AWS の技術ブログ

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2026/02/25

本記事は 2025/10/10 に公開された “ Transform Supply Chain Logistics with Agentic AI ” を翻訳したものです。 AI はあらゆるサプライチェーンプロセスを変革する可能性があります。予測分析、モノのインターネット（IoT）、機械学習（ML）などの既存技術は、サプライチェーンの効率性と可視性を向上させましたが、組織は依然として重大な課題に直面しています。今日のサプライチェーン実務者は、地政学的緊張から自然災害に至るまでの複雑なシナリオに対応しながら、複数のシステムに散在するデータを管理しなければなりません。これらの課題は、大きなビジネスインパクトを生み出します。例えば、複雑な組立品で 1 つの締結部品(ボルト・ナット等)が欠けているだけで、納品が数週間遅れ、重大な財務損失と顧客体験の低下を招きます。他のすべてのプロセスが完璧に機能していてもです。エージェンティック AI（サプライチェーンエージェント）は、これらの根強い課題を解決できるでしょうか？このブログでは、Amazon Web Services（AWS）プロフェッショナルサービス（ProServe）が、組織が本番運用可能なレベルのエージェンティック AI ソリューションを実装し、サプライチェーン業務変革をどのように支援しているかを説明します。サプライチェーンにおけるビジネス価値の機会生成 AI は、サプライチェーンに大きな影響を与えると考えられています。マッキンゼーによると、サプライチェーンの総コストは運用コストの 3〜4%分、全産業合計で 2,900 億ドルから 5,500 億ドル削減可能とされています。この可能性により、EY（アーンスト・アンド・ヤング）はサプライチェーン組織の 40% が生成 AI 技術に投資していると指摘しています。これは、企業が生成 AI の価値を認識しており、アーリーアダプターがこの技術をサプライチェーンプロセスの中核に採用し始めていることを示しています。生成 AI は、以下のようなビジネス成果を生み出す可能性があります：関連する洞察や文書を速く見つけ、サプライチェーン専門家の時間を定型業務から解放し、労働生産性を向上させます。原材料の状態の可視化と基礎データへの信頼性により過剰在庫を削減し、緊急配送や航空輸送の回数を減らします。処理の自動化と自動生成される推奨事項により意思決定プロセスを最適化し、専門知識の活用、管理業務、ステークホルダーとの調整を効率化します。エージェンティック AI システムが協力して複雑なタスクを解決エージェンティック AI システムとは、独立して動作し、相互作用し、動的な環境で自律的な決定を下すデジタルシステムを指します。これらのシステムは、複数のエージェントを調整し、他の AI システムと通信してタスクを効率的に遂行し、複雑な問題解決と自動化を可能にします。生成 AI はエージェンティック AI システムとエージェントの基盤を提供し、AWS では顧客は Amazon Bedrock AgentCore を利用します。論理ベースの推論と文脈理解を通じて、エージェントはアクションを計画し、他のエージェントと協力し、タスクを効率的に実行し、人間の論理と推論を模倣します。サプライチェーン実務者がしばしば複数のシステムや部門横断的なチームやパートナーを扱うため、AI エージェントを使用することで、組織はより効率的になり、価値を生み出すことができます。モデルベース、目標ベース、学習ベース、自律型、LLM、エージェンティックエージェントなど、異なるタスクを完了するためのエージェントタイプが増えています。これらのエージェントは、異なる機能を持ち、協力して目的の結果を達成します。例えば、顧客が納品を迅速化することを要求したとします。1 つのエージェントが納品のステータスを確認し、別のエージェントが在庫を確認します。さらに、別のエージェントが迅速化テーブルとコストを確認し、最後のエージェントはすべての情報に基づいて次の推奨アクションをまとめます。これらのエージェンティック機能は、複数のデータソースを組み合わせて、内外の顧客体験を向上させます。さらに、情報をまとめて推奨を行うだけでなく、組織が許可すれば、エージェントがシステム上のデータを更新することができます。物流における AI エージェント物流はリアルタイムでのステータス更新の必要性、絶えず変化するビジネス環境、そして異なる形式の複数のシステムとデータソースが存在するため、課題に溢れています。