AIエージェントとサプライチェーンにおける
エージェント型実行への進化

AIはあらゆる場所に存在しています。しかし実行は依然として機能していません。

サプライチェーンの現場では、AI導入に関する数多くの効果検証（PoC)が実施されたり、業務自動化の構想が溢れています。しかし、実際に意思決定を行動へと結びつけなければならない局面で、実質的な業務成果を生み出せているAI活用ケースはほとんどありません。変動が常態化し、緊急性、説明責任が求められる環境において、実行を伴わないインテリジェンスは、意思決定の優位性を生むどころか、単なるノイズを増やすだけです。

本レポートでは、エージェント型実行こそがAI投資と実際の業務成果をつなぐ「欠けていたリンク」である理由を明らかにします。合わせて、洞察を全社規模で確実な行動へと転換するために、サプライチェーン責任者が備えるべき要件を解説します。

内容:

• なぜAIエージェントが実行の現場で失敗するのか: 巨額の投資にもかかわらず、多くのエージェントはパイロット（PoC）段階で停滞しています。その背景には、オーケストレーションの欠如、責任の所在の曖昧さ、業務文脈の不足があります。本番環境で成果を生み出せない根本原因を解説します。

• 業務文脈が、エージェントを「助け」にも「阻害」にもする理由: エージェントが正しく行動するためには、自律性だけでは不十分です。変動の激しいサプライチェーン環境では、業務文脈こそが「何に対応すべきか」「いつ対応すべきか」「対応すべきでないのはいつか」を判断する基準となります。本レポートでは、その具体像を示します。

• 変動性の高いサプライチェーンにおいて意思決定の優位性を生み出すもの:
  競争優位は、混乱を検知してから行動に移すまでの時間をいかに圧縮できるかにかかっています。エージェント型実行が、その時間圧縮を全社規模で実現するために備えるべき条件を明らかにします。