※本記事は、MITxのウェビナー「New trends in Supply Chain: The role of AI」の内容を基に作成されています。ウェビナーの詳細情報はMITx MicroMasters® Program in Supply Chain Managementのウェブサイト（https://micromasters.mit.edu/scm/ ）でご覧いただけます。

登壇者： Dr. Eva Ponce：MIT Omnichannel Supply Chain Labのディレクター。eコマース実現戦略の再設計と技術革新の影響に関する企業との共同研究を主導。特に持続可能なサプライチェーン実践、循環型サプライチェーン、リバースロジスティクス、クローズドループサプライチェーンに焦点を当てた研究を展開。

Dr. Inma Borrella：MITx MicroMasters in Supply Chain Managementプログラムのアカデミックリード兼MIT Center for Transportation and Logistics (MIT CTL)の研究科学者。

本記事では、ウェビナーの内容を要約しております。なお、本記事の内容は登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルのウェビナーをご視聴いただくことをお勧めいたします。

また、MIT CTL（https://ctl.mit.edu ）は50年にわたりサプライチェーンマネジメントの教育、研究、イノベーションで世界をリードしており、最先端の研究を通じて多くの企業の競争優位性向上に貢献しています。

MITのコンテンツのアクセシビリティに関する情報は、https://accessibility.mit.edu/ でご確認いただけます。

1. MITx MicroMastersプログラムの概要

1.1. プログラムの特徴

MITx MicroMastersプログラムは、MIT大学院レベルの教育内容を100%オンラインで提供する革新的な教育プログラムです。私たちのプログラムの最大の特徴は、MIT大学院で実際に教えている内容と同じ高度な教育を、オンラインで受講できる点にあります。

非同期学習方式を採用していることは、受講者にとって大きな利点となっています。これにより、受講者は仕事や家庭との両立を図りながら、自分のペースで学習を進めることができます。一日のうちいつでも、週末でも、自分の都合の良い時間に学習することが可能です。

また、本プログラムの特筆すべき点として、インスタントフィードバックシステムを導入していることが挙げられます。ビデオコンテンツと練習問題を組み合わせた学習方式を採用しており、問題を解くたびに即座にフィードバックが得られます。研究によって、このような即時フィードバックは学習効果を大きく高めることが実証されており、新しい知識の習得を効果的に支援します。

さらに、インターネット接続さえあれば、世界中どこからでもアクセス可能な点も重要な特徴です。これにより、地理的な制約なく、誰もが高度な教育を受けられる機会を提供しています。実際に、多くの企業が従業員の教育プログラムとして活用しており、業界からも高い評価を得ています。

このように、本プログラムは地理的・時間的制約を取り除き、高品質な教育を世界中に提供することで、サプライチェーン管理の知識とスキルを効果的に習得できる環境を実現しています。

1.2. 学習内容と5つのコース

私たちのMicroMastersプログラムは、サプライチェーンマネジメントの包括的な理解を深めるための5つのコースで構成された体系的な学習の旅です。

最初に受講するサプライチェーン分析では、サプライチェーンを適切に管理するために必要な基礎的な分析手法のツールボックスを習得します。これらの分析技術は、プログラム全体を通じて活用される重要な基盤となります。

次のサプライチェーン基礎では、予測、在庫管理、輸送といったサプライチェーンの根幹となる概念とモデルを学びます。これらはサプライチェーンの中核を成す柱となる要素です。

サプライチェーン設計では、サプライチェーンを構成する3つの重要なフロー、すなわち物流、財務、情報の流れについて深く掘り下げて学習します。これらのフローの理解と設計は、効果的なサプライチェーン管理に不可欠です。

サプライチェーンダイナミクスでは、それまでに学んだ理論的なモデルから実際の現実世界における複雑性へと視野を広げます。理論と実践の橋渡しを行い、実務での応用力を養成します。

最後のサプライチェーンテクノロジーとシステムでは、データ管理、データベース、ビッグデータ、そして機械学習アルゴリズムなどの高度な分析手法について学びます。また、サプライチェーン管理に必要な様々なシステムについても理解を深めます。

このように、5つのコースを通じて、基礎的な分析手法から最新のテクノロジーまで、サプライチェーンマネジメントに必要な知識とスキルを段階的に習得できる構成となっています。

1.3. MITマスター課程への進学機会

このプログラムは、オンラインコースから始めてMIT修士号取得まで至ることができる、2016年の開始時点で初めての画期的なプログラムです。まず、受講者は5つのオンラインコースを受講し、各コースを修了する必要があります。その後、オンラインで実施される総合的な最終試験を受験します。

