物流のさまざまなトレンドについて、私自身の主観的な意見を共有するDecoding The Supply Chain（デコーディング・ザ・サプライチェーン）の創刊号へようこそ。過去5年間、サプライチェーンと物流への投資に携わり、現在はBackOps AIで開発を進めている立場として、私は投資家の熱狂と現場の現実の双方を経験してきました。

この記事では、AIコパイロットや自律型エージェントが仕事の未来をどのように形作っているのか、現在それらが実際にどこで価値をもたらしているのか、そして組織にAIを最適に導入する方法について探っていきます。お断りしておきますが、私は決してAIやサプライチェーンの専門家というわけではありません。しかし、絶えず変化するこの業界について、独自の視点を共有できればと思っています。まずは、全員が同じ認識を持てるよう、定義と基礎知識を整理します。そこから、各記事は前回の内容をベースに展開し、回を重ねるごとにより明確で完全な理解を築いていけるようにします。

この一連のシリーズでは、サプライチェーンのトレンドを分かりやすく掘り下げていきます。その際、ベイエリアのスポーツに関する話題も少し織り交ぜる予定です。

BackOps AIで私たちが開発していることについて興味があり、話を聞いてみたい、あるいは単にチャットしたいという方は、お気軽にこちらまでご連絡ください：sean.elmurib@backops.ai

AIコパイロットと自律型エージェント

近年、人工知能は単なる流行語から、人々が仕事とプライベートの双方で活用する実用的なツールへと進化しました。OpenAI、Gemini、Anthropicなどのプラットフォームの台頭により、日々のワークフローでAIを使用することは当たり前になっています。冷蔵庫の食材をもとに夕食のアイデアを考えてもらったり、仕事でより深い洞察を得たり、その用途は様々です。競争力を維持するためにAIが不可欠であることは明らかですが、組織にAIを導入する最適な方法を模索することは、依然として課題となる場合があります。とはいえ、非常に多くのAIツールやアプローチが存在するため、どれが最適かを見極めるのは難しいこともあります。AIが向かっている方向性を理解するために、2つの重要な進展であるAIコパイロットと自律型エージェントを検証することが役立ちます。

まずは、AIの簡単な歴史から始めましょう。2022年末のChatGPTのリリース以降、生成AI技術を現実世界の問題に適用しようとする起業家が急増しました。AIコパイロットは、リアルタイムの提案、特定タスクの自動化、効率性の向上を実現しつつ、最終的な意思決定はエンドユーザーに委ねることで、人間の生産性を高める設計となっており、一躍時の人（非常に人気の高いもの）となりました。これをイメージしやすくするために、AIコパイロットを車両のアダプティブ・クルーズ・コントロール（追従ドライブ支援機能）のようなものと考えてみてください。速度の調整、車線の維持、危険の検知はサポートしてくれますが、最終的に主導権を握っているのはドライバーであるあなた自身です。

AIコパイロットは、人間の判断力や創造性が不可欠な業界で特に価値を発揮します。例えば、弁護士はHarvey AIなどのツールを使用して、膨大な文書の要約、関連情報の検索、さらには予備的な法的分析の生成を行っています。しかし、こうした効率化が進んでも、最終的な判断は常に人間の専門家に委ねられています。ニュアンスのある意思決定や創造的なインプットが必要な分野において、AIコパイロットは代替品ではなく、強力なアシスタントとして機能します。

しかし、AI技術が進化するにつれて、その領域は自律型エージェント（目標を設定すれば、人間の介入をほとんど必要とせずに動作できるAIシステム）へと拡大しました。これらのシステムは、事前定義されたルールに基づいて、ワークフロー全体を開始から終了まで管理できます。これらを自動運転車に例えてみてください。目的地を設定すると、車が運転を引き継ぎ、渋滞をナビゲートし、速度を調整します。人間の運転は不要で、高度に複雑な状況や学習されていないシナリオにおいてのみ、人間の支援を求めます。

本格的な導入の時期が来ると、物流、Eコマース、製造業などは、明確に定義された反復プロセスが多く、自律型エージェントの導入に最適な業界となります。これらのエージェントは、注文処理、在庫管理、カスタマーサポートなど、ルーチンタスクを容易に自動化できる環境で真価を発揮します。BackOps AIでは、すでにバックオフィス業務を自動化しており、現実世界のデータから学習して、最小限の人間の監視でパフォーマンスを継続的に向上させています。処理するタスクが増えるにつれて効率性が高まり、大量の業務をより迅速に、少ないエラーで処理できるようになります。

