投稿者 global-ai-media 
サプライチェーン管理（SCM）の領域において、生成AIを活用した「自律型AIエージェント」への移行が議論され始めています。しかし、Harvard Business Review（HBR）は、無警戒なAI導入が誤った意思決定やコスト増大を招く可能性を指摘しています。本記事では、AIエージェント活用のリスクと、日本企業が取るべきデータガバナンス戦略について解説します。
自律型サプライチェーンへの進化と「AIエージェント」の役割
従来のサプライチェーン管理（SCM）におけるAI活用は、需要予測や在庫最適化といった「予測・分析」が主流でした。しかし現在、生成AI（GenAI）の進化に伴い、自律的に判断しアクションを実行する「AIエージェント」への注目が高まっています。
AIエージェントとは、単に情報を提示するだけでなく、設定された目標（例：在庫切れの回避、コスト削減）に基づき、サプライヤーとの交渉や発注処理、配送ルートの変更などを自律的に行うシステムを指します。これにより、複雑化するグローバルサプライチェーンにおける迅速な意思決定が期待されています。
「誤った意思決定」のリスクとコスト増大
一方で、HBRの記事は、AIエージェントへの過度な依存や不適切な運用が「より悪い意思決定と、より高いコスト（worse decisions and higher costs）」を招くリスクがあると警告しています。
生成AIは学習データや与えられたコンテキスト（文脈情報）に基づいて確率的に回答を生成します。もし、AIエージェントに共有されるデータが不正確であったり、文脈が不足していたりする場合、AIは自信満々に誤った判断を下す可能性があります。例えば、過去の取引経緯や品質に関する暗黙知を考慮せず、表面的な価格データだけでサプライヤーを選定し、結果として不良品率の上昇や納期遅延を招くといったケースです。これは、現場の「勘所」を重視する日本の製造・物流現場において特に注意すべき点です。
データの「選別」とテストの重要性
こうしたリスクを回避するために、HBRは「AIエージェントと共有するデータを選別し、テストすること（be selective and test what data you share）」を推奨しています。
企業が保有するすべてのデータを無差別にAIに読み込ませることは、セキュリティ上のリスク（情報漏洩）だけでなく、精度の観点からも推奨されません。AIに判断させる領域を明確に定義し、その判断に必要な「高品質かつクリーンなデータ」のみを連携させる必要があります。
また、RAG（検索拡張生成）などの技術を用いる際も、参照データの鮮度や正確性が担保されていなければ、AIエージェントは誤った根拠に基づいた行動をとってしまいます。実運用前に、特定のシナリオ下でAIがどのような判断を下すかを厳密にテストするフェーズが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
HBRの指摘を踏まえ、日本の実務家は以下の点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. 暗黙知の形式知化とデータ選別
日本の商習慣では、取引先との「あうんの呼吸」や長期的な信頼関係がサプライチェーンを支えている側面があります。AIエージェントを導入する際は、これらの定性的な情報（信頼度、柔軟性、過去のトラブル対応力など）を可能な限りデータ化し、判断材料として提供する必要があります。同時に、不要なノイズデータを取り除き、AIが誤学習しないようデータを「選別」するガバナンス体制が求められます。
2. Human-in-the-Loop（人間が介在する）体制の維持
完全な自律化を急ぐのではなく、AIエージェントが提案した内容を人間が最終確認・承認する「Human-in-the-Loop」のプロセスを組み込むべきです。特に、法規制対応やコンプライアンスが関わる重要な意思決定においては、AIをあくまで「強力なアシスタント」として位置づけ、責任の所在を人間に残す設計が現実的です。
3. 小規模なPoC（概念実証）からの段階的導入
全社的なサプライチェーンを一気にAI化するのではなく、特定の商品カテゴリや特定の物流ルートに限定してAIエージェントを適用し、その挙動とコスト対効果を検証してください。「どのようなデータを共有すると、どのような判断ミスが起きるか」を把握し、日本特有の商流に合わせたチューニングを行うことが成功への鍵となります。