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例年通り、2025年も長年のトレンドと予測困難なリスクが混在するサプライチェーンリスクの新たな局面が想定され、調達戦略やサプライヤネットワークに大きな影響を与えるでしょう。
ESGを皮切りとする大変革
この10年の前半でESGは大きな勢いを増し、2025年はグローバルなサステナビリティフレームワークの転換点となります。1月1日から、EUおよびその他地域の何万社もの企業が、初めて企業サステナビリティ報告指令（CSRD）の対象となり、複数のESG目標に沿った包括的な報告義務を果たす必要が出てきました。
地政学的混乱に支配される年
さらに、2025年は圧倒的な地政学的混乱の年になりそうです。今月初め、トランプ政権による政治的瀬戸際外交により、米国はカナダ・メキシコとの貿易戦争寸前まで追い込まれました。こうした保護主義的な政策の台頭や、中国との激化する貿易摩擦は調達戦略を再構築し、多くのSCRM（サプライチェーンリスクマネジメント）担当者にとってサプライチェーンの基盤が不安定化している感覚をもたらしています。
サプライチェーンリスクマネジメントにおけるAI：破壊者か問題解決者か
ただし、多くの経営陣や企業がESGや貿易コンプライアンスと同様の視点ではまだ捉えきれていない変数があります。それが人工知能（AI）です。生成AIやエージェントAIなど最先端のAI技術は、サプライチェーンリスクマネジメントをはじめ、予測技術や最適化の恩恵を受ける分野で常に話題となっています。これらの領域では、AIプラットフォームは明確な資産・斬新なツールと見なされており、サプライチェーンの可視化、需要予測、デュアルソーシング支援などに役立つ存在と期待されています。
まだ実現されていないAIの大きな可能性
しかし実際には、多くの企業はいまだAIの最大活用にはほど遠い段階です。この技術がやがて強力なSCRMツールの一部に成熟していくと私は確信していますが、現状では期待が高い一方で、ほとんどの可能性がまだ未開拓です。現行世代のAIソリューションはまだ新しく、最も効果的なユースケースは十分に確立されたとは言えません。そのため、SCRM分野のリーダーは、AIを検証・実験し続けるべき高度なXファクターとして捉える必要があります。その可能性を評価しつつ、実用的な価値や機能の多くは今後さらに引き出されるものと認識すべきです。
現時点のAI活用には、楽観と慎重さの併用が必要な主な理由が2つあります。
AI黎明期への投資リスク
1つ目は、特定のAIプログラムへの大規模投資に潜むリスクです。Chat-GPT、Claude、Geminiなどの進展を追っている方はご存知の通り、これらのソリューションの機能は前例のないスピードで進化しています。例えばGPT-3（2020年リリース）は約1,750億パラメータ、コンテキストウィンドウは約2,000トークンでした。これがGPT-4では約1.8兆パラメータ、同ウィンドウは64,000トークンに飛躍し、数年でLLM（大規模言語モデル）は別物のツールへと変貌、活用範囲も大きく広がりました。
この進化のスピードは驚異的ですが、企業にとってはリスクも伴います。現時点でAIソリューションに多大な投資とリソースを注ぎ、あらゆる業務へ組み込もうとする企業は、短期的なメリットを得られるかもしれません。しかし、この流動的な分野が今後2年でさらに急進展すれば、その「オールイン」投資は過剰な賭けに映る可能性があります。実際、マッキンゼーの調査によれば、AIを「成熟して活用できている」と感じる経営幹部はわずか1％であり、99％は自社AIの機能を理解しきれていないと考えています。これは当然で、技術の真の価値がまだ見極められておらず、各社が試行錯誤を重ねている段階だからです。
戦略的フレームワークの明確化がAI活用のカギ
2つ目の理由は、AI導入における戦略設計と体制構築の重要性に関するものです。AIの進化が速すぎて、戦略が追いつかないのが現実です。多様化するAIの力を活用したいのは当然ですが、そのためには目標設定・責任体制・チェンジマネジメントを緻密に検討し、移行期の企業組織をしっかり導く必要があります。こうした変数に対する一貫した戦略を描かずにAIを取り入れると、投資効果を大きく損ないかねません。
SCRMおよび関連分野の企業は、ユースケースの明確化、適切なデータ・インプットの区分、運用ガバナンスの確立などが不可欠です。これらを実行せずにAI戦略を立ち上げた企業は、多額のコストをかけながらも、有益なインサイトの抽出に苦労し「ノイズ」ばかり増えてしまうリスクがあります。
また、これほど大きな変革をもたらす戦略を策定するには、数週間で完結できるものではありません（AIの力を使っても加速できるものではありません）。目指す成果が得られなければ軌道修正も必要となり、経営層には迅速な意思決定と柔軟性が求められます。現時点では、AI技術のごく黎明期にあると言え、ソリューションの真の価値も今後数年かけて進化し続ける可能性があります。自社にとっての利用可能性だけでAIの用途を固定化してしまうと、今後明らかになる強力な機能を自ら閉ざすことにもなりかねません。実験と試行錯誤こそが成長には不可欠であり、AI最大活用を目指すには常に柔軟でオープンな姿勢こそが求められます。
戦略的リーダーシップが実現するAI活用のゲームチェンジ
SCRM業界や企業経営全般において、AI活用に関する「慎重に進める」という空疎な表現はもう卒業すべきです。AIは危険な生物や生物兵器ではなく、戦略的かつ熟慮して取り組むべき複雑な技術です。AI導入とは、自社に何をもたらしたいのか、成功のベンチマークやKPIはどう設定するか、想定ユースケースに合致しなかった際の軌道修正方法を明確化する、洗練されたフレームワークを築くプロセスでもあります。
AIの可能性が話題を席巻していますが、各社および経営層には、自社にとってその可能性を最大限に活かすための具体的な道筋を描く責任があるのです。
