[新製品・サービス]

2026年10月29日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　NTTデータは、製造業を対象に、AIネイティブなサプライチェーン管理（SCM）への移行を支援するサービスを提供する（画面1）。AIネイティブなSCMでは、情報収集や計画の調整といった日常的な業務をAIエージェントが担い、人は重要な意思決定に注力する。既存の業務、システム、データを生かしながら、AIと人の役割分担や業務プロセスを再設計し、構想の策定から導入対象業務の選定、AIエージェントの部分実装と効果検証までを短期間で進める。

画面1：複数のAIエージェントが連携するSCM業務画面のイメージ（出典：NTTデータ）
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　製造業は、需要の急変や供給制約、物流トラブルなどに対処するため、販売・在庫・生産・調達・物流の情報を横断的に把握する必要がある。しかし、複数システムからの情報収集や部門間調整に時間がかかっている。AIエージェントへの期待が大きいが、個別業務にAIを導入するだけではSCM全体の最適化につながらない。

　今回提供するサービスでは、AIの導入領域を整理したうえで、段階的に実装する（
図1）。まずは第1弾として、導入初期の2フェーズを(1)「構想策定」と(2)「クイックPoC」として提供する。

図1：AIネイティブなSCMへの段階的な移行ステップ（出典：NTTデータ）
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　(1)構想策定では、約1カ月をかけて、既存のSCM業務、システム、データを分析し、AIを活用した将来の業務像と導入ロードマップを策定するほか、販売・在庫・生産・調達・物流の各業務について、AIと人の役割分担や既存システムとの連携方法を整理する。また、ユーザーの業務に即したコンセプトデモを企業ごとに作成する。

　(2)クイックPoCでは、効果の大きさやデータの準備状況、技術的な実現性などから優先領域を選定し、約2カ月でAIエージェントを部分実装する。実際の業務データを用い、AIの精度や技術的な実現性に加え、意思決定時間の短縮、欠品率・在庫水準の改善などの効果を評価し、本番化の可否判断を支援する。

　サービスの特徴は、ERPやSCP（サプライチェーン計画）などの既存システムを全面刷新するのではなく、現在の業務、システム、データを生かしながら、AIが担う領域と人が判断・承認する領域を整理すること。また、熟練者が持つ判断基準や業務ルールなどをAIが利用できる形に整理し、既存システムとの連携方法も含め、AIネイティブなSCMへの段階的な移行方法を設計する。

　大手消費財メーカーと取り組んだ先行PoCでは、販売計画や統合PSI計画（生産・販売・在庫を統合的に管理し、需給バランスを最適化する計画）などを対象に、複数のAIエージェントを実装し、実業務データを用いて検証した。AIによる予実差異分析や欠品リスクの検知、販売計画と統合PSI計画の連携・再計画などを検証し、欠品リスクの低減余地を確認した。また、AIによる計画を適用した通年シミュレーションでは、在庫金額において10%台の削減余地があると試算した。同メーカーは、これらの結果を踏まえて本番化を決定している。