2024-11-02 デジタルツインが拓くレジリエントなサプライチェーンの未来

※本記事は、ベルリン経済法科大学のDmitry Ivanov教授による「Supply chain simulation, AI and digital twins: theory to use cases and implementation blueprints」の講演内容を基に作成されています。この講演は、MITxマイクロマスターズ Supply Chain Managementプログラムの一環として実施されました。講演の詳細情報は https://micromasters.mit.edu/scm/ でご覧いただけます。

本記事では、講演の内容を要約しております。なお、本記事の内容は講演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、オリジナルの講演をご覧いただくことをお勧めいたします。

【登壇者紹介】 Dmitry Ivanov教授は、ベルリン経済法科大学のサプライチェーン・オペレーションズマネジメント教授であり、同大学のデジタルAIサプライチェーンラボのディレクターを務めています。サプライチェーンレジリエンスとデジタルツインの研究で世界的に知られ、ビジネスおよびオペレーションズマネジメント分野で450以上の論文を発表しています。欧州連合およびドイツ研究財団が資金提供するサプライチェーンデジタルツインとレジリエンスに関する複数のプロジェクトを主導しています。

本講演はMITサプライチェーンマネジメント・マイクロマスターズプログラムの一部であり、MITの交通・物流センター（MIT CTL）が提供しています。MIT CTL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きた機関です。

1. イントロダクション

1.1 MITxマイクロマスターズプログラムの概要

本日のライブイベントは、MITxマイクロマスターズのサプライチェーンマネジメントプログラムの一環として開催されています。このプログラムは、MITが提供する専門的かつ学術的な資格プログラムで、世界中の学習者に最高品質のオンライン教育を提供することを目的としています。

プログラムは全部で5つのコースで構成されており、現在その一部のコースが受講登録を受け付けています。本日のイベントは、私が担当するSC1Xサプライチェーン基礎と、Jeff Bakerが担当するSC2Xサプライチェーンダイナミクスの2つのコースによって共同開催されています。これらのコースは現在進行中であり」、サプライチェーンにおけるリスクとレジリエンスに関する洞察を共有することを目的としています。

本日のイベントは25分のプレゼンテーションと15分の質疑応答で構成され、Zoomのチャット機能ではなくQ&A機能を通じて質問を受け付けています。このような双方向のコミュニケーションを通じて、オンライン教育の質を保証し、実践的な学びを提供することを心がけています。

これは当プログラムの最終ライブイベントとなりますが、これまで著名な講演者をお招きし、サプライチェーンマネジメントに関する知識を共有してきました。継続的な学習機会の提供と、実務に即した教育内容の提供が、本プログラムの特徴となっています。

1.2 講演者の紹介と研究背景

私は現在、ベルリン経済法科大学の教授として、サプライチェーンおよび運営管理を担当しており、同大学のデジタルAIサプライチェーンラボの所長を務めています。過去数年間、最先端の欧州研究プロジェクトや産業プロジェクトに参加する機会に恵まれ、本日はそれらの研究や実務からの知見を共有させていただきます。

現在、私は3つの主要プロジェクトに携わっています。そのうち2つは欧州Horizonプロジェクトで、デジタルツインを活用した製造サービスとエコシステム、および農業サプライチェーンのレジリエンスに関する研究です。3つ目はドイツ研究財団の新協働研究センターのプロジェクトで、グローバルサプライチェーンのレジリエンスに焦点を当てています。

私たちのデジタルAIサプライチェーンラボでは、最新のデジタル技術と人工知能を活用し、孤立したシミュレーションモデルから知的な意思決定支援システムへの移行を目指しています。特に、人工知能と人間の知性を組み合わせたインテリジェントデジタルツイン（iDT）フレームワークの研究に力を入れています。このフレームワークは、物理的なサプライチェーンのデジタル表現を作成し、認知的AI機能を活用して、人間とAIの相互フィードバックを通じてシステムに関する新しい知識を創造することを目的としています。

本日の講演では、これらの研究プロジェクトから得られた知見の90%は実際のプロジェクトや事例に基づくもので、残りの10%は私の科学的な展望として共有させていただきます。また、2週間後にはanyLogisticsに関する学術ウェビナーも予定しており、サプライチェーンシミュレーションの実践的な応用についても深く掘り下げていく予定です。