AIコパイロットと自律型エージェントの台頭は、意思決定を支援するツールから、実際にそれを自律的に実行できるシステムへと、いかに大きく進化してきたかを示しています。しかし、これらの技術がいかに素晴らしいものであっても、その背後にあるデータの質に依存することに変わりはありません。データが煩雑であったり、古かったり、不完全であったりすれば、どんなにスマートなAIであっても悪い結果を出してしまいます。だからこそ、次の大きな焦点は、単に優れたモデルを構築することではなく、より質の高いデータをAIに提供することにあります。次回は物流におけるデータの課題について詳しく掘り下げます。どうぞお楽しみに。

物流業界はAIを受け入れる準備ができているか？

優先して開発すべき技術を決定する際、ベンチャーキャピタリスト（VC）、スタートアップ、そして現場のオペレーターの間で認識のズレが生じることがよくあります。私がVCにいた頃、ほぼすべての投資テーマに、何らかの形でAIが含まれるようになっているのを目の当たりにしました。これは起業家に対して強いシグナルを送り、起業家は業界全体に破壊的変革をもたらすような、AIネイティブな製品を構築しなければならないというプレッシャーを感じがちになります。問題は、そのプレッシャーによって、起業家が技術を実際に導入し依存することになる現場のオペレーターやエンドユーザーのニーズよりも、投資家の期待を優先させてしまう可能性があることです。

AIが長期的な競争力維持に不可欠になりつつあるという、VCの広範な考え方に私は反対していません。しかし、投資家が資金を提供したいと熱望するものと、オペレーターが現実的に導入する準備ができているものとの間には、明らかなギャップが存在します。その不一致は摩擦を生み、ホワイトボード上のビジョンが倉庫の現場の現実と一致しない場合、時に失敗を招くことになります。

そのギャップが最も顕著に現れるのが物流分野です。工場の現場や倉庫では、AIに対する感情は通常、警戒心の境界線上にあります。その躊躇（ちゅうちょ）の一部は、新しい技術が確立されたワークフローに引き起こす可能性のある混乱に起因しています。しかし、そこにはさらに深く、個人的な懸念もあります。それは、AIが最終的に雇用そのものを奪ってしまうのではないかという不安です。こうしたソリューションが広く採用されるためには、オペレーターが全面的に賛同する必要があります。つまり、起業家は現場の人々と緊密に連携し、AIを活用して彼らを支援し、必要のないワークフローに対して無理やり当てはめるような解決策を提示するのではなく、彼らが直面している真のボトルネックを特定しなければなりません。

自律型エージェントは非常に魅力的ですが、物流に携わるすべての企業が、ミッションクリティカルな業務を今すぐそれらに委ねる準備ができているわけではありません。それで良いのです。正直なところ、少し落ち着く必要があります。ほとんどのチームは、ブラックボックス化されたシステムが自分たちに代わって意思決定を行うことを望んでいませんし、必要ともしていません。彼らが受け入れている、そして多くの場合、切望しているのは、コパイロット（支援型）ソリューションです。これは、提案を行い、退屈な手順を自動化し、意思決定に運用のリスクや顧客へのリスクが伴う場合には人間に引き継ぐ、支援用のツールです。

AIを導入するために、オペレーターがすでに理解し信頼しているシステムを完全に根こそぎ入れ替える（リップ・アンド・リプレイス）必要があるなら、導入は進まないでしょう。そうではなく、AIは自然な拡張機能として感じられるべきです。既存のプロセスをひっくり返すことなく、それを強化する支援的なレイヤーであるべきです。

現場のオペレーターの賛同を得ることは、ボトムアップ型アプローチを成功させるための第一歩にすぎません。次に控える、そして往々にしてより困難な戦いは、意思決定者を説得することです。起業家は、AIが理論上強力であるだけでなく、現実世界のシナリオにおいても信頼できることを証明しなければなりません。残念ながら、多くの役員は、AIを駆使したBDR（新規開拓営業）からの大量のコールドアウトリーチ（突然の売り込み）にうんざりさせられたり、導入した技術プロバイダーのAIがハルシネーション（嘘の生成）を起こして顧客との間に深刻なトラブルを招いたりと、過去に痛い目を見ています。

