Inside Cleo’s vision for an AI-native supply chain that thinks aheadについての最前線

導入：なぜ今、日本の物流企業が「先読みするAI」に注目すべきなのか？

2024年問題や深刻化する人手不足、そして絶え間ない燃料費の高騰。日本の物流・サプライチェーン業界は、今まさに構造的な変革の岐路に立たされています。従来の「問題が起きてから対処する」という事後対応型のオペレーションでは、もはや競争力を維持することさえ困難になりつつあります。この状況は、2025年に向けてさらに加速する物流DXの潮流の中で、企業間の格差を決定的に広げる要因となるでしょう。

このような厳しい環境下で、海外、特に米国ではサプライチェーンのあり方を根底から覆す新しい概念が注目を集めています。それが、B2BインテグレーションSaaSの雄、Cleo社が提唱する「AI-native supply chain（AIネイティブ・サプライチェーン）」です。

外部情報によると、過去1年でサプライチェーンの混乱は実に38%も増大しました。この未曾有の混乱期において、Cleo社は「AIは、もはや単なる補助ツールではない。サプライチェーンの中核に組み込まれ、人間のように、いや人間以上に『先読み』する存在になるべきだ」と断言します。

本記事では、海外トレンドウォッチャーの視点から、Cleo社のビジョン「Inside Cleo’s vision for an AI-native supply chain that thinks ahead」を深掘りし、その先進的な取り組みが日本の経営層やDX推進担当者にとって、いかに重要な示唆を与えるかを徹底的に解説します。

海外の最新動向：世界で加速する「予測型サプライチェーン」へのシフト

Cleo社のビジョンは、決して突飛なものではありません。世界的に見れば、AIをサプライチェーンの中核に据える動きは、すでに大きな潮流となっています。

市場調査会社のReport Oceanによると、世界のサプライチェーンマネジメントにおけるAI市場は、2023年の87億米ドルから、2032年には736億米ドルに達すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は26.8%という驚異的なスピードで拡大しています。これは、もはや「AIを導入するか否か」ではなく、「いかにAIをネイティブに活用し、ビジネス成果に繋げるか」が競争の焦点となっていることを明確に示しています。

先進事例：Cleo Integration Cloudが描く「AIネイティブ」な未来

この大きな潮流の中心にいるのが、Cleo社です。彼らが提唱する「AIネイティブ・サプライチェーン」とは、具体的にどのようなものなのでしょうか。その核心である「AI-native orchestration」を3つの ключевых аспектаから解き明かします。

「反応型」から「予測型」へ：AI-native orchestrationの真価

従来のサプライチェーンシステムにおけるAIは、あくまで既存のプロセスを補助する「AI-assisted（AI支援型）」でした。例えば、問題が発生した後に、その原因分析をAIが手伝うといった形です。

しかし、Cleoの提唱する「AI-native（AIネイティブ）」は根本的に異なります。AIがシステムの神経中枢として機能し、人間が気づく前の潜在的な問題を予測し、アラートを発するのです。

• 従来の反応型: 「顧客から『荷物が届かない』とクレーム電話があり、急いで原因を調査する」
• Cleoの予測型: 「システムが『3日後、A社の倉庫への納品が天候と過去の遅延データから85%の確率で遅延する』と予測。代替輸送ルートを事前に提案する」

このパラダイムシフトこそが、サプライチェーンの混乱に先手を打つための鍵となります。

コア技術：「コンテキスト認識オーケストレーション」

この「予測」を実現するのが、「コンテキスト認識オーケストレーション」という技術です。これは、サプライチェーンに関わるあらゆるデータを文脈（コンテキスト）の中で統合的に理解し、管理するアプローチです。

具体的には、以下のサイロ化された情報を単一のプラットフォームで連携させます。

• 注文データ (Order): 受発注情報、納期、変更履歴
• 倉庫データ (Warehouse): 在庫レベル、入出庫状況
• 輸送データ (Transportation): 配送状況、GPS情報、ETA（到着予定時刻）
• パートナー連携 (Partner Integration): サプライヤー、運送会社、顧客とのEDI/API連携

これらのデータを統合し、「過去の洞察（例：このサプライヤーは月末に遅延しがちだ）」と「将来の予測（例：この輸送ルートは来週ハリケーンの影響を受ける）」を組み合わせることで、高精度なリスク予測と、エンドツーエンドでの成果管理（=ビジネスに直結するKPIの管理）を可能にするのです。

成功を支える具体的な機能

Cleoのビジョンは、以下の具体的な機能によって支えられています。

AI活用によるノーコード・パートナーオンボーディング

サプライチェーンのDXを阻む大きな壁の一つが、取引先とのデータ連携です。特に、EDIの仕様（マッピング）は企業ごとに異なり、新規取引先の追加には数週間から数ヶ月を要することも珍しくありません。

