サプライチェーン領域における「AIエージェント」の実用化：Manhattan Associatesの事例から見る自律型AIの新たなフェーズ

サプライチェーン管理（SCM）大手のManhattan Associatesが「AIエージェント・ワークフォース」の商用提供を開始しました。これは、生成AIが単なる「支援ツール」から、実務を自律的に遂行する「労働力」へと役割を変えつつあることを示唆しています。本記事では、このグローバルな動向を紐解きながら、日本の物流・小売業界におけるAIエージェント活用の可能性と、実装に向けた課題について解説します。

「Copilot（副操縦士）」から「Agent（自律的な実行者）」への転換

生成AIブームの初期、多くの企業は「Copilot（副操縦士）」として、人間が作成するメールの下書きやコード生成の支援にAIを活用してきました。しかし、Manhattan Associatesが発表した「AIエージェント・ワークフォース」という概念は、フェーズが一つ進んだことを明確に示しています。

AIエージェントとは、単に質問に答えるだけでなく、ユーザーの意図を理解し、APIを通じて外部システムを操作し、一連の業務プロセス（ワークフロー）を完結させる能力を持つAIを指します。例えば、顧客からの「注文内容を変更したい」というリクエストに対し、在庫確認、配送手配の変更、差額決済の処理、顧客への確認通知といった複数のステップを、人間の介在なしに、あるいは最小限の承認だけで実行する仕組みです。

この技術が商用レベルで提供され始めたことは、企業システムにおけるAIの役割が「情報検索」から「アクションの実行」へとシフトしていることを意味します。

サプライチェーンとカスタマーサービスにおける実務インパクト

Manhattan Associatesの事例は、特にサプライチェーンとカスタマーサービス（CS）の領域で大きな意味を持ちます。従来のチャットボットは、FAQベースの回答には長けていても、OMS（注文管理システム）やWMS（倉庫管理システム）と深く連携した動的な処理は苦手としていました。

新しいAIエージェントは、これらの基幹システムとシームレスに連携することで、以下のような価値を提供します。

• 複雑な問い合わせの即時解決：「配送先を変更し、かつ到着日を指定したい」といった複合的な要望に対し、リアルタイムで物流制約を確認しながら処理を実行できます。
• 繁閑差への柔軟な対応：年末商戦やセール時など、問い合わせが急増するタイミングでも、AIエージェント（デジタルワークフォース）はスケーラブルに対応可能なため、顧客の待ち時間を大幅に短縮できます。

日本の商慣習・物流事情とAIエージェントの親和性

この技術トレンドを日本市場に当てはめた場合、極めて高い親和性と同時に、特有の課題が浮かび上がります。

まずメリットとして、日本が直面する「物流の2024年問題」に続く慢性的な人手不足への対策が挙げられます。CS部門や物流管理部門のオペレーター不足は深刻化しており、定型業務のみならず、ある程度判断を要する業務までAIに委譲（オフロード）できることは、事業継続性の観点からも重要です。

一方で、日本特有の「高いサービス品質（おもてなし）」への期待値は、AI導入のハードルとなります。日本の消費者は、AIの回答が不正確であったり、文脈を無視した機械的な対応であったりする場合、欧米以上に厳しい評価を下す傾向があります。したがって、AIエージェントを導入する際は、完全に無人化するのではなく、「AIが解決できない場合は即座に人間の専門スタッフにエスカレーションする」というシームレスなハンドオーバー（引き継ぎ）の設計が不可欠です。

レガシーシステムとガバナンスの壁

実務的な観点から見ると、AIエージェント活用の最大の障壁は、日本の多くの企業に残る「レガシーシステム」です。AIエージェントが自律的にアクションを起こすためには、基幹システムがAPIを通じて外部から操作可能である必要があります。しかし、画面操作を前提とした古いシステムや、データがサイロ化された環境では、最新のAIエージェントを導入してもその能力をフルに発揮できません。

また、ガバナンスの観点も重要です。「AIが誤って高額な返金処理をしてしまった」「誤った在庫情報を顧客に伝えてしまった」といったリスクに対し、誰が責任を負うのか、どのようなガードレール（安全策）を設けるのかを事前に定義する必要があります。ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクをゼロにすることは難しいため、特に金銭や個人情報が絡む処理においては、人間による事後監査や承認プロセスの組み込みが求められます。

日本企業のAI活用への示唆

Manhattan Associatesの発表は、特定のベンダーのニュースにとどまらず、業務アプリケーションの未来像を示しています。日本企業がこの潮流を捉え、実務に活かすためのポイントは以下の通りです。

• 「つなぐ」ための基盤整備：AIエージェント導入の前提条件は、社内データや基幹システムがAPIで連携可能であることです。DX（デジタルトランスフォーメーション）の一環として、レガシーシステムのモダナイズを急ぐ必要があります。
• 「人とAIの協働」の再定義：AIにすべてを任せるのではなく、AIが得意な「高速処理・パターン認識」と、人間が得意な「例外対応・感情への配慮」をどのように分担させるか、業務フローレベルでの再設計が求められます。
• 段階的な権限委譲：最初から全権限をAIエージェントに渡すのではなく、まずは「情報参照」から始め、次に「ドラフト作成」、信頼性が確認できた領域から「アクション実行」へと、段階的に権限を拡大するアプローチがリスク管理上有効です。