多くの企業は、アラートとプロアクティブなモニタリングでこれらの課題を解決していますが、これらのアラートには文脈情報が不足し、潜在的な解決策を提供せず、問題を 1 か所で解決する事ができません。ガイドラインとして、AI エージェント（メイン）は物流エージェント、在庫エージェント、補充エージェント、調達エージェントなどの焦点を絞ったペルソナを持つことが推奨されます。これらのエージェントは共通の目標に向かって協力します。AI エージェントチームが協力して作業する様子を図 1 に示します。焦点を絞ったペルソナは、エンドユーザーがエージェント（メイン）の担当タスクを理解しやすくします。また、ユーザーデータアクセスを制限し、エージェントが処理する必要があるデータの量を減らします。特に物流では、倉庫、品質、文書生成、補充、関税/規制コンプライアンス、調達/契約、内部・外部の顧客体験など、様々なタイプのエージェントのユースケースがあります。焦点を絞ったペルソナを定義した後、次のステップは、エージェントが解決するべき問題とデータへのアクセス方法を定義することです。以下では、物流エージェントに焦点を当てます。図 1: 協力して作業する AI エージェントチーム AWS ProServe が A*STAR 向けに物流エージェントを作成 2024 年 9 月、AWS はシンガポール貿易産業省（MTI）と科学技術研究庁（A*STAR）が設立した製造セクター AI センター・オブ・エクセレンス（AIMfg）の立ち上げに参加しました。これはシンガポールの国家 AI 戦略 2.0 の一環です。このコラボレーションの最初の取り組みは「物流の未来」の探求に焦点を当てており、AWS ProServe は Amazon Bedrock を活用した物流エージェントを開発しました。先進再製造技術センター（ARTC）は A*STAR 内の研究機関です。このセンターは航空宇宙、陸上輸送、消費財、バイオメディカル製造、エネルギーの 5 つの主要分野にわたる 96 のコンソーシアムメンバーで構成されています。この組織は、次の 4 つの戦略的テーマで研究開発を推進しています：次世代製造プロセス自律型製造ネットゼロ製造（脱炭素製造）強靭なバリューチェーン Industry 5.0 の人間中心的、持続可能、強靭な生産を重視する A*STAR ARTC は、プラントチームにエージェンティック AI を提供しています。これにより、仮想 AI エージェントが以下のような機会を創出します：計画、実行、サプライヤー協業にわたる組織の知識を集約し、それを組織の業務 DNA に組み込む目標駆動型の意思決定を行い、フィードバックループを通じて自己改善し、文脈の認識を維持することで、自律的に運用する。 AWS ProServe と共同で、A*STAR ARTC は物流の専門家とデータ分析者向けにカスタマイズされた AI エージェントを開発しました。このインテリジェントシステムにより、サプライチェーンの実務者は以下の項目を実現することができます：リアルタイムデータを集約・統合します。ERP（基幹業務システム）、TMS（輸送管理システム）、WMS（倉庫管理システム）、顧客向けポータルからデータを収集します。内部および外部の問い合わせに対して即時かつ正確な回答を提供します。これにより、手動での検索と照合の作業負荷を最大 50％削減します。緊急配送コストを総物流費用の 3〜5％削減し、逸失収益を軽減します。また、納品から配送までのサイクルを短縮します。手戻り作業を最小化することで計画担当者の生産性を向上させ、例外管理、ネットワーク最適化、戦略的サプライヤー連携に集中できるようにします。迅速で透明性の高い更新情報と予測到着時刻（ETA）のインサイトを通じて、顧客満足度を向上させます。一時的な効率向上を超えて、この AI 駆動型アプローチは堅牢なデータ戦略を支え、キャパシティプランニングからアフターサービスまでのオペレーションバリューチェーン全体にわたり、物流をスマートで情報に基づく意思決定を促進する触媒として位置づけられます。物流エージェントの構築アプローチと結果 AWS ProServe チームと A*STAR は協力して、エージェントが解決すべき複数の問題やタスクを定義しました。例えば、出荷最新の情報や影響を受ける発注書のアラートなどです。サプライチェーンの専門家は、自然言語と会話型 AI を使用してデータと対話します。これにより、問い合わせに対して変更、キャンセル、推奨を行うことができます。