この最終試験に合格すると、サプライチェーンマネジメントのマイクロマスター資格が取得できます。これ自体が大きな成果ですが、さらに学びを深めたい方には、MITブレンド型サプライチェーンマネジメント修士課程への出願機会が提供されます。

このブレンド型修士課程は、キャンパスでの対面学習を含み、わずか5ヶ月の学習期間で応用科学修士号（Master of Applied Science）もしくはエンジニアリング修士号（Master of Engineering）を取得することができます。このプログラムは世界的なランキングで最高のプログラムとして認識されており、私たちはこの評価を誇りに思っています。

このように、本プログラムはオンラインでの学習から始めて、キャンパスでの学習を経て、最終的にMITの修士号取得まで、段階的に高度な教育機会を提供する独自の教育パスを実現しています。

1.4. プログラムの実績

2016年にプログラムを開始して以来、私たちは驚くべき成果を上げてきました。現在までに100万人を超える人々が私たちのコースに登録し、学びの機会を得ています。これは、世界中の人々がサプライチェーンマネジメントの高度な教育を求めていることを示す重要な指標です。

中でも特筆すべき成果として、5,000以上のマイクロマスター資格証明書を発行してきました。この数字は、多くの受講者が全コースを修了し、総合試験に合格するという高い目標を達成したことを示しています。

私たちのプログラムの価値は、MITだけでなく、産業界の実務家や世界中の企業からも広く認められています。実際に、多くの企業が従業員のトレーニングプログラムとして私たちのコースを活用しています。

さらに、MITを超えて、他の教育機関も私たちのマイクロマスター資格を彼らの学位プログラムの単位として認定しています。これは、私たちのプログラムの教育品質の高さを示す重要な証となっています。

このように、プログラムは教育機関としての優れた実績を示すとともに、産業界からの高い評価も得ており、サプライチェーン教育における重要な役割を果たしています。

2. サプライチェーンにおける主要トレンド

2.1. Eコマースとオムニチャネル戦略の成長

私は2017年にMIT Omniチャネルサプライチェーンラボを設立し、Walmart、Sam's Club、P&G、Mars、Colgate等の革新的な企業との応用研究を通じて、サプライチェーンの変革を研究してきました。私たちの最新の調査から、Eコマースとオムニチャネル戦略の成長が最も顕著なトレンドの一つとして浮かび上がっています。

このトレンドは、パンデミック後に特に加速しました。従来の実店舗企業がオンライン空間への展開を迫られ、昨秋の調査では、参加企業の約80%が積極的にオムニチャネル戦略を実施していることが明らかになりました。

オムニチャネル戦略の導入は、多くの課題をもたらしています。複数のチャネルを持つことで複雑性が増加し、取り扱いSKU数の増加も複雑性をさらに高めています。また、これらのオムニチャネルネットワークを管理するためのコストも上昇しています。特に労働コストの増加と、Eコマースにおける物流コストの大きな部分を占めるラストマイル配送コストが大きな課題となっています。

高級ブランド製品市場においても、このオムニチャネル化の波は確実に広がっています。ただし、高級品市場では通常の商品とは異なり、顧客は配送に関してより長い待機時間を受け入れる傾向があります。例えばテスラの車両であれば、数ヶ月の待機時間も許容されます。このように、製品特性によって顧客の期待値や要求される配送時間は異なりますが、オムニチャネル体験自体への需要は、あらゆる製品カテゴリーで増加しています。

私たちのラボでは、これらのトレンドと課題を継続的に研究し、毎年秋に関連企業との調査を実施することで、オムニチャネル戦略の進化を追跡しています。

2.2. 顧客期待の高まり

顧客期待の高まりは、サプライチェーンに大きな影響を与えている重要なトレンドです。私たちの調査によると、約70%の顧客が小売業者に対して迅速な宅配サービスを主要な期待として挙げています。この「より速く、より安く」という顧客の期待は、サプライチェーンのバックエンド運営に大きな課題をもたらしています。

特に迅速な配送要求に応えるためには、顧客により近い場所に在庫を配置する必要があります。しかし、これは大きなジレンマを生み出します。顧客に近い場所の施設は通常、コストが高くなる傾向があり、配送の迅速化と運営コストの間でトレードオフが発生するためです。

このトレードオフの解決は、単純ではありません。配送速度を向上させるために在庫を分散配置すると、在庫管理コストが上昇し、また施設コストも増加します。一方で、在庫を集中させると配送時間が長くなり、顧客満足度に影響を与える可能性があります。

