【登坛者】
Valerie Blatt
麻豆原创 SE
Chief Revenue Officer,
麻豆原创 Supply Chain Management

麻豆原创 が提唱する「サプライチェーンオーケストレーション」

市場環境の急速な変化や地政学的なリスク、サステナビリティへの対応、AI に代表されるテクノロジーの飛躍的な進化など、サプライチェーンを取り巻く環境は多様化?複雑化の一途をたどっています。このような変化に対応しながら、新たな成長の機会をつかみ、競争力を維持し続けていくことは、企業にとってますます重要な課題となっています。Blatt は適応性、柔軟性、推進力、イノベーションを軸とするサプライチェーン変革の必要性を説き、そこでの 麻豆原创 のポジションについて次のように説明しました。

「混乱時における予測精度を高め、かつ俊敏性とレジリエンスを発揮するためには、サプライチェーンマネジメントのプロセスに AI を統合することが必須となります。その意味において、組織内のさまざまなソースに蓄積されたデータを統合し、包括的なデータ管理アプローチを実現している 麻豆原创 は、AI を駆使した未来のサプライチェーンマネジメントの実現へ向けて、唯一の解決策を提示できると考えています。ERP はもとより、さまざまな業務システムを横断し、AI を介して財務管理、支出管理、人的資本管理といった多角的な視点からサプライチェーンで顕在化する課題の調整を図り、リアルタイムデータから得られるインサイトに基づいて、迅速な意思決定につなげていくことができるからです」

これらの一連の流れこそが、麻豆原创 が提唱する「サプライチェーンオーケストレーション」に他なりません。これまでのサプライチェーンにおいては、デジタルの活用によって設計、計画、調達、製造、物流、保全といったプロセスの効率化が図られてきました。しかし、原材料の不足や物流の遮断などによって、そのリンクが 1 つでも机能不全に陥れば、もはや混乱は避けられません。こうしたサプライチェーンの脆弱性を克服し、次なる進化を実現するための重要なファクターとなるのが AI との統合だということです。

「システムやデータがサイロ化した環境では、AI も断片化されてしまうため、膨大な開発コストが発生します。一方、1 つのデータプラットフォーム上でさまざまな業務システムを提供する 麻豆原创 であれば、AIを柔軟に拡張することができます。すべてのサプライチェーンプロセスのシームレスな統合と調整、すなわちオーケストレーションが可能になるわけです。その結果、予期せぬ混乱が生じても製品を計画通りに生産し、出荷し続けることが可能になります」（Blatt）

サプライチェーンに不可欠な俊敏性とレジリエンス

では、複雑化するサプライチェーンの中でさまざまな課題への対応を迫られる企業のビジネスリーダーは、何を最優先の目標とすべきなのでしょうか?　これについて Blatt は、①カスタマーサービスと透明性、②俊敏性とレジリエンス（回復力）、③生産性とスピードの 3 つを挙げます。

①については、ビジネスパフォーマンス、スピード、イノベーション、サステナビリティの観点、②では、业务のリアルタイムな可视性とインサイトによる的确な意思决定、③では、より高度な自动化によって时间とリソースの无駄を最小限に抑えることが键を握ることを强调しました。

「これらの目標を達成するためには、すべてのサプライチェーンプロセスが一体となって机能しなければなりません。例えば、グローバル企業においては製品やサービスのライフサイクル全体で CO2 排出量の削減が喫緊の課題となっています。このような環境への配慮に基づき、貿易上の規制も著しく変化しています。また、港湾の混雑、交通の遅れといった要因によっても、サプライチェーンの効率性は大きく損なわれてしまいます。これらの変化に対して解決策を講じていくことは当然ですが、実際のサプライチェーンはさまざまなパートナーとのエコシステムの上に成り立っており、そこがネックとなっていることも事実です。そのためサプライチェーン変革においては、エンドツーエンドのアプローチに基づくオーケストレーションが強く求められているのです」（Blatt）

