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生成AIを利用したSCMとは?メリットとデメリット、業界の導入状況を徹底解説

生成AI SCM メリット デメリット 業界の導入状況

生成AIを活用したサプライチェーン管理(SCM)は、従来の人間が行っていた作業を効率化できる夢のような組み合わせです。

SCMに生成AIを活用すれば、市場が求めている需要を正確に理解し、企業が求めていた顧客分析・コスト削減・社員が抱えていたリソースの再振り分けなど、業のにとっての大幅な成長が見込めます。

本記事は、SCMと生成AIの活用方法やメリット・デメリットを詳しく解説しているので、最後まで読み進め、生成AIとSCMへの理解を深めていきましょう。

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目次

供給チェーン管理(SCM)とは?

  • 原材料の調達:必要な原材料を適切なコストとタイミングで確保
  • 製造:製品を効率的かつ品質を保ちながら生産
  • 配送:完成した製品を消費者に迅速に届けるための物流を管理
  • 在庫管理:過剰在庫と品切れを避けるため、在庫を適切に管理
  • 注文処理:顧客の注文を正確かつ迅速に処理し、顧客満足度を高める

供給チェーン管理(SCM)は、製品やサービスが生産者から最終消費者へと届けられるまでの全プロセスを効率よく管理する手法です。SCMでは上記の項目を最適化することが重要です。

なお、製造業と生成AIについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
【ChatGPT×製造業】トヨタ系列も中小も!AI活用事例10選

SCMにおける生成AIのメリット3つ

生成AIはSCMにおいて、予測精度の向上、リスク管理の強化、およびオペレーションの自動化が可能です。こういったメリットにより、企業は供給チェーンをより効率的かつ柔軟に管理できます。SCMにおける生成AIのメリット3つを紹介します。

汎用性に優れている

生成AIの汎用性は、多様な業界で活用されています。SCMの各段階で遭遇する課題に適切な解決策を導いてくれます。具体的には、生成AIがSCMで活躍する場面は以下の3つです。

  • 需給予測:市場の需要と供給の変動を予測し、計画
  • 在庫管理:適切な在庫レベルを維持し、過剰在庫や品切れを防ぐ
  • 物流の最適化:配送コストを最小限に抑えつつ、配送効率を最大化

このような生成AIをSCMに適用することは、企業が市場の変動に迅速に対応し、効率的な運営が可能です。

数値化不可なものまで分析できる

生成AIとSCMを組み合わせると、従来数値化が難しかったデータ分析が実現可能です。特に、ネガポジ分析や感情分析を用いることで、顧客の声や市場のトレンドを明確に捉え、品質の向上に直結させることが可能になります。

顧客のフィードバックやソーシャルメディアの言語データを分析することにより、具体的かつ実用的な洞察を得られます。これを基に、企業は供給チェーン全体にわたって顧客中心の戦略を展開できます。

時間・労力・コストが節約できる

生成AIを活用すれば、企業は時間、労力、そしてコストを大幅に削減可能になります。生成AIとSCMによる業務の自動化は、繰り返されるタスクの処理を迅速化し、従業員が業務に集中できる環境を実現します。

さらに、予測の精度が向上するに比例して在庫コストを減少させ、サプライチェーンの全体効率を高めることができるでしょう。生成AIはSCMをよりスリムでコスト効率の良いものへと改革する強力な手段となります。

SCMにおける生成AIのデメリット3つ

生成AIの導入がSCMにもたらすデメリットには、ハルシネーションのリスク、セキュリティ脆弱性による攻撃の可能性、そして社内情報の漏洩リスクがあるのも事実です。それぞれの対策を順番に説明します。

ハルシネーションのリスクがある

生成AIをSCMに導入する際の主なデメリットの一つは、ハルシネーションです。ハルシネーションとは、生成AIが不正確な情報や実在しない情報を生成してしまう問題です。

ハルシネーションによってAIが誤った判断を下し、供給チェーンに不要なコストや運用上の混乱をもたらす可能性があります。このリスクを抑えるには、AIのトレーニングデータの質と量への配慮と、定期的な監視および評価が必要です。AIの正確性と信頼性の確保は企業にとっての重要な取り組みです。

プロンプトを介した攻撃に弱い

生成AIが特定のプロンプトに従って操作された場合、不適切な出力を生じるリスクがあります。この種のプロンプトを利用した攻撃は、AIによる不正確な情報の供給チェーンへの拡散を引き起こす可能性があります。

そのため、企業はAIシステムを安全に運用するために、入力データの監視とフィルタリングを強化することが必要です。

社内情報漏えいのリスクがある

生成AIをSCMに導入する際、社内情報漏えいのリスクは重要な懸念事項です。AIが企業の機密データにアクセスすることで、不適切な管理やセキュリティの欠如によって情報が外部に漏れる可能性もあります。

この問題に対処するためには、データアクセスの厳格な管理と、AIシステムのセキュリティ対策の強化が必要です。適切なプロトコルと技術的保護措置を実施することで、企業はこの種のリスクを軽減し、安全なAI利用環境を確保できるでしょう。

なお、生成AIによる企業リスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
生成AIの企業利用・開発のリスクとその対策を解説!開発失敗事例も紹介

生成AIにできるSCMの工程は?

