AIはサプライヤーが直面する5つの大きなリスクを軽減するのに役立ちます

人工知能は現代のビジネス界に多くの変化をもたらしています。多くの企業が AI を活用して顧客をより深く理解し、財務をより効率的に管理する方法を見つけ、その他の問題を解決しています。 AI は非常に価値があることが証明されているため、37% の企業がすでに AI テクノロジーを使用していると回答しています。実際には、異なる形態の AI を使用している可能性があることに気付いていない企業もあるため、この数はさらに多い可能性があります。

AIはリスク管理に特に役立ちます。多くのベンダーは、AI とデータ分析をより効果的に使用する方法を模索しています。

AIがサプライヤーのリスク管理を改善する方法

長年にわたり、人工知能技術はさまざまな業界の企業を支援してきました。進行中の経済問題が新たな課題をもたらすにつれて、AI は企業にとってさらに価値が高まります。

AI を導入するメリットは、ビジネス関係者との緊密な関係を管理する必要性から生まれますが、これは困難な作業です。すべての企業は、顧客に提供する製品やサービスを開発するために、さまざまなサプライヤーやサービス プロバイダーと複雑な関係を構築する必要がありますが、これらの関係を維持するには常にリスクが伴います。ロシアとウクライナの紛争、コロナウイルス危機、その他の問題によりリスクが悪化しているため、これらのリスクを軽減したい企業にとって AI はますます重要になっています。

ここでは、企業がサプライヤーと取引する際に直面するリスクと、AI を使用してそのリスクを軽減するためにできることをいくつか紹介します。

（１）失敗または遅延のリスク

過去 2 年間に企業が直面した最も一般的なリスクの 1 つは、納品の失敗です。このリスクは、永続的または一時的な供給またはサービスの完全な障害として定義されます。

サプライヤーが商品やサービスを提供できない理由は、地域的または広範囲にわたるものが多数考えられます。たとえば、管理が不十分だと事業が崩壊し、製品がサプライチェーンから排除される可能性があります。材料の入手が困難だと、サプライヤーはリソースが不足して製品を製造できないため、失敗につながる可能性があります。最後に、主要な貿易ルートの遮断や前例のない激しい嵐などの予期せぬ、あるいは避けられない出来事により、製造業が停止したり、地域内での貿易の流れが妨げられたりする壊滅的な遅延が発生する可能性があります。

これは人工知能を使って部分的に解決できる問題です。企業は予測分析ツールを使用して、発生する可能性のあるさまざまなイベントを予測することができ、クラウドベースのアプリケーションも役立ちます。

Google Cloud の著者 Matt A V Chaban 氏は最近の記事でこの問題について取り上げました。 Google Cloudのサプライチェーンおよび物流事業のゼネラルマネージャーであるハンス・タルバウアー氏は、同社がエンドツーエンドのデータを活用してサプライチェーンのさまざまなポイントでリスクをより適切に管理し、障害を回避していると述べた。

（２）ブランド評判リスク

サプライヤーは自らの使命に忠実であり続け、自らの評判を考慮する必要があります。幸いなことに、人工知能技術によってこれが容易になります。

サプライチェーンのメンバーによって企業のブランドが悪影響を受ける方法はいくつかあります。サプライヤーの不適切な慣行により製品リコールが頻繁に発生すると、それらの製品を販売する企業は消費者から怠慢で信頼できない企業とみなされる可能性があります。同様に、サプライヤーがブランドのマーケティング メッセージと矛盾する情報を公開した場合、消費者はパートナーシップの不一致によって混乱したり不満を感じたりする可能性があります。インターネットによってサプライヤーとの関係性がより明らかになり、ソーシャル メディアが消費者に支持を伝えるチャネルを提供するようになると、企業はサプライ チェーンで直面するブランドの評判リスクに特別な注意を払う必要があります。

AI は企業ブランドの評判の管理にどのように役立つのでしょうか? 企業は機械学習を使用して自動化とデータ マイニング ツールを推進し、サプライ チェーンのメンバーや顧客の発言を継続的に調査できます。これにより、企業は修正する必要がある問題を特定できるようになります。

（３）競争優位性リスク

自社の IP の独自性に依存している企業は、自社の IP や偽造品を販売したり、類似の製品を市場に投入したりする可能性のあるサプライヤーと協力する際に​​リスクに直面します。

市場が飽和状態にあるため、企業は競争上の優位性をもたらす何らかの独自の販売提案を開発する必要があります。残念ながら、企業が信頼できないサプライヤーと取引することを選択した場合、この競争上の優位性の力が弱まる可能性があります。知的財産に関する規則がそれほど厳しくない他の国では、サプライヤーは企業の競合他社と協力して秘密または特別な知的財産に関する情報を提供することで、追加の収益を生み出すことに関心を持つ場合があります。このリスクによってサプライチェーン自体が損害を受けることはないかもしれませんが、このようなサプライヤーの行動は企業の戦略を損ない、失敗につながる可能性があります。

AI テクノロジーは、さまざまな方法でサプライヤーの競争リスクの改善に役立ちます。自動化技術を通じてコストを節約し、よりコスト効率の高い商品の移動方法を特定し、人工知能を通じて他の方法で価値を高めることができます。

（４）価格とコストのリスク

このリスクには、サプライヤーまたはサービスから予想外に高い価格が課せられることが含まれます。場合によっては、ビジネス リーダーは、サプライヤーから受け取る予定の商品やサービスに対して適切な予算を立てていません。また、サプライヤーが契約の欠如や「非固定」価格を利用してコストを上げ、ビジネス顧客からより多くの収益を引き出すこともあります。これは最も簡単に回避できるリスクの 1 つです。ビジネス リーダーは、市場のサプライヤーからの公正な価格を把握するためにデュー デリジェンスを実施できますし、実施すべきです。

この点でも人工知能技術が役立ちます。機械学習ツールを使用すると、費用対効果分析を実施して機会とリスクを特定することが容易になります。

（５）品質リスク

手抜きをするとコストを削減できますが、その結果、消費者にとって魅力のない低品質の製品やサービスが生まれる可能性もあります。どのサプライヤーと協力するかを検討する際、企業は手頃な価格と品質のバランスを見つける必要があります。

サプライヤーによっては、一貫して高いまたは低い品質レベルを維持しているところもありますが、他のサプライヤーでは、時間の経過とともに品質が上がったり下がったりします。品質に影響を与える可能性のある要因としては、サプライヤーの地域の材料費や人件費、出荷時間とコスト、必要な製品やサービスの複雑さなどが挙げられます。品質の低下を認識したビジネスリーダーは、新しいサプライヤーとの関係を求める前に、現在のサプライヤーとの問題を解決しようとするかもしれません。

幸いなことに、人工知能はこれらの問題を特定するのに役立ちます。

最善のリスク軽減戦略にはAI技術が必要

AI テクノロジーにより、サプライヤーはリスクを管理しやすくなります。疑いなく、サプライヤー関連のリスクを軽減する最善の方法は、強力なサプライヤー リスク管理システムを使用することです。適切な AI ツールとプログラムを使用すると、ビジネス リーダーはより詳細な調査を実施し、サプライヤーのオプションをより正確に評価して、遅延、障害、品質の低下、不適切なコストなどの脅威に悩まされる可能性が低いサプライ チェーンを開発できるようになります。サプライ チェーン向けに開発されたリスク管理ソフトウェアは、ビジネス リーダーがトップ サプライヤーと強固な関係を構築および維持するのに役立ち、将来的に安定した収益性の高いサプライ チェーンにつながります。