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ほぼあらゆる指標で見ても、人工知能（AI）、特にその最新形態である生成AIの近年の成長は驚異的です。Goldman Sachsの調査によると、2020年に米国でAIへの民間投資は約280億ドルでした。同社は、この金額が2024年にはほぼ250%増加し、680億ドルに急増すると予測しています。McKinsey & Companyが実施した最新の調査でも、企業の間で積極的にAIが導入されている実態が明らかになっています。コンサルティング会社の調査によれば、生成AIを定常的に活用している企業数は、わずか1年でほぼ2倍となりました。2024年5月時点で、回答した企業の65%が、マーケティング、販売、製品開発などの業務にAIを導入しています（調査対象は幅広い業界・地域の企業を含む）。
サプライチェーン管理領域で事業を展開する企業や専門家にとって、AIがもたらす機能には魅力的なものがあります。AIツールは、予測分析、需要予測、リスク評価など、即時に価値を生むさまざまな重要アプリケーションを実行可能です。しかし、過去18か月間、多くの企業がAIの派手な可能性に惑わされ、自社の事業コンテキストで本当に有益かを検証しないままこれらのプラットフォームを検討してきた事実もあります。そのため、AIのポテンシャルに関心のあるサプライチェーン管理チームは、このテクノロジーの最近の歴史を理解し、現在入手可能な様々なAIの種類を調査し、自社の業務にどのような価値を付加したいのか明確な目標を設定することが重要です。企業がAIスタートアップに無反省に資金投入する熱狂的な時代だからこそ、冷静にAI技術の実力を見極めることが、重要なデューデリジェンス施策となります。
企業が知っておくべき主要AIの種類
過去15年は、人工知能分野における急速な成長期となりました。技術のさまざまなバージョンが登場し、遡れば2011年にはAppleがiPhone第4世代とともにSiriを初搭載しました。Siriは、スマートフォン上で広く利用可能になった世界初の「バーチャルアシスタント」として、機械学習（マシンラーニング）や「弱いAI」を活用し、質問への回答や情報取得、特定のタスク実行を担いました。その後、Siriや他の仮想アシスタントの能力は、ChatGPT、Dall-E、Claude、Geminiといった革命的なプラットフォームによって大きく上回られることとなりました。
AIという広い傘の下には、さまざまな技術が存在します。それぞれ異なる強みと機能を持ち、企業や業界によって最適な技術は異なります。
マシンラーニング（機械学習）
マシンラーニング（ML）は、大規模なデータを活用してパターンを認識し、予測を行い、時間とともに「学習」して精度の高い意思決定をサポートするAIの一種です。従来型のコンピュータープログラミングでは、開発者が詳細な命令を記述してコンピュータに実行させますが、マシンラーニングではテキスト、数値、画像、レポートなど多様なデータを解析し、コンピュータ自体が知識や専門性を獲得していきます。AI研究の先駆者であるコンピュータ科学者、Arthur Samuelは1950年代に「マシンラーニングとは、明示的にプログラムしなくてもコンピュータが学ぶ能力を得る研究分野である」と定義しました。
現在は異なる形態のAIが注目を集め投資対象となっている一方で、マシンラーニングは、非常に多用途かつ実績のある技術として位置づけられています。MITのコンピュータ科学者でML専門家のAleksander Madry氏は、MIT Sloan Management Reviewで「マシンラーニングはあらゆる産業を変革または変革しつつあり、リーダーは基本原理、可能性、限界を理解する必要がある」と述べています。
マシンラーニングの主な活用例
- ビジネストレンドの特定
- レコメンデーションアルゴリズムの開発
- サプライチェーンでの停滞・ボトルネックの特定
- 医療診断の支援
- オンラインチャットボットによるカスタマーサービス
予測AI
拡大し続けるAI分野には、多くのツール、用語、概念があり実質的な重なり合いも目立ちます。例えば「予測AI」は、マシンラーニングと統計解析を併用し、膨大な過去データを分析してパターン・行動・将来事象などに関する効果的かつ実用的な予測を行うものです。
予測AIは、人手が多く介在する従来型の予測分析（Predictive Analytics）よりも高度な後継技術と見なされることが増えています。予測AIは、ほぼ自律的に学習・発展していきます。
予測AIの主な活用例
- 消費者行動の予測
- 財務予測の実施
- 需要予測の実施
- 設備故障の予兆検知
- 在庫管理
大規模言語モデル（LLM・Large Language Models）
大規模言語モデルは、膨大なテキストやデータを解析し、言語の理解・生成、そして人と自然に対話するAIの一形態です。現在、LLMは「基盤モデル（Foundation Models）」と位置づけられています。「基盤モデル」という用語はスタンフォード大学の研究者が2021年に提唱したもので、幅広いタスクや機能を遂行できる十分なデータで訓練された大規模AIプラットフォームを指します。Georgetown大学Center for Security and Emerging Technologyの解説によれば、「基盤モデルは特定目的に限定されず、原型が（その名の通り”基盤”として）他の用途の土台となる」ことが特徴です。
