AIでサプライチェーンの最適化はどこから始めるべきか? 最新動向で分かる、失敗しにくい順番

AIによるサプライチェーン最適化の最新動向

研究の中心は計画領域に偏っている

生成AIとサプライチェーンを扱った2026年の体系的レビューでは、98本の査読論文を分析した結果、活用例の大半がPlanとEnable、つまり計画や意思決定支援の領域に集中していました。

製造を担うMakeは4%、返品や回収を含むReturnは1%にとどまり、研究の比重はまだ工場や返品の現場より、予測、リスク分析、可視化の側にあります。サプライチェーンAIの議論は長く、頭脳の高度化に偏ってきたわけです。¹

この偏り自体は不思議ではありません。需要予測や在庫計画はデータ化しやすく、成果も数字で比較しやすいからです。

ただ、経営や現場が本当に困るのは、遅延が起きたときに誰が顧客へ連絡するのか、代替品を出すのか、輸送会社への請求を誰が処理するのか、といった手触りのある仕事です。研究の蓄積と、現場でお金が払われる業務は、必ずしも同じではありません。¹

実務で成果が出ているのは限定された用途

一方で、BCG（Boston Consulting Group、世界最大級の戦略系コンサルティングファーム）が180人超の計画責任者を調べた2026年の資料では、7割超が高度な計画システムに投資しているのに、計画自動化や最適化エンジン、AIから意味のある価値を得られている企業は約5社に1社でした。

さらに、自律的にタスクを進めるエージェント型AIや生成AIで価値を実感している企業は7%にとどまります。

BCGは、完全自律の計画はまだ目標段階で、現時点のAIは全体を置き換える仕組みではなく、人の判断を速くする知能の層として使うのが現実的だと整理しています。²

ここで大事なのは、AIが期待外れだという意味ではないことです。むしろ逆で、価値が出やすい場所が見え始めたとも言えます。

BCGは、強い成果が出ている用途として、予測精度の改善、計画逸脱の優先順位付け、パラメータ調整、説明の透明化を挙げています。つまり最新動向は、万能感のある自律化ではなく、判断の渋滞をほどくための限定導入へ収束しているのです。²

ここまでで分かるのは、最新動向という言葉を、派手な自律化として受け取ると判断を誤るということです。

次に見るべきなのは、実際にお金と展示が集まっている業務の中身です。

いま資金と注目が集まっている業務

最新の物流AIは例外処理の自動化が主戦場

3月12日にBackOpsが発表した2600万ドルのシリーズA調達は、この流れを端的に示しています。

同社は、サプライチェーンには複数の企業やシステムをまたぐ40〜60の工程があり、メール、メッセージ、問い合わせ、保険請求のような細かな例外対応が手作業で残っていると説明しています。

そのうえで、従業員が物流ワークフローをどう処理しているかを記録し、そこから自動化に変える仕組みを前面に出しました。利用企業では、対象となる運送クレームの100%自動申請や、顧客問い合わせへの応答時間を93%短縮したという発表もあります。

もちろんこれは同社発表であり独立検証ではありませんが、いま資金が向かう先が需要予測そのものより例外処理の自動化であることは読み取れます。³

注目すべきなのは、BackOpsが単に作業を減らすと説明していない点です。中核製品の一つとして、従業員がどう業務を終わらせているかを記録し、そこから社内にたまった判断の知識を取り出す機能を掲げています。

言い換えれば、最新の物流AIは、定型業務の置き換えだけでなく、属人化した処理手順を外に出して標準化する道具として売られ始めています。これは日本の製造業や物流でも、そのまま通用する視点です。³

顧客接点で生まれたデータを判断に活かす試み

日本側でも、同じ方向を示す材料があります。リテールテックJAPAN 2026の主催者は、この展示会を、人手不足、消費行動の変化、改正物流法への対応、多様なデータ活用といった課題に向き合うAI時代の流通DXの場として位置付けました。

日立製作所はその中で、AIに事務や分析を任せ、人は顧客理解に向かうという考え方を前面に出し、店舗を体験価値の場へ変える提案と、データを活用したサプライチェーン最適化を同じ文脈で示しています。

購買履歴だけでなく、売り場で迷ったり選んだりするその場の文脈を捉える発想まで打ち出しており、店舗AIとサプライチェーンAIが別物ではなくなりつつあることがよく分かります。⁴⁵

この変化は、店舗の役割が売る場所から、顧客の反応を継続的に集める拠点へ変わることを意味します。補充や発注の判断は、過去の実績だけでは遅く、現場の文脈が必要になるからです。

小売で起きているこの変化は、製造や物流でも、需要変動をより短い周期で捉え直す流れにつながります。⁴⁵つまり、AIは倉庫や本部の中だけの話ではありません。顧客接点で生まれたデータが、在庫、補充、配送、商品構成の判断に戻る設計が、先に現実になり始めています。

日本企業が見落としやすい壁

教える人が足りないこと自体がボトルネック

ここで日本の現場に目を戻すと、問題はAIの性能だけではありません。2025年版ものづくり白書では、製造業の能力開発や人材育成の問題として、65.9%の事業所が指導する人材の不足を挙げています。

