SCM（サプライチェーンマネジメント）は業務効率化に役立つ一方で、「導入目的の曖昧さ」や「既存システムとの連携」といった点を事前に理解しておくことが重要です。導入目的の曖昧さについては、導入目的が明確でないと、必要な機能の選定や導入後の効果測定が困難になります。既存システムとの連携については、既存の基幹システムや会計システムとの連携が適切に行えないと、データの二重入力や不整合が発生します。このほか「データの正確性」「組織文化との不一致」「担当者の負担増加」「カスタマイズの過剰」「取引先の協力体制」「セキュリティリスク」なども、事前に確認しておくことをおすすめします。

近年、SCM（サプライチェーンマネジメント）の分野でも生成AIやAIエージェントの活用が進み、業務の在り方が大きく変わりつつあります。生成AIを使ったサプライチェーン分析では、従来は複雑だった需要予測や在庫最適化も自然言語で可能になっています。多くの企業ではAIエージェントが過去データと市場情報を融合し、予測を継続的に改善しています。現状では、AIは主に予測・計画などの分析支援を担っていますが、エージェント型AIではより自律的な運用が進みます。今後、AIエージェントは需要・供給計画の各分野で互いに連携し、リアルタイムに全体最適化を図る仕組みが期待されています。製造・倉庫・物流各段階でAIが最適化に活用されています。例えば製造現場では資材・需要情報から生産スケジュールを自動で調整し、倉庫では需要変動に応じて在庫配置や出荷動線を最適化しています。