サプライチェーンとの会話は解決策にならない
数日ごとに、新たなデモが登場します。あなたが平易な英語で質問を入力すると—「ドイツで需要が急増したらどうなる？」「この工場を閉鎖したらどうなる？」「仕入れ先を変更したらどうなる？」—アシスタントは自信を持って修正された計画、簡潔な説明、そして次に取るべき行動の整然としたリストを返答します。その提案は非常に魅力的です：いよいよ会話形式のサプライチェーン。いよいよ摩擦のない計画。そしていよいよ誰でも利用できる最適化。
私の著書 Introduction to Supply Chain（特に「一般知能」やORの遺産に関する第6章を参照）では、サプライチェーンは進歩と見かけ上の洗練されたインターフェースを混同する学問分野であると論じました。この議論は今、重要になっています。なぜなら、大規模言語モデル（LLMs）が、真剣な研究者や信頼のおけるベンダーによって、数学とオペレーション、計画と現実をつなぐ最後の欠片と位置付けられているからです.
コミュニティが実際に構築しているもの
オペレーションズ・リサーチのコミュニティは、LLMsに求めるものについて驚くほど一貫しており、それは人間の意図と数学的機構との間の普遍的な翻訳機であるということです.
NeurIPSで開催されるNL4Opt競技シリーズはその目的を明確にしています。非専門家が自然言語で問題を表現し、その後ソルバーが利用可能なLPやMIPのモデリングコードを含むモデリング成果物を生成することで、最適化ソルバーの「アクセス可能性」と「使いやすさ」を向上させるのです。これは周辺的なアイデアではなく、ベンチマークタスク、データセット、評価指標、そして賞金を伴う競技構造へと形式化されています.
OptLLMは同じアイデアを、研究側からエンドツーエンドのワークフローへと推進します。つまり、ユーザーが自然言語で最適化問題を提示し、システムがそれを数学的定式化やプログラミングコードに変換し、その後外部ソルバーを呼び出して複数回の対話を通じてモデルを洗練させるのです。言い換えれば、英語 → 数学 → コード → ソルバー → 結果 → 英語という流れを、LLMが統括する形になります.
INFORMSの2024年のTutORials章（Wasserkrug、Boussioux、Sun著）は、より広範で業界向けの枠組みを提供しています。すなわち、LLMsは (i) 開発時間を短縮しつつソリューションの品質を向上させ、 (ii) 専用のNLPモデルを構築せずに非構造化テキストから構造化データを抽出し（需要予測を動機付ける使用例として明示されています）、そして (iii) ビジネスユーザーが分析モデルと柔軟に対話できる自然言語インターフェースを実現することで、OR/MSソリューションの作成と展開を加速させると説いています。この章は、その楽観的な見通しだけでなく、責任ある使用の重要性を強調している点でも注目に値します。LLMsは強力なツールとして提示されますが、同時にガバナンスと説明責任が必要なツールでもあるのです.
一方、最適化の学習分野もLLMsを取り入れています。これは単に「インターフェース」としてだけでなく、ソルバーエコシステムの構成要素としてもです。「ファウンデーションモデル」という野望はMILPの分野に到来しており、Microsoftの研究者は多様なMILPクラス全体で単一のモデルを訓練し、MILP‑Evolveという、無限のインスタンスを持つ大規模かつ多様なMILP問題クラスを生成するLLMベースの進化的フレームワークを提案しています。これにより、分枝学習やMILP問題を自然言語の記述と整合させるタスクがサポートされます。2025年の進化的最適化に関するLLMsの調査はさらに進み、スタンドアロン最適化器としてのLLMs、最適化アルゴリズム内に組み込まれたLLMs、そしてアルゴリズムの選択や生成のために上位レベルで使用されるLLMsという新たなパラダイムを分類し、最適化のための「自己進化するエージェントエコシステム」へと明示的に指し示しています.
サプライチェーン計画の分野では、提案はほぼORのアジェンダと合致していますが、焦点が異なります。すなわち、「ソルバーをアクセス可能にする」ではなく、「プランナーを迅速にする」ことです.