人手不足というと採用難に目が向きがちですが、実際には、現場を回しながら若手を育てる人が足りないことが深刻です。AIを導入しても、誰の判断を、どの順番で、どの条件なら自動化できるのかが整理されていなければ、仕組みは現場に根づきません。⁶

ここで見落としやすいのは、教える人の不足が、そのままデータ不足にもつながることです。ベテランが横で見て直していた判断は、記録が残りません。

するとAIに学習させる前段として必要な、例外パターン、判断理由、人に引き継ぐ条件が欠けたままになります。人材育成の問題とAI導入の問題は、実は同じ根を持っているのです。⁶

ノウハウをデジタル化して残す

ものづくり白書が紹介する石川県の旭ウエルテックの事例は示唆的です。同社は、ベテラン職人が若手を教える時間を確保しにくいという課題に対し、DXで効率化しながら、職人のノウハウを蓄積するデジタル版の手順書を整えました。

重要なのは、技能継承を、気合いや経験の問題として放置しなかったことです。何を見て判断したのか、どこで迷うのか、失敗したときに何を確認するのかを、再現できるルールに分けて残す。この作業があるからこそ、あとからAIが扱える形になります。⁶

この発想は、工場だけのものではありません。発注担当がどの条件なら輸送方法を変えるのか、カスタマーサポートがどの順番で代替品を提案するのか、倉庫がどの基準で優先出荷を決めるのかも同じです。

暗黙知を言葉と手順に分けることは地味ですが、ここを飛ばすと、AIはもっともらしい提案を返すだけで、現場の責任を引き受けられません。

ここで視点を変えると、サプライチェーン全体最適の入り口も見えてきます。最初に必要なのは高価なモデルではなく、現場の判断基準を見える形に置き換える地味な設計です。

全体最適に近づくために、最初に決めること

最初は高頻度の例外業務を一つに絞る

最初の対象として向いているのは、問い合わせ対応、再出荷判断、運送クレーム、納期調整のように、件数が多く、判断の型があり、関係者が多い業務です。

日本の物流では、トラックドライバーの年間労働時間が2023年時点で全産業平均より約2割長く、2024年度調査でも1運行当たりの平均拘束時間は11時間46分でした。

荷待ちや荷役の時間もなお重く、現場に余白は多くありません。だからこそ、AI導入で最初に狙うべき成果は、壮大な全自動計画ではなく、人が毎日さばいている例外を一つ減らすことにあります。⁷

ここで一つに絞るべきなのは、成果の測り方がはっきりするからです。応答時間が何分縮んだか、再出荷の手戻りが何件減ったか、クレーム申請漏れがどれだけ減ったか。数字が見えれば、現場も本部も次の投資判断をしやすくなります。

逆に、最初から在庫最適化、調達、製造、配送を一気につなごうとすると、改善したのか、単に運用が複雑になったのかすら分からなくなります。

データ定義と責任分担を決める

もう一つ、先送りしないほうがよいのがデータと責任の整理です。BCGは、AIの効果が出にくい企業では、データの分断、用語の不一致、責任の曖昧さがボトルネックになると指摘しています。

日立の展示が示すように、いまのサプライチェーン最適化は、店舗、物流、製造の境目をまたぐため、部門ごとに別の言葉を使っているだけで精度が落ちます。

最初の90日で決めるべきなのは、次の3点です。²⁵

• どの例外業務を先に自動化するか
• 在庫、欠品、遅延、返品など重要語の定義をどこまでそろえるか
• AIが提案した内容を誰が確認し、どこで人に戻すか

この3点が固まれば、AIは便利な試作品ではなく、現場で使える仕組みに近づきます。逆に、ここが曖昧なままでは、試験導入だけ増えて本番運用に進みにくくなります。

BCGがいう完全自律の計画がまだ目標段階にある以上、確認者と差し戻し条件を先に決めておくことは、慎重すぎる対応ではありません。AIを疑うためのルールではなく、AIを実務で使うためのルールだと捉えるべきです。²

サプライチェーン最適化におけるAIの最新動向は、予測を賢くする競争から、現場の判断を外に出し、部門の分断を埋める競争へ移っています。

導入の順番を誤らなければ、AIは人を減らすための道具ではなく、限られた人員で現場を回し、顧客理解に時間を戻すための基盤になります。次にやるべきことは、まず自社で、毎日発生している例外業務を一つ選び、その判断基準を書き出すことです。

1. 「A systematic analysis of generative artificial intelligence for supply chain transformation」Bahroun et al. ↩

2. 「Getting the Most from Advanced Supply Chain Planning」BCG ↩

3. 「BackOps Raises $26M Series A to Build the AI-Native Operating System for Global Supply Chains」Business Wire ↩

4. 「リテールテックJAPAN 2026 6日まで開催中！」リテールテックJAPAN ↩

5. 「日立グループがリテールテック JAPAN 2026に出展」日立製作所 ↩

6. 「2025年版 ものづくり白書 概要」経済産業省 ↩

7. 「第1節 担い手不足等によるサービスの供給制約」国土交通省 ↩