私たちはこの課題に対して、顧客の期待に応えながらも運営効率を維持するための新しい運営モデルの研究を続けています。配送速度、コスト、在庫配置の最適なバランスを見出すことが、今日のサプライチェーン管理者が直面する重要な課題となっています。

2.3. サステナビリティとサーキュラーサプライチェーン

サステナビリティとサーキュラーサプライチェーンは、近年ますます重要性を増しているトレンドです。このトレンドの特徴は、消費者からの圧力の高まりと、規制当局や政府からの要求の増加という二つの側面から加速していることです。

特に規制面では、地域による大きな違いが見られます。欧州は法律や指令を通じて、より積極的にサステナビリティ目標を推進しています。一方、米国では州ごとに異なるアプローチを取っており、特にカリフォルニア州は先進的な取り組みを行っています。

企業や組織は、これらの圧力に応えるため、様々な取り組みを進めています。具体的には、炭素排出削減への取り組み、廃棄物の最小化、再利用プログラムの促進などが挙げられます。さらに、消費削減を促進するプログラムの導入や、再生システムの組み込みも進められています。

私の観察では、このトレンドは特定の業界に限らず、あらゆる産業に影響を与えています。企業は環境への配慮を事業戦略の中核に据え、サプライチェーン全体を通じてサステナビリティを実現しようとしています。規制要件を満たすだけでなく、環境に配慮した事業運営を通じて、持続可能な未来の構築に貢献しようとする動きが加速しています。

3. AIのサプライチェーンへの影響

3.1. 需要予測での活用

昨秋に実施した企業調査において、需要予測は企業がAIを最も活用している領域として明確に浮かび上がりました。AIは、サプライチェーンを変革する並外れた機会を提供していますが、多くの組織はまだAIを既存システムに効果的に実装する方法を模索している段階です。

AIの活用を議論する前に、重要な区別を明確にする必要があります。線形回帰やクラスタリング、ニューラルネットワークなどの従来型のAI機械学習ツールと、最近の生成AIツールを区別することが重要です。生成AIは、高度な自然言語処理技術と文脈理解を組み込んでおり、これが多くの産業分野、特にサプライチェーン管理に新しい可能性をもたらしています。

需要予測におけるAIの活用は、予測分析の精度を大きく向上させています。AIツールは、天候、特別な休暇、ソーシャルメディアの活動、オンラインレビューなど、多様なデータソースを統合することで、より正確な予測を可能にしています。これらの新しい情報源を活用することで、企業は需要予測の精度を向上させることができます。

特に、大量の過去データを活用した予測分析は、需要予測において非常に効果的です。AIツールは、これらの膨大なデータを処理し、パターンを認識し、より正確な予測を生成することができます。私たちの調査結果は、多くの企業がこの領域でAIツールを試験的に導入し、成果を上げていることを示しています。

3.2. オムニチャネル体験のパーソナライゼーション

オムニチャネル体験のパーソナライゼーションにおいて、Zaraが導入しているインテリジェント試着室は、AIの実践的な活用例として注目に値します。このシステムは、INDITEX社が開発した革新的なソリューションで、顧客の買い物体験を大きく向上させています。

このハイテクな試着室システムでは、顧客は試着したい商品のQRコードをスキャンすることから始めます。店舗スタッフがそれらの商品を試着室に持ち込んだ後、顧客は試着室内のタッチスクリーンを使用して、自分の購買履歴に基づいてAIが生成したレコメンデーションを閲覧することができます。

このシステムの特徴的な点は、複数の技術を統合していることです。AIツールは過去の購買データとリアルタイムデータを組み合わせて、顧客の好みに合った商品を提案します。さらに、拡張現実技術を活用して、デジタルデータと実際の店舗環境を組み合わせた体験を提供しています。

特に重要なのは、このシステムがRFID技術と連携していることです。Zaraは各衣類に固有のRFIDタグを付与しており、これにより商品の実時間での在庫管理が可能になっています。この技術により、店舗内だけでなく、サプライチェーン全体を通じて商品の位置を正確に把握することができます。

このようなRFID、拡張現実、AIツールの組み合わせにより、店舗は顧客の好みやニーズをより深く理解することができます。試着された商品の頻度や、販売との相関関係など、より豊かな分析が可能となり、顧客サービスの向上につながっています。このように、複数の技術を組み合わせることで、単なる自動化を超えた、インテリジェントな顧客体験を実現しています。

