ブレインパッドは2025年11月28日、SIサービス「需給エージェント構築サービス for Google Cloud」を発表した。複数のAIエージェントが協調動作してサプライチェーンの需給を自律的に調整する仕組みを構築する。これまで人手と経験則に依存していた調整プロセスを改善するとしている。「Gemini」を含むGoogle Cloudの技術を利用する。
ブレインパッドの「需給エージェント構築サービス for Google Cloud」は、サプライチェーンの需給を自律的に調整する仕組みを、互いに協調動作するAIエージェントを用いて構築するSIサービスである。「Gemini」を含むGoogle Cloudの技術を利用する。
Geminiを活用して開発した「需給エージェント」が、これまで人手と経験則に依存していた調整業務を代替する（図1）。
図1：複数のエージェントが連携することにより、自律的に需給を調整する（出典：ブレインパッド） 需給エージェントは「BigQuery」と連携し、直近のデータを基に意思決定を行う。これまで予測が困難だった製品も、BigQueryがERPからニアリアルタイムに実績データを取得し、AIエージェントに生産計画を再設計させることが可能。需要の急な変動にも対応できるようになるという。
「サプライチェーンにおいて、需要調整、生産管理、購買、工場といった各部門間の調整には多くの業務負荷が強いられる。特に、予測モデルの誤差を管理し、各部門との連携を担う生産管理部門の負荷は大きく、調整業務をAIで自動化する需要が高まっている」（ブレインパッド）
図2は、生産量の調整において、新規ルールの追加によってルール間の矛盾が発生する例である。同社はこれについて、「一見シンプルに見えるが、多くの要素が絡み合っており、事前にすべてのパターンをルール化することは困難である」と指摘。ルール化が難しい要因として、リソースの制約（ある製品の増産には他の製品の減産が必要）や工場間の連携（自工場だけで対応できない場合は他工場への生産依頼や製品輸送の手配が発生）などを挙げている。
図2：新規ルールの追加によってルール間の矛盾が発生する例（出典：ブレインパッド） 
