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最高データ責任者（CDO）、サプライチェーン分野の教授、AI変革リーダーが語る、AI導入における「過剰な期待」と「見落とされがちな真実」

サプライチェーンの責任者であれば誰しも、ダッシュボードを要約するチャットボットから、需要予測・補充計画・物流管理を自律的にこなすと謳うAIエージェントまで、一度は何らかの「AIの売り込み」を耳にしたことがあるはずです。しかし、その約束が完全に果たされた場面に立ち会えた人は、ごくわずかしかいません。

私たちは、この理想と現実のギャップについて、異なる視点を持つ3名の専門家に集まっていただきました。

• Bryan Audic 氏：欧州最大の自動車流通グループ RCM の最高データ責任者（CDO）
• Vineet Sharma 教授：セントルイス大学 サプライチェーン・エクセレンス・センター ディレクター
• Prabhat Rao Pinnaka 氏：Fortune 50企業のフルフィルメントおよび倉庫拠点での実績を持つ、プロダクト＆サプライチェーン変革リーダー

モデレーターは、KNIMEのプロダクトマーケティングマネージャーである Mia Guo が務めました。パネルディスカッションにおける彼らの結論は、すぐに一つの点に収束しました。彼らが目にしてきた失敗の理由は、決して「モデルの性能」ではなく、「信頼」の問題だったのです。

そのディスカッションの抜粋をご覧ください。

サプライチェーンにおいて「信頼」が損なわれる3つの要因

• 信頼は段階的に築かれるべきものである： 多くのAIが「要約機能」止まりになっているのは、意思決定を行う権限を得られるほどの信頼を勝ち取っていないからです。
• 信頼には「説明可能性」が必要である： どれほど高精度なモデルであっても、その仕組みが誰にも見えなければ、結局は使われなくなります。
• 信頼には土台（基礎）が必要である： データ、文脈（コンテキスト）、そして周囲の人々が整っていなければ、優れたアルゴリズムであっても信頼することはできません。

登壇者たちの言葉から、それぞれの要因がどのように影響したのかを見ていきましょう。

1. サプライチェーンにおける多くのAIは、まだ「要約」に留まり「決定」をしていない

周囲に尋ねてみれば、誰もが同じような話を口にするはずです。「既存のダッシュボード、SOP（標準作業手順書）、チケットの問い合わせ履歴の上にチャットボットを重ねた仕組み」についてです。デモで見せると受けは良いものの、実際の運用上の意思決定に触れることは滅多にありません。

「現在のサプライチェーンにおけるAIのほとんどは、要約や推奨をする程度で、実際に処理を実行するものはほぼ皆無です。デモの段階では非常に見栄えが良く、役員会議では誰もが頷きますが、実際の意思決定に使われることはありません。」

— Prabhat Rao Pinnaka 氏（ISCEA アドバイザリーボードメンバー）

ボトルネックとなっているのは「準備不足」です。Prabhat氏が提案する最初のステップは、野心的なプロジェクトに着手する前に、データ量が多く華やかさのない単一のプロセス（例：配送センターにおける入荷差異の解消処理など）をまず1つ選ぶことです。

多くの組織はこの最初のプロセスを飛び越えて、最初から野心的なパイロットプロジェクトに挑んでしまいます。その結果、AIは最初の位置——つまりダッシュボードを要約するだけのチャットボットにとどまり、実際の意思決定を任せてもらえなくなるのです。

2. 高精度なモデルであっても、理解されなければならない

今回のパネルで最も教訓的だったのは、「正常に機能していた高精度なモデルが、誰にも仕組みを説明できなかったために廃棄された」という事例です。

Vineet教授は、自身のチームが構築した「予測精度80%を達成したリードタイム予測モデル」について語りました。ビジネス側のリーダーたちから「どうやって計算されているのか」と問われた際、出た答えは「複雑すぎるので、とにかく使ってください」というものでした。

「それではビジネスの現場は納得しません」とVineet教授は指摘します。

「ビジネスリーダーは、そのモデルが何であり、どのように開発されたのかを理解しない限り、モデルやソリューションを使おうとはしません。」

— Vineet Sharma 教授（セントルイス大学 サプライチェーン・エクセレンス・センター ディレクター）

モデル自体は正確であったにもかかわらず、放置されることになりました。教授が打ち出した解決策は「巻き込み（包含）」でした。

「ここで重要になるのが、ビジネスチームと技術チームの密接なコラボレーションです。そして、KNIMEのようなプラットフォームが非常に役立つのはまさにこの点です。プロジェクトの外部から関わるのではなく、ビジネス側の現場の人々を本質的に巻き込みながら、迅速な概念実証（PoC）を行うことができるからです。」

— Vineet Sharma 教授（セントルイス大学 サプライチェーン・エクセレンス・センター ディレクター）

言い換えれば、「その数字に最終的な責任を負う人々」自身に、バックエンドにあるソリューションの構築を手伝ってもらうということです。

Prabhat氏も、大規模なフルフィルメント拠点で同じ失敗パターンを目撃しました。そこでは、AIがSKUレベルの需要予測を自動生成し、人員配置や補充指示を自動で出していました。

しかし、現場のマネージャーたちは出された信頼度スコア（Confidence Score）を信用できず、手作業でこっそりすべてを再確認していました。ある現場マネージャーは彼にこう明かしました。「最初は信頼度スコアが何を意味しているのか理解できなかったので、自分で全部ダブルチェックしていました。」

中身が見えない推奨事項（レコメンデーション）は、人間によって手動で上書き（オーバーライド）されます。そして上書きされ続けたシステムは、学習と改善に必要なフィードバックを得られなくなってしまうのです。

