「生成AIはいかにサプライチェーン管理を改善するか」のレビュー
Harvard Business Reviewは、2025年1-2月号の一部として、Ishai Menache、Jeevan Pathuri、David Simchi-Levi、Tom Lintonによる生成AIとサプライチェーン管理に関する記事を掲載しました。題名が示す通り、その記事はLLMがサプライチェーン管理に貢献するとされる例を並べています。しかし、Microsoft、McKinsey、MIT、Harvardという名前が並ぶ割には、技術がどのように意思決定を改善するのかについての精密な説明は乏しいです。
実際には、この記事の貢献はかなり弱いものです。主張の中心は、LLMがサプライチェーンに関係するコードを生成し、説明できるという点にほぼ尽きます。これは新しい技術を既存システムに急いで取り付ける典型的な発想です。技術そのものの限界や、業務システム側に必要な変更を考慮しないため、面白い小道具は生まれても、経済的価値はほとんど生まれません。
Microsoftには、より高い基準で自社の主張を検証する責任があります。McKinseyは、顧客を時間と資金の浪費につながる方向へ誘導すべきではありません。MITとHarvardは、技術ベンダーの宣伝を増幅するのではなく、冷静な議論を支えるべきです。
LLMがサプライチェーンを改善する可能性があること自体は否定しません。問題は、その取り組み方です。LLMは、意思決定ロジック、データ品質、検証可能な数値モデルに結び付けられて初めて役に立ちます。単に文章やコード片を生成するだけでは、予測、補充、価格、配分の経済的トレードオフは解決されません。
この記事には倫理的な問題もあります。Microsoft Cloud Supply Chainの宣伝に近い内容でありながら、学術機関と有名誌の権威を借りています。著者の利害関係が明確に示されていなければ、読者は独立した分析と販売促進を区別しにくくなります。