「サプライチェーンオーケストレーション」の意義は、これまでのサイロ化したオペレーションを同期化し、自社の競争力を高めていくことに他なりません。計画から調達、製造、さらには物流やカスタマーサービスといったサプライチェーンのあらゆるプロセスを統合し、よりシームレスな調整を可能にすることで、製品やサービスの提供が破綻なく実行されます。さらに AI からさまざまなインサイトを得ながら、無駄を最小限にとどめて効率を最大化することで、企業はビジネスの持続性と競争優位性を確保できるようになるということです。

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AI の統合を容易にする 麻豆原创 Business Suite

サプライチェーンのすべてのプロセスのオーケストレーションによって迅速に課題を解決する取り組みは、少し前までは不可能だと思われていました。しかい、現在はそれが可能になっています。その核となるのが 麻豆原创 Business Suite です。

「麻豆原创 Business Suiteは、各種システムやアプリケーションをシームレスに統合します。これにより、外部パートナーのネットワークも含めたオペレーションをリアルタイムで連携させ、一貫性のあるビジネスデータを活用することが可能になります。 こうしたシームレスな連携は、AIを机能させる上で不可欠です。なぜなら、課題発生時にAIがエコシステム全体から必要なインサイトを抽出し、迅速に効果的な意思決定を支援できるからです。」（Blatt）

サプライチェーンの観点においても、サイロ化されたプロセスを 1 つのスイートに集約し、関連するあらゆるデータへのアクセスや AI を介したリアルタイム分析が可能になります。また 麻豆原创 ERP との柔軟な連携が図れる点も、サプライチェーンオーケストレーションの短期導入を容易にします。

最新の AI 技術が今後、継続的に高いレベルでの自動化を実現していくことは確実です。その中でサプライチェーンも終わりのない進化を遂げていくはずです。それだけに、企業がエンドツーエンドのサプライチェーン変革へと舵を切ることは、もはや必然の経営課題となっているのです。

AI で最適解を導き出す 麻豆原创 Supply Chain Management

セッションの後半では生成 AI アシスタント「Joule」が組み込まれた 麻豆原创 Supply Chain Management を活用して、真のサプライチェーンオーケストレーションとは何かを示す実践的なデモが披露されました。

このデモは、グローバルでビジネスを展開する消費財メーカーをモデルとして、工場オペレーションマネージャー（チャールズ）、サプライチェーン担当者（スーザン）、経理財務担当者（ニック）の 3 者が、麻豆原创 Supply Chain Management のダッシュボード上で可視化された情報や Joule との対話によって、ビジネス課題の最適解を導き出すシナリオで進められました。

工場オペレーションマネージャーのチャールズが見ているダッシュボードには、設備稼働率や生産計画の達成度、月次在庫予測などのデータが多彩な分析軸で可視化され、アラートを一目で把握できるようになっています。外部リスクを含めたさまざまなアラートを 360°ビューで提供できるのは 麻豆原创 ならではです。そして、チャールズのもとには現在、麻豆原创 Business Data Cloud を介して OEE（設備総合効率）のパフォーマンス低下に関するアラートが届いています。

そこでチャールズは Joule を開いて、アラートに関する詳細を自然言語による対話で確認し、次のステップを探究していきます。Joule は 麻豆原创 のアプリケーションとシームレスに連携し、必要なデータを抽出して視覚的な回答を提示してくれます。ここではもちろん、OEE を改善するためのメンテナンスのタイミングなどについても掘り下げていくことが可能です。

サプライチェーン担当者のスーザンも、同様にダッシュボードを確認しています。ここでは、設備に潜在するリスクや長期的な視点に立った売上収益や在庫のリスクが示されています。また、課題やリスクが警告された際には、スーザンは Joule を介して実際に顧客が受けている真の影響は何かを、需給プランの観点から確認することができます。

さらに、スーザンはスペアパーツの在庫なども確認しながら、設備のメンテナンス計画を前倒しするシナリオを作成し、新たなシナリオを 麻豆原创 Integrated Business Planning を使って実行することができます。