MIT Sloan Executive Educationの2025年のサプライチェーン計画におけるLLMsの記事はその代表例です。記事では、プランナーが自然言語で複雑な「もしも」の質問を行い、LLMがその問い合わせを数学的調整に変換し、人間にも分かりやすい洞察を返す様子が描かれています。かつてはエンジニアとのやり取りに「日単位」の時間を要していたものが「分単位」に短縮され、さらに「リアルタイム」の混乱にも対応可能になると謳われています。すなわち、プランナーはITチームに頼ることなく「数学モデルを動的に調整」し、最適化を再実行して平易な言葉で説明された修正計画を生み出すのです。同記事は、ほぼ脇役のように、しかし核心的な難題として、AIが生成した調整が実際のビジネス状況に一致しているかを検証することが依然として課題であると認めています.
Simchi-Levi、Mellou、Menache、およびPathuri（2025年）は「民主化」の命題を明確にしています。現在、プランナーや経営者は出力の理解、シナリオの実行、そしてモデルの更新に過度な時間を費やしているため、LLMsは「人間の介在なしで」の理解と対話を促進することでサプライチェーン技術の「民主化」を実現し、意思決定時間を「日や週」から「分や時間」へと短縮するのです.
Microsoft ResearchのOptiGuideプロジェクトは、ORと計画の交差点に正確に位置しています。最適化と生成AIを組み合わせることで「意思決定の民主化」を目指し、クラウドベースのサプライチェーンプランナーが「もしも」質問に答え、実用的な推奨を受けるというプロダクション利用を目指しているのです.
予想通り、ソフトウェアベンダーは同じテーマに収束しています。それは、コパイロット、エージェント、自然言語による問い合わせ、そして迅速な意思決定です.
SAPはJouleをサプライチェーンを含むエンタープライズアプリケーションに統合された生成AIコパイロットとして位置づけ、SAPのIBP専用ページでは、製品ドキュメントへの会話型アクセス（よりスムーズな検索とガイダンスの取得方法）や、SAP IBPとのJouleの統合を強調しています。さらに、SAP自身のIBP向けコミュニティリリースノートにも、このリリースラインにおける革新としてJouleの統合が言及されています.
Oracleの2025年の発表は、Oracle Fusion Cloud Applicationsに組み込まれた「AIエージェント」を強調しています。サプライチェーンに関して、Oracleはこれらのエージェントがプロセスを自動化し、計画および実行を最適化し、意思決定を迅速化すると述べ、アラートや注記を要約する例外および注記の計画アドバイザーなどのエージェントを具体的に挙げています。さらに、Oracleの導入準備ドキュメントでは、顧客がアップロードするエンタープライズ文書に基づき、責任、日々のタスク、エスカレーションプロセスに関するプランナーの質問に答えるための、LLMsとRAGを組み合わせた「サプライチェーン計画プロセスアドバイザー」エージェントについても説明されています.
Blue YonderのICON 2025プレスリリースは、「AIエージェント」と「サプライチェーンナレッジグラフ」を発表し、これらのエージェントが企業に対して機械的な速さで「見る、分析する、意思決定する、そして行動する」ことを可能にし、エージェント型AIが計画と実行全体に浸透していると主張しています.
Kinaxisは、サプライチェーンデータとの対話の障壁を下げるエージェント型および生成AIの能力について説明しています。つまり、自然言語で「デジタルツイン」に問い合わせて回答を得るというものであり、同社の公開資料や独立アナリストの報道では、IT依存を減らしプランナーが運用データと直接対話できるようにするマルチエージェントフレームワークが説明されています.
o9は異なるブランディングで同じストーリーを展開しています。すなわち、「GenAIエージェント」とエンタープライズナレッジグラフが進化して「大規模知識モデル」となり、計画機能における生産性と専門知識の飛躍的向上を実現するステップチェンジとして位置づけられています.
これらすべての上に位置するのがGartnerであり、同社はカテゴリーの言語を提供しています。2025年8月のプレスリリースで、GartnerはエンタープライズアプリケーションにおけるAIアシスタントやタスク専用のAIエージェントの急速な普及を予測し、エージェント型AIの「段階」を概説するとともに、アシスタントを「エージェント」と呼ぶという一般的な誤解—すなわち「エージェントウォッシング」—に警鐘を鳴らしています.
というわけで、本当に実際の作業が進んでいます。ベンチマーク、フレームワーク、エージェントアーキテクチャ、統合、そして実運用を意識したエンジニアリングが豊富に存在します。問題は、LLMsをサプライチェーンツールに組み込めるかどうかではなく—既に組み込まれているのです—その組み込みが、サプライチェーンの意思決定が頑なに凡庸である実際の理由に対処しているかどうかなのです.
