近年、サプライチェーンの改善にはAI（人工知能）やオペレーションズリサーチの手法を活用することが主流となっています。これらの技術は、在庫管理や輸送最適化など、サプライチェーンにおける複雑な課題に対処可能です。特に、Generative AI（生成型AI）とRAG（Retrieval-Augmented Generation：情報取得拡張生成）を組み合わせることで、決定者たちはより戦略的に供給網の戦略を最適化し、組織の目標に合わせることができます。
データ駆動型意思決定の利点としては、サプライチェーンのパフォーマンスを評価し、改善点を見つけ出し、戦略的な意思決定を支援するために必要なデータを大量に集める能力があります。ただし、解析が複雑であるため、しばしば効果が低下したり、最適化の機会を逃したりすることも。
RAGなどのGenerative AI技術は、ソルバーが生み出したデータを効率的に活用する新しいアプローチを提供します。これにより、インフラやデータベース、専門家の意見などの信頼性の高い情報源から取得した実際のデータに基づいて洞察が導かれ、精度が向上します。しかしながら、バイアスのデータが導入された際の影響や、AIによる自動化された洞察への過度な依存などの落とし穴も存在し、これらに注意を払うことが重要です。
サプライチェーンを最適化し、健全な決定づくりへと導くRAGを含むAI技術の進歩。これらの技術はどのように私たちの業務に貢献するのか、興味を持ったあなたはぜひ本文をご一読ください。
出典 : Leveraging AI and RAG in Supply Chain Optimization https://www.rtinsights.com/navigating-the-complexities-of-supply-chain-optimization-leveraging-generative-ai-and-rag-for-enhanced-decision-making/