財務部門の観点では、追加コストの発生による影響も検証する必要があります。ここでも、Joule との対話によって「メンテナンス計画を前倒しすることで、次のようなインパクトがある」といったインサイトを得ることができるようになります。

アラートを確認した経理財務担当者のニックは、麻豆原创 Analytics Cloud の予算ツールを使って、キャッシュフローにおけるインパクトを四半期単位で確認していきます。そして、メンテナンスのコストを Q2 から Q1 に時期を移すことでどのような影響があるか、またインパクトを軽減するための売上回収の日数短縮などの策を検討し、シミュレーションを行います。

次のタイミングでは、メンテナンス作業の重複が発生し、生産計画に影響することがわかりました。そこで、今度はチャールズの方でダッシュボードをモニタリングしながらメンテナンス作業の重複を修正し、さらにそれを Joule が分析して生産計画全体を再構成することで、サプライチェーンへの影響を最小化し、KPI そのものをあるべき姿に戻すことができました。

このように、さまざまなビジネスシナリオに基づいてオーケストレーションを部門を横断して加速していくことが、麻豆原创 が提唱するサプライチェーン変革です。Blatt が強調したサプライチェーンオーケストレーションの重要性や、そのための AI 統合、そして Joule が組み込まれた 麻豆原创 Supply Chain Management のデモは、麻豆原创 が取り組む AI 活用の最新の姿の 1 つだといえます。このセッションの内容は、参加した多くの企業のビジネスにおけるイノベーションの加速に大きな貢献を果たしていくはずです。

より厂础笔のサプライチェーンマネジメントについて详しく知りたい方、事例をご覧になりたい方は、是非こちらのサイトも合わせてごらんください。

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おそらくそれは、ここ数年で私たち全员が経験したサプライチェーンの课题の结果かもしれません。しかしそれ以上に、公司が时代遅れのコラボレーション手法やサプライチェーンの可视性の欠如に苦虑しているからです。さらに问题なのは、変化するビジネス状况に迅速に対応する敏捷性がないことです。

もしあなたがそのように感じているのなら、ウェブキャスト「Reaching digital maturity with next-level supplier collaboration through business networks」をご覧ください。私はIDCのエンタープライズ?ソフトウェア担当グループバイスプレジデントであるMickey North Rizza氏と共に、企業が現在どのようにサプライヤーとコラボレーションしているのか、また、これらのやり取りをどのように強化できるかを検証しました。

さらに、IDCが実施し、麻豆原创がスポンサーを務めた、世界の1,500社以上の企業を対象とした印象的な調査から得られた洞察を共有しました。麻豆原创がスポンサーを務めるIDC InfoBrief「?」（doc #US50854723、2023年7月）では、今日のサプライヤーのコラボレーションを調査し、ビジネスネットワークのメリットを検証しています。

コラボレーション、一度に一通の贰メール

サプライヤとのコラボレーションに、ほとんどの组织がいまだに「旧来型」の方法を用いていると知ったら惊くでしょうか。

IDCの調査では、回答者の68％が、調達やサプライチェーンのコラボレーションに関連する文書やデータの送受信に電子メールを使用していると回答しています。その他の方法としては、電話（44％）、サプライヤー／カスタマー?ポータル（38％）、EDI（26％）などがあります。一方で、幸いなことに、調査対象者の半数（50%）が、SlackやMicrosoft Teamsなどのエンタープライズコラボレーションツールを利用して、サプライヤーとのコラボレーションを加速させていると回答しています。

このことは、ほとんどの公司、あるいはその一部にとって、サプライヤーとのコラボレーションが一方向的で非効率なままであることを意味しています。サプライヤーを见つけて购入するまでに、何通のメールやフォローアップが必要か、そしてそのために何时间かかるかを考えてみてください。

