バリューチェーンにおけるAI適用シーン

AI適用のユースケースは、各領域や業務の特性に応じて作業効率化や最適化、意思決定や計画立案の精度向上、不確定要素・イレギュラー発生への対応など、多数挙げられます。
これらは従来、人間が担っていた情報収集や文書作成の代替、各種オペレーションの自動化をAIが担い、人間を解放することによって、「本来人間が担うべき業務」に人間を集中させることで、バリューチェーン全体での意思決定の高度化や最適化の実現につながるものとなります。

以下は、ビジネス全体の機能をモデル的に示したものです。
AIの適用領域としては、「Research ＆ Development」「Engineering Chain」「Demand Chain」「Supply Chain」「Service Chain」「Support Activities」が挙げられますが、それぞれの業務の連鎖においてAIを適用した際のテーマを配置しています。
各領域の特性に合わせて、課題解決や高度化に資する活用方法が考えられます。

図1 バリューチェーンにおけるAI適用マップ

 

 

Demand Chain領域におけるAI適用と期待効果

デマンドチェーン領域では、潜在ニーズや不確定要素のデジタル化とデータに基づいた意思決定の高度化にAI適用が期待されています。以下に具体的な活用シーンと期待効果を示します。

図2 Demand ChainにおけるAI適用マップ

Demand Chain領域のAI適用ユースケースの詳細事例については、こちらにお問い合わせください。

 

 

研究開発領域におけるAI適用と期待効果

研究開発領域では、プロセスの各フェーズにおいて、社内外の大規模データを最大限に活用し、迅速かつ的確な意思決定をサポートすることに、AI適用が期待されています。以下に具体的な活用シーンと期待効果を示します。

図3 研究開発領域におけるAI適用マップ

研究開発領域のAI適用ユースケースの詳細事例については、こちらにお問い合わせください。

 

 

設計・量産準備領域におけるAI適用と期待効果

設計・量産準備領域では、短期間で高品質な製品設計の実現と製造ラインの工程能力を最大限引き出す最適な工程設計と迅速かつ高精度な量産への移行の実現にAI適用が期待されています。以下に具体的な活用シーンと期待効果を示します。

図4 設計・量産準備領域におけるAI適用マップ

※LT：Lead Time

設計・量産準備領域のAI適用ユースケースの詳細事例については、こちらにお問い合わせください。

 

 

購買領域におけるAI適用と期待効果

購買領域では、適切な生産や製造につなげるための原材料購買の最適化やコスト低減に資すること、さらには他領域への働きかけによってQCD全体を向上させることにAI適用が期待されています。以下に具体的な活用シーンと期待効果を示します。

図5 購買領域におけるAI適用マップ

※QCD： Quality（品質）、Cost（コスト）、Delivery（納期）
※VE活動：Value Engineering：製品やサービスの価値を向上させつつコストを削減することを目的とした組織的な活動

購買領域のAI適用ユースケースの詳細事例については、こちらにお問い合わせください。

 

生産領域におけるAI適用と期待効果

生産領域では、サプライチェーンで発生する各種変動に迅速かつ柔軟に対応し、安定した製品供給を実現することにAI適用が期待されています。以下に具体的な活用シーンと期待効果を示します。

図6 生産領域におけるAI適用マップ

※4M：Man（人間）、Machine（機械）、Material（材料）、Method（方法）

生産領域のAI適用ユースケースの詳細事例については、こちらにお問い合わせください。

 

物流領域におけるAI適用と期待効果

物流領域では、各種リソースを最適に活用するための計画立案と実際のオペレーションを確実に遂行するためのサポートにAI適用が期待されています。以下に具体的な活用シーンと期待効果を示します。

図7 物流領域におけるAI適用マップ

※AGV：Automatic Guided Vehicle（無人搬送車）

物流領域のAI適用ユースケースの詳細事例については、こちらにお問い合わせください。

 

販売領域におけるAI適用と期待効果

販売領域では、関係各所との調整や顧客個別対応等の販売オペレーションの最適化と計画・実績対比や分析による検証サイクル確立にAI適用が期待されています。以下に具体的な活用シーンと期待効果を示します。

図8 販売領域におけるAI適用マップ

販売領域のAI適用ユースケースの詳細事例については、こちらにお問い合わせください。

 

 

サービスチェーンにおけるAI適用と期待効果

サービスチェーンでは、CSを充足させるサービスレベルとサービスコストの最適バランスの実現にAI適用が期待されています（一般消費財を除く）。　以下に具体的な活用シーンと期待効果を示します。

図9 サービスチェーンにおけるAI適用マップ

※MTTR：Mean Time To Repair　システムや機器の故障から復旧するまでの平均時間を示す指標。
※FMEA：Failure Mode and Effect Analysis　製品の故障や事故を解析する手法
※FTA：Fault Tree Analysis　製品の故障や事故を解析する手法
※SLA：Service Level Agreement　サービス提供者と利用者との間で合意したサービスの品質やレベルに関する契約

サービスチェーン領域のAI適用ユースケースの詳細事例については、こちらにお問い合わせください。

 

会計・経理領域におけるAI適用と期待効果

会計・経理領域では、膨大な情報処理の正確性と効率性の向上だけでなく、その結果に基づいた意思決定の高度化につなげることに、AI適用が期待されています。以下に具体的な活用シーンと期待効果を示します。

図10 会計・経理領域におけるAI適用マップ

※CF：Cash Flow（キャッシュフロー）

会計・経理領域のAI適用ユースケースの詳細事例については、こちらにお問い合わせください。

 

人事領域におけるAI適用と期待効果

人事領域では、社員向けサービス向上および人事業務効率化を中心に進め、企業全体での人員リソース最適化を実現することにAI適用が期待されています。以下に具体的な活用シーンと期待効果を示します。

図11 人事領域におけるAI適用マップ

人事領域のAI適用ユースケースの詳細事例については、こちらにお問い合わせください。

 

AIは、業務の一部を支援する道具ではなく、企業の競争力を根本から変える中核的なテクノロジーです。バリューチェーン全体にわたり、意思決定の高度化、業務プロセスの最適化、そして人間の創造性を引き出す構造への転換が現実のものとなっています。もはやAI活用は選択肢ではありません。全社的な視点で、自社にとって本質的な価値を生み出す活用戦略を描き、速やかに実行に移すことが、企業の未来を左右します。

本ページで紹介したAI適用ユースケースの具体的な事例については、こちらにお問い合わせください。