インターフェースがボトルネックであるとは納得できない理由
ORコミュニティは一つの点で正しい、それは最適化を明確に表現するのが難しいということです。計画コミュニティもまた正しく、人々は質問をスプレッドシート、メール、会議、チケット、およびアドホックなモデル変更に翻訳することで時間を浪費しているのです。LLMはその摩擦を軽減し、「疑問に思う」から「計算された回答が得られる」までの道のりを短縮できる、とMIT Sloanの記事は述べています.
しかし、サプライチェーンが失敗しているのは、プランナーが質問するためのより迅速な方法を欠いているからではありません.
数十年にわたるソルバー、モデリング言語、そして学術的進歩は既に存在しています。NL4Optに込められた「非専門家が自然言語を通じてソルバーを使えるようにする」という主張は、主な障害はユーザーが問題を定式化できないことにあると仮定しています。これは、混沌とした組織的失敗を単なる翻訳問題に変えるという、研究者にとっては慰めとなる物語ですが、サプライチェーンにおいてはそれは大部分が誤りなのです.
実際の採用を妨げるのは、人々が制約を入力できないからではなく、その制約、目的、そしてデータの意味論が常に間違っている、あるいはより正確には、経済的に重要な面で間違っているからです。いくら大量のモデリングコードを生成しても、結局は無意味な最適化に終わるだけなのです.
これは新しい批判ではありません。Russell Ackoffは1979年に、ORが「文脈を無視した」ものになり、その適用が環境にあまり影響されない問題に限定されつつあると論じました。サプライチェーンは、環境に無頓着なものとは正反対で、変動性、代替効果、データ欠落、遅延したフィードバック、そして「最適化」を開始すると即座に行動を再編成するインセンティブに支配されているのです.
ORにおけるLLMのアジェンダは、残酷な非対称性、すなわちモデルを作成することはその検証よりも容易であるという点を過小評価しがちです。OptLLMは定式化やコードを生成し、その後対話を通じて反復することができます。しかし、本当の難しさは新たな数学的対象を生み出すことではなく、その対象が企業の実際の経済的トレードオフ、運用上の制約、そして測定の現実と一致していることを保証する点にあります。LLMはもっともらしい制約を生成できますが、その制約がプロモーション期間中の午前3時に、実際の労働スケジュール、実際の梱包方針、実際の補充規則、そして実際の故障モードの下で、あなたの倉庫が体験する現実と一致していると認証することはできません.
計画の分野では、同じ非対称性がさらに危険なものとなります。それは、文化的に「計画を信じる」傾向があるからです。MIT Sloanの記事は、プランナーがITに頼ることなく「数学モデルを動的に調整できる」ことを称賛しています。Simchi-Leviらは、これをデータサイエンスチームやテクノロジープロバイダーの関与を不要にするものとして位置づけています。これはエンパワーメントとして売り出されていますが、私はこれを、制御不能なモデルのドリフトを防いでいた摩擦を回避するものと見ています.
モデルの変更が容易であれば、組織は常にモデルを変更し続けるでしょう。それは賢明だからではなく、心理的に満足感を得られるからです。あらゆる混乱が新たな例外を招き、あらゆる経営者の疑問が新たなシナリオを、あらゆる会議が誰かの直感を満たすための新たな微調整を招くのです。確かに迅速な動きは得られますが、その反面、エントロピーも速まるのです.
ベンダーは当然のごとく、要約、説明、案内を行う「エージェント」へとシフトしています。OracleのPlanning Process Advisorは、実質的にポリシーと手順に対するLLM+RAGレイヤーであり、アップロードした文書に基づいて質問に答え、このチャット体験をワークフローページに組み込んでいます。SAPにおけるJouleの位置づけも同様に、会話型検索と文書ベースの回答を強調しています。これらは正当な生産性向上機能で、適切なプロセス文書を探すために浪費される時間を削減します。しかし、意思決定の質を本質的に向上させるものではなく、せいぜいより良いヘルプシステムに過ぎません.
次に、より壮大な「エージェント型」のストーリーに移ります。Blue Yonderは、計画と実行全体に浸透した複数のAIエージェントを発表し、継続的な最適化と機械的なスピードの意思決定を目指しています。Kinaxisは、リアルタイムで監視・行動するAIエージェントや、デジタルツインとの自然言語による対話を可能にするエージェント型フレームワークを説明し、Gartnerはこれらの存在が溢れる世界を予測するとともに、多くの「エージェント」として販売されているものは実際はアシスタント、すなわち「エージェントウォッシング」であると警告しています.
