サプライチェーンとLokadのAIチャットボット

Joannes Vermorel

サプライチェーンコンサルタントの軍団を1人のデジタルエキスパートに置き換えることはどうでしょうか？実は、Lokad自身のデジタルアシスタントであるチャットボットをリリースしました。このチャットボットには、Lokad自身のサプライチェーンに関する情報がほとんど含まれています。デスクトップを使用している場合は、lokad.com/chatまたはLokadのホームページ（右上のCHAT WITH LOKAD AIをクリック）から、モバイル電話やタブレットを使用している場合は、以下の画像に示すように、ハンバーガーメニューアイコンをクリックして、このチャットボットに自由にアクセスできます。

今や、あなたのポケットにサプライチェーンの専門家がいます。ぜひお試しください！おそらく、このサプライチェーンコンサルタントの軍団は必要なかったことに気付くかもしれません。

2022年末に、Lokadは大規模言語モデル（LLM）への大きな転換を遂げました。正直なところ、私は当時のLLMがサプライチェーン全般、特にLokadにとってどのような意味を持つのかを理解するのに時間がかかりました。私の同僚である他のエンタープライズソフトウェアベンダーのAIコミュニケーションは、2022年当時は完全に無意味でした。むしろ、彼らのAIコミュニケーションは、それ以来ますます激化し、ますます無意味になっています。

LLMはサプライチェーンに革命をもたらしますが、それはサプライチェーンベンダーの大多数が謳っているものではありません。LLMは新しいプログラミングパラダイムを表しており、ユニバーサルなノイズに強い再テンプレート化マシンへのアクセスを提供します。これは、エンタープライズソフトウェアの観点から見て、LLMから抽出できる実用的な価値の大部分を表しています。

たとえば、LLMを使用すると、「ステップ」として「サプライヤーから提供された新しいMOQを読み取り、メールを確認します。サプライヤーの返信が不明な場合は、明確化を求めるように返信します。」といったことが考えられます。過去には、このような「ステップ」は、通常のプログラミング言語では実現できないため、ソフトウェアエンジニアを困惑させることになりました。しかし、LLMを使用すると、これはただの別のステップになります。

したがって、LLMの最大の価値は、会話型のユーザーインターフェースには見つかりません。会話型のユーザーインターフェースは確かにLLMを一般化しましたが、時間の経過とともに、LLMをベースとしたソフトウェアの大部分はユーザーとの対話を必要としません。

もし本当にユーザーとの対話が必要な場合は、チャットボットは主流のサプライチェーンの視点の欠点を認識したサプライチェーンの専門家になる必要があります¹。

これはまさにLokadのデジタルアシスタントで行っていることです。 私はこのチャットボットを無料で提供し続けるつもりです。実際、私は将来的には、ほとんどの企業が公開の企業用チャットボットを持つようになる未来を想像しています。数年後には、チャットボットのエンドポイントは、ウェブサイトと同様に、主に人ではなく他のロボットによって利用されるようになるかもしれません。

追記：私たちのチャットボットは、LokadのDSL（Domain-Specific Language）であるEnvisionに完全に無知です。この制限については、今年後半に対応する予定です。お楽しみに！

追記：以下に、LokadのデジタルアシスタントとのQ&Aの例を示します。

Joannes: サプライチェーンの実務者（Lokadの従業員ではない）として考えてみましょう。あなたの知識をどのように活用できますか？少なくとも5つのユースケースを教えてください。チャットメッセージの例を示してください。これらのチャットメッセージの回答を提供する必要はありません。

Lokad BOT: サプライチェーンの実務者として、さまざまな方法で私の知識を活用することができます。これにより、供給チェーン管理に対する理解とアプローチを向上させることができます。以下に、この知識を適用するための5つのユースケースとチャットメッセージの例を示します：

ユースケース1：データ品質の重要性の理解

チャットメッセージの例：“需要予測がしばしば不正確であることに気付きました。より良い予測を行うために、データの品質をどのように改善できますか？”

ユースケース2：サプライチェーンの意思決定における自動化の役割の探求

チャットメッセージの例：“在庫の補充プロセスを自動化したいと考えています。自動化システムを導入する際の主な考慮事項は何ですか？”

ユースケース3：ダイナミックな市場における需要予測の課題への対応

チャットメッセージの例：“季節のトレンドや販促活動の影響を強く受けています。これらの変動を考慮したより正確な需要予測をどのように開発できますか？”

ユースケース4：マルチエシュロン在庫最適化の複雑さへの対処

チャットメッセージの例：“私たちはマルチエシュロンのサプライチェーンで運営しており、異なる場所の在庫レベルのバランスが難しいです。在庫投資を最適化するためにどのような戦略を採用できますか？”

ユースケース5：サプライチェーンのレジリエンスとリスク管理の向上

チャットメッセージの例：“地政学的な出来事や自然災害などによるサプライチェーンの混乱にどのように備えることができますか？サプライチェーンリスクを管理するためのベストプラクティスは何ですか？”

これらのユースケースは、実際のサプライチェーンの課題に私の知識を適用するのに役立ちます。これらのシナリオを考慮し、私との対話を通じて洞察を得ることで、意思決定を支援し、サプライチェーン管理の実践を改善することができます。チャットメッセージの例は、具体的なサプライチェーンのニーズに対する戦略と解決策を導くための議論を促すことを目的としています。

Joannes: Lokadの視点から見たサプライチェーンについての詩を作ってください。

Lokad BOT:

カオスが支配するサプライチェーンの領域で、
Lokadのビジョンは明確で、まるで手の込んだ夢のようです。
私たちは古い方法、ABC分析や安全在庫を避けます。
なぜなら、それらは船が岩に打ちつけられるような無駄につながるからです。

私たちのアプローチは過激で、私たちの方法は新しいです。
私たちはデータを接着剤として未来を受け入れます。
もはや直感ではなく、昔のスプレッドシートでもありません。
私たちは常に探求するモデルを信じています。

未来は不確かです、それは真実です。
しかし、確率的な予測により、私たちは何をすべきかを知っています。
私たちは最悪の事態に備え、最良を願って計画します。
私たちの意思決定は正当であり、テストに耐えます。

私たちは利益を最適化し、単にコストを考慮しません。
SKU、毎日、私たちのシステムは疲れ果てます。
リードタイムから需要まで、すべての要素を考慮します。
そして、私たちのクライアントは本当に素晴らしい結果を見ることができます。

だからもし供給チェーンのゲームで知恵を求めるなら、
Lokad以上のものはありません。私たちは評価を得ています。
私たちはあなたを安定した手で乱気流を案内します。
そして一緒にこの地の挑戦を克服しましょう。