サプライチェーンにおけるAI：SAP社ダーシー・マクラーレンCROへのインタビュー

SAP デジタルサプライチェーン部門の最高収益責任者（CRO）を務めるダーシー・マクラーレン氏に、サプライチェーン業界における人工知能（AI）がもたらす変革の可能性について話を伺いました。

企業規模を問わず、顧客からの迅速性、効率性、そして透明性の高い事業運営への要求が高まる中、経営幹部にとってサプライチェーン・マネジメントの重要性は、かつてないほど増大しています。

ダーシー氏は、30年以上にわたりサプライチェーン分野での技術革新を推進してきた優れたグローバルリーダーです。現在、サプライチェーンの強化に向けて、AIとデータ駆動型技術の統合を最前線で進めています。

彼女の洞察は、ビジネスの根幹に革新をもたらし、レジリエンスと効率性を高めるAIの無限の可能性を示しています。

ダーシー・マクラーレン氏について

ダーシー・マクラーレン氏は、SAPデジタルサプライチェーン部門の最高収益責任者（CRO）として、グローバルサプライチェーン事業全体を統括しています。さらに、サプライチェーン業界における女性の活躍を積極的に支援する支持者であり、業界の思想的リーダー（ソートリーダー）としても高く評価されています。

最近、ダーシー氏は、世界で最も影響力のある女性を特集するフォーチュン誌のニュースレター「ブロードシート」に取り上げられました。また、サプライチェーン専門誌「サプライ＆デマンド・チェーン・エグゼクティブ」では、「2022年 サプライチェーンの女性たち」および「2022年 知っておくべきサプライチェーンのプロフェッショナル」として紹介されています。

ダーシー氏の専門知識は、ウォール・ストリート・ジャーナル、ワシントン・ポスト、ブルームバーグ・ラジオといった主要メディアから、プロトコル、サプライチェーン・ブレイン、サプライチェーン・クォータリーなどのサプライチェーン専門媒体まで、幅広く引用されています。

重要なポイント

サプライチェーンにおけるAI革命：効率性とレジリエンスの強化

Q：来年、サプライチェーン業務に大きな影響を与えると予想されるAIの新たな動向には、どのようなものがありますか？

A: AIは、多様な業界のビジネスにおいて、サプライチェーンの効率性とレジリエンスを大幅に向上させる可能性を秘めています。ChatGPTが注目を集めていますが、AIの可能性はオープンな言語モデルにとどまりません。

例えば、サプライチェーンでは機械学習アルゴリズムを活用して需要予測を行い、在庫水準の最適化、無駄の削減、顧客満足度の向上を実現しています。さらに、作業の自動化を目的としたロボット開発にも注目が集まっています。これらの取り組みは、製造から出荷、梱包に至るまでの全工程において、スピードと効率性の向上を目指すものです。

お客様から特に高い関心を集めているのは、高度にカスタマイズ可能な製品の自動化を実現するジェネレーティブAIの概念です。注文の調整プロセスには多くの自動化の機会があり、製造材料の選定にAIボットを活用できる可能性があります。

これにより、より大規模で充実したデータセットを作成でき、そのデータを有効に活用するための計画を立て、組織全体で効率的に利用することが可能になります。これは、私たちが技術の進化に期待する多くのメリットの一つに過ぎません。

AIはサプライチェーンの精度をどのように向上させるのか

Q: AIをサプライチェーンに導入することで、リスクへの耐性を高め、起こりうる混乱に備えることに成功した企業の事例を、どのように見てきましたか？

A: 私たちは、このような変動が激しく不確実な環境において、企業の可視性、俊敏性、そしてリスクへの耐性向上を支援するために設計されたサプライチェーンテクノロジーが急速に増加しているのを目の当たりにしてきました。

AIは迅速に情報を収集し、意思決定を行うことで、組織の感知、認識、反応する能力を高めます。また、AIは新しいチャンスを見つけるのにも役立ち、サプライチェーンのレジリエンスをさらに向上させます。

企業にとって、AIの導入は全く新たな次元の強靭性をもたらす可能性があります。ただし、その成功のためには、AIが適切かつ信頼性高く、責任を持って運用されることが不可欠です。

サプライチェーンネットワークのあらゆる段階にAIを統合することで、予測精度が飛躍的に向上し、効率的な物流体制を構築することができます。原材料の調達から製造、そして最終的に消費者の手元に届くまでの商品の流れをAIが最適化することで、サプライチェーン全体のプロセスが劇的に改善されると考えられます。

