知見
生成AI時代のサプライチェーンネットワーク
約束を確かな成功へと変える
10分（読了目安時間）
2024/02/05
概略
- 生成AI時代は、業界全体に急速な変化をもたらし続けており、そのスピードはさらに加速しています。
- エンドツーエンドのサプライチェーン・ネットワークを横断して、CSCOは、従業員の働き方やデータインサイトへのアクセス、情報生成の方法が再定義されるこの変革を戦略的に活用することで、新たな価値創出を実現できます。
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アクセンチュアのレポートでは、設計・計画から調達・製造、さらには物流サービスに至るまで、各領域における大きな可能性を明らかにしています。
生成AIサプライチェーンへようこそ
エンドツーエンドのサプライチェーンネットワークにおいて、生成AIの可能性をどのように活用できるでしょうか。
生成AIは世界を席巻しました。その大きな可能性により、業界全体のビジネスリーダーの関心が高まっており、経営幹部の95%が自社変革につながると認識しています。また、経営幹部の100%が従業員の働き方に大きな変化が生じると予測しています。
では、サプライチェーンリーダーにはどのような影響があるのでしょうか。エンドツーエンドのサプライチェーンネットワークに生成AIを適用する機会は無数に存在します。調達や計画、製造、物流から、アフターセールスやアフターサービスに至るまで、あらゆる領域でパフォーマンス向上の余地が広がっています。
さらに、サステナビリティ、顧客中心主義、サプライチェーンのレジリエンス、データ分析といった領域でも、機能横断で大きな価値を生み出すことができます。
この変化を的確に捉えたサプライチェーンリーダーは、生成AIの急速な進化を活かして迅速に行動し、今日の大きな可能性を、将来のパフォーマンスの限界を再定義する力へと転換することができます。
アクセンチュアの調査結果：
43%
エンドツーエンドのサプライチェーン活動全体の労働時間のうち、生成AIの影響を受ける可能性がある時間の割合。
29%
サプライチェーン全体の稼働時間のうち、生成AIで自動化できる可能性がある割合。
14%
サプライチェーン全体の稼働時間のうち、生成AIで大幅に強化できる可能性がある割合。
生成AIはなぜこれほど強力なのでしょうか？
生成AIは、従来の線形型サプライチェーンから、将来の高度に相互接続されたインテリジェントなサプライチェーンネットワークへと進化するうえで、そのギャップを埋める「欠けていたピース」になると期待されています。
サプライチェーン管理におけるこれまでのAI活用の進展を基盤として、生成AIはコントロールタワーによる可視化など、さまざまな領域で新たなケイパビリティを提供します。
- 状況に応じた理解。従来はアクセスが難しかった大量の非構造化データから、状況に応じたインサイトを導き出し、予測精度と意思決定を強化します。
- 会話機能。日常的な言葉でAIエージェントとやり取りできることで、インサイトへのアクセスが容易になり、新たな自動化の機会が生まれます。
- コンテンツ生成。ソーシング、調達、カスタマーサービスなどの領域で、業務の高度化・自動化を支える、実用的かつ付加価値の高いコンテンツを生成できます。
生成AIの影響
エンドツーエンドのサプライチェーン運用全体に広がる活用機会：
生成AIは、履歴データや外部データを活用して設計プロセスを合理化し、新しい設計を仕様どおりに迅速に作成することで、リードタイムの短縮と反復作業の削減を実現します。具体的な例としては、持続可能な包装デザインの新規創出などが挙げられます。
生成AIは、サプライチェーンネットワークのインサイトを広く活用可能にし、計画ツールやデータとの関わり方そのものを変革します。例えば、高度な分析ツールへの容易なアクセスや、新しいデータソースを用いた予測精度の向上などが含まれます。
生成AIは、調達プロセスを効率化し、新たなインサイトを提供し、定型業務の自動化を促進します。具体例として、よりシンプルな購買を実現するユーザーフレンドリーなチャットボットの提供、注文書の自動生成、RFx文書のドラフト作成などが挙げられます。
生成AIは、製造全体での運用効率向上に向け、新たなインサイトと自動化を提供します。例えば、技術マニュアルへの迅速かつ容易なアクセス、保全計画の自動生成、コンプライアンス文書のドラフト作成などの活用などがあります。
生成AIは、物流業務を高度化し、よりパーソナライズされた顧客体験の構築を支援する新たなインサイトを提供します。例えば、予測分析への迅速なアクセスや、出荷プロセス、関連書類作成の簡素化・効率化などがあります。
生成AIは、カスタマーサポート担当者が状況に応じた情報へ迅速にアクセスし、インシデントをスピーディに解決できるよう支援します。例えば、顧客インシデントの要約、問題の特定、解決策の提案、回答文の生成を行うインテリジェントなコパイロットなどがあります。