2. サプライチェーンシミュレーションの再考

2.1 従来のシミュレーションの特徴と限界

サプライチェーンシミュレーションは、コンピュータモデルを使用して物理的なサプライチェーンの挙動を模倣するものです。我々がシミュレーションを使用する際は、サプライチェーンに変更を加えたり、様々なシナリオを試したりすることで、物理システムにおけるダイナミクスの理解を深めることを目指しています。

従来のアプローチとして、システムダイナミクス、エージェントベースシミュレーション、離散イベントシミュレーションという3つの主要な手法があります。これらの手法は、問題に対する数学的・分析的な解決策を導き出すのではなく、コンピュータモデルの実験や感度分析を通じて、実際のネットワークの挙動を理解することを目的としています。

特に本日は、離散イベントシミュレーションに焦点を当て、これがサプライチェーンのストレステストにどのように活用できるかを説明していきます。しかし、重要なのは、シミュレーションはデジタルツインの一部に過ぎないということです。近年、シミュレーションへの関心が高まっているのは、それが長年存在してきた技術だからではなく、デジタルサプライチェーンの発展に伴い、新たな可能性が開けてきたからです。

従来のシミュレーションモデルには、いくつかの重要な課題がありました。単なるシミュレーションモデルでは、物理的なサプライチェーンの挙動を模倣することはできても、そこから実用的な意思決定支援を導き出すことは困難でした。特に、現実のサプライチェーンの複雑性や不確実性を適切に表現することには限界がありました。

2.2 デジタル時代における新たな課題

シミュレーションは長年存在してきた技術ですが、現在、産業界と研究の両面で高い関心を集めている理由は、デジタル時代特有の課題と可能性が生まれているからです。物理的なサプライチェーンのシミュレーションモデルを持っているだけでは、いくつかの重要な課題に対応できません。

第一に、リアルタイムデータの問題があります。私たちはリアルタイムデータの精度をどのように確保し、それをモデルに組み込んでいくべきでしょうか。これは単なるデータの収集以上の課題を提示しています。

第二に、サプライチェーンの可視性に関する問題があります。デジタルツインを構築したいと考えた時、まずネットワークを理解する必要がありますが、自社のサプライチェーンについてどの程度の可視性があるでしょうか。企業は上流のサプライヤーや下流の部分についてどの程度把握できているのでしょうか。これは特に複雑なグローバルサプライチェーンにおいて重要な課題となっています。

第三に、データ分析の問題があります。データを収集できたとしても、私たちは今、より強力な記述的分析、予測的分析、規範的分析のツールを必要としています。これらのツールは、デジタルツインの構築を支援するものでなければなりません。

最後に、最も重要な課題として、意思決定支援の問題があります。デジタルツインは、サプライチェーンの専門家や管理者が意思決定を行う際にどのように支援できるのでしょうか。これは単なるモデル構築やデータ収集を超えた課題であり、実際の経営判断に活用できる実用的なツールとしての役割が求められています。

これらの課題は、今日のデジタルサプライチェーンにおいて、シミュレーションがどのように発展し、デジタルツインという新しい概念へと進化していく必要があるかを示しています。

3. デジタルツインの基礎

3.1 定義と構成要素

デジタルツインの定義については、産業界でも研究分野でも統一された見解がありません。私の最近のIJPRの論文では、文献調査と産業界での議論から、デジタルツインには4つの主要なコンポーネントがあることを特定しました。

第一のコンポーネントはモデルです。先ほどの投票でも多くの方が選択されたように、デジタルツインの基盤となるのは物理システムのデジタルモデルです。しかし、これは始まりに過ぎません。

第二のコンポーネントはデータです。リアルタイムデータなしのモデルは意味をなしません。データは私たちのシステムをより深く理解するのに役立ちます。実際、いくつかのプロジェクトでは、物理システムを直接観察できない場合、データ駆動型でデジタルツインを構築することもあります。

