なぜ、メルセデスベンツは「生成AI」を使う？期待できる効果が凄すぎる理由
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DXアプローチの一つに 次元超越があり、時間軸加速と、パラレルワールド(もしもの世界)からの学習機会が ジワジワと大きな力になって行きそうです。
この記事から理解したのは、SCMマクロモデルによるシミュレーション基盤の獲得が進んでること、リスクイベントシミュレーションでAIが役立つということ。
サプライチェーンの例外を吸収する様に在庫を持たせる vs もっと在庫を減らす、この2者バランスのアプローチは様々だと思いますが、AIで精度を上げてきたリスクイベントの擬似的な発行と、近未来の見える化で、アクション計画を幾通りも評価して、オペレーションレベルを向上させる、こういう使い方ができると学習を加速できると思います。
近未来に追従してサプライチェーンを鍛えることにつながるので、リードタイムを徹底的に短縮する様に、数値で動機づけされながらレベルアップ。変化の波が比較的穏やかなのはどこか、変化の波が連鎖的にぶつかるのはどこか、なぜか、バーチャル空間とリアル空間 両方で学習しながらレベルアップ。
余りにも嫌なイベントを前もって体感できるので、そのリスクを他のものに分解する様に促され、需給最適化でレベルアップ
こうした組織を超えた業界のオペレーションをデジタルで統合させるエコシステムづくりは、学習曲線をどう創りたいかの意欲の表れ、したたかさの表れだと思いました。
注目のコメント
サプライチェーンDXのAIは以下の4つで役立つとのこと。
（1）高度なデータ分析
（2）ワークフローのボトルネックを解消
（3）トレーニングやサステナビリティ資料などのドキュメント作成のサポート
（4）多国籍/多文化の環境でコミュニケーション促進をサポート
ベンツ、BMW、P&Gは、いずれも工場やサプライチェーン(SC)から情報集約し、シミュレーションして最適化に取り組んでいるようです。
言い換えれば仮想工場や仮想SCというデジタルツインを作り、リアルタイムで状況が把握できると、AIを活用して段違いの効率化や多様なリスク対応、迅速な計画変更ができる、ということ。生成AIの登場で特に情報要約や翻訳が可能になり、人の判断を入れやすくなるのは大きな進展でしょう。
製造業は生成AIとやや距離があると見られがちですが、工場/SCのデジタルツインが実現すると、DX実現に生成AIも不可欠です。近年、SCMでダイレクトにプラス影響をもたらしている AI技術としては、生成AIにも増して、「最適化」の進化にあります。
生産・製造計画や物流ルートの策定にあたっては、生産量やコスト、稼働時間、CO2排出量など多数の条件を加味した上で、それらが最も最適な状態になるような組合せを発見することが必要になります。
こうした「組合せ最適化問題」の解決には、これまで主として数理最適化というアプローチが用いられていましたが、扱える条件の数に限りがあり、複雑な条件を処理することには限界がありました。
ですが近年、将棋 AIでも知られるようになった「強化学習」という手法を使った最適化のアプローチが高度化してきており、より多数かつ複雑な条件のシミュレーションがAIで可能になってきており、SCMの多くのドメインで活用が始まりつつあります。
生成AIのインパクトはすごいものではありますが、SCMにおいては、"生成する"だけでは足りず、生成された情報を"最適化する"ためのAIがより重要なカギを握っています。サプライチェーンにおける生成AIの利用は、今まで実装難易度が高いとされていた需要予測を代替するものになる得ると考えます。
私自身の経験から需要予測AI導入が難易度高いというイメージになる点は以下です。
(経験に基づく項目でMECEでないことをご了承ください...)
1. どのAIモデルが合うのか分からない
2. 独自の学習が必要になり学習させるコストが膨大
3. ボリュームがないと実装の費用対効果がない(SMEs, 中堅企業でよく頓挫する)
など。
費用、工数ともに投資対効果が見込めるか微妙なところで導入プロジェクトが立ち上がらなかったことが何度かあります。
サプライチェーンにおける生成AIはここのハードルを下げる手段として期待しています。