チームが様々な問題やタスクを定義した後、Amazon Bedrock やその他の AWS サービスを利用して物流エージェントを構築しました。ビデオ 1：AI エージェント – 問題の定義から実行までビデオ 1 に示されているように、物流エージェントの導入により、チームは複数のソース（天気、出荷状況など）からより速く最新の情報を取得し、実行可能な対策についての洞察を得て、問い合わせに対する標準的な回答を受け取ることができます。例えば、ユーザーが発注書の更新を要求し、自然言語で質問を入力します。AI エージェントは質問を理解し、適切なデータソースを識別します。これには、構造化または非構造化データの分析が含まれます。これには、ERP システムや Excel スプレッドシートなどの内部データソース、または港湾のウェブサイトや航空貨物運送業者へのアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）接続などの外部ソースが含まれます。次に、AI エージェントは関連データにアクセスし、自然言語処理を使用して質問に答え、正確な回答を提供します。データ接続とエージェントのセットアップがどのように設定されているかの可視化については、図 2 を参照してください。図 2：内外のデータへのアクセスを持つエージェントセットアップの例要約すると、ロジスティクスアナリストは手動で情報を検索し、洞察を導き出したりする必要がなくなり、より戦略的なタスクに集中できるようになりました。これは一つの例ですが、サプライチェーン全体で適用可能な例は多くあり、生成 AI とサプライチェーンエージェントが組織の運営方法を変革しています。AI エージェントは洞察を即座に導き出し、エンドカスタマーの問い合わせに数秒で回答し、セルフサービスの問い合わせを可能にし、カスタマーエクスペリエンスの向上に役立ちます。まとめエージェンティック AI 機能は、物流の実務者が日々の業務を遂行し、エンドカスタマーエクスペリエンスを向上させる方法を変革しています。物流 AI エージェントにより、サプライチェーンチームは自然言語で対話し、組織のコンテキストを理解し、適切なデータソースを自動的に識別し、AI 推論を利用して結論を導き出したり、次の最善のアクションを推奨したりすることができます。ビジネス価値を基礎とする取り組みにより、サプライチェーンのあらゆる機能において、生産性の向上、収益の増加、速度の向上、コストの削減、無駄の排除につながる機会があります。エンドカスタマーの要求がさらに厳しくなる中で、この分野のリーダーは、価値を早期に得て、競争優位性に変えることができるでしょう。この技術を導入する企業は、ビジネス価値をより早く実現し、すぐに競争優位性を獲得できます。AWS のお客様は、Amazon Bedrock サービス群やその他の利用可能なサービスで、今日から構築を始めることができます。変革の旅を加速させたいお客様は、 AWS プロフェッショナルサービスのアカウントエグゼクティブまたは AWS アカウントマネージャーにお問い合わせください。物流エージェントの初期構築に貢献した Sam Gordon、さらなる開発と継続的なサポートを提供した Annie Naveh、追加のサポートとガイダンスを提供した Emily O’Kelly に特別な感謝を申し上げます。翻訳は、ソリューションアーキテクトの山本が担当しました。  Joe Pazak Joe Pazak は、アジア太平洋・日本（APJ）のエンドツーエンドのサプライチェーンとデジタルトランスフォーメーションを支援する責任者です。Joe は、需要計画、供給計画、生成 AI、高度な分析、物流、調達をカバーする複数の業界との大規模な変革プロジェクトから、深いサプライチェーンの専門知識をもたらします。彼は顧客を支援することを熱望しており、次世代のサプライチェーンツールとテクノロジーに移行するにつれて、大きなアイデアを考えるよう促します。Joe はシドニーを拠点としています。 Dr. Manuel Baeuml Dr. Manuel Baeuml は、ASEAN の AWS 製造・小売プラクティスをリードしています。Manuel は、スマート製造、顧客体験、サプライチェーンに注目し、製造および小売企業が重要なデジタル機能の定義・構想・実装を支援しています。過去 15 年間、Manuel はアジア太平洋とヨーロッパの業界リーダーと働いてきました。Manuel はシンガポールを拠点としています。

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