AIやロボットなど、Gartnerが2025年のサプライチェーン技術トレンド8つを発表：接続性とインテリジェンスが2大テーマ

Gartnerは、2025年のサプライチェーン技術動向を発表した。拡張型コネクテッドワークフォースやマルチモーダルUIなど、8つの主要トレンドを挙げている。

[＠IT]

　Gartnerは2025年3月18日（米国時間）、2025年のサプライチェーン技術動向を発表した。主要トレンドとして、エージェント型AI（人工知能）、環境に溶け込むインテリジェンスおよび拡張型コネクテッドワークフォースを挙げている。Gartnerが発表した内容は下記の通り。

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　テクノロジーの進歩により、サプライチェーンのテクノロジーリーダーや最高サプライチェーン責任者（CSCO）は、デジタル価値の実現をサポートし、従業員の生産性を高め、新たな業務モデルを革新する機会を得ることができる。これらの新たな機会の中で、Gartnerは2025年のサプライチェーン技術の主要トレンドを特定し、リーダーがこれらの目標を追求する上での支援を提供する。

　Gartnerのサプライチェーン部門でバイスプレジデントアナリスト兼主任研究者を務めるクリスチャン・ティッツェ氏は次のように述べている。「2025年の重要なトレンドは、サプライチェーンにおける接続性とインテリジェンスの変革力だ。これにより、リーダーは業務の効率性と適応力を向上させることができる。エージェント型AIやインテリジェントシミュレーションなどの先端技術を評価し、統合することで、組織は特定の目標を達成し、イノベーションを促進し、長期的な競争優位を確立できる」

　2025年のサプライチェーン技術のトレンドは、大きく2つのテーマに分けられる。1つは、サプライチェーンのリーダーが新たなテクノロジーを活用し、サプライチェーン全体の接続性を向上させること。もう1つは、インテリジェンスを取り入れることで、業務効率を高め、競合との差別化を図ることだ。

サプライチェーンの接続性を強化する技術（紺色）とインテリジェンスを強化する技術（水色）（提供：Gartner）

　Gartnerのサプライチェーン部門 シニアディレクターアナリストであるケイトリン・ソマーズは次のように述べている。「これらのトレンドは、急速に進化する環境の中で、組織が革新を進め、優れた成果を上げるための複数の戦略的アプローチを提供する。ビジネス要件と戦略的成果に明確に結び付いたユースケースに基づいてこれらの技術を優先することで、サプライチェーンのリーダーは複雑性をより適切に管理し、重要な目標を達成できる」

2025年、サプライチェーン技術の主要トレンドとは

環境に溶け込むインテリジェンス

　超低コストの小型スマートタグとセンサーによって、インテリジェンスを環境に溶け込ませられるようになった。これにより、大規模で低コストの追跡やセンシングを可能にし、エンドツーエンドのサプライチェーンをリアルタイムで可視化する。この技術は、特に生鮮食品の監視や環境規制の順守のためのトレーサビリティー強化に有効だ。

拡張型コネクテッドワークフォース（ACWF）

　ACWFは、デジタルツールを活用して意思決定の精度を向上させ、作業のばらつきを減少させることで、現在の労働力におけるスキルギャップの課題に対応する。標準操作手順をデジタル化することで、組織は従業員のオンボーディングを加速し、製造業や物流業務全体の生産性を向上させることができる。

マルチモーダルUI

　マルチモーダルUI（ユーザーインタフェース）で、ユーザーは複数のコミュニケーションモードを通じてシステムと対話できるようになり、ユーザーエクスペリエンスと効率性が向上する。このアプローチは物流業界で採用されており、音声起動コントロールとジェスチャーベースのインタフェースを通じて、ドライバーの安全性と生産性を向上させている。

多機能ロボット（Polyfunctional Robots）

　多機能ロボットは複数のタスクをこなし、新しい役割に適応できるため、柔軟な労働力ソリューションを提供する。これらのロボットは倉庫での仕分けや梱包作業など、さまざまな業務に活用され、人手の必要性を低減させる。

エージェント型AI

　エージェント型AIシステムは、AIエージェントによる仮想労働力を提供し、自律的に意思決定することで、サプライチェーン業務の適応力と効率を向上させる。これらのエージェントはリアルタイムの需要予測に基づいて在庫レベルを自律的に調整することで、在庫管理を最適化できる。

自律データ収集

　ドローンや移動ロボットなどの技術がデータを自律的に収集し、生産性を向上させるとともに、サプライチェーン業務における労働負担を軽減する。倉庫内での在庫チェックにドローンを活用することで、手作業によるカウントに伴う時間とリスクを大幅に削減できる。

意思決定インテリジェンス（DI）

　DIは、意思決定モデリング、AI、分析を統合し、意思決定をサポート、強化、自動化し、業務上させる。この技術により、サプライチェーンのリーダーはツールの意思決定プロセスを理解し、フィードバックを基に改善を図ることができる。

インテリジェントシミュレーション

　AIと機械学習を従来のシミュレーションモデルに統合することで、インテリジェントシミュレーションはサプライチェーン運用における予測機能と意思決定を強化する。例えば、インテリジェントシミュレーションにより、物流ルートや倉庫レイアウトの最適化を可能にし、効率向上とコスト削減を実現する。