前例のない貿易混乱が3年間続いた後、大規模言語モデルと生成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よって、より正確な予測と予測分析が実現するだろう」と、サプライチェーンリスク評価会社エバーストリーム・アナリティクスのCEO、ジュリー・ガーデマン氏は述べた。 「意思決定の自動化によりリスクと混乱が軽減され、柔軟で持続可能かつ適応性の高いサプライチェーンが構築されます。」

より良いデータ

商業データを分析するのは非常に複雑な作業です。数億件の出荷記録で構成され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、エラーが発生しやすく、処理と整理に手間がかかります。

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、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するために AI ツールを導入しています。スイスに拠点を置く食品・飲料会社は、製品の品質問題を検出するとともに、生産ラインの自主規制と管理を確実にするためにアルゴリズムを使用しています。

メルセデス・ベンツ・グループ AG は、同社の製造および組立工場の柔軟性を高めるために、Omniverse と呼ばれる AI 搭載プラットフォームを使用しています。 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適応するために製造工場を迅速に再編するのを支援します。

AIは多くの業界で画期的な進歩をもたらすと期待されており、特に商業分野で大きな成長が見込まれています。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、投資に対する障壁の削減に重点が置かれていたためです。一方、次の段階、現在の状況に移ると、脱グローバリゼーション、関税障壁、地政学的摩擦の傾向は、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、外部からのショックを緩和する対策を講じるのを支援することだ。 G20はまた、貿易データと予測アルゴリズムを照合する新しいAIツールも立ち上げた。これは政策立案者や企業が輸出戦略を最適化するのに役立つだろう。

AI ツールは、貿易協定の締結に必要な時間と調査を削減できるほか、輸送品にかかる関税を迅速に計算することもできます。しかし、国際貿易政策の複雑さやいくつかの側面は、AI では単純には処理できません。

「AIは交渉担当者の準備を改善するのに役立つが、人間的要素が最も重要である実際の交渉に取って代わることはできない」とアジア協会政策研究所副所長のウェンディ・カトラー氏は述べた。 「交渉相手が実際に何を言っているのかを聞いて理解し、ボディランゲージを読み取り、ギャップを埋めるための友好的なアイデアをその場で思いつくことは、テクノロジーではできないことです。」

（ブルームバーグによると）