3.3. 倉庫業務の変革

倉庫業務の変革を示す重要な事例として、英国のオンラインスーパーマーケットであるOcadoの取り組みを紹介したいと思います。Ocadoは、「The Hive（ハイブ）」と呼ばれる画期的なシステムを開発し、倉庫業務を革新的に変革しています。私は多くの企業の事例を研究してきましたが、この事例は特に注目に値します。

Ocadoの特徴的な点は、単にロボットを導入しただけではないことです。ロボット技術の導入は確かに重要な要素ですが、それはより大きなソリューションの一部に過ぎません。彼らのシステムは、AIツールとビジョンコンピューティングを統合し、包括的なデジタルプラットフォームを構築しています。

特筆すべきは、彼らが「Ocado Smart Platform」と呼ばれるデジタルプラットフォームを自社開発したことです。このプラットフォームは、倉庫内のすべての技術要素を統合し、効率的な運営を可能にしています。また、分析機能においても、AIや機械学習ツールをデジタルツインと組み合わせることで、システム全体の可視性を確保し、統合的なソリューションを実現しています。

このように、Ocadoの事例は、高度に自動化された倉庫を超えて、真にインテリジェントな倉庫を実現しています。彼らがこれらの成果を達成できたのは、社内でソリューションを開発する大規模な投資を行ったからです。この事例は、技術の統合がいかに重要であるかを示す素晴らしい例となっています。

3.4. ラストマイル配送の最適化

CTLの研究ディレクターであるDr. Matthias Winkenback率いるIntelligent Logistics Systems Labでは、ラストマイル配送の最適化に関する革新的な研究を行っています。特に注目すべき点は、オペレーションズリサーチ、人工知能、機械学習技術の交差点に焦点を当てた研究アプローチです。

私たちがこの研究に特に注力している理由は、先に述べたようにEコマースにおいてラストマイル配送が物流コストの大きな部分を占めているためです。従来のルート最適化問題に対しては、何十年にもわたってオペレーションズリサーチの手法が用いられてきましたが、これらの手法には一定の限界がありました。

そこで、AIを活用した新しいアプローチを導入することで、人間の直感をスケールアップすることが可能になってきています。具体的には、過去の配送データに加えて、さまざまな外部データソースを組み合わせることで、より優れたソリューションを生み出すことができるようになりました。

この研究は、単なる理論研究ではなく、実践的な成果を目指しています。オペレーションズリサーチが提供する基本的なソリューションは十分な効果を発揮していますが、AIとの統合によって、より複雑な現実世界の制約に対応できるようになってきています。これにより、ラストマイル配送における効率性と顧客サービスの両方を向上させることが可能になってきています。

4. AI実装における課題

4.1. データに関する課題

AI実装における最大の課題は、データに関連する問題です。私の経験から、これらの課題は主に3つの階層で発生します。

まず第一に、データの可用性の問題があります。企業がAIを実装しようとしても、必要なデータが存在しないか、アクセスできない状況が頻繁に発生します。これは、新しいAIツールの導入を検討する際の最初の障壁となっています。

第二の重要な課題は、データの品質に関する問題です。データを持っているだけでは十分ではありません。多くの企業では、保有しているデータの品質が分析に適さないレベルにあることがあります。このような状況では、AIツールを活用した分析が困難となり、信頼性の高い結果を得ることができません。

第三に、データ共有の問題があります。サプライチェーンの最適化には、関係者間でのデータ共有が不可欠ですが、多くの企業がデータ共有に消極的です。これは、データプライバシーの懸念や、競争上の優位性を失うことへの懸念が主な理由となっています。

これらの課題は、他の課題にも影響を及ぼしています。特に情報システムの統合やワークフォースの教育といった領域に波及的な影響を与えており、AI実装の成功を左右する重要な要因となっています。私たちの研究では、これらのデータ関連の課題を克服することが、AI実装の成功に不可欠であることが明確に示されています。

4.2. 情報システムの統合

情報システムの統合は、多くの企業にとって特に困難な課題となっています。私の研究と企業との協働経験から、これは単なる技術的な問題ではなく、組織全体に影響を及ぼす重要な課題であることが明らかになっています。

特に注目すべき点は、情報システムの統合がデータの課題と密接に関連していることです。企業は既存のシステムとAIツールを統合する際に、様々な技術的な障壁に直面します。これは、従来のシステムとの互換性の問題だけでなく、異なるシステム間でのデータの一貫性を確保する必要性からも生じています。

システム間の連携は、特にOcadoのような事例で見られるように、重要な成功要因となっています。しかし、多くの企業では、既存のシステムが独立して運用されており、それらを統合するための技術的なインフラストラクチャーが不足しています。

