Manufacturing & Logistics ITは、最新の需要予測・計画/販売・業務計画（S&OP）ソリューションやその他の計画関連技術が、サプライチェーン、製造、流通体制の効率化にどのように貢献するかについて、アナリストやベンダーコミュニティの業界を代表する、スポークスマンにお話を伺いました。
シンクロンの最高マーケティング責任者であるカレン・セージ（Karen Sage）は、AIと機械学習（ML）は、企業の需要予測/計画/S&OPソフトウェアにとって重要なテナントであるべきと考えています。「AIとMLはいずれも、エクセルの表計算ソフト、自社開発のソリューション、あるいは人間の直接関与により、単独で実行できること以上のことを実現できるインテリジェントな主力製品です。」と彼女は述べています。「著名なAI研究者であり、アイビーリーグの元教授でもあるダレル・ウェスト（Darrell West）博士は、AIを『情報を統合し、データを分析し、その結果得られた洞察を用いて意思決定を改善する方法を再考することを可能にする幅広いツール』と率直に表現しています。
実際、AIは意図的で適応力があり、これらは効果的な意思決定を行うための基盤となる特性を備えています。。特に在庫管理のようなタスクには、過去とリアルタイムの複雑なデータが大量に関係しており、そのデータを活用しながら、バランシングコスト、サービスレベル、リスクなどといった多次元的な目標を把握し、最適化する必要があります。AIの利点に、データ分析による根本的な傾向や異常を検出するMLの強みが加われば、製造業者は、信頼性の高い基盤を獲得し、ビジネスや顧客の状況に応じて最適な意思決定・判断を下せます。要するにAIとMLによって、現実とスケールに、自動化されたインテリジェントな意思決定がもたらされるのです。」
付加的な報酬約束
変化の原動力について、セージは、サプライチェーンの運営と成功の実現に関して言えば、生活の簡素化と自動化を求めて行うあらゆることにおいて、AIとMLが大きな役割をすでに果たし始めていると考えています。「これらの技術が大規模に導入され始めたのは最近のことですが、それによって、最も初歩的な形ではあるものの直接的かつ実質的な利点がすでに示されていることから、AI/MLモデルを高度化し、進化させ、成熟させる必要があります。間違いなく、AIとMLは今後も不可欠なツールであり続け、利用と高度化が進み、より効率的になり、在庫最適化の問題を大規模に解決できるようになるでしょう。」とセージは述べています。
しかし、今回のパンデミックで分かったことは、AIモデルは、通常の運用イベントや、一貫して予測可能な形で顧客の期待に応えるために使用する指標によって定義された目標の制約の中でコスト効率を高めるなどといった共通の指令に直面したときに、最も効果を発揮するということであるとセージは付け加えています。「不確実性と異なる多様な目的が存在する中で、単純なAI/MLモデルでは期待に応えられず、推奨される結果を予測できなくなる可能性があります。例えば大嵐の予報が出た場合、現地の食料品店では主要な生活必需商品が不足する可能性があります。AI/MLアルゴリズムには、天候や周辺地域の広範な光景などの視程範囲がなく、陸路輸送不能の状況を把握できないため、後手後手の対応が推奨されてしまい、在庫切れがさらに悪化するだけでなく、フルフィルメントコストが余計にかかってしまう可能性があります。
前述の嵐の際には、主要な生活必需商品の在庫が枯渇し、新たな在庫の発注が必要になるかもしれません。さらには、モデルが、在庫の状況や配送にかかる時間を考慮して、迅速な出荷や、商品の許容コストの引き上げを推奨してしまう可能性があり、その場合には予期せぬ状況悪化やコスト最適化の阻害が発生するおそれがあります。フルフィルメントの予測は、特に、供給よりも需要の予測の面で課題となっています。異常は需要と供給の両方のデータから生まれるもので、それは、需要と供給のそれぞれのデータに予期せぬ変動があるためです。」
またセージは、最近のサプライチェーンの変動により、我々が共有するグローバル経済からどれほどの影響を受けているかが浮き彫りになったと指摘しています。「コンテナの不足、リードタイムの長期化、資金繰りに苦しむサプライヤーにより、製造業者はレガシーシステムの再検討を余儀なくされ、将来の要求に応えるための適切なツールを備えているかどうかという点に関して重要な判断を迫られています。現在、ビジネスを成功させるためには、過去の売上や在庫切れなどの履歴データだけに頼るのではなく、ビジネスの成功に特化して開発された技術を用いて需要予測に複雑性を持たせることが不可欠となっています。
特にアフターマーケットで成功するためには、顧客の期待に応えると同時に、従来とは異なる散発的なサプライチェーン需要を管理するという微妙なバランスをマスターしなければなりません。」セージは、在庫管理エコシステムの最適化と合理化を目的として構築されたソフトウェアソリューションを導入することで、より信頼性の高い包括的なデータが得られ、それを分析することでビジネス活動をさらに強化できるという、製造業者にとっての利点を付け加えています。「シンクロンは、アフターマーケットに特化しているというユニークな特徴があり、顧客が様々な業界の同業他社の知識を活用できるというメリットを実現します。」とセージは述べています。
備考：この記事はManufacturing & Logistics IT Magazine（こちらからアクセス）に掲載されたものです。