企業が利益率を高め、コストを削減し、卓越した顧客体験を提供しようと常に努力している激しい競争市場において、機械学習（ML）や人工知能（AI）のような技術は、いくつかの素晴らしい機会を提供してくれます。
サプライチェーンにおける機械学習
ビジネスのためのMLとAIは、最近、さまざまな業種で流行語になっています。しかし、現代のサプライチェーン・マネジメントにとって、これらは実際に何を意味するのでしょうか。
インテリジェントな機械学習ソフトウェアを使用することで、サプライチェーンマネージャーは在庫を最適化し、最適なサプライヤーを見つけることができ、ビジネスを効率的に運営することが可能です。今日、機械学習の様々な利点から、倉庫、輸送システム、産業ロジスティクスによって収集された膨大な量のデータを十分に活用することまで、機械学習の応用に関心を示す企業が増えています。
機械学習はまた、企業が機械知能を活用したサプライチェーンモデル全体を構築し、リスクの軽減、洞察力の向上、パフォーマンスの強化に役立てることもできます。これらはすべて、国際競争力のあるサプライチェーンモデルを構築する上で極めて重要なことです。
ガートナー社の最近の調査でも、人工知能（AI）や機械学習（ML）のような革新的な技術が、将来的に既存のサプライチェーン・オペレーティング・モデルを大きく破壊することが示唆されています。ML技術は高収益技術のひとつと考えられており、効率的なプロセスを実現し、コスト削減と利益増加をもたらします。
機械学習がサプライチェーンにどのような革命をもたらすのか、またサプライチェーン・デリバリーにおいてMLをうまく活用している企業の事例について詳しく説明する前に、まず機械学習そのものについて少し触れておきましょう。
機械学習とは
機械学習は人工知能のサブセットであり、アルゴリズム、ソフトウェア、またはシステムが、特別にプログラムされることなく学習し、調整することを可能にします。
MLは通常、データや観察結果を使用してコンピューターモデルを訓練し、データ内のさまざまなパターン（実際の結果と予測される結果の組み合わせ）を分析し、テクノロジーの機能を向上させるために使用します。
アルゴリズムに基づく機械学習（ML）モデルは、膨大なデータセットの中から傾向を分析し、異常を発見し、予測的洞察を導き出すことに優れています。
これらの強力な機能性により、サプライチェーン業界の主な課題のいくつかに対処する理想的なソリューションとなっています。
物流・サプライチェーン業界の課題
機械学習と人工知能を活用したソリューションが解決できる、ロジスティクスとサプライチェーンが直面する課題をいくつか紹介しましょう。
- 在庫管理
在庫管理は、企業が予期せぬ欠品に対処し、調整することを可能にするため、サプライチェーン・マネジメントにとって極めて重要です。
サプライチェーンにおける在庫管理では、業務を円滑に進めるために発注のタイミングを計る一方で、必要でないものや使用しないものを過剰に在庫しないようにバランスを取ることが重要です。
- 品質と安全性
サプライチェーンの組立ラインを動かすために、製品を納期通りに納品しなければならないというプレッシャーが高まる中、サプライチェーン企業にとって、品質と安全性の二重のチェックを維持することが大きな課題となります。品質や安全基準を満たさない規格外の部品を受け入れることは、大きな安全上の問題を引き起こす可能性があります。
- 資源不足による問題
資源の不足によって物流やサプライチェーンが直面する問題はよく知られています。しかし、サプライチェーンやロジスティクスにAIや機械学習が導入されたことで、様々な側面の理解がより容易になりました。様々な要因を調査した上で需要と供給を予測するアルゴリズムは、それに応じて早期の計画と在庫を可能にします。
- 非効率なサプライヤー関係管理
サプライチェーンの専門家の不足は、サプライヤーとの関係管理を煩雑で非効率的なものにする、物流企業が直面するもう一つの課題です。
機械学習と人工知能は、サプライヤーのデータに対する有益な洞察を提供し、サプライチェーン企業がリアルタイムで意思決定を行うのを助けることができます。
サプライチェーンにおける機械学習のトップ9ユースケース
機械学習は、複雑でありながら興味深いテーマであり、業界全体の多くの問題を解決することができます。
データに大きく依存する業界であるサプライチェーンには、機械学習の多くの応用例があります。以下に、業界の効率化と最適化を促進するサプライチェーン管理における機械学習の使用例トップ9を示します。
- 1. 予測分析
サプライチェーンマネジメントにおける正確な需要予測には、保有コストの削減や在庫水準の最適化など、いくつかのメリットがあります。
機械学習モデルを使用することで、企業は需要予測のための予測分析のメリットを享受することができます。これらの機械学習モデルは、過去の需要データから隠れたパターンを特定することに長けています。サプライチェーンにおける機械学習は、サプライチェーンにおける問題がビジネスに支障をきたす前であっても、それを検知するために使用することも可能です。
堅牢なサプライチェーン予測システムを持つということは、新たな問題や脅威に対応するためのリソースとインテリジェンスがビジネスに備わっていることを意味します。そして、対応の有効性は、ビジネスが問題にどれだけ迅速に対応できるかに比例して高まります。
