サプライチェーン領域において、AIが成果を挙げられない理由とは？

　AIへの投資は加速しており、2026年には5000億ドルもの投資額に達すると予測されている。しかしある調査によれば、AIに関するPoCの95％において、測定可能な成果を生み出すことができていないという。この傾向は特にサプライチェーン領域において顕著であるといわれている。

　その背景には、多くの企業が、サプライチェーン業務の文脈や自社固有の情報を理解していない汎用的なAIツールを導入してしまっていることがある。実際の業務文脈がなければ、AIは一見もっともらしい提案を生成することはできても、実務では機能しない。サプライチェーン業務文脈を理解していないAIだと、適切な判断・実行につながらない。また、「ツールの分断」「責任の所在の不明確さ」も成果創出を阻害している。

　本資料では、これらの問題点を解消するために、ビジネスリーダーが考慮すべきポイントについて解説している。併せて、サプライチェーン業務に特化した可視化プラットフォームの必要性と、製品に求めるべき要件も紹介しているので、参考にしてほしい。