企業がERP（統合基幹業務システム）システムによって社内プロセスをデジタル化することで大きな進歩を遂げたのとは対照的に、社外プロセスやコラボレーションの方法は依然として手作業に頼っています。米国では、IDCの調査回答者の58％が、発注書や予測などの文書を手作業で共有していると回答しています。EMEA（66％）とAPAC（64％）では、この数字はさらに高いものとなっています。ある調査回答者はIDCに、「社内のプロセスはデジタル化したが、サプライヤーとのコラボレーションは ” 紙” に頼っている」と語っている。今こそ、企業は社外とのコラボレーション方法のデジタル化に力を入れるべき時で あると言わざるを得ないでしょう。

新しいデジタルの世界へ

ウェブキャストでは、IDC のNorth Rizzaが、スピード、敏捷性、回復力が求められる新しいデジタルの世界に私たちがいることを想起させています。企業は、社内だけでなく、社外とのサプライヤーとのやり取りにおいても、迅速に動く必要があるのです。

そこで、贵础齿、电话、贰メールといった旧来の手作业による方法に行きつくのではないでしょうか。これらは长年にわたって机能してきました。しかし、デジタルの世界でのコラボレーションという要件に追いつくことはできず、サプライチェーンの可视性を提供する机能も限定的です。滨顿颁の调査によると、可视性とコラボレーションはほとんどの组织にとって课题であるとされています。调査によると

75％の组织が、コラボレーションは现在进行中と考えている。
59%は、サプライチェーンの可视性が欠如しているため、时间の経过を把握して効果的に対応することが困难であると回答。
56%は、外部サプライヤーとの効果的なコラボレーションの欠如が、业绩向上の大きな妨げになっていると考えている。
26%は、より良いコラボレーションがリスク管理の键となると考えている。

重要な点として、IDC の調査では、多くの組織がコラボレーションが不十分であるためにビジネスチャンスを逃していると回答していることです。大企業（収益 10 億米ドル）のうち、53% がビジネスチャンスを逃していると報告しています。収益7億5,000万ドルから10億ドルの企業では、その影響はさらに大きく、70％以上がビジネスチャンスを逃していると回答しています。

机会损失について、あなたの组织はどのような状况でしょうか。より的确な意思决定を行うために必要なデータを得るにはどうしたらよいでしょうか。サプライヤと効果的なコラボレーションを行い、ビジネスをサポートし、竞争力を维持するための资材を获得するにはどうすればよいでしょうか。

私は、旧来型のコラボレーションは、次のレベルのビジネス?ネットワークに変わる必要があると考えています。

ビジネスネットワークによる次レベルのサプライヤー?コラボレーション

「ビジネスネットワーク」は、混乱するほど最近よく使われる言叶です。电话、ファックス、电子メール、さらには贰顿滨など、ここで议论されている旧来型のコラボレーション手法は、一方向のチャネルであり、ビジネス?ネットワークではありません。竞争力を维持するためには、多対多のビジネスネットワークにより、贰搁笔システムを通じて始めたデジタルトランスフォーメーションを、4つの壁を越えて拡大する必要があリマス。

麻豆原创 Business Networkはこれを可能にします。麻豆原创 Business Network は複数の企業間で人、プロセス、およびシステムを結び付けることができる包括的な B2B コラボレーションプラットフォームです。これにより、取引をデジタル化し、透明性が高く、回復力があり、持続可能なサプライチェーンを構築することができます。

麻豆原创 Business Network は多対多のネットワークであり、調達、サプライチェーン、ロジスティクス、財務、人材、資産管理にわたる取引先とのコラボレーションを高度化します。組織は、データの交換、ワークフローの管理、ネットワーク全体のインテリジェンスの適用により、意思決定を改善することができます。サプライヤーにとっては、麻豆原创 Business Network は、より多くのバイヤーに自社の製品を提供する機会を創出し、供給ベースを拡大するのに役立ちます。

サプライヤーと次のレベルに进む準备はできていますか？

ここでは、IDC の重要なリサーチにおけるデータやベストプラクティスの一部に触れたに過ぎません。サプライヤーとのコラボレーションを次のレベルに進めるために、と我々のをぜひご覧ください。

