23 November, 20251. 背景
- 船便遅延や地政学リスクでリードタイムが不確定化。
- SKU数の増加で従来のExcel管理が限界に。
- ESG報告のため、Scope3排出量の可視化が必須になった。
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2. AI活用のレイヤー
- 需要センシング: POS/マーケットデータをRAG＋Time Seriesで統合し、SKU単位の週次予測を生成。
- ネットワーク最適化: LLMに制約条件を投げ、輸送手段や倉庫割当を自動プランニング。
- 異常アラート: IoT/衛星データを監視し、リードタイム逸脱をチャット通知する。
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3. 実装ステップ
- データコネクタでERP/WMS/TMSを同期。
- AIサマリーをダッシュボードに埋め込み、在庫/輸送計画を自然言語で操作。
- フィードバックループを設定し、現場マネージャーが「修正理由」をAIに学習させる。
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4. KPIと効果
| KPI | Before | After |
|---|---|---|
| 在庫回転日数 | 75日 | 58日 |
| 販売機会損失 | 7% | 3% |
| 物流コスト/売上比 | 12% | 9% |
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5. まとめ
サプライチェーンAIは「全データを中央に集める」のではなく、現地で発生した情報をリアルタイムに要約し、意思決定者へ届ける仕組みが重要です。AIによる可視化と人の判断を組み合わせて、変動の大きい2025年を乗り切りましょう。
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