第三のコンポーネントは技術です。リアルタイム技術、センサー、ブロックチェーン、インダストリー4.0などの技術は、モデルと外部システムを接続するために不可欠です。

第四のコンポーネントは知識です。デジタルツインは単に人間の知識を複製するだけでなく、新しい知識を生成し、システムをより深く理解するのに役立つ必要があります。

これらの要素を踏まえて、7要素デジタルツインフレームワークを提案しました。このフレームワークでは、デジタルツインをデジタルビジュアライゼーションから始まり、関係者の特定、データの更新、デジタル技術（センサー、ブロックチェーン、クラウド、オープンデータスペース等）の活用、そして記述的・予測的・規範的分析の統合まで、包括的に定義しています。このフレームワークは、他の研究論文でも参照され、実務での実装の指針となっています。

3.2 デジタルツインの階層構造

現在の産業界において、デジタルツインは5つの階層で展開されています。最も基本的なレベルから、より複雑なレベルへと発展していく構造になっています。

第一の階層は製品レベルのデジタルツインです。これは多くの企業がすでに実装している最も基本的な形態です。個々の製品やコンポーネントのデジタル表現を作成し、その挙動や性能をモニタリングします。

第二の階層はプロセスレベルのデジタルツインです。製造プロセスや業務プロセスの可視化と最適化を目的としており、これも多くの企業で導入が進んでいます。

第三の階層は組織レベルのデジタルツインです。組織全体の業務フローや意思決定プロセスをデジタル化し、組織のパフォーマンスを向上させることを目指しています。

しかし、サプライチェーンレベルのデジタルツインになると、状況はより複雑になります。これが第四の階層です。複数の組織や異なるプロセスが絡み合う中で、エンドツーエンドのサプライチェーンを可視化し、最適化することが求められます。

最も複雑な第五の階層は、ネットワークオブネットワークレベルのデジタルツインです。これは複数のサプライチェーンネットワークが相互に関連し合う状況を扱います。

今日のほとんどの企業は、最初の三つのレベル（製品、プロセス、組織）のデジタルツインをすでに保有しています。しかし、サプライチェーンレベルやネットワークオブネットワークレベルのデジタルツインの実装は、より大きな課題となっています。これは、可視性の問題や組織間の連携、データの統合など、より複雑な要素が絡むためです。

4. ストレステストの実践

4.1 anyLogisticsによるモデル構築

私たちのプロジェクトでは、デジタルツインの技術として anyLogistics を活用しています。このツールを使用することで、サプライチェーンを物理システムとしてデジタルモデル内に定義し、関連するすべてのパラメータを設定することができます。

グローバルサプライチェーンモデルの例として、以下のような構成で設計しています。まず、青い点で示される顧客をグローバルに配置し、赤い点で示される配送センターを各大陸に設置します。この例では、中国に2つの製造拠点と1つのサプライヤーを配置した、グローバルサプライネットワークの一部を表現しています。

anyLogistics では、需要、製品、輸送、顧客、サプライヤー、生産、配送センターなど、サプライチェーンに必要なすべての要素を定義することができます。シミュレーション、最適化、記述的分析のための解析レベルを設定することで、デジタルツインの3つの主要コンポーネント（デジタルモデル、データ、分析）をカバーすることができます。

このようなモデル構築により、パフォーマンス分析のための基盤が整います。特に重要なのは、モデルが単なる静的な表現ではなく、動的なシミュレーションと分析が可能な形で構築されていることです。これにより、様々なシナリオでのストレステストが可能となり、サプライチェーンのレジリエンス管理に活用することができます。

4.2 パンデミックシナリオの分析と結果

パンデミックシナリオのストレステストとして、私たちは4つの主要なイベントを定義しました。まず、1月25日からの中国における工場の45日間の閉鎖を設定し、その後、4月15日に米国、南米、欧州、アジアの配送センターの閉鎖を想定しました。これは、パンデミックの第一波と第二波を模擬したシナリオです。

シミュレーションの開始時点では、サプライチェーンは正常に機能していました。サービスレベルは100%を維持し、生産は適切に稼働し、在庫も安定した動きを示していました。しかし、1月25日に至ると、中国の2つの工場が稼働を停止し、配送センターへの出荷フローが完全に停止しました。輸送中の在庫により一時的に地域需要をカバーできましたが、すぐにサプライチェーンへの影響が顕在化しました。

