投稿者 global-ai-media 
国際的な生産研究ジャーナルが「Agentic AI（自律型AIエージェント）」をテーマにした特集を組むなど、サプライチェーン管理（SCM）におけるAI活用が新たな局面を迎えています。これまでの需要予測や可視化にとどまらず、AIが自律的に意思決定しアクションを実行する「Agentic Supply Chain」の概念と、日本企業が直面する機会とリスクについて解説します。
予測型AIから「Agentic AI」へのパラダイムシフト
これまでサプライチェーン領域におけるAI活用といえば、過去のデータを学習して需要を予測したり、配送ルートの最適化を提案したりする「予測型（Predictive）」や「処方型（Prescriptive）」のアプローチが主流でした。しかし、現在学術界や先端テック企業の関心は、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を応用した「Agentic AI（自律型AIエージェント）」へと移行しつつあります。
Agentic AIとは、単に人間からの質問に答えたり予測値を出したりするだけでなく、与えられた抽象的な目標（例：「在庫切れを防ぎつつコストを最小化せよ」）を達成するために、自らタスクを分解し、外部ツールを操作し、実行に移す能力を持つAIシステムを指します。これがSCMに適用されることで、人間が都度承認しなくとも、AIが状況に応じてサプライヤーとの調整や発注、物流のリルートなどを自律的に行う未来が視野に入ってきました。
サプライチェーンにおける自律的実行の具体像
「Agentic Supply Chain」が実現すると、業務プロセスは劇的に変化します。例えば、突発的な災害や地政学的リスクにより特定の部材供給が滞った場合、従来であれば人間が情報を収集し、代替サプライヤーを探し、電話やメールで交渉する必要がありました。
一方、自律型エージェントはリアルタイムでリスクを検知すると、即座に複数の代替ルートをシミュレーションし、事前に定義された権限の範囲内で、在庫のあるサプライヤーに対して自動的に見積もり依頼や発注処理を行うことが可能になります。これは、日本の物流業界が直面している「2024年問題」のような深刻な人手不足に対する、極めて有効な解決策となり得ます。
実用化に向けたリスクと「Human-in-the-loop」の重要性
しかし、SCMにおけるAgentic AIの導入には、生成AI特有のリスクも伴います。最も懸念されるのは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や、予期せぬ暴走による誤発注のリスクです。AIが自律的に高額な契約を結んでしまったり、不適切な取引先を選定してしまったりすることは、企業のコンプライアンスや財務に致命的な打撃を与えかねません。
また、複雑なサプライチェーンにおいて、AIの判断根拠がブラックボックス化することは、説明責任（アカウンタビリティ）の観点から問題視されます。そのため、完全にAI任せにするのではなく、重要な意思決定のポイントには必ず人間が介在する「Human-in-the-loop（人間参加型）」の設計が、特に初期段階においては不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流が「自律化」に向かう中で、日本企業は以下の点を意識してSCMの高度化を進めるべきです。
- データ基盤の整備と脱「FAX・Excel」：Agentic AIが機能するためには、在庫、物流、取引状況がデジタルデータとしてリアルタイムに連携されている必要があります。日本独自の商習慣である紙やFAX、属人化したExcel管理からの脱却が、AI活用の大前提となります。
- 権限委譲の明確化とガバナンス：AIにどこまでの裁量権（発注金額の上限や取引先の選定基準など）を与えるか、明確なガバナンスルールを策定する必要があります。これは技術的な設定であると同時に、組織としての経営判断です。
- 部分的な自律化からの着手：いきなり全工程を自律化するのではなく、まずは「在庫補充のトリガー」や「配送スケジュールの微調整」など、リスクが限定的で効果が見えやすい領域からAgentic AIの導入を検討し、知見を蓄積することが推奨されます。
技術の進化は待ったなしで進んでいますが、日本企業においては、現場のオペレーションへの定着と信頼性の担保を最優先しつつ、段階的に「自律的なサプライチェーン」へと移行していく姿勢が求められます。