AIエージェントで「データサイロ」を一掃する方法、サプライチェーン変革の新常識とは

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DXやAIの導入が加速する一方で、多くの企業がデータ活用の壁に悩まされている。各部門のシステムが分断され、重要なデータが社内に散在することで、意思決定が遅れ、企業全体のパフォーマンス低下を招いているのが現状である。特にサプライチェーンを持つ製造業では、システムの分散がデータの統合をさらに難しくしており、いかにこの課題を解決できるかが競争力のカギを握る。AI時代に求められるサプライチェーン変革の新たな道筋に迫る。

サプライチェーン変革の「新常識」とは？

（Photo/Shutterstock.com）

サプライチェーン変革を阻む「データの“分散”」

　現代の企業が抱える「データ問題」は想像以上に深刻だ。多くの企業で、部門ごとにシステムがサイロ化し、必要なデータに必要なタイミングでアクセスできないという問題が常態化している。さらには、貴重なデータがExcelデータや担当者の“頭の中”に散在していることも珍しい話ではない。

　特に製造業では、工場別の生産計画システム、サプライヤーシステム、在庫管理システムがそれぞれ独立して運用され、データの統合に膨大な工数がかかっている。その結果、需要予測と生産計画にズレが生じることによる過剰在庫、リアルタイムデータの欠如による対応遅延、同一情報の多重管理といった問題が多発している。

　データのサイロ化による弊害は挙げればキリがないが、これらの課題は個別に存在するのではなく、相互に関連し合いながら組織全体のパフォーマンスと意思決定能力に深刻な影響を及ぼしている。

　では、こうした課題を丸ごと解決すればどうすれば良いのか──標準化されていない／属人化したデータはどのように統合すれば良いのだろうか。AI時代に求められる迅速で柔軟なサプライチェーンの構築とともに、“真のデータドリブン経営”を実現する方法を以降で解説する。

この記事の続き＞＞

・「7つのデータ課題」が組織全体の競争力をそぐ
・“バケツリレー方式”のサプライチェーン管理を卒業する方法
・「AIエージェント」によるデータ統合、5つのフェーズとは？

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