具体的な影響として、納期遵守率（オンタイムデリバリー）は急激に低下し、在庫レベルにも大きな変動が見られました。また、財務パフォーマンスも著しく悪化し、利益から損失への転換が確認されました。

中国の工場が回復した直後、4月15日からは世界中の配送センターが閉鎖されるという第二波の影響が始まりました。この期間、配送センターは機能を停止し、サプライチェーン全体のパフォーマンスは再び大きく低下しました。

シミュレーション結果は、パンデミックの二つの波による明確な影響を示しています。オンタイムデリバリーの低下、財務パフォーマンスの悪化、在庫の不安定化、そしてリードタイムの著しい延長が観察されました。これらの不安定性は、まさにサプライチェーンの混乱期に対応しています。

このような分析を通じて、一方ではサプライチェーンモデルを構築し、他方では混乱シナリオを定義して、ストレステストを実施し、パフォーマンスへの影響を分析することができます。これは、私たちが提案する方法論の一例を示すものです。

5. デジタルツインの発展段階

5.1 基本的デジタルツイン

これまで説明してきた内容は、私が「第1レベルのデジタルツイン」と呼ぶものでした。このレベルでは、物理的なサプライチェーンをデジタル形式で可視化し、データを収集・処理して、主に産業界での意思決定支援に活用することを目的としています。

しかし、このレベルのデジタルツインには重要な制約があります。例えば、先ほどのシミュレーションを実行した後、混乱の影響は分析できますが、どこにボトルネックがあるのかを即座に特定することはできません。もちろん、経験豊富なサプライチェーンマネージャーであれば、様々なダッシュボードや可視化を確認することで、問題点を特定することは可能です。しかし、これは人間の専門知識に基づく手作業となります。

さらに重要な制約として、回復のための推奨事項が得られないという点があります。例えば、在庫を増やすべきか、第二のサプライソースを使用すべきか、あるいは物流の再ルーティングを導入すべきかなど、混乱に対する具体的な対応策を示すことができません。

このような基本的なデジタルツインは、物理的なサプライチェーンのデジタル可視化とデータ収集・処理の機能は果たしますが、より高度な意思決定支援や自律的な問題解決には至りません。これは、現在多くの企業が保有しているデジタルツインの典型的な形態です。

5.2 認知的・知的デジタルツインへの進化

デジタルツインの次の発展段階として、私は「認知的デジタルツイン」を提案しています。これは基本的なデジタルツインに、人間の意思決定ルールを模倣し、アクションプランを提案する機能を追加したものです。つまり、先ほどのモデルにAIコンポーネントを追加することで、パフォーマンス低下の原因となるボトルネックを特定し、その対応策を提案することが可能になります。

しかし、認知的デジタルツインには一つの重要な制約があります。このシステムは、過去に経験した類似の混乱とその対応策の知識に基づいて提案を行います。具体的には、過去に同様の混乱に遭遇し、どのように対応したかという経験を、システムに組み込んでおく必要があります。そして、同じパターンが再び発生した場合に、AIが過去の知識に基づいてアクションプランを提案する仕組みです。

さらに進んだ段階として、「知的デジタルツイン」があります。これは認知的デジタルツインに、新しい知識を創造する能力を追加したものです。つまり、「未知の未知」、すなわち過去に一度も経験したことのない状況に直面した場合でも対応できるようになります。認知的デジタルツインは標準的な状況しか扱えませんが、知的デジタルツインは人間とAIの協調を通じて新しい知識と意思決定アルゴリズムを創造し、システムをより深く理解することを支援します。

これら3つのレベル（基本的、認知的、知的）は、実務と研究の両面における発展の道筋を示しています。現在、ほとんどの企業は基本的なデジタルツインのレベルにあり、一部の企業が認知的デジタルツインへの移行を進めています。知的デジタルツインは、おそらく次の発展段階となるでしょう。この発展により、意思決定の一部をデジタルツインに委ねることも可能になると考えています。