皮肉なことに、Gartnerの警告は単なる脇役ではなく核心的な事実です。これらの「エージェント」のほとんどは、既存のワークフローの上に乗るラッパーに過ぎません。対話の一部を自動化し、インターフェースを見やすくするだけで、意思決定の経済的論理を修復したり、データの忠実性、不確実性、インセンティブといった根本的な問題を解決したりするものではありません。狭義には、誰かがより速くクリックできるという点で意思決定の遅延を減らすかもしれませんが、企業が誤りを減らすという深い意味での改善にはつながりません.
より実質的な学術的統合、すなわちLLMとネットワーク最適化、ダッシュボード、および役割に応じた説明を含むシステムでさえ、結果を自然言語と文脈に沿ったKPIに翻訳することで、ORの成果とステークホルダーの理解の間の「ギャップを埋める」ことを核心的な困難として位置づけています。再び、それは有用ですが、同じ前提―モデルは正しいので、ただ人々がそれを理解する必要がある―を維持しているのです。しかし、サプライチェーンにおいては、モデル自体がしばしば問題となっています.
だから「LLMsが最適化の民主化を実現する」と聞けば、私は「偽モデルの生産の民主化」と解釈します。また「LLMsがプランナーにITを介さずにモデルを更新させる」と聞けば、「脆弱なモデルの修正、未修正、再修正の速度が加速する」と解釈します。そして「エージェント型AIがエンドツーエンドのワークフローを統率する」と聞けば、私は問いかけます：どの目的に向かい、どの意味論で、どの責任をもって統率するのか、と.
LLMが真に有用になり得る領域
これらは、LLMsを無視すべきだという議論ではありません。会話が能力の代替となると見せかけるのをやめるべきだという主張です.
OR/MSのTutORials章が、LLMsが意思決定アプリケーションの生産を加速し、非構造化テキストを構造化シグナルに変換し、自然言語によるインタラクション層を提供できると強調しているのは正しい一方で、責任ある使用も求めています。こここそが、LLMsが輝くところです。すなわち、意思決定エンジンそのものとしてではなく、本当の意思決定エンジンを構築するエンジニアやアナリストのための生産性乗数としての役割です.
もしLLMを使ってグルーコードをより速く書いたり、テストを生成したり、ドキュメントを下書きしたり、契約書やSOPからごちゃごちゃした業務ルールを抽出して構造化された表現に変換したりするのであれば、実際にボトルネックとなっている部分、すなわちデータとロジックの遅く、高価で、失敗しやすいエンジニアリング部分を改善していることになります。もしLLMを使って、監査人、重役、オペレーターが、追跡可能な証拠に基づいて生成された説明により計算結果の判断理由を理解できるように支援するならば、コントロールを手放すことなく採用率を向上させることができます。
「民主化」という論点さえも、生産的に再構築することができます。OptiGuideが、クラウドサプライチェーンプランナーが「もし〜だったら」という問いに答えるために本番環境で使用されていると主張するのは些細なことではありません。しかし、その価値はプランナーがオプティマイザーとチャットできるという点ではなく、真剣な最適化の基盤を持つ企業が、安全でより使いやすいインターフェース―適切な操作レバーと説明を提示する―を構築できる点にあります。むやみに誰でも基礎となる数学を改変できるようにするのではありません。
そして確かに、ソルバー学習のアジェンダ―MILPのためのファウンデーション・モデル、学習による分岐法など―は本物のアルゴリズム改善をもたらす可能性があります。しかし、サプライチェーンがその改善の恩恵を受けるのは、残りのスタックが健全である場合に限ります。つまり、正確な意味論、経済的目標、不確実性に対する堅牢な対応、そして提言を確実に行動へと変換する実行ループが必要です。
言い換えれば、LLMを強力でありながらも誤りを犯しうる道具として扱うべきです。壊れたプロセスに光沢を塗る層としてではなく、システムを構築する人々のための促進剤として利用し、厳密さを省く手段としてではなく、厳密さのコストを削減する方法として取り扱うべきです。
サプライチェーンは言葉不足ではなく、優れた判断が不足しているのです。LLMは言葉を生成することに優れており、より良いシステムをより速く構築する手助けとなります。しかし、雄弁さと正確さを混同してしまえば、結局はより洗練された文章で誤りが伝えられるだけで、しかもその速度は速くなってしまいます。