私たちの観察では、成功している企業は段階的なアプローチを採用しています。一度にすべてのシステムを統合しようとするのではなく、まずは特定の領域で試験的に導入し、その成果を確認しながら徐々に拡大していくアプローチです。このような段階的な実装は、リスクを最小限に抑えながら、組織全体の学習と適応を可能にします。

また、システム統合の成功には、技術面での課題解決だけでなく、組織全体の変革管理も必要です。これは次のセクションで述べる従業員教育の必要性にも直接つながっています。

4.3. 従業員教育の必要性

教育は、AIの実装における課題であると同時に、その解決策でもあります。私の経験から、教育はAI導入の成功に不可欠な要素であり、組織全体の変革を支える基盤となっています。

AIツールを効果的に活用するためには、従業員がこれらのツールの背後にある概念や技術を理解する必要があります。単にツールの操作方法を学ぶだけでなく、AIツールの背後にある概念や手法を理解することが重要です。これにより、ソリューションを適切に評価し、最大限の価値を引き出すことが可能になります。

私たちが多くの企業と協働する中で、従業員のスキル向上が喫緊の課題であることが明らかになっています。従業員は、強力なAIツールを最大限に活用するために、技術的な理解を深める必要があります。この理解があってこそ、AIが提供するソリューションを適切に評価し、チャレンジすることができます。

継続的な学習と教育は、この新しいパラダイムにおいて不可欠です。AIと自動化が組み合わさった環境で働く従業員は、常に新しい知識とスキルを学び続ける必要があります。これは単なるスキルアップの問題ではなく、組織の競争力を維持するための戦略的な要件となっています。

私たちの目標は、従業員がAIツールを理解し、効果的に活用できるようにすることです。そのためには、包括的な教育プログラムの設計と実施が必要です。これは、次のセクションで説明するAIが労働力に与える影響とも密接に関連しています。

5. AIと労働力への影響

5.1. 職務の変革

AIはサプライチェーンの労働力を確実に変革していきますが、私の観察では、これは雇用の完全な置き換えというよりも、人間の能力を拡張する方向に進んでいます。反復的なタスクがAIによって自動化される一方で、人間は分析結果の評価や戦略的な意思決定により多くの時間を費やすことができるようになっています。

特に注目すべき点は、AIとの融合により、人間の役割が進化していることです。事実、AIと自動化は反復的なタスクの自動化を支援することで、プロフェッショナルがより価値の高いタスクに集中できるようになっています。例えば、Walmartの事例では、AIを活用した自動補充システムの導入により、在庫プランナーがルーチン的な取引から解放され、より戦略的な業務に専念できるようになっています。

この変革により、効率性が大きく向上する機会が生まれています。AIは人間の分析能力を補完し、より迅速で正確な意思決定を支援します。しかし、これはAIが人間を置き換えるということではありません。むしろ、AIと人間が協力することで、それぞれの長所を活かした価値創造が可能になっています。

私の研究では、この変革を成功させるためには、業務プロセスの再設計と、次のセクションで述べるスキル要件の変化への対応が不可欠であることが明らかになっています。職務の変革は、単なる技術導入以上の意味を持ち、組織全体の変革管理の一部として捉える必要があります。

5.2. スキル要件の変化

AIツールを最大限に活用するためには、サプライチェーン専門家は新しいスキルセットを獲得する必要があります。私の経験から、最も重要なのは、AIツールの背後にある概念やプロセスを深く理解することです。これは単なるツールの操作方法の習得以上のものを意味します。

特に重要なのは、AIツールが提供するソリューションを評価し、チャレンジする能力です。これには、モデルや技術に関する基本的な理解が不可欠です。私たちの観察では、AIツールを効果的に活用できている専門家は、技術的な理解と業務知識の両方を備えています。

このような環境下では、継続的な学習が不可欠です。新しい技術やツールが次々と登場する中、学び続ける姿勢がキャリア開発の鍵となります。私はサプライチェーン専門家に対して、教育への投資を強く推奨しています。なぜなら、AIと基本的なサプライチェーンの概念や分析ツールの両方を理解することで、AIを最大限に活用し、競争力を維持できるからです。

最後に、このスキル要件の変化に対応するために、包括的なサプライチェーンの理解と強力な分析スキルを組み合わせることが重要です。これは単なるスキルアップの問題ではなく、変化する環境で成功するための戦略的な必要条件となっています。サプライチェーンのプロフェッショナルは、AIを活用して業務を遂行するための新しいスキルセットを開発し続ける必要があります。