サプライチェーンプランナー

米国。統計局は、ロジスティクス専門職の雇用が2025年から2035年に18%増えて平均を大きく上回り、255,100人から44,900人増え、求人は年に約26,600件になると予測している。O*NET は、ディマンドプランナーとサプライチェーンプランナーを、ロジスティクス専門職とロジスティクスアナリストの職名に含めている。一つの国の職の数を数えるものであって、業務を数えるものではない。

立場のある名指しの人物が、ある日付に、帰属のつく言明として何かを公けに予測した。誰がいつ何を言ったのかが確かめられるまま残るように記録するのであり、そして業務の判断を決して動かさない。予測は観測ではないからである。その価値は後から来る——この記録は、その職業についての証拠と同じページの上に載るので、予測を読む人は、そのあと何が起きたかの記録を隣で読むことになる。それが決算である。この site は、ある予測が当たったかどうかについて何の判定も公表しない。

Unilever が自社のサプライチェーンについて述べたもの。同社の Forecast Engine Utility は機械学習とデータサイエンスを組み合わせ、40の事業市場で500万を超える製品と顧客の組み合わせについて毎週104週間の予測を生成しており、AI は規模の大きい場面でより良い判断を助けるが、人の専門性は依然として要である、すなわち最終的な決定に必要な判断、文脈、経験を提供するのは自社の人々である、と述べている。企業が自社の工程について述べたものであり、人員の数字は示されていない。

雇用主がそれを本番に置いた。基準線を動かしうる——規模と、その場がどれだけ似ているかで重みづけされる。

Walmart の技術ブログ。混乱が起きてから対応するのではなく、プランナーはシミュレーションを使って、天候が在庫の確保、輸送経路、顧客への配送にどう影響しうるかを即座に把握しており、その洞察が、天候が業務に影響する前に在庫を配置し直し、輸送日数を調整し、出荷の経路を変える機会を見つける助けになる、と述べている。ツールはプランナーに情報を与え、動くのはプランナーである。数字は示されていない。

雇用主がそれを本番に置いた。基準線を動かしうる——規模と、その場がどれだけ似ているかで重みづけされる。

EU27、従業員10人以上の企業、参照年2025年。企業の19.95%が少なくとも1つの AI 技術を利用し、そのうち6.08%が物流に適用した——全企業の約1.21%——これは、このデータセットが公表する7つの用途のなかで最も低い。従業員250人以上の企業では、物流の割合は14.95%である。測っているのは経済全体での企業による導入であって、プランナーの仕事ではなく、「物流」はこの調査の広い分類である。

雇用主がそれを本番に置いた。基準線を動かしうる——規模と、その場がどれだけ似ているかで重みづけされる。

中国、JD.com。差分の差分分析を伴う実地展開で検証された補充モデルであり、従来のやり方と比べて回転日数が5.27日短縮し、在庫充足率が2.29%上がり、保管コストが29.95%下がったと報告している。論文は自動化率を、モデルが出力し、実行のために採用された補充判断の割合と定義しており、処置群の品目は自動化率の高さを基準に JD の管理者が選んだと述べている。著者の何人かは JD.com に勤めており、同社は結果に利害を持つ。

雇用主がそれを本番に置いた。基準線を動かしうる——規模と、その場がどれだけ似ているかで重みづけされる。

Walmart 自身のニュースルームの記事。過剰在庫が生じると、余剰が無駄になる前に、システムが最も必要としている店舗へ自動で供給を振り向け直し、この一つのシステムだけで Walmart はすでに5,500万ドルを超える節約をしている、と述べている。企業が自社のシステムについて述べたものであり、プランナーが何を違うやり方でしているかは述べておらず、人員も報告していない。

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Amazon が自社の業務について発表したもの。以前のシステムは販売履歴を使って在庫計画の判断を導いていたが、基盤モデルは天候のパターンや祝日の日程といった時期に結びついたデータを加え、これらの予測が、セールイベントの長期の全国予測の10%の改善と、数百万の人気商品の地域予測の20%の改善に寄与した、と述べている。企業が自社のシステムについて述べたものであり、計画担当の人員への影響は報告していない。

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中国、Alibaba。要旨は、従来は人間のバイヤーが補充を決め、アルゴリズムの推奨を無視できたこと、同社はアルゴリズムの推奨を最終とする新しい補充システムを模索してきたこと、そして著者らは自分たちのアルゴリズムが欠品率と在庫水準を下げる点で人間のバイヤーを上回るという証拠を示すことを述べている。著者4人のうち3人は Alibaba に勤めている。要旨に数字はなく、「模索」は全面的な展開より弱い。