生成AIはSCMの様々な工程において活躍が期待されています。検査や検品、顧客対応、市場意見の分析、トランザクション情報の要約、内部文書の作成、文書の翻訳や要約、さらに改善案の提示が含まれます。

検査・検品

生成AIは検査・検品工程で、製品の品質管理を自動化し、検査・検品の効率と質を向上させてくれます。今までは視覚的検査や寸法測定など、人の手を必要とした作業が生成AIを活用することで高速かつ高精度なチェックが可能です。

企業にとって検査・検品の工程は必要で、避けては通れない道です。そんなSCMの検査・検品にAIを活用することで、品質保証の基準が高まり、製品が市場に投入されるまでの時間が短縮されるでしょう。

接客・提案

提案は生成AIの得意分野のひとつで、生成AIを活用することで、顧客接客や商品提案において顧客一人ひとりにパーソナライズされた体験が可能です。

1人ひとりのパーソナライズというのは、顧客の過去の購買履歴や好みを生成を使って分析し、顧客情報に基づいて最適な商品やサービスを提案することです。生成AIを使って顧客の動向や趣向を一人ひとりに対してアプローチし、顧客満足度を向上させて販売機会を増やすことが可能になります。

口コミの分析

生成AIを活用することで、顧客や業界内での口コミをリアルタイムで分析し、市場の動向や顧客の意見を深く理解できます。口コミや市場動向を分析することで企業は対応策を講じたり、製品やサービスの改善点を洗い出すことが可能となります。

製品やサービスの改善に必要な具体的な指摘点を明確に特定できるようになります。このアプローチにより、企業は市場での競争力を高め、顧客満足度を向上させることができます。

トランザクション情報の要約・分析

生成AIの適用によりトランザクションデータの精密な要約と分析が実現し、企業はその結果からアイデアを得ることができます。

この技術によって、売上の傾向、顧客の購買行動、在庫管理の効率化などの重要な分野で有意義な情報を抽出することが可能になり、企業は今までにないレベルでの戦略的な意思決定を支援できます。生成AIを活用することで、データ駆動型のアプローチが可能となり、企業の運営効率と市場対応能力が大幅に向上するでしょう。

社内文書・マニュアル作成

生成AIは社内文書やマニュアル作成にも革命をもたらしてくれます。従業員が普段行う繰り返し作業をAIによって自動化することで、手間を大幅に削減し、正確性を向上させることもできます。

具体的には下記のような業務を効率化してくれます。

  • ポリシーの更新
  • 業務手順の文書化
  • トレーニングマテリアルの作成

生成AIのSCMに活用すれば、上記3つの作業効率を大幅に改善してくれるので、企業はより効率的な運営が可能となります。

文書の翻訳・要約

生成AIを利用することで、文書の翻訳や要約が以前にも増して容易となりました。企業がグローバル展開する際や、異なる部門間での情報共有を行う際に、翻訳技術は大きな助けとなります

AIによる翻訳は、多言語にわたるコミュニケーションの壁を取り除き、グローバルな市場でのビジネスの機会を広げます。また、大量の文書を短時間で要約し、重要な情報を迅速に把握することが可能になるため、意思決定のスピードと品質が向上することは明確です。

改善の案出し

生成AIは提案や改善を生成することが得意です。生成AIを活用しSCMの改善案出しにも貢献するでしょう。過去のデータと現在のトレンドを分析することで、供給チェーンの潜在的な問題点を特定し、実行可能な改善策を提案します。

このプロセスにより、企業は効率的な供給チェーンの運営を実現し、リスクの管理やコスト削減を図ることが可能です。AIによる洞察は、企業がより迅速かつ柔軟に市場の変化に対応するための重要な支援を提案します。

SCMへの生成AI導入を目指す企業は今の所いない

現段階で生成AIをSCMに取り入れた企業はありません。ですが、2024年1月22日にトライアルホールディングスとNTTが手を組み、小売業向けのSCMを革新する「DTC-SCM」プロジェクトを立ち上げました。

NTTは、大規模言語モデル「tsuzumi」を活用した1to1マーケティングの実現も視野に入れています。SCMにおける生成AIの活用はまだ始まったばかりで、NTTデータはこの分野でのパイオニアとなるべく動き出しています。

参考:https://it.impress.co.jp/articles/-/25861

参考記事:トライアルとNTT、小売業サプライチェーン管理にデジタルツインを適用する「DTC-SCM」を共同開発へ

未来のSCMを創る!生成AIで実現する変革

SCMに生成AIを活用することで、効率性の向上、コスト削減、競争力の強化が実現可能となります。生成AIの技術により、企業は市場変動に迅速に対応し、顧客中心の戦略を展開できるようになるでしょう。

もちろんメリットばかりではなく、生成AIの導入にはハルシネーションリスクやセキュリティ課題などのデメリットが存在するのも忘れてはいけません。

SCMと生成AIは注目され始めたばかりです。トライアンドエラーを繰り返しながら、企業は生成AIを活用したSCMの最適化を実現し、業務の自動化・効率化していきましょう。

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投稿者

  • 晋平大竹

    生成AIの登場に大きな衝撃を受けたWebライター。好きなAIツールは、ChatGPTとAdobeFirefly。AIがこれからの世界を良い方向に導いてくれると信じ、正しい&有益な情報を発信し続けています!

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