過去数十年にわたり、情報技術の進歩は企業が供給網を最適化する際に、直感や経験に頼る意思決定から、自動化されたデータ駆動型の方法へと移行させ、効率の向上とコスト削減に成功してきました。ただし、ビジネスプランナーや経営者が、システムからの推奨事項を理解したり、様々なシナリオを分析したり、事例分析を行うためには、依然として多大な努力が必要です。しばしばデータサイエンスチームや技術提供者の助けを借りて結果を説明したり、システムを更新したりする必要があります。
今、大規模な言語モデル（LLM）、一種の生成AIの進歩により、このようなサポートなしでこれらの活動を行うことがますます可能になりつつあります。LLMベースの技術はデータ発見、洞察の生成、シナリオ分析を自動化し、意思決定にかかる時間を日単位から分単位に短縮し、プランナーや経営者の生産性と影響力を大幅に向上させることができます。
著者らは、Microsoftのクラウドビジネスの経験から、LLMが供給網を最適化するためにどのように使用できるかを探求しています。また、企業がLLMを効果的に展開するために克服すべき障害についても特定しています。
出典 : How Generative AI Improves Supply Chain Management https://hbr.org/2025/01/how-generative-ai-improves-supply-chain-management