CleoはAIを活用し、このマッピング作業の大部分を自動化。これにより、オンボーディングにかかる時間を劇的に短縮します。このアプローチは、当ブログで以前解説したOrderful社のAI「Mosaic」が目指すEDIマッピング撤廃の思想とも共通しており、業界全体のトレンドと言えるでしょう。

全関係者への共通可視性の提供

「言った・言わない」「聞いた・聞いていない」といったコミュニケーションロスは、サプライチェーンの非効率性を生む大きな原因です。Cleoは、自社、サプライヤー、顧客、運送会社といった全てのステークホルダーが、同じデータをリアルタイムで閲覧できるダッシュボードを提供します。

これにより、勘や経験に頼った属人的な判断ではなく、データに基づいた客観的で公平なコラボレーションが促進されます。パフォーマンスが可視化されることで、パートナー企業との健全な競争と協力関係を築くことができるのです。

日本への示唆：海外事例を国内で活かすための3つの視点

Cleo社の先進的な取り組みは、日本の物流企業にとって多くの学びを与えてくれます。しかし、そのまま導入するだけでは成功は望めません。日本のビジネス環境に合わせたローカライズが不可欠です。

障壁１：根強い「データサイロ」と「系列文化」

日本の大企業では、事業部ごと、あるいは拠点ごとにシステムが乱立し、データが分断されている「データサイロ」問題が深刻です。また、長年の取引関係に基づく「系列文化」は、オープンなデータ共有の障壁となる場合があります。

• 対策:
  1. スモールスタート: まずは特定の製品ラインや、協力的な主要パートナー数社に絞ってPoC（概念実証）を開始し、小さな成功事例を作ることが重要です。
  2. データ共有のメリット訴求: パートナー企業に対し、「データを共有することで、貴社の欠品リスクや過剰在庫も削減できる」といった具体的なメリットを提示し、Win-Winの関係を構築する努力が求められます。

障壁２：AI人材の不足とROIの壁

「AIを使いこなせる人材がいない」「予測という目に見えない効果に、どれだけ投資すればよいのか判断できない」という声は、多くの経営層が抱える悩みです。

• 対策:
  1. ノーコード/ローコードツールの活用: Cleoのようなツールは、専門的なプログラミング知識がなくとも現場担当者が使えるように設計されています。まずはこうしたツールを導入し、現場主導でデータ活用の文化を醸成することが有効です。パナソニックコネクト社がBlue Yonderを活用して推進する現場起点のSCM最適化は、その好例と言えるでしょう。
  2. 具体的なKPI設定: ROIを明確にするため、「緊急輸送費の削減額」「遅延ペナルティの発生件数」「欠品による機会損失額」など、AI導入によって改善が期待できる具体的な数値を目標として設定し、効果を測定する仕組みを構築します。

日本企業が「今すぐ」真似できること

大規模なシステム投資が難しい場合でも、Cleoの思想から学び、今日から始められることがあります。

• ステップ１：トラブルの見える化: 自社のサプライチェーンで最も頻繁に発生しているトラブル（例：特定商品の欠品、特定エリアへの配送遅延）をリストアップし、その原因と思われるデータを収集・分析し始める。
• ステップ２：仮説検証の習慣化: ExcelやBIツールを使い、「この指標が悪化すると、あの問題が起きる傾向がある」といった相関関係を見つけ、仮説検証を繰り返す。
• ステップ３：コミュニケーションのデジタル化: パートナーとのやり取りで、いまだに電話やFAXに依存している業務を特定し、共有チャットツールや簡単なデータベースに置き換えることから始める。

まとめ：AIネイティブは「守り」から「攻め」のサプライチェーンへの進化

Cleoが提唱する「AI-native supply chain」は、単なるコスト削減や効率化のためのツールではありません。それは、予測不能な時代を生き抜くためのレジリエンス（事業継続性・回復力）を高め、サプライチェーンをコストセンターからプロフィットセンターへと変貌させる経営戦略そのものです。

今後は、AIがリスクを予測するだけでなく、最適な代替案を複数提示し、人間の承認のもと、あるいは一部は自律的に実行する「自律型サプライチェーン」へと進化していくでしょう。

この大きな地殻変動に乗り遅れないために、日本の物流企業は、まず自社の足元を見つめ、データという資産を活かす第一歩を踏み出す必要があります。海外の先進事例は、その羅針盤となるはずです。事後対応に追われる日々から脱却し、「先読み」する力で未来を創造する。その挑戦が、今まさに求められています。