前例のない貿易混乱が3年間続いた後、ビッグ言語モデルと生成AIが、政府や企業が世界の複雑なサプライチェーンを管理するのにちょうどいいタイミングで登場しました。
「今後数年間で、サプライチェーンのあらゆる段階から統合されたデータに基づいた、より正確な予測分析と予測分析が実現するでしょう」と、サプライチェーンリスク評価会社Everstream AnalyticsのCEO、ジュリー・ガーデマン氏は述べています。「自動化された意思決定はリスクと混乱を軽減し、回復力、回復力、そして適応力に優れたサプライチェーンを構築します。」
より良いデータ
貿易データの分析は非常に複雑な作業です。数億件もの出荷記録からなるこれらの非構造化データセットは、無数の子会社や貨物輸送サービスに分散しているため、処理や仕分け作業にエラーが発生しやすく、労働集約的な作業となっています。
たとえば、民間の貿易データ会社は、機械学習ツールを使用して税関申告パターンを認識し、法的文書をスキャンし、言語を翻訳して、検索と分析が容易な明確で正確な貿易データを作成できます。
アリゾナ州スコッツデールに拠点を置くImportGeniusなどの民間貿易データ企業は、機械学習ツールを使用して税関パターンを認識し、規制文書をスキャンし、外国語を翻訳して、検索と分析が容易な明確で正確な貿易データを作成しています。
「私たちは、指標を検出し、認識し、プラットフォームに組み込むためのアンテナとして機能する言語学習モデルを構築しています」と、アリゾナ州に拠点を置く商業データ会社ImportGeniusのCTO、パウロ・マリニャス氏は語った。
一方、ネスレSAのような多国籍企業は、AIツールを活用して効率性を高め、グローバルバリューチェーンにおける新たな問題を検出しています。スイスに拠点を置く食品・飲料メーカーであるネスレは、アルゴリズムを用いて製品の品質問題を検出し、生産ラインの自主規制と管理を強化しています。
メルセデス・ベンツ・グループAGは、AIを活用したプラットフォーム「Omniverse」を活用し、製造・組立工場のアジャイル化を推進しています。Omniverseは、ドイツの自動車メーカーが外部からの供給ショックに迅速に対応できるよう、工場の再編を支援します。
AIは多くの産業に破壊的な変化をもたらすと予想されており、特に貿易産業の成長は著しいと見られています。これは、過去10年間のグローバル化の前半は、主に商品、サービス、投資への障壁の削減に注力していたためです。一方、次の段階、そして現在の状況においては、脱グローバル化、関税障壁、そして 地政学的摩擦の潮流は、最も経験豊富な物流チームにとっても大きな課題となるでしょう。
サプライチェーン分析
AI アプリケーションが大きな影響を与える可能性がある分野の 1 つは、企業や政府がグローバル バリュー チェーンの変化をより深く理解できるように支援することです。
先月、G20貿易大臣らは、サプライヤーの集中度、貿易関係、市場の変動性、世界的に重要な産業の脆弱性を特定する新たなデータをマッピングする枠組みを採択した。
先週発表されたこの構想は、各国政府がサプライチェーンの回復力を評価し、外的ショックを緩和するための対策を策定するのを支援することを目的としています。G20はまた、貿易データと予測アルゴリズムをマッチングさせ、政策立案者や企業の輸出戦略の最適化を支援する新たなAIツールも発表しました。
AIツールは、貿易協定の締結に必要な時間と調査を削減し、輸送貨物の関税を迅速に計算することができます。しかし、国際貿易政策の複雑さや一部の側面は、AIでは到底対応できません。
「AIは交渉担当者の準備を支援することはできますが、人間的要素が最も重要となる実際の交渉に取って代わることはできません」と、アジア協会政策研究所の副所長ウェンディ・カトラー氏は述べています。「交渉相手が実際に何を言っているのかを聞き取り、理解し、ボディランゲージを読み取り、その場で友好的なアイデアを出して違いを埋めることは、テクノロジーにはできないことです。」
（ブルームバーグによると）
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