6. AIとの統合

6.1 モデリングとデータ分析におけるAI活用

シミュレーションとAIの統合について、様々な意見や見解を総合すると、主に3つの重要な要素があることがわかります。その中で、AIを活用したモデリングと分析は、現在すでに実用化されている最も基本的な要素です。

まず、AIを活用したパフォーマンス評価、分析、管理について説明します。例えば、データ駆動型のボトルネック識別は、すでに多くの研究成果が出ており、実務でも活用されています。AIは大量のデータから自動的にボトルネックを特定し、その影響を評価することができます。

また、AI技術、特に強化学習を用いた最適化モデルの解法も注目を集めています。この分野については多くの論文が発表されており、従来の最適化手法と比較して、より複雑な問題に対応できることが示されています。例えば、サプライチェーンの動的な変化に対応した最適化や、複数の目的関数を持つ問題の解決などに活用されています。

このように、AI技術はモデリングと分析の両面で重要な役割を果たしています。しかし、これはあくまでも出発点であり、より高度な統合に向けた第一歩に過ぎません。現在のAI活用は、主に既存の知識やデータに基づく分析や最適化に焦点を当てていますが、今後は新しい知識の創造や、より複雑な意思決定支援へと発展していく必要があります。

6.2 モデル構築とリアルタイムデータ統合

AIによるリアルタイムデータの統合は、これまで十分な研究がなされていない重要な課題です。特に、実践的な観点からは非常に重要なトピックであり、外部システムからデジタルツインへのデータ取り込みと、そのデータのシミュレーションや最適化モデルへの統合方法について検討する必要があります。この分野は、コンピュータサイエンスの専門性も必要とされる領域です。

特に注目すべき点は、AIを活用したモデル構築のアプローチです。特にサプライチェーンの可視性が低い複雑なネットワークにおいて、私たちはネットワーク発見とデータ駆動型のデジタルツイン設計という手法を提案しています。例えば、サプライヤー協働ポータルやオープンデータスペース、クラウドには、サプライヤーに関する多くのデータが存在しています。これらのデータを活用することで、サプライヤーと物理的に接触することなく、データからアップストリームネットワークを再現することが可能になります。

また、学習ベースのデータ駆動型モデル構築も重要な研究テーマです。制約システムや目的関数が事前にわかっていない場合でも、データを活用してモデルを構築したり、モデルの精度を向上させたりすることができます。これは、制約ロバスト最適化として知られる手法と同様のアプローチをAIで実現するものです。

さらに、デジタルツインのダイナミックな適応も重要です。実際のサプライチェーンでは、サプライヤーの参入や離脱など、常に変化が生じています。これらの記録を最新の状態に保ち、モデルも動的に適応させていく必要があります。このような動的なモデル適応は、デジタルツインが実際のサプライチェーンを正確に表現し続けるために不可欠な機能です。

7. 将来展望

7.1 メタバースとサプライチェーン

私がIJPRにおいてAlexander Dolgui氏と最近執筆した論文で、メタバースがサプライチェーンとオペレーションマネジメントに与える潜在的な影響について論じました。現在、私たちはサプライチェーンを主に物理的な製品を扱うものとして捉えていますが、おそらく10年後には、企業はデジタル製品のサプライチェーンも大規模に運営することになるでしょう。

例えば、高級スポーツカー、たとえばランボルギーニを運転する体験を考えてみましょう。実際にランボルギーニを購入する資金はないかもしれませんが、メタバースでバーチャルリアリティのゴーグルを装着することで、50ドルで30分間の運転体験を得ることができます。このようなデジタル体験の背後にも、サプライチェーンが存在することになります。

メタバースでは、デジタルな顧客、デジタルな製品、デジタルな店舗が存在することになりますが、これらのサービスを提供するためには、デジタル技術と物理的な世界を組み合わせたサプライチェーンが必要となります。つまり、メタバースは単なる仮想空間ではなく、物理的なインフラストラクチャーとデジタルサービスが融合した新しいビジネス生態系を生み出すことになります。