- 2. 自動品質検査による堅牢な管理
ロジスティクス・ハブでは通常、輸送中にコンテナやパッケージに何らかの損傷がないか検査するため、手作業による品質検査が行われています。人工知能と機械学習の発展により、サプライチェーンのライフサイクルにおける品質検査の自動化の範囲が広がっています。
機械学習を利用した技術により、産業機器の欠陥の自動分析や、画像認識による損傷のチェックが可能になりました。これらの自動化された品質検査の利点は、不良品や欠陥品を顧客に届ける可能性を減らすことにつながります。
- 3. カスタマー・エクスペリエンス向上のためのリアルタイムの可視化
Statistaの調査によると、可視性はサプライチェーン・ビジネスを悩ませる継続的な課題です。繁栄するサプライチェーンビジネスは、可視性と追跡に大きく依存しており、可視性の向上を約束できるテクノロジーを常に探しています。
ディープアナリティクス、IoT、リアルタイムモニタリングの組み合わせを含む機械学習技術は、サプライチェーンの可視性を大幅に改善するために使用することができ、その結果、企業は顧客体験を変革し、より迅速な納期約束を達成することができます。機械学習モデルとワークフローは、様々なソースからの履歴データを分析し、サプライ・バリュー・チェーンに沿ったプロセス間の相互接続を発見することでこれを実現します。
- 4. 生産計画の合理化
機械学習は、複雑な生産計画を最適化する上で重要な役割を果たすことが期待できます。機械学習モデルと技術は、非効率と無駄の可能性のある領域を特定するのに役立つ方法で、すでに利用可能な生産データに対して、洗練されたアルゴリズムを訓練するために使用することができます。
さらに、サプライチェーンにおける機械学習の活用は、あらゆる種類の混乱に効果的に対処するため、より適応性の高い環境を作り出す上で注目に値するでしょう。
- 5. コストと応答時間の削減
B2C企業の中には、機械学習技術を活用して自動応答を発動し、需要と供給の不均衡を処理することで、コストを最小限に抑え、顧客体験を向上させる企業が増えています。
機械学習アルゴリズムがリアルタイムのデータと過去の配送記録を分析・学習する能力は、サプライチェーンマネージャーが車両のルートを最適化するのに役立ち、運転時間の短縮、コスト削減、生産性の向上につながります。
さらに、さまざまなロジスティクス・サービス・プロバイダーとの接続性を向上させ、貨物輸送と倉庫保管のプロセスを統合することで、サプライチェーンにおける管理・運営コストを削減することができます。
- 6. 倉庫管理
効率的なサプライチェーンプランニングは通常、倉庫や在庫ベースの管理と同義です。最新の需要と供給の情報により、機械学習は、最低コストで望ましいレベルの顧客サービスレベルを満たすための企業の努力を継続的に改善することができます。
サプライチェーンにおける機械学習は、そのモデル、技術、予測機能により、在庫不足や在庫過多の問題を解決し、倉庫管理を完全に良い方向に変えることもできます。
AIとMLを使えば、ビッグデータセットの分析もはるかに速くなり、典型的なシナリオで人間が犯すミスを避けることができます。
- 7. 予測エラーの削減
機械学習は、サプライチェーン企業が大量のデータを処理するための堅牢な分析ツールとして機能します。
このような膨大な量のデータを処理するだけでなく、サプライチェーンにおける機械学習は、テレマティクス、IoTデバイス、インテリジェント輸送システム、その他同様の強力なテクノロジーのおかげで、最大限の多様性と変動性を確保することができます。
- 8. 高度なラストマイル追跡
ラストワンマイル配送は、その有効性が顧客体験や製品品質など、複数の業種に直接的な影響を与える可能性があるため、サプライチェーン全体にとって重要な側面です。また、サプライチェーンにおけるラストマイル配送は、全配送コストの28％を占めるというデータもあります。
サプライチェーンにおける機械学習は、人々が住所を入力する方法や、特定の場所に商品を配送するのにかかる総時間など、さまざまなデータを考慮に入れることで、大きな機会を提供することができます。MLはまた、プロセスを最適化し、出荷状況についてより正確な情報を顧客に提供する上で、貴重な支援を提供することができます。
- 9. 不正行為の防止
機械学習アルゴリズムは、検査や監査プロセスを自動化し、その結果をリアルタイムで分析して異常や通常のパターンからの逸脱を検出することで、製品の品質を高めると同時に不正のリスクを低減することができます。
これに加えて、機械学習ツールは、グローバル・サプライ・チェーン全体の侵害の主な原因の一つである特権クレデンシャルの乱用を防止することもできます。
サプライチェーンの効率改善は、どの企業においても重要な役割を果たします。厳しい利益率の中で事業を運営しているため、どのようなプロセスの改善も最終的な利益に大きな影響を与える可能性があります。
機械学習のような革新的なテクノロジーは、グローバルなサプライチェーンにおけるボラティリティや正確な需要予測といった課題への対処を容易にします。
しかし、機械学習の恩恵をフルに享受するためには、企業は将来を見据えて計画を立て、機械学習と関連テクノロジーへの投資を今日から開始し、サプライチェーン業界における収益性の向上、効率化、リソースの有効活用を享受する必要があります。
