フォーティエンスコンサルティング笹氏が示す未来図。AIが担う『正確な需要予測』の先で、サプライチェーン担当者の仕事はこう変わる
📡 本日の観測ニュース
「AI時代のサプライチェーンマネジメント」と題して、フォーティエンスコンサルティング株式会社 シニアマネージングディレクター 笹川 亮平氏によるセミナーを2026年7月15日(水)に開催!! - 日本橋経済新聞
フォーティエンスコンサルティングの笹亮平氏が「AI時代のサプライチェーンマネジメント」について語るというニュースは、単なるセミナー告知ではない。これは、サプライチェーン（SCM）という巨大な領域で、人間の「経験と勘」が持つ価値の序列が、AIによって書き換えられ始めたという号砲だ。事実、Gartnerの調査によれば、サプライチェーンリーダーの実に86%が、今後5年以内にAI関連技術への投資を計画している。これは、もはや「導入を検討する」フェーズではなく、「誰が、どう使いこなすか」という実装と競争のフェーズに入ったことを意味する。
日曜の夜、鳴り響くSlack通知。「[重要] XX国 YY工場、設備トラブルにより生産ライン停止」。その一報で、あなたの週末は終わる。月曜朝9時の緊急対策会議に向け、代替生産拠点からの輸送ルート、リードタイム、追加コスト、そして最も重要な「どの顧客への影響が甚大か」をExcelでシミュレーションする。VLOOKUPで過去の出荷データを引き当て、ピボットテーブルで影響範囲をクロス集計し、深夜3時にようやく暫定の報告資料を完成させる。その時、あなたの脳裏をよぎるのは「もっと最適な代替案があったのではないか？」という拭いきれない不安だ。
この「徹夜のExcel作業」こそ、AIが最初に無価値化するスキルセットである。
AIは、あなたが数時間かけて比較検討する数パターンの代替案とは比較にならない、数万、数十万通りの組み合わせの中から、コスト、リードタイム、CO2排出量といった複数目的関数を同時に満たす最適解をわずか数秒で導き出す。これまであなたが「調整能力」や「現場感覚」と呼んできた、複雑な制約条件下での意思決定は、その大部分が計算可能な最適化問題に過ぎなかった。AIにとって、それは最も得意とする領域だ。
では、SCM担当者の仕事は消えるのか。否。しかし、その役割は根本から再定義される。これまでの価値が「過去のデータから、いかに正確な未来を予測するか」にあったとすれば、これからの価値は「まだデータになっていない不確実な未来を、いかに解像度高く設計するか」にシフトする。
人間は、AIという超高速計算機に対する**「シナリオ設計者」**になるのだ。
ここから、あなたが明日から実行すべき具体的な3つのプロトコルを開示する。これは精神論ではない。あなたの市場価値を、計算可能なスキルとして再構築するためのロードマップである。
処方箋1: 脱・Excel職人、データフロー設計者へ
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Before（大多数の現在）: 膨大なExcelシートと格闘する。各拠点から送られてくるフォーマットの違うCSVを、手作業でクレンジングし、VLOOKUPやSUMIFを駆使して巨大なマスターシートを作成。そのシートを元にピボTでレポートを作るが、元データのどこかにエラーがあれば全てが崩れる。担当者が退職すれば誰も触れない「秘伝のタレ」化したマクロが、業務のボトルネックになっている。
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After（生存者の行動）: ローコード/ノーコードのETL・分析ツール（無償で使えるKNIMEや、有償だが強力なAlteryxなど）を導入し、データ処理のプロセスを「フロー」として可視化する。ドラッグ＆ドロップで「CSV読み込み」→「重複行の削除」→「製品コードで結合」→「需要予測モデル（回帰）」→「結果出力」といった一連の流れを構築する。重要なのは、もはや個別の関数を知っていることではなく、データがどのように加工され、どのようなロジックで結論に至るのか、そのパイプライン全体を設計・監督する能力だ。このスキルは、特定のExcelファイルへの依存からあなたを解放し、より複雑で大規模なデータセットを扱うための土台となる。