このような変化は、サプライチェーン運営に大きな影響を与えることが予想されます。デジタル製品とサービスの特性に合わせた新しい運営モデルの開発が必要となり、従来の物理的なサプライチェーンとは異なる課題や機会が生まれるでしょう。

7.2 新しい研究アプローチ

私たちの現在の研究プロジェクトの一つは、製造サービスとしてのサプライチェーンに関するものです。このプロジェクトでは、データスペースやサプライヤー協働ポータルを活用して、顧客の需要変化に応じて物理的なサプライチェーンをサービスとして展開する方法を研究しています。これは、デジタルツインが提供する可能性を活用した新しいビジネスモデルの一例です。

もう一つの興味深い研究テーマは、生物学的システムからの学びを応用した免疫システムとしてのサプライチェーンレジリエンスです。私は現在、この分野に関する多くの文献を読んでいます。私たちの免疫システムが外部の脅威から身を守り、病気になった場合に回復する能力を持っているように、サプライチェーンのレジリエンスも同様の機能を果たします。保護と回復という点で、両者は類似しています。

さらに興味深いのは、生物学的システムと同様に、サプライチェーンにも二種類の免疫があるという点です。生まれつきの免疫（先天性免疫）は、皮膚のような生まれながらの防御機能に相当し、適応免疫（後天性免疫）は、ワクチン接種や実際の病気を経験することで獲得する免疫に相当します。特定のウイルスに対する対処方法を免疫システムが学習するように、サプライチェーンのレジリエンスにも同様のアナロジーを適用できます。

また、行動のインターネット（Internet of Behaviors）という概念も重要です。企業は私たちの活動を追跡し、データを収集・分析して情報を作成するだけでなく、その情報を使って私たちの行動に影響を与えようとしています。この概念は、購買行動への影響から、サプライヤーとの契約や交渉、調達、管理に至るまで、多岐にわたる影響を持つ可能性があります。

8. 実務への応用

8.1 デジタル技術とレジリエンス強化

デジタル技術とレジリエンスは、サプライチェーンを変革する重要な要素となっています。私たちはサプライチェーンをより再構成可能で、適応可能、そしてレジリエンス中心のネットワークへと移行させる必要があります。

エンドツーエンドの可視性を実現するためには、デジタル技術が重要な役割を果たします。これは単なる可視化の問題ではなく、サプライチェーン全体を通じた情報の流れと意思決定の統合を意味します。デジタルツインを活用することで、上流から下流まで、サプライチェーン全体の可視性を確保することができます。

適応性と柔軟性の実装においては、私は特に「未知の未知」への対応を重視しています。環境が予測不可能な場合、環境に焦点を当てるのではなく、システム自体に焦点を当てることが重要です。例えば、マルチソーシング、オムニチャネル配送、柔軟な製造システム、レジリエントなサプライヤーの選定など、システムの中に適応性と柔軟性を組み込む必要があります。

これらの実装により、異なるタイプの混乱に対して、事前の予測なしに対応できる能力を開発することができます。私たちの研究では、日常のビジネスにおける適応可能で柔軟な実践を開発することが、予期せぬ混乱への対応において最も効果的であることが示されています。

8.2 組織実装の課題

デジタルツインの組織的な実装について、私は3つの発展レベルがあると考えています。現在、多くの企業は第一段階であるデータ収集の段階にあります。この段階では、データ駆動型のテクノロジーの構築に焦点が当てられており、組織はデータの収集と統合に注力しています。

第二段階では、データ駆動型の組織への移行が進みます。例えば、多くの企業がGoogleクラウドやその他のプラットフォームにデータを集約していますが、これは過程の一部に過ぎません。マネージャーから「すべてのデータをGoogleクラウドに統合したので、これでデジタルツインを持っているといえますか？」という質問を受けることがありますが、答えは「いいえ」です。データを保有しているだけでは不十分で、そのデータを活用して何をするかが重要です。

第三段階は、データ分析の段階です。ここでは、デジタルツインの構築、プロセスマイニング、汎用的なパフォーマンス管理、シミュレーション、最適化など、デジタル管理システムとしての意思決定支援が実現されます。この段階に到達することで、真の意味でのデジタルツインベースの管理システムが構築されます。

