AIと自動化で製造業が変わる！サプライチェーン改革セミナーで見えた未来の物流戦略

開催の背景と浮き彫りになった課題

本セミナーは、食品・日用品・機械など、多様なメーカー物流が抱える共通の課題に焦点を当てて開催されました。計画段階から物流現場に至るまで、サプライチェーン全体をどのように改革していくべきかについて、多角的な視点から解説が行われました。

特に参加者からは、以下のような課題に対して共感の声が多数寄せられました。

• 営業・生産・物流部門間の連携不足により、商品の欠品と余剰在庫が同時に発生している。

• 需要予測や生産計画、物流運用が、依然としてExcelや担当者の経験に大きく依存している。

• 多品種・物量の変動に対応するため、人手に頼ることが多く、物流の自動化が進んでいない。

• SCMシステム（サプライチェーンマネジメントシステム）や自動化設備の導入を検討しているものの、自社にとってのあるべき姿や導入の順序が定まらない。

• 経営層・計画部門・現場が分断され、サプライチェーン全体を最適化できていない。

船井総研サプライチェーンコンサルティングは、ゲスト講師として、AI（人工知能）を活用した需要予測を単なる数値予測で終わらせず、販売・生産計画の意思決定に活かすための考え方や、業務改革への具体的な活用方法を詳しく伝えました。

セミナープログラムの概要

セミナーは二部構成で行われ、それぞれの専門家が具体的な解決策を提示しました。

第1講座：販売・マーケティング領域におけるAI需要予測を起点にしたサプライチェーン改革

講師は、株式会社船井総研サプライチェーンコンサルティング 執行役員の中野 好純氏。「点在するサプライチェーンの問題、超えられない組織の壁、進まない脱属人化、改革の起点はAI需要予測から」と題し、AI需要予測（人工知能を使って将来の商品の売れ行きを予測すること）が、サプライチェーン（原材料の調達から製造、物流、販売までの商品供給の全工程）全体の課題解決にいかに貢献するかを解説しました。

第2講座：メーカー物流におけるサプライチェーン自動化の実践手法

講師は、株式会社Mujin Japan 取締役 兼 オートメーションストラテジー本部長の嶋田 岳史氏。「複雑化するメーカー物流の課題」をテーマに、物流現場における自動化の具体的な実践手法と、それがもたらす効果について深く掘り下げました。

関連資料でさらに深く学ぶ

本セミナーで取り上げられたAI需要予測とサプライチェーン改革について、より詳細な情報を得たい方のために、以下の解説資料が提供されています。

• 『AI需要予測 -食品・飲料メーカーにおけるS＆OP-』 需要予測は企業のサプライチェーン戦略と深く結びつき、顧客サービスレベルや収益性を決定づける根幹となります。この資料では、急激な市場変化に対応する強靭かつ高精度な需要予測基盤の策定について解説されています。 » ダウンロードはこちらから https://logiiiii.sc.funaisoken.co.jp/documents/detail/ai-demand-forecasting-foodstuff/

• 『AI需要予測 -日用品・消費財メーカーにおけるS＆OP-』 こちらも同様に、需要予測が企業のサプライチェーン戦略と深く紐づき、顧客サービスレベルや収益性を決定づける根幹であるとされています。本資料では、急激な市場変化に対応する強靭かつ高精度な需要予測基盤の策定について解説しています。 » ダウンロードはこちらから https://logiiiii.sc.funaisoken.co.jp/documents/detail/ai-demand-dailynecessities/

S&OP（Sales and Operations Planning）とは、企業全体の販売計画と生産計画を統合し、最適なバランスを見つけるための計画プロセスのことです。

登壇者紹介

本セミナーに登壇した船井総研サプライチェーンコンサルティングのコンサルタントは以下の通りです。

株式会社船井総研サプライチェーンコンサルティング 執行役員 中野 好純氏

1993年に外資系消費財メーカーのP&Gに入社後、S&OPモデルの構築やサプライチェーン再構築に従事。1998年からは船井総合研究所でサプライチェーンおよび市場戦略プロジェクトを統括し、2012年には上海法人の立ち上げを牽引しました。2020年より現職にて、ロジスティクスからサプライチェーン全般への領域拡大を推進し、多角的な支援を展開しています。

中野氏の詳しいプロフィールは以下のリンクから確認できます。 https://sc.funaisoken.co.jp/company/consultant/y-nakano/

今回のセミナーは、メーカーが直面する複雑な課題に対し、AIと自動化という具体的な解決策を提示し、多くの参加者に新たな視点と実践のヒントを与えたことでしょう。サプライチェーン改革は一朝一夕にはいきませんが、このような学びの場が、企業の持続的な成長を後押しする鍵となります。