「物流」から技術競争へ。
長年にわたり、物流は倉庫保管、輸送、配送といった「サポート」サービス産業として捉えられてきた。しかし、eコマースにおける超高速配送の圧力や、グローバルサプライチェーンの絶え間ない変動により、その運営方法は急速に変化しつつある。
ベトナム物流人材育成協会（VALOMA）会長のグエン・タイン・チュオン准教授は、テクノロジーが企業の運営方法とグローバルサプライチェーンの構造を根本的に変えつつあると考えている。以前は物流は主に補助的な役割を担っていたが、今ではデジタル経済、グリーン経済、国際貿易の基盤となるサービス部門となっている。
AIは、ここ数十年で物流業界において最も影響力のある技術として台頭しつつあります。輸送ルートの最適化、貨物需要の予測、インテリジェントな倉庫管理、港湾の自動化、コンテナの最適化、二酸化炭素排出量の削減、リアルタイムのサプライチェーンデータ分析など、すでに多くの業務活動に活用されています。
「物流サービス業界の企業にとっての中核的な目標は、労働生産性と業務効率の向上です。こうした状況において、AIは非常に重要な支援ツールとなりつつあり、従業員や管理者がより迅速かつ正確な意思決定を行うのに役立っています」とチュオン氏は述べ、AIの最大のメリットの一つは中間コストの削減と業務の最適化であると付け加えた。物流業界は反復的なプロセスが多く、大量のデータを扱うため、AIはプロセスの自動化を支援し、手作業を代替し、サプライチェーン管理の効率性を向上させることができる。
ハノイ科学技術大学デジタル技術経済研究所所長のグエン・ビン・ミン准教授は、AIはもはや単なる選択肢ではなく、物流業界にとって「中核的な競争力基盤」になっていると考えている。変革への圧力は、「すべきこと」から「生き残るために必須のこと」へと変化した。ミン准教授は、デロイトの調査を引用し、今後5年間で、AIを導入または導入準備中のサプライチェーン組織の割合が28%から82%に増加すると予測していると述べた。同時に、ビジネスリーダーの71%が、AIを適時に導入しなければ、事業運営が混乱するリスクがあると考えている。
「今問われているのは、AIを使うべきかどうかではなく、AIをどのように使うか、どこで使うか、そしてAIを使うことが安全かどうかだ」とミン氏は強調した。
一方、サムスンSDSのアジア太平洋地域事業代表であるゴ・ゴック・ホアン氏は、物流はもはや単なる業務上の問題ではなく、データとリスク予測能力の問題になっていると主張した。「今問われているのは、AIが必要かどうかではなく、AIなしで事業を運営できるかどうかだ」とホアン氏は述べた。
ホアン氏によると、パンデミックの影響、 地政学的変動、生産拠点の移転傾向などにより、世界のサプライチェーンはますます複雑化している。こうした状況下で、多くの企業がAIと自動化技術を組み合わせた「ハイパーオートメーション」モデルへと移行し、物流プロセス全体の最適化を図っている。
データと人的資源が競争力を決定づける。
AIは大きな可能性を秘めているものの、ベトナムの物流業界におけるAIの適用可能性と実際の導入との間には、依然として大きな隔たりが存在する。
グエン・タイン・チュオン准教授は、ベトナムの物流企業のほとんどは現在、プロセスのデジタル化の基本的な段階にとどまっており、データ分析、予測、意思決定支援にAIを体系的に活用している企業の数はまだかなり少ないと述べている。
彼によれば、現在の課題は技術面だけでなく、データ品質、システム接続性、人材能力、物流インフラ、投資能力、そして企業の変革意識にも及んでいるという。
多くの専門家が指摘するように、最大のボトルネックはデータです。CMCグループのAIエンジニアリングディレクターであるグエン・ティエン・ドン氏は、ほとんどの物流企業は依然として従来型のモデルで運営されていると考えています。各部門でデータはデジタル化されているものの、断片化されたままであり、業務プロセスや経営判断も部門ごとに分断されています。AIは、予測、業務最適化、意思決定支援、プロセス自動化など、多くのタスクで効果を発揮することが証明されています。企業はAIを適用することで、低速で直線的なモデルから、インテリジェントでリアルタイムな適応型モデルへと移行できます。
戦略的な導入という観点から、グエン・ビン・ミン准教授は、企業は高価なAIシステムを追い求めるのではなく、データ駆動型プラットフォームから始めるべきだと考えている。企業はデータのデジタル化と標準化を優先する必要がある。「信頼できるデータがなければ、AIはデモレベルにとどまるだけだ」からだ。同時に、企業は車両ルートの最適化や商品の仕分けの自動化など、KPIを用いて90日以内に効果的に測定できる小規模プロジェクトを実施すべきである。
グエン・ビン・ミン准教授はまた、企業がこの技術を業務に適用する際には、データセキュリティ、AI倫理、責任、承認プロセスに関連するリスク管理メカニズムを構築する必要があると指摘した。
データ以外にも、人材も特に重要な課題です。グエン・タイン・チュオン准教授によると、現在の研修目標は、すべての学生をAIの専門家にすることではなく、卒業後にAIを理解し、使い方を知り、仕事に応用できるようになることだといいます。「以前は学生はWordやExcelを学んでいましたが、今はAIとは何か、どのように応用されているのか、そして仕事でどのように活用できるのかを知る必要があります」とチュオン准教授は述べています。
多くの専門家は、スピード、透明性、回復力の向上が求められる、ますます競争が激化するグローバルサプライチェーンにおいて、AIは物流ビジネスの競争力を左右する決定的なツールになると考えている。
ベトナムは現在、2035年までに物流サービス事業者の100%がデジタル変革を導入し、物流コストをGDPの約10～12%に削減することを目標としている。しかし、この目標を達成するには、物流事業者は個々のデジタル化ソリューションだけで満足してはならない。
出典：https://daidoanket.vn/ai-se-tai-dinh-hinh-nganh-logistics.html
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