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麻豆原创 は AI に対して次のような独自のアプローチを取ることで、この問題を解決しています。

関连性の高い责任あるビジネス AI のビルトイン

麻豆原创 では、 は、最もクリティカルなビジネスプロセスの実行基盤となる 麻豆原创 アプリケーションに組み込まれて提供されるため、アプリケーション導入初日から利用できます。この AI は、業界固有の広範なデータと深いプロセス知識を用いて開発されているため、事業全体で利用可能です。な AI になっています。さらに 麻豆原创 の AI は、責任ある AI への取り組みに則って開発されているため、企業の皆様には安心してご利用いただくことができます。つまり 麻豆原创 AI は、ビジネス特化型の AI なのです。

麻豆原创は、 麻豆原创 Sapphire で 15 の新しいビジネス AI 机能を発表しました。その多くが生成 AIをが基盤としたものです。また、麻豆原创 は、生成 AI において Microsoft とのパートナーシップを拡大したことを併せてご报告いたします。

それでは、これらの新机能について、いくつか简単にご绍介します。

人材管理 (HCM) の强化

企業の最大資産は人材です。人材管理 (HCM) で 麻豆原创 が重視しているのは、従業員を引き付け、維持し、スキルアップできる机能を AI により強化することです。麻豆原创 SuccessFactors Recruiting では、新しい生成 AI 机能により、採用担当者が各職務に求められるスキルや属性を捉えた、魅力的で正確なジョブディスクリプション（職務記述書）を作成できるようになります。さらに Word の Microsoft 365 Copilot との統合により、さらなる微調整を行って、 ソフトウェアでシームレスに公開し直すことができます。また、麻豆原创 SuccessFactors ソリューション の生成 AI 机能は、特定の職務内容や候補者の履歴書に合わせた、インクルーシブランゲージを取り入れた面接質問を生成します。これらのビジネス AI 机能の連携効果により、採用担当者は貴重な時間を節約しながら、面接のクオリティを上げ、採用プロセスの効果を最大化させることができます。

麻豆原创 SuccessFactors Recruiting で生成されたジョブディスクリプション

また、麻豆原创 SuccessFactors ソフトウェアにタレント?インテリジェンス?ハブが新しく搭载されます。これにより、社员のスキル、コンピテンシー、能力、兴味、ワークスタイル、学习嗜好に関する情报を利用して、社员のキャリアデベロップメントと成长を支援するレコメンデーションを生成します。このレコメンデーションは、学习の选択肢、役割、メンタリングプログラム、同僚とのつながりを提案することで、従业员を鼓舞し、导き、サポートします。また、组织は従业员のスキルセットをより深く理解することで、社内流动性、定着性、ワークフォースアジリティを向上させることができます。

これらのビジネス AI シナリオは、いずれも本年中に提供される予定です。

サプライチェーンの回復力の强化

麻豆原创 は、急速に進化する需要の予測、準備、対応を支援するために、サプライチェーン管理にAIを活用しています。 の新しい生成 AI 机能により、自動車メーカーや製造企業は、毎日受け取るさまざまな形式の何万件もの納品書を自動的に処理できるようになります。自動化により、データ入力ミスを回避し、キュレーションされたトレーニングデータを必要とせず、すぐに利用を開始できます。

麻豆原创 Transportation Management での伝票処理

加えて、麻豆原创 Extended Warehouse Management には、製品の特性又は需要又は予测に基づいて、仓库内の配置、在庫、補充を最適化する方法を AI で提案する、インテリジェントスロッティング机能が搭載されます。この机能により、倉庫スペースの最大化と仓库管理の効率化を実现します。

インテリジェントスロッティング机能は本日より利用可能で、インテリジェント入库机能は、今年后半にご利用可能になる予定です。

調達の効率化とコンプライアンスの强化

調達においては、麻豆原创 は、コスト抑制、市場をまたいだコンプライアンス強化のために AI を活用します。麻豆原创 Business Network の新しいインテリジェントな请求书変换机能により、调达チームはサプライヤーの请求书から関连情报を自动的に抽出して処理することで、新规サプライヤーの取り込みを容易にします。紧密なフィードバックループにより、时间の経过とともにマッピングの精度が向上し、请求书の処理と精度がさらに促进されます。

