SCM変革の「壁」をAIでどう突破するか、o9とTDKが語るレガシー脱却の道：製造ITニュース

o9ソリューションズ・ジャパンは、AI時代の新たなサプライチェーン像を提示する「o9 Connect Japan 2026」を開催した。講演ではTDKが取り組んだ、現場主導でレガシー脱却の壁を越える実践的なプロセスも紹介された。

[安藤照乃，MONOist]

　日々激化する市場環境において、サプライチェーンの分断や遅延のリスクは企業の持続的成長を左右する優先課題となっている。さらに、近年はAI（人工知能）の進化により、サプライチェーン管理への本格的なテクノロジー実装が急務とされている。o9ソリューションズ・ジャパンは2026年10月7日、東京都内で「o9 Connect Japan 2026」を開催し、ユーザー企業による事例紹介などを交えながら、AI時代において企業が目指すべきサプライチェーン像と、意思決定を高度化するための新たなモデルを提示した。

　本稿では、o9ソリューションズ・ジャパン 日本統括責任者の塩塚英己氏による基調講演と、TDK 電子部品ビジネスカンパニー ビジネスプロセス＆オペレーショングループ General Managerの斎藤義広氏による事例紹介の内容を抜粋して紹介する。

進化するサプライチェーンIT、「System of Intelligence」への移行

o9ソリューションズ・ジャパンの塩塚英己氏

　米国テキサス州に本拠地を置く、AI／機械学習を活用したサプライチェーン管理や統合事業計画プラットフォームを提供するo9ソリューションズの日本法人であるo9ソリューションズ・ジャパンは、2018年の設立からパートナー企業や顧客の支援を受けて成長し、現在では70人以上の体制へと拡大している。

　塩塚氏は、サプライチェーンを支えるITシステムの進化について、「従来の企業活動の履歴を記録する『System of Record』から、将来の需要を予測して計画を立てる『System of Planning』へと進化してきた。そして現在は、判断と学習のサイクルを回す『System of Intelligence』という第3のステージへと向かっている」と説明した。

　変化が激しく予測困難な現代においては、サプライチェーン上の異常をいち早く検知して、行動を起こすまでの意思決定のスピードと質が、企業の成果を左右する。そこで同社では、Agile（俊敏性）、Adaptive（適応力）、Autonomous（自律性）、Planning（計画）、Execution（実行）の要素の頭文字に由来した「APEX」と呼ぶ意思決定モデルを目指している。これは、人とAIが協調して業務を回すアーキテクチャである。

　この意思決定をAIで支える基盤となるのが、企業固有の知識や制約を構造化して管理するエンタープライズ・ナレッジ・グラフ（EKG）だ。一般的な大規模言語モデル（LLM）単体では、企業特有の複雑なルールや制約を正確に理解して判断することは難しい。そのため、LLMとEKGに基づくルール計算能力を組み合わせた「ニューロシンボリックAI」を活用する。「単にデータを集めてLLMに任せるだけでなく、企業の複雑な制約をAIに正しく理解させ、現実的かつ実用的な判断を下せるかどうかが重要になる」（塩塚氏）という。

　同社は、日本の現場が持つ力を経営の成果に直結させるため、国内体制の強化を進めるとともに、グローバルな知見や専門人材を日本市場へ積極的に投入していく方針だ。パートナー企業との協業を深化させ、より多くの業界や顧客を広く深く支援する体制を整える姿勢を示した。

レガシーシステムへの依存と現場のジレンマ――TDKが直面した「変革の壁」

　続いて登壇したTDKの斎藤義広氏は、同社の電子部品ビジネスカンパニーにおけるサプライチェーン変革の実体験と、直面した課題について語った。

TDKの事業ポートフォリオ［クリックで拡大］ 出所：TDK

TDKの斎藤義広氏

　これまでのサプライチェーン管理は担当者のExcelを用いたアナログな業務やレガシーシステムに大きく依存しており、このままでは属人化したスキルから抜け出せないという危機感があったという。

　そこで、本社主導のトップダウンではなく、事業現場が主体となって価値を最大化するため、サプライチェーンプランニングの導入プロジェクトを立ち上げた。しかし、現場からは「現在の業務フローのまま新しいシステムを導入したい」という要望が強く出た。これに対して斎藤氏は、「既存のやり方をそのまま踏襲することは、新しい仕組みを再びレガシー化させるリスクを伴う。これから向こう10年維持できる仕組みをベースにして、その上にo9のサプライチェーンプランニングを載せるべきだ」と社内に提唱した。

　実際のシステム構築においては、AIアルゴリズムを用いて需要予測を行う「One Demand」から着手し、工場側の計画を統合する「One Plan」、さらにはTDK独自の基準に合わせて自動的に納期を計算し回答する仕組みへと、段階的に導入を進めている。

サプライチェーンプランニングのシステム構成［クリックで拡大］ 出所：TDK

これまでの活動のマイルストーン［クリックで拡大］ 出所：TDK

　現在、プロジェクトはファーストリリースを迎え、目指してきたSCP（サプライチェーンプランニング）の仕組みはひとまずの完成をみたという。しかし、斎藤氏は「システムの導入自体は決してゴールではない」と強調する。重要になるのが、最初からシステムに「100点の完璧さ」を求めるのではなく、70％の定型業務をAIなどのシステムに任せ、人間はより戦略的な例外対応に集中するというアプローチだ。これからは、この仕組みを現場でしっかりと使いこなし、他の拠点や事業領域へと水平展開していく新たなステージに入ると説明した。

　斎藤氏は、「最終的に、現場のユーザーたちに『このシステムを導入してよかった』と心から実感してもらえて初めて、今回のプロジェクトにおける本来の突破になる」と語り、さらなる変革への決意を示した。

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