人間に確認を求めるコパイロットを展開するにせよ、ワークフローを完全に自動化する自律型エージェントを導入するにせよ、意思決定者を味方にする鍵はAIへの信頼を構築することです。いきなり大規模な自動化に飛びつくと逆効果になることが多いため、小さく始めるのが効果的です。BackOpsでは、まずは1社のお客様の、単一の、反復的で、摩擦の多いタスク（例：Patagoniaに対する配送追跡の問い合わせへの自動返信）に焦点を当てることを好みます。そこでAIがその価値を証明できれば、そのユースケースを他のお客様（North FaceやArc’teryxなど）へと横展開するか、あるいは同じお客様の別のワークフロー（Patagonia向けの自動再発送手続きなど）へと拡大していくことができます。

物流業界におけるAIの今後の道筋は、人間をプロセスに関与させながら、一つひとつのタスクで「信頼を築いていく」ことにあります。

現在のランドスケープ

最近、サプライチェーンのあらゆる部分にAIエージェントが存在するように感じられるとすれば、実際にそうだからです。輸送、フルフィルメント、顧客サービス、クレーム処理、調達、計画のすべてにおいて、AIソリューションを約束するスタートアップが1社（あるいは5社）存在します。難しいのはエージェントを見つけることではなく、どれが自社の業務に実際に役立ち、どれが将来的にスケールアップ可能かを見極めることです。

まず、勇気を持って挑戦し、AIソリューションを構築しているすべての人に敬意を表します。先述の通り、レガシーな業界にAIを売り込むのは容易なことではありません。そのため、誰もが異なるアプローチでこれに取り組んでいる様子は非常に素晴らしいものです。第二に、私はプロバイダー間の微細な違いを語れるほどのAI専門家ではないため、知ったかぶりをするつもりはありません。私にできることは、この分野で革新を起こしているすべての同業者たちに大きなエールを送ることです！

大まかに言えば、市場はいくつかのカテゴリーに分類されつつあります：

フロントオフィス（顧客対応）向けエージェントは、AIの導入を模索している多くの物流チームにとって、自然かつ極めて重要なスタート地点です。これらのツールは、見積もり、配送追跡、チャット・メール・電話でのインバウンドに確実に対応するサポートエージェントなど、顧客対応のワークフローに焦点を当てています。これらは目に見えて即座のROI（投資対効果）をもたらすことができ、特にエンドユーザーや小売パートナーと直接やり取りするチームに適しています。また、より重要度の高い業務に手を加えることなく、企業がAIの導入に慣れることができるため、リスクの低い自動化の足がかりとなります。これは、テクノロジーベンダーが自らの実力を証明するための完璧な突破口となります。反復的なフロントエンド業務の引き受けに成功すれば、次はより複雑なバックエンドプロセスの解決に取り組む上で、強いポジションを得ることができます。

バックオフィス（社内業務）向けエージェントは、人的リソースを解放するための大きな鍵となります。クレーム処理、再発送、荷受ドックの予約調整、請求書の照合といった手作業の反復業務は、従業員が問題を解決するために複数のシステムを行き来し、異なる関係者と連絡を取らなければならないため、多くの時間を奪っています。これこそ、AIが最大の効果を発揮できる領域です。これらは「何となく全員の仕事でありながら、同時に誰の仕事でもない」ようなワークフローであり、通常は後回しにされがちです。

ブレンド型エージェントは、顧客体験と社内業務の双方を満足させるために構築されています。フルフィルメントのクレーム（商品の未着や破損など）はその完璧な例です。顧客から商品の欠品が報告された際、一般的なサポートの順番待ちに回す代わりに、AIエージェントが即座に対応を開始します。注文の確認、配送データの照合、問題の特定、3PLや配送業者へのクレーム申請の開始、そして自動的な再発送の手配までを自律的に行います。

顧客にとっては、より少ない手間で、より迅速に問題が解決されることを意味します。バックオフィスにとっては、手作業が大幅に削減されます。誰かが「それは自分の仕事ではない」と責任を押し付け合うことも、冗長なデータ入力も、状況確認の追跡も、システム間の切り替えも不要になります。プロセス全体がよりスムーズかつ一貫したものになり、チームの規模拡大（スケールアップ）の方法が劇的に変わります。

さらに、以下のような特定垂直市場（バーティカル）向けエージェントもあります：

• 輸送特化型ソリューションは、自動見積もりや輸送キャパシティの確保といった主要な領域に取り組んでいます。これらのツールは、複数の運送業者にまたがる大量の輸送を管理する運送ブローカーにとって特に価値があります。追跡電話（チェックコール）、積荷情報の更新、予約調整などのタスクを自動化することで、手作業を減らし、意思決定を改善し、動的な配送環境における運用の機敏性を高めるのに役立ちます。