しかし、この移行は段階的に行う必要があります。多くの組織がデータ収集から始めていますが、最終的な目標は包括的なデジタルツインベースの管理システムの構築です。この移行を成功させるためには、組織全体の変革とともに、適切な技術とプロセスの導入が必要となります。

9. 質疑応答

9.1 技術的課題への対応

質疑応答では、まずMITの研究者から現代のサプライチェーンにおける新しいタイプの混乱要因としてのサイバー攻撃に関する質問がありました。過去にあまり影響を受けていないため、歴史的データが少ない状況での対応方法について、私は2つの基本的なアプローチを説明しました。

第一のアプローチは、既知の不確実性（known known）に対するものです。例えば、毎年夏に南アジアで台風や津波が発生することは予測可能です。その地域に施設がある場合、在庫を積み増したり、世界の他の地域で下請け契約を利用したりして準備することができます。これは古典的なリスク管理であり、確率に基づく準備と言えます。

より難しいのは、未知の不確実性（unknown unknown）への対応です。予測すらできない事象に対してどのように準備するのか。この場合、私の推奨するアプローチは、環境ではなくシステムに焦点を当てることです。これはレジリエンスに対する新しいアプローチであり、マルチソーシング、オムニチャネル配送、可視性技術の活用、柔軟な製造システム、レジリエントなサプライヤーの選定など、日常業務における適応可能で柔軟な実践を開発することに重点を置いています。

モデルの粒度に関する質問では、80-20の法則に基づくアプローチを提案しました。ネットワークの最も重要な部分を選択し、情報理論を用いて最も重要な情報共有チャネルを特定することで、企業の20%でネットワークの80%の正確性を達成することができます。

シナリオベースのシミュレーションについては、2つの主要な領域に焦点を当てています。まず、ネットワークの開発には可視性が必要です。これは、サプライヤーとの直接的な接触やデータ駆動型のサプライベース発見によって実現できます。次に、シナリオの開発には、ソーシャルシミュレーションと呼ばれるアプローチがあります。これは、組織の異なる部門の専門家やサプライヤー、物流企業の代表者が一堂に会し、潜在的な危機シナリオについてブレインストーミングを行うものです。また、過去の混乱に関するデータがある場合は、データ駆動型のアプローチも可能です。

これらの技術的課題に対する解決策は、人間とAIの協調を基本としています。標準的な状況はAIで十分に管理できますが、未知の状況では、AIはサポートを提供できても、AIモデルに含まれていない様々な要因を評価できる人間の判断が必要不可欠です。

9.2 産業別の実装状況

デジタルツインの実装状況について、私の実務経験に基づいて報告できる範囲で説明させていただきます。現在、私たちは自動車産業、航空宇宙産業、そして農業分野でプロジェクトを展開しています。これらの産業を個別に見るのではなく、それぞれをエコシステムとして捉えることが重要です。つまり、自動車産業のエコシステム、航空宇宙産業のエコシステム、そして農業のエコシステムという視点です。

特に自動車産業と航空宇宙産業は、その長い歴史と多段階のネットワーク構造、そして技術的進歩により、デジタルツインの開発において非常に進んでいます。これらの産業に属する企業の中には、すでにデジタルツインと呼べるものを実装している企業もあります。ただし、完全な実装までにはまだ数年の取り組みが必要です。

これらの産業でデジタルツインの導入が進んでいる背景には、複雑なサプライチェーンの管理が必要不可欠であることが挙げられます。マルチエシェロン（多段階）のネットワークを持ち、技術的な進歩が著しい産業であるため、デジタルツインの活用による効果が特に高いと考えられます。

農業分野については、現在進行中のプロジェクトを通じて、サプライチェーンの可視化やレジリエンス強化に向けた取り組みを行っています。農業分野特有の季節性や気候変動のリスク、そして生産から消費までのサプライチェーンの複雑さに対応するため、デジタルツインの活用が期待されています。

各産業において、デジタルツインの実装レベルは様々ですが、共通して言えることは、エコシステム全体としての取り組みが重要だということです。単一企業だけでなく、サプライヤー、物流企業、顧客を含めた包括的なアプローチが求められています。