実際の場での小規模な試行。導入の条件が試されていることを教えてくれるのであって、それが成り立つことを教えてくれるのではない——だから一件の試行は単独では決して足りず、独立した二件で足りる。

米国、Bureau of Engraving and Printing。この一覧の記載は、運用中とされ、運用開始日は2023年9月15日であり、このモデルは仕入先の納入実績と品目の欠品を予測することでサプライチェーンの混乱を減らす助けとなり、先を見越した調達判断を可能にし、在庫計画を改善すると述べている。機関が自らのモデルについて述べたものであり、職員への影響は報告していない。

雇用主がそれを本番に置いた。基準線を動かしうる——規模と、その場がどれだけ似ているかで重みづけされる。

米国、Microsoft Azure のサーバーのサプライチェーン。論文によれば、著者らは Azure のサプライチェーンで使われるサーバー配備の最適化に OptiGuide ツールを導入した。最適化の主な利用者はプランナーであり、その結果が事業上の必要を満たすことを確認するか、覆す。OptiGuide 以前は、仮定の質問一つに答えるのに3人を超えるオペレーターと待機中のエンジニア1人が必要だった。そして暫定的な評価では、分布内で90%を超える精度を示している。Microsoft はこのツールを作り、かつ使っており、基盤となるモデルも販売している。

雇用主がそれを本番に置いた。基準線を動かしうる——規模と、その場がどれだけ似ているかで重みづけされる。

米国、FDA の医療機器・放射線保健センター。この一覧の記載は、運用中とされ、運用開始日は2023年4月であり、医療機器の将来の潜在的な需要を見積もること、そして自然災害や公衆衛生上の緊急事態など、さまざまなシナリオのもとで重要な機器の需要を予測することを記述している。この記載はファイル内に識別番号がなく、数字も示していない。機関が自らのモデルについて述べたものである。

雇用主がそれを本番に置いた。基準線を動かしうる——規模と、その場がどれだけ似ているかで重みづけされる。

これから始めるなら、予測と日常的な補充の多くはシステムが作り、仕事は例外のなかにあると見ておくこと。モデルが外す品目、モデルに見えない販促、新しい計画を要する混乱である。モデルの仕組みを、いつそれを覆すべきかがわかる程度には学んでおくこと。

予測を組み立てる時間が減り、トレードオフを決め、システムが指摘するものを扱う時間が増えると見ておくこと。最も先を行く企業でさえ、トレードオフの最終判断は人に残している——あなたの経験が効くのはそこである。

留まって強くする

とどまり、例外を管理する人になる

機械による予測と補充が日常を処理する。企業は依然として、トレードオフを判断し、モデルが間違ったときに覆すことをプランナーに頼っている。

職の形を組み替える

計画のトレードオフと S&OP へ移る

部門をまたいで供給、販売、コストの釣り合いをとることこそ、ここに記録した企業が人に任せ続けている部分である。

隣へ移る

計画分析とモデルの管理へ移る

予測や補充のモデルがずれてきたときにそれに気づき、判断のどれだけを単独で任せてよいかを決める人が必要である。

大企業では、予測と日常的な補充の多くを引き取りつつある——補充の判断を丸ごとアルゴリズムに任せる小売企業もある。しかしその同じ企業が、トレードオフの最終判断は人が下すと述べており、米国の予測はロジスティクス専門職の雇用が2025年から2035年に18%伸びると見ている。

私たちはそれに年数では答えない。プランナーが手を触れずに出ていく判断の割合を見ること——JD.com のような企業はすでにそれを測っている——そして、コスト、サービス水準、能力のあいだのトレードオフが人ではなくシステムによって決められ始めるかどうかを見ること。今日、ここに記録した企業は後者を人に残している。

規模の大きいところでは、ここに記録した企業はそう述べている。Amazon は基盤モデルを加えた後、セールイベントの長期予測が10%、地域予測が20%良くなったと報告しており、Alibaba の社員が共著した研究は、同社のアルゴリズムが欠品率と在庫水準で人間のバイヤーを上回ったとしている。プランナーは依然として、モデルに見えないものに合わせて調整している。

米国の予測は、ロジスティクス専門職の雇用が2025年から2035年に18%増えて平均を大きく上回り、求人は年に約26,600件になると見ている。仕事は予測を作ることから、例外、トレードオフ、混乱を扱うことへ移りつつある。