LLMは、Chat-GPTの2022年末リリースを契機に急速な普及を遂げました。こうした基盤モデルは今やメール、レポート、課題など多岐にわたり、学生、教師、研究者、コンテンツ制作者、ビジネスパーソンなど幅広いユーザーに利用されています。OpenAIのプラットフォームの他に、Google Gemini、AnthropicのClaude、MetaのLlamaなども有力な選択肢とされています。
大規模言語モデルの主な活用例
- カスタマーサポート
- 要約作成
- コンテンツ制作
- コード生成
- 市場調査
生成AI
マシンラーニングや予測AIと同様、LLMと生成AIの間にも大きな重なりがあります。生成AIは「主にコンテンツを生成する目的で用いる人工知能ツールまたはプラットフォーム」を意味する用語です。すべてのLLMは生成AIの一種ですが、逆は必ずしも成り立ちません。生成AIは文章の生成や自然な会話だけでなく、高品質な画像、コンピューターコード、さらには音楽・音声も創り出せます。LLM以外の生成AIの例としてはDALL-E、Midjourney、AIVA、IBMのwatsonx Code Assistantなどが挙げられます。
生成AIは比較的新しい人工知能形態ですが、すでに多くの企業が導入を急ぐ変革的テクノロジーとして位置づけられています。市場調査会社IDCの予測によれば、2024年末までに全世界での生成AIへの総支出は400億ドルに迫る見込みです。
生成AIの主な活用例
- マーケティング・広告
- コンテンツ制作
- コンピュータープログラミング
- 創薬
- ファッションデザイン
- 製品開発
サプライチェーンリスク管理におけるAI活用事例
リスク管理分野でAI導入を考える組織やチームにとって、各AIツールの独自の適用分野を理解することは効果的な意思決定に不可欠です。生成AIや大規模言語モデルが脚光を浴び、企業の投資を集める一方で、これらがサプライチェーンリスク管理（SCRM）のニーズに最適とは限りません。むしろ、戦略調達の専門家やSCRM担当者は、予測AIやマシンラーニングを含め、現在利用可能なあらゆるAIツールの多様な機能を検討すべきです。
この分野で長年の課題であるサプライチェーン全体のマッピングは、メーカーによるサプライヤの可視化やサブティアの構成・特性把握、発生前のリスク特定に役立ちます。AIプラットフォームは、この複雑かつ手間のかかるプロセスを支援する重要な武器となります。これらのツールは、製品発注書や貨物予約、輸送記録などのトレーサビリティ文書を抽出・統合し、複数階層のサプライチェーンマップを作成して可視化でき、マシンラーニングを活用したAIモデルにより、サプライチェーンの可視化とレジリエンス強化が実現します。
また、設備故障を未然に予知するためにもAIは活用可能です。予測分析は従来から同様の目的で利用されており、予測AIはその発展形です。このAIは、温度・音響・湿度・圧力・潤滑などの指標について、センサーで機器やインフラを24時間モニタリングし、膨大な行動データを収集します。
十分なデータ解析により、AIは設備の理想的な稼働条件を特定し、その条件から逸脱し始めたり、性能に問題が生じたりする兆候が見られる際には保守担当者に警告を発します。この予知保全機能により、設備の破損や故障の前兆をチームが先回りして把握し、能動的に対応できるため、長時間のダウンタイムによる生産性低下回避に繋がります。
戦略調達のプロはまた、サプライチェーンの途絶が発生した際、AIを活用して被害範囲を迅速に評価できます。例えば、自動車メーカーの直接サプライヤが極端な気象災害により複数工場の操業停止に追い込まれた場合、関連する過去データと現況をAIツールに入力することで、その自然災害が生産や調達リードタイムなどに与える影響や遅延期間を評価できます。
ただし、こうした途絶予測はまだ未熟な技術であり、AIによるリスク管理の現状が発展途上であることも強調しておくべきです。それでも、現行のAIソフトは意思決定に役立つ客観的かつ実用的な見積り値を企業にもたらし、経営陣の戦略的対応策立案に役立ちます。こうした情報はまだ完璧ではないものの、企業が被害を受けたサプライヤとの取引継続、代替サプライヤへの切り替え、その他適切なコンティンジェンシープランの検討など、意思決定に不可欠です。
SCRM分野におけるAIの先鋭的未来
過熱する報道や株式市場の盛り上がりと裏腹に、LLM・生成AIやその他最先端の人工知能ツールは、まだ発展初期にすぎません。実証の進んでいない側面も多く、慎重さが必要ですが、それは企業がリスクを恐れて傍観するべきという意味ではありません。むしろ、サプライチェーンリスク管理の担当者こそ、自社事業に与えうるAI各種の影響について徹底調査を進めるべきです。具体的な調査内容には、コストと効果の分析、適用事例の精査、主要AIベンダーによる無料デモ期間の活用などが含まれます。こうしたデューデリジェンスの積み重ねが、企業にとって納得感のある役立つ投資へと導く――その第一歩が、急速に進化するAI分野の各ツールを理解することです。
リスク管理分野でのAIの可能性に関心を寄せる企業は、SCRMプラットフォームZ2Dataの予測機能も検討してみてはいかがでしょうか。業界をリードするZ2Dataのソフトウェアは、電子部品の製造中止（EOL）予測（90%の過去実績精度）や、議会報告書・NGO調査・信頼性の高い各種ドキュメントを用いた制裁リスク企業リストの抽出など、複数の予測機能を備えています。これらの予測ツールの活用により、メーカーはレジリエンスの高い体制を構築し、機敏かつ先回りした脅威管理戦略を強化できます。
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