• フルフィルメント特化型エージェントは、倉庫業務を合理化し、注文の例外処理を処理します。これらのツールは運用上の難易度が高くなる傾向があり、通常はWMS（倉庫管理システム）と深く統合する必要があります。エージェントに適切なデータが提供されれば、物流を大幅に簡素化し、エラーを減らし、フルフィルメントのワークフローをはるかに効率的にすることができます。

• 製造業向けエージェントは、生産計画、在庫管理、品質管理を最適化するために設計されています。これらのエージェントは、製造業者が需要の変動を予測し、生産スケジューリングを自動化し、一貫した品質保証を維持するのに役立ちます。

• 調達向けエージェントは、ソーシング（調達先選定）プロセスを自動化し、企業がサプライヤーを特定・交渉し、在庫レベルを管理し、購買トレンドを追跡するのを支援します。これらのツールは、ソーシングの意思決定における手作業を減らし、サプライヤーとのコミュニケーションを合理化し、調達ニーズと在庫要件のより良い整合性を確保することができます。

多くのAIベンダーは、適切なガイドラインさえ与えられれば、どのようなワークフローでも処理できると主張するでしょう。それは必ずしも嘘ではありませんが、本当に重要なのは「どれだけ効率的」に処理できるかです。汎用的なソリューションでも時間をかければ最終的には輸送クレームのプロセスを学習できるかもしれませんが、その特定のワークフロー向けに専用設計されたAIツールには、ほぼ間違いなく遅れを取ることになります。SaaSのポイントソリューション（単機能特化型）の台頭と成功と同様に、AIポイントソリューションは、より迅速なROIをもたらすことができる業界特有のコンテキスト（文脈）とドメイン固有のロジックを備えています。導入プロセスにおいて、何週間ものプロンプト調整を必要とせず、すぐに（箱から出してすぐに）動作します。

前セクションで述べたように、AIソリューションを選択する際の最善のアプローチは、まずは最初から現場の本当の課題を解決するポイントソリューションから始め、その後、同様のワークフローに機能を拡張して信頼を築いていくことです。「将来的に何でもできるかもしれないAI」ではなく、「今日、何か一つのことを極めてうまくこなせるAI」が必要です。

著者およびBackOps AIについて

この記事をここまで読んでくださった皆様に、心から感謝申し上げます。AIの分野を、難しく感じさせず、分かりやすい形で解説できていれば幸いです。

私のことをまだご存じない方のために自己紹介をしますと、私の名前はSean Elmurib（ショーン・エルムリブ）と申します。BackOps AIという物流AIスタートアップでチーフ・オブ・スタッフ（参謀役）を務めています。私はベイエリアで育ち、ロヨラ・メリーマウント大学で水球をしていました。ロサンゼルスも大好きでしたが、のちにベイエリアに戻り、Plug and Play Venturesでシード期の投資に携わり、主にサプライチェーンおよび物流業界への投資に注力しました。幸運なことに、原材料の調達、製造、倉庫、そしてラストワンマイルに至るまで、約25件の投資案件に参画することができました。

5年間にわたりアーリーステージの投資を行う中で、私は何千人もの創業者と面会しました。その中には、自分の取り組んでいることに非常に強い信念を持っており、もし機会があればすべてを投げ打ってでも一緒に働きたいと思わせる創業者がごく少数いました。6ヶ月前、BackOps AIの共同創業者であるSean McCarthyとHenry Ouに出会ったとき、私はまさにそのように感じたのです。

SeanとHenryは、倉庫運営がいかに非効率であるかを目の当たりにし、これらの課題に正面から取り組むためにフルタイムで飛び込むことを決意しました。その中で、私たちは3PL（サードパーティ・ロジスティクス）が直面するクレーム処理や再発送といった手作業の反復業務を自動化するために、自律型エージェントやコパイロットを開発しています。大まかに言えば、電話、メッセージ、メールなど、あらゆる通信手段を介して顧客からの問い合わせや課題を取り込むことができ、当社のAIエージェントは、それらの顧客からのインバウンドに完全自律型で対処することができます。

当社の機能について詳しくお知りになりたい方は、お気軽にDMを送っていただくか、下記までメールにてご連絡ください：sean.elmurib@backops.ai。皆様の業務をどのように自動化できるか、ぜひご紹介させてください。