために、企業は複数のトラックをまとめて隊列を形成できる、より優れた運転システムを開発しています。物流会社はコンピューターを通じてこうした車両群を管理しており、車両群同士も接続されています。

6. 遺伝的アルゴリズムにより配送時間とコストが削減される

サプライチェーンでは、1 マイル 1 分が重要です。企業は遺伝的アルゴリズムに基づくルートプランナーを使用して、配送に最適なルートを計画できます。

世界的な速達サービスプロバイダーであるUPSは、「Orion」と呼ばれるGPSツールを使用して、ドライバーが荷物を時間通りに、経済的かつ効率的に配達できるようにしています。オリオンは交通状況やその他の要因に基づいてリアルタイムでルートを計画し、最適化できると報告されています。この技術により、UPS は毎年約 5,000 万ドルを節約できました。

7. ロボット工学

ロボット工学について言及しなければ、人工知能についての議論は完結しません。これらは未来的な概念のように聞こえるかもしれませんが、現実にはすでにサプライチェーンに組み込まれています。 Tractica Researchによると、倉庫・物流ロボットの世界売上高は2021年末までに224億ドルに達する見込みです。

現在、倉庫の中には、人工知能によって管理されているため、人間の観察者にはもはや理解できない原理に基づいて運営されているところもあります。それらの共通の特徴は通常、ロボット駆動、特に自動誘導車両 (AGV) です。

倉庫では、商品がさまざまなラックや通路に無秩序に保管されています。人間のピッキング担当者にとって、これは不必要な移動と検索時間を意味しますが、このプロセスは自動運転ロボットにとって問題ではありません。注文が入ると、最初に空いている自動ピッキング担当者が、その場所に最も近い場所に保管されている商品をピックアップし、倉庫の端にある手動梱包ステーションに渡します。

8. 金融異常検出

サプライ チェーン プロバイダーは通常、公営航空会社、下請け業者、チャーター航空会社、その他のサードパーティ サプライヤーなど、多数のサードパーティに依存して、ビジネスの中核機能を運用しています。これにより、物流会計チームに追加の負担がかかり、毎年何千ものベンダー、パートナー、サプライヤーから送られてくる何百万もの請求書を処理することになります。

この場合、自然言語処理などの AI テクノロジーは、企業が受け取る構造化されていない請求書フォームから、請求金額、口座情報、日付、住所、関係者などの重要な情報を抽出できます。

たとえば、コンサルティング会社EYは不正請求書の検出に同様のアプローチを採用しています。機械学習を使用して海外の当事者からの請求書を徹底的に分類し、専門家によるレビューのために異常を特定することで、EY は制裁、贈収賄防止規制、および米国海外腐敗行為防止法のその他の規定に準拠できるようになります。アーンスト・アンド・ヤングの不正検出システムは 97% の精度を達成し、50 社以上に導入されています。

同様のロジックは、高頻度の反復タスクを伴う他のビジネス プロセスにも適用できます。

結論は

近い将来、AI はサプライ チェーンと物流プロセス全体に新たな効率基準を設定するでしょう。ゲームのルールは急速に変化しており、グローバル物流企業にとって、自動化され、インテリジェントで効率的な方法でデータの管理、事業の運営、顧客サービスを行うことが「新たな常態」になりつつあります。

近年のアルゴリズム開発の進歩、強力なデータ処理能力、利用可能なデータ量の急激な増加により、かつては人間だけの領域と考えられていたタスクも、今ではスムーズに実行できるようになりました。