処方箋2: 「答え」探しから「問い」のデザインへ
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Before（大多数の現在）: 「来月のA製品の需要はいくつか？」という問いに対し、過去の販売実績、季節変動、営業からのヒアリングを元に「前年比105%のXX個です」という「答え」を出すことに全力を注ぐ。会議では、その数字の「確からしさ」を説明することに終始する。
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After（生存者の行動）: AIが過去データから最適解を出すことを前提とし、人間の役割を「問い」の設計にシフトさせる。「もし、主要な輸送ルートであるスエズ運河が地政学リスクで1ヶ月間閉鎖された場合、事業継続に必要な代替ルート、追加コスト、在庫欠品リスクの上限は何か？」「もし、競言合が環境配慮型の新素材を市場に投入し、当社のブランドイメージが相対的に低下した場合、需要はどの製品カテゴリーから、どの程度の速度で減少するか？」といった、まだ起きていない”What-if”シナリオを具体的に言語化し、AIにシミュレーションさせる。価値は「答えの精度」ではなく「問いの質と多角性」に宿る。
処方箋3: 部門最適から「越境」した全社最適へ
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Before（大多数の現在）: サプライチェーン部門のKPI（在庫回転率、欠品率、物流コスト）を最適化することに集中する。営業部門からの「急な大口案件、なんとか在庫を回してくれ」という依頼に対し、「ルールなので無理です」と返答し、部門間の壁を強化してしまう。
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After（生存者の行動）: 自部門のデータだけでなく、他部門のデータを積極的に取り込み、部門を「越境」した問いを立てる。例えば、マーケティング部門が持つキャンペーン計画データと、営業部門が持つSFA（営業支援システム）上の商談進捗データを統合。「来週から始まる大規模プロモーションと、現在確度Aの大型商談が同時に成約した場合の需要スパイクはどの程度か？」を予測する。あなたはもはやSCMの専門家ではなく、営業、マーケ、財務の言語を理解し、それらのデータを繋いで全社最適のシナリオを描く「ビジネスアーキテクト」としての役割を担うことになる。
【推奨プロンプト】 今日から、あなたの「問いを立てる力」を鍛えるために、ChatGPT（GPT-4以上推奨）に以下のプロンプトを投げかけてみよう。AIを単なる検索エンジンではなく、思考の壁打ち相手として使う第一歩だ。
あなたは、グローバルに展開する消費財メーカーの優秀なサプライチェーン・リスクコンサルタントです。 以下の制約条件に基づき、私たちのサプライチェーンが今後6ヶ月以内に直面する可能性のある、深刻度の高いリスクシナリオを3つ、具体的な事象と財務的影響の推定（単位：億円）、発生確率（高・中・低）を付記して提案してください。
制約条件
- 主要生産拠点: 中国（深圳）、ベトナム（ハノイ）
- 主要販売市場: 日本、北米、EU
- 主要輸送ルート: 南シナ海を経由する海上輸送
- 主要原材料: 半導体（台湾から調達）、特殊樹脂（EUから調達）
- 考慮すべき外部要因: 地政学リスク、異常気象、各国の環境規制強化、サイバー攻撃
人間は、自ら穴を掘る肉体労働者であることをやめ、AIという無尽蔵の労働力に「どこに宝が埋まっているか」を指し示す、探検家にならねばならない。その手にはExcelではなく、未来を描いた地図を持つべきだ。 AI-NATIVE CAREER
💭 あなたの職場で、これまで「ベテランの勘」で処理されてきた業務が、データやツールによって覆された瞬間はあっただろうか。
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本記事はAI-NATIVE CAREER編集部が最新ニュースを基に作成しました。掲載情報の正確性については各一次情報源をご確認ください。