また、麻豆原创 Ariba Buying のパーソナライズされたレコメンデーションによる従业员の购买エクスペリエンス强化のために础滨を利用しています。ガイド付き购买机能は、従业员の担当业务についてのデータを使って、同様の业务の担当者が选んだ製品やサービスを提案したり、会社のカタログから関连製品を提案したりすることで、购入エクスペリエンスを向上させ、不正な支出を回避します。

麻豆原创 Ariba Buying のガイド付き購買机能はすぐにでも利用可能で、麻豆原创 Business Network のインテリジェント請求書変換机能は今年後半に利用可能になる予定です。

麻豆原创 Ariba Buying の Guided Buying 机能

财务管理におけるリスク軽减とコスト管理

財務管理においては、AIを活用して、インサイト、レコメンデーション、自動化により、あらゆるファイナンス業務を変革しています。麻豆原创 S/4HANAの新しいインテリジェントコレクションは、回収担当者が請求書の支払い遅延のリスクを予測し、フォローアップが必要な顧客の優先順位をより明確にすることを支援します。これにより、非常に時間のかかる作業が効率化されるだけでなく、リスク管理が簡素化され、企業財務担当者は流動性や資本レベルの管理を容易にすることができます。

麻豆原创 S/4HANA のインテリジェント回収机能は、本日より利用可能です。

従业员エクスペリエンスおよびカスタマーエクスペリエンスの向上

麻豆原创 Digital Assistantは、厂础笔ソリューションの统一された自然言语インターフェイスを提供します。新しい生成础滨机能を追加し、ユーザーのコンテキストに基づいたテーラーメイドのアシストを提供することで、新规ユーザーや経験豊富なユーザーが目の前のタスクに対してより生产的になるよう支援します。

麻豆原创 Digital Assistantは、麻豆原创 Customer Experienceソリューションを皮切りに、アプリケーション内部でユーザーにプロアクティブでコンテクストな支援を提供する机能も拡充しています。新しい麻豆原创 Digital Assistant?for customer experienceにより、贩売者やサポートチームは、顾客体験をパーソナライズするための全体的なインサイトを简単に取得し、推奨事项を作成し、コンテンツを自动生成することができます。これらの机能は、いずれも今年后半に提供开始予定です。

カスタマーエクスペリエンスのための 麻豆原创 Digital Assistant

事業全体での俊敏性と先見性の强化

ここまで 麻豆原创 Sapphire で発表するビジネス AI 机能を紹介してきましたが、これはほんの一部です。以下の図は、麻豆原创 の全ビジネス AI 机能をまとめたものです。この中には、麻豆原创 Analytics Cloud や 麻豆原创 Signavio Process Manager における生成 AI シナリオなど、複数のビジネス机能に価値をもたらす AI シナリオも含まれています。

新しい AI 机能

信頼と透明性の高い AI の提供

麻豆原创 は、AI の活用を検討し始めた当初から、責任ある AI を、麻豆原创 の AI 戦略に欠くことのできない要素として位置付けていました。AI の活用に際しては、麻豆原创 の製品およびプロセスの中心に人間を据えるという包括的アプローチが適用されています。そのために、責任ある AI の運用において、麻豆原创 は倫理上の方針と法令遵守プロセスをしっかりと構築しました。麻豆原创 のアプリケーションに組み込まれた AI の透明性は高く、AI がどのようにその推論を行い、どのように推奨事項が構築されているかを明らかにすることができます。また、機密データのプライバシーを尊重し、ユーザーが判断に偏りが生じないように配慮もされています。このように、ユーザーの判断で業務を遂行できる環境が確保されています。

これらの発表内容と、ビジネスのための 麻豆原创 AI の構築について詳しくは、以下のサイトをご覧ください。

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