小売業に求められるサプライチェーンの変革

 2021.06.30  デジタルトランスフォーメーションチャンネル

現在、小売業のサプライチェーン効率化のために、AIを活用した自律型サプライチェーンが注目を集めています。しかし、自律型サプライチェーンの効果や課題が分からず、導入をためらっている企業も多いのではないでしょうか。本記事では、小売業で注目される自律型サプライチェーンの概要やメリット、課題について詳しく解説していきます。

小売業に求められるサプライチェーンの変革

小売業のサプライチェーンの課題

自律型サプライチェーンが小売業界において現在注目を集めている理由は、従来のサプライチェーンが抱えている大きな課題と密接に関係しています。小売業におけるサプライチェーンは、主に「過剰在庫の発生」と「サプライチェーン全体の管理の難しさ」という課題を抱えているのです。

「どの商品が」「どれくらいの数」「いつ頃」消費されるのか、正確に需要予測することは容易ではありません。それゆえ、サプライチェーンにおいて、過剰在庫の発生は常に付きまとう問題です。過剰在庫は経済的なコストはもちろん、保管場所の確保や在庫管理業務などの、空間的・人的なコストがかかります。それゆえ、いかに正確な需要予測を行い、最適な在庫管理を実現するかは小売店にとっての最大の課題と言えるでしょう。

また、現代のビジネスにおいては、消費者の手元に商品が渡るまでに、原材料の調達から製造、在庫管理、運送、販売など、多くのプロセスを必要とします。そして各プロセス間には様々な企業が介在しているため、プロセスごとに取引方法や管理の方法も異なります。それゆえ、標準的な管理や迅速な情報共有がしばしば難しくなってしまうのです。サプライチェーンの効果的な運用を実現するには各プロセス間・企業間のスムーズな連携が不可欠です。しかし、現代のサプライチェーンはあまりに複雑化しており、企業間で利益相反が生じてしまうことさえあるのです。

このように現在のサプライチェーンにおいては、正確な需要予測による最適化された在庫管理や、サプライチェーンプロセス全体の最適化が解決すべき課題として存在します。サプライチェーンの終端とも言える小売業にとっても、こうした問題は他人事とは言えないでしょう。

自律型サプライチェーンが求められる

上記のようなサプライチェーンの課題を解決するソリューションとして現在注目を集めているのが、「自律型サプライチェーン」です。自律型サプライチェーンとは、AI(人工知能)にサプライチェーン全体の情報管理や分析をさせ、サプライチェーン全体の最適化を委任する管理運用方法を指します。サプライチェーン全体を管理するシステムのことを、「サプライチェーン・マネジメント(Supply Chain Management)」の頭文字を取って「SCMシステム」、あるいは単純に「SCM」とも呼びますが、AIを活用した自律型サプライチェーンもこのSCMの一種と言えるでしょう。

現在のAIは、ディープラーニングという高度な機械学習方法によって、人間には不可能なほど高度な分析や情報管理が可能です。つまり、自律型サプライチェーンとは、こうしたAI技術をSCMシステムに取り入れ、サプライチェーンにおける各プロセスのデータや、そこで生じる問題発生から解決までのプロセスなどを学習させることで、サプライチェーンの抱える様々な問題を解決しようという革新的な方法なのです。

自律型サプライチェーンのメリット

前項で述べたように、自律型サプライチェーンにおいてはAI技術が大きな役割を果たします。以下では、人の手ではなくAIにサプライチェーン・マネジメントを任せることでどのようなメリットを企業が得られるのか解説していきます。

在庫管理の最適化が可能

先だって触れたように、サプライチェーンの抱える大きな課題としては、正確な需要予測による在庫管理の最適化やサプライチェーン全体の標準的管理が挙げられます。しかし、こうした分析や情報管理を行うには膨大な情報処理能力が必要となり、もはや人間の手には余るのが現状です。

人間に不可能なことが果たしてコンピューターに可能なのかという疑問を感じる人も多いかもしれません。しかし、たとえば英国最大手のスーパーマーケットであるモリソンズは、SCMシステムを導入し発注業務の実に99%を自動化することによって、欠品率を約30%も削減し、2~3日の在庫日数削減も達成しています。つまり、人間が頭を捻って計算したり、経験や勘に頼ったりするよりも、AIに任せてしまった方が高い効果が出るといった事態は現実で既に生じているのです。

最善の解決策を提案

自律型サプライチェーンの導入メリットは、平時の発注作業に限りません。たとえば自然災害や大量納品などのトラブルが発生した場合、人間が判断するとどうしても全体の状況把握や対応施策の策定などに時間がかかってしまい、場当たり的な対処になりがちです。しかし自律型サプライチェーンにおいては、AIにトラブル事例やその対応策などを学習させることで、予期せぬトラブルが発生したとしても、AIが迅速に最適な解決策を提供してくれるため、損害を最小限に留められます。自律型サプライチェーンを導入することで、企業は平時においても緊急時においても、最適なソリューションを得られるのです。

人件費を削減できる

自律型サプライチェーンのメリットとしては、人件費の削減が可能なことも挙げられます。従来、サプライチェーンの各プロセスの管理は、当然ながら現場責任者に委ねられており、往々にして過去の経験則などを頼りにその都度の判断が為されていました。他方で、自律型サプライチェーンにおいて、商品の需要予測や必要な発注数などの判断はAIに委ねられることになるでしょう。結果として、自動型サプライチェーンにおいては人件費の削減や業務効率化が可能となり、業績向上が期待できるのです。

自律型サプライチェーンの課題

上記のように自律型サプライチェーンには多くのメリットが存在しますが、課題もゼロではありません。以下では、自律型サプライチェーンの抱える課題について解説していきます。

デジタル化の導入コストがかかる

自律型サプライチェーンを実現するためには、高性能なAIシステムが不可欠です。そして当然ながら、高性能なシステムを導入して業務のデジタル化(DX)をするためには、多額の費用がかかります。

また、自律型サプライチェーンを実現することで、現場の業務プロセスには多くの変化が生まれることが予想されます。それゆえ、システムの導入に伴い、現場の従業員に万全なデジタル教育を行うための経済的・時間的・人的コストも必要です。自律型サプライチェーンに限らず、デジタル化などの全社的な業務改革を行う際には、従業員にその実施目的を丁寧に伝え、ポリシーの策定などもし、スムーズに新たな体制に移行できるよう準備することが求められます。

不祥事が起きた際の責任の所在

自律型サプライチェーン特有の問題として、トラブルが生じた際の責任の所在が不明瞭なことが挙げられます。自律型サプライチェーンにおいては、様々な事柄についてAIが自動で判断することになり、そこで何か失敗やトラブルが生じたとしてもAIに責任を追及することはできません。それゆえ自律型サプライチェーンの運用に当たっては、そうしたトラブルが生じた際の対処法を事前に検討し、明確にルール化しておくことが必要です。

まとめ

AIを活用した自律型サプライチェーンにおいては、AIの高度な機械学習や情報処理能力に基づいて、人間では難しい正確な需要予測や意思決定が可能です。自律型サプライチェーンを実現するにあたっては、BLUE YONDERジャパン株式会社が提供するSCMソリューションの導入をぜひおすすめします。

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