3. 真のボトルネックは「文脈（コンテキスト）」「データ」「人」である

登壇した全員が、申し合わせたかのように同じ結論に至りました。それは「AIの失敗原因は、多くの企業が未だ構築しきれていない基礎部分にある」ということです。

Prabhat氏はこれを「コンテキスト・グラフ」の問題と的確に表現しました。業務上の意思決定の多くは、基幹システムに記録されることはありません。「今日行われている意思決定の多くは、Microsoft Teamsのチャットやメールの中で行われています」と彼は述べます。

契約上の例外事項、サプライヤーの制限事項、あるいはTeamsチャットに埋もれた現場の判断などをAIが認識できない場合、AIが出す推奨事項は「局所的には最適化されているが、全体としては破綻を招く（局部的に正しく、運用上は誤りである）」ものになってしまいます。

Vineet教授も、組織構造の観点から同様のギャップを指摘します。彼が何度も目にしてきた「不足している3つの前提条件」は以下の通りです：

• 人材の準備不足（「ビジネスロジックとモデルの両方を理解できるアナリストは、現在ほとんどの組織で最も不足しているリソースです」）
• データの成熟度の低さ
• ガバナンスの欠如

この3つが揃っていなければ、「テクノロジーなど無意味である」と彼は主張します。

RCMのBryan氏の実績は、理論ではなく数値によってそれを立証しています。彼のチームは、「顧客に販売するには古すぎる車両にフラグを立て、ルールが破られた際には担当者に毎朝メールを送る」というシンプルなルールを自動化しました。

「90%の場合、単純な処理の自動化で十分です。時間を節約できるため現場は喜びますし、データとルールさえ整っていれば、その上にAIを構築することは決して悪い選択ではありません。私の考えでは、人間を置き換えるのではなく、タスクを置き換えるのです。」

— Bryan Audic 氏（RCM 最高データ責任者）

AI戦略を巡る議論の多くでは、この区別が見落とされがちです。「AIでコスト削減できるか？」と問われる経営幹部は、この違いを常に頭に入れておく必要があります。

優れたAI戦略とはどのようなものか

パネルの最後に「アドバイスを一つ」と求めたところ、登壇者たちが示したのは特定のツールではなく、「順序（プロセス）」でした。

テクノロジーからではなく、ビジネス課題から始めること。「すべてはビジネスのユースケースから始まります」とPrabhat氏は言います。「ただし、それを単なるツールの『欲しい機能の買い物リスト』に変えてはいけません。」そこから、どの決定を機械に単独で任せ、どの決定を人間に引き継ぐかを、意思決定ごとに決めていきます。

彼はこれを「限定された自律性（Bounded Autonomy）」と呼び、以下の3つの段階を経て獲得されるとしています：

1. 支援型自動化（Assisted automation）
2. ガイド型自律（Guided autonomy）
3. 適応型エージェント（Adaptive agency）

初日からいきなり第3段階へ飛び越えようとすることこそが、AIプロジェクトが失敗の山に埋もれる原因となります。

モデルに触れる前に、目指すべきゴールを定義すること。「少なくとも大まかな（ハイレベルな）段階で、最終的にどこへ到達したいのか（どのような精度や結果を求めるのか）を決め、そこから逆算する必要があります」とVineet教授は述べます。経験に裏打ちされたBryan氏の言葉も同様です。「行き先が分かっていなければ、ただ壁に激しく激突するだけです。」

共通するテーマ：問題は決して「テクノロジー」ではなかった

業界もAIの成熟度も異なるBryan氏、Vineet教授、Prabhat氏の3名ですが、最終的には全員がまったく同じ結論に達しました。モデレーターを務めたKNIMEのMia Guoは、ウェビナーの締めくくりにこう要約しました。「難しいのはAIでもテクノロジーでもありません。難しいのは『信頼』です。」 データを信頼し、数字がどこから来たのかを理解し、基礎を構築する間も人をプロセスに関与させ続けることです。

このパネルディスカッションが繰り返し立ち返ったテーマはここにあります。スピードはお金で買えますが、確実性は「可視化され、説明可能で、監査可能なステップ」を一つずつ積み重ねて築くしかありません。サプライチェーンにおいてAIを成功させている組織は、派手なモデルを持っている組織ではありません。クリーンなデータ、明確なルール、そして下流にいる誰もがプロセスを確認できるワークフローという「地味な作業」を最初に行った組織なのです。

これこそが、KNIMEが解消するために作られた「信頼のギャップ」です。このパネルで挙げられたすべての事例は、同じ根本原因に行き着きます。

• 誰にも説明できなかったモデル
• 現場のマネージャーが誰も信頼しなかった信頼度スコア
• メールのやり取りの中に埋もれた意思決定

他の誰にも見えず、実行権限のガードレールもない場所で行われる作業——それによって生じるギャップを埋めるのがKNIMEです。

KNIMEはそうした作業を、可視化され統制されたワークフローへと変換します。データから意思決定に至るすべてのステップが検証可能であり、すべての出力は背景にあるロジックとデータまで追跡可能であり、すべてのワークフローが必要なアクセス制御と監査証跡に準拠します。

この組み合わさった仕組みこそが、単に机上で高精度なだけでなく、実務においてAIを真に信頼できるものにするのです。予測を作成したサプライチェーンマネージャーと、その数値に責任を負う役員は、まったく同じ証拠の足跡を目にしているのです。

信頼を一方的に求められるブラックボックスではありません。自ら統制し、検証し、実際にチェックできるワークフローなのです。