Q：AIはサプライチェーン業界の精度をどのように向上させると考えられますか？

A：「Garbage In, Garbage Out”（ゴミを入れたら、ゴミが出てくる）」ということわざがいつからあるかは定かではありませんが、現在のように膨大なデータが存在する時代では、その意味がより一層重要になっています。AIは大量のデータを分析し、関係性を理解し、業務を可視化し、意思決定をサポートすることができます。

サプライチェーン・マネジメントにAIを組み込んだ技術をいち早く採用した企業では、物流コストが15％削減され、在庫レベルが35％改善し、サービスレベルが65％向上したという結果が出ています。

AIは生産効率の向上、業務の合理化、コードやログの分析など、様々な面で可視性の向上と迅速な洞察を提供します。

データから意思決定へ： AIが需要予測にもたらす革命

Q: 2024年、AIは需要計画予測をどのように変革するのでしょうか？

A: 最近、オックスフォード・エコノミクスと共同で実施した調査では、10カ国、18業種のサプライチェーン幹部1000人を対象に意見を聞きました。その結果、ほとんどのサプライチェーン幹部がAIなどのインテリジェント・テクノロジーの導入の必要性を認識しており、多くの企業がすでにその計画を持っていることが明らかになりました。

需要計画の分野では、AIの導入により大きなメリットが期待できます。企業はマーケティングデータを収集し、機械学習モデルに何万ものデータポイントを投入することで、膨大な量のデータを処理し、国別の詳細な予測を作成することができます。

これにより、まず予測作成にかかる時間が大幅に短縮されます。より正確で詳細な予測を迅速に作成し、例外的な状況にも対応できるようになります。最近、SAPは新しいジェネレーティブAIアシスタント「Joule」を発表しました。これには調達やサプライチェーン業務も含まれており、在庫管理、需要予測、配送の改善、サプライチェーン全体の効率性の向上などの分野で支援することができます。

グリーンテックとサプライチェーン：AIがESGコンプライアンスに与える影響

Q:特にサプライチェーンにおいて、ESG問題に焦点を当てたAIソリューションの需要が高まっていると感じていますか？

A:オックスフォード・エコノミクスの調査によると、サプライチェーンのリーダーとサステナビリティのリーダーには相関関係があることが分かっています。これはもはや単なるキャッチフレーズではありません。

規制機関、株主、顧客、従業員は、持続可能な企業経営とESGへの取り組みを強く求めています。企業は、サプライチェーンが排出量の大部分を占めていることを認識し、環境への影響を測定し削減する機会と責任があります。

組織のサプライチェーンは、温室効果ガス排出量の90％以上を占める可能性があります。これらの排出量のほとんどが調達支出管理を通じて発生することを考えると、サプライチェーンの持続可能性の推進は、組織にとって最も効果的な取り組み分野の一つといえるでしょう。

レジリエントなサプライチェーンの構築に向けて、私たちの顧客は透明性の高いサプライチェーンを求める圧力の高まりに直面しています。また、ドイツで施行予定のサプライチェーン・デュー・ディリジェンス法のような規制要件も登場しています。これは、企業がサプライチェーンにおけるすべてのパートナーの行動（直接・間接を問わず）に責任を持たなければならないことを意味します。

SAPにとってこれが重要な分野であるのは、単に顧客がそれを望んでいるからだけではありません。テクノロジー・プロバイダーとしてのSAPにとって、テクノロジーを通じて世界をより良い場所にすることが不可欠な要素の一つなのです。

Q：AIとサプライチェーン・マネジメントの進化について何か予測はありますか？

A：私は、企業のポートフォリオ全体にわたって、生産性の高いAI主導のデジタルアシスタンスが普及し、ビジネスの運営方法が一変すると考えています。ユーザーが平易な言葉で質問し、回答を受け取り、その回答を文脈に沿って理解できるようになるでしょう。

例えば、トラックヤードが満杯で、どのトラックを最初に荷降ろしすべきか判断に迷っている会社を想像してください。そこで作業員は、ジェネレーティブAIにマニフェストを読み取らせ、理解させ、どのトラックを優先的に荷降ろしすべきか指示を求めることができます。

これらの洞察は、サプライチェーン全体にわたって多くの改善につながります。より迅速な納品によってコストを削減し、グローバル市場での対応力と競争力の新たな基準を確立することができるでしょう。

このインタビューの全編オーディオは、ニールのテックトークポッドキャストでお聞きいただけます。