サプライチェーンAIの急速な導入が見込まれる中、キナクシスがスポンサーを務めた調査が説明責任をめぐるギャップを明らかに

回答者の41%が2年以内に本格的な自律運用を見込む一方、信頼の確立、測定可能な成果の実現、ガバナンス整備は立ち遅れ

オンタリオ州オタワ--(BUSINESS WIRE)--（ビジネスワイヤ） -- サプライチェーン・オーケストレーション分野の世界的リーダーであるキナクシス^®（TSX：KXS）は、IDCによる新たな独立調査の結果を発表しました。キナクシスがスポンサーを務めたIDC InfoBrief「Making Supply Chain AI Accountable（サプライチェーンAIの説明責任を確保する）」は、組織が自律型AIの導入に向けて掲げる意欲的な目標と、こうした高度なシステムの説明責任を確保するための準備状況との間の隔たりが拡大していることを明らかにしています。キナクシスは、これが多大なコストを伴う失敗を防ぎ、測定可能なビジネス価値を実現するためには、AIへの投資と導入に対する規律あるアプローチが必要であることを浮き彫りにしていると考えています。

サプライチェーンリーダーへの示唆
世界9市場のサプライチェーンリーダー2,000人超を対象に調査したIDC InfoBriefでは、AIの導入がほぼすべての組織に広がっており、AIを活用した機能を備えていないと回答したのはわずか2%である一方、AIリーダーを自認する回答者はわずか12%であることが分かりました。半数超（52%）が、AIによる意思決定を信頼できるかどうかが導入加速の主な障壁だと回答しており、AIを活用した計画策定に関するガバナンスが業務に完全に組み込まれていると回答したのもわずか12%です。

この調査は、自律的な意思決定に対する期待が急速に高まっていることも示しています。現在、自社のサプライチェーンで本格的な自律運用を実現していると回答したのはわずか6%ですが、41%は1～2年以内に自律運用が中核的な運用モデルになると見込んでいます。それにもかかわらず、これを支えるガバナンスが業務に完全に組み込まれている組織は8分の1にすぎません。キナクシスは、これを業界が直面する中心的な課題と考えています。

IDC InfoBrief「Making Supply Chain AI Accountable（サプライチェーンAIの説明責任を確保する）」の主な調査結果

• AI導入は広範に進む一方、AIリーダーは少数。AI機能が広く導入されているにもかかわらず、AIリーダーだと自認する回答者はわずか12%です。
• 信頼が最大の障壁。回答者の52%が、AI主導の意思決定を信頼できるかどうかを、導入加速を阻む主な障壁として挙げています。
• 価値の実証が必要。回答者の62%は、データ品質とデータ統合の向上が投資の加速につながると回答し、51%は、投資収益率（ROI）と価値実現までの期間の明確化を求めています。
• 導入意欲にガバナンスが追いついていない。本格的な自律運用を実現している組織の割合は、現在の6%から1～2年以内には41%に急増すると見込まれていますが、ガバナンスが完全に定着している組織はわずか12%です。
• 説明責任が最優先課題。回答者の67%は、AIがもたらす結果に対する説明責任を確保するために、ガバナンスの面で最も大きな変更が必要になると回答しています。
• 役割は縮小するのではなく、変化する。回答者の79%はAIを脅威というよりも機会と捉えており、AIとサプライチェーンの双方に深い専門性を備えたパートナーが優位に立ちます。

キナクシスが説明責任をめぐるギャップの解消を支援する方法
導入の最大の障壁として信頼が挙げられ、ガバナンスが業務に組み込まれていると回答した組織がわずか12%にとどまることから、キナクシスは、本調査が説明可能かつ監査可能なAIの必要性を明確に示していると考えています。キナクシスは、「Maestro^®」プラットフォームを通じて、以下のようにこの課題に対応しています。

• AIによる信頼できる意思決定の実現：説明可能なAIをMaestro^®に組み込み、計画に関する推奨事項を監査可能にすることで、信頼を最大の障壁として挙げたサプライチェーンリーダーの52%が抱える課題に対応します。
• 強固なガバナンス・フレームワークの提供：自律型プロセスにおいて、パラメーターの設定、パフォーマンスの監視、ヒューマン・イン・ザ・ループによる監督体制の維持を可能にするツールを組織に提供し、ガバナンスが業務に組み込まれている組織が12%にとどまる状況が示すギャップを埋めます。
• 測定可能なビジネス価値の提供：AI主導のインサイトを、在庫最適化や予測精度などの業務成果に直接結び付けます。これは、ROIと価値実現までの期間の明確化を求めるサプライチェーンリーダーの51%の要望に沿うものです。
• データ品質の向上とデータ統合の促進：サプライチェーン全体のデータを一元的かつ整合性の取れた形で可視化します。回答者の62%は、これをAI投資の最大の促進要因として挙げています。

「もはや問われているのは、AIを導入するかどうかではありません。問われているのは、AIが信頼できる意思決定、測定可能な価値、ガバナンスの下での自律運用をもたらすかどうかです。特に、サプライチェーンリーダーの52%が、信頼の不足が導入の足かせになっているとIDCに回答していることを踏まえると、なおさらです。当社は、この問いに答えるためにMaestroを開発しました。AIによる推奨事項はすべて、実行に移される前に説明可能かつ監査可能です。そのため、説明責任は方針だけでなく、意思決定そのものにおいて確保されます」と、キナクシスのフィールドCTOであるジャスティン・キングは述べました。

「サプライチェーンAIの次の段階は、単に導入を拡大することではありません。説明責任を確保すること、すなわち、AIが信頼できる意思決定、測定可能な価値、ガバナンスの下での自律運用、業務成果をもたらすことを確実にすることです」と、IDCのグローバル・サプライチェーン・プランニング担当リサーチ・ディレクターであるエリック・トンプソン氏は述べました。

ウェビナー「サプライチェーンAIの次の段階：可能性から説明責任を伴う成果へ」
キナクシスは8月11日（火）午前10時（米国東部時間）にライブウェビナーを開催し、ゲストスピーカーとしてIDCのリサーチ・ディレクターであるエリック・トンプソン氏と、キナクシスのフィールドCTOであるジャスティン・キングが登壇します。組織が単なるAI導入から、説明責任を伴う成果の実現へとどのように進むことができるかを探ります。登録はセッション開始時まで受け付けており、ライブで参加できない方には録画へのアクセスが提供されます。主な内容は以下のとおりです。

• 現代のサプライチェーン環境において、説明責任のあるAIとは何か
• 組織がガバナンスを強化し、ROIを実証しながら信頼を築く方法
• 自律的な意思決定への期待の高まりに伴い、ガバナンスも進化させる必要がある理由
• AIがサプライチェーンにおける役割と責任をどのように変えているか
• AI導入を測定可能なビジネス効果につなげるために必要なこと

登録： https://www.kinaxis.com/en/events/next-phase-supply-chain-ai-webinar

IDC InfoBrief「Making Supply Chain AI Accountable（サプライチェーンAIの説明責任を確保する）」の全文は、以下でご覧いただけます。https://www.kinaxis.com/resources/content/idc-2026/making-sc-ai-accountable

キナクシスについて
キナクシスは、現代のサプライチェーン プランニングとオーケストレーションのリーダーとして、複雑なグローバルサプライチェーンを支え、それを管理する人々を支援しています。キナクシスの強力なAIサプライチェーン オーケストレーション プラットフォーム「 Maestro（マエストロ） 」は、複数年にわたる戦略的計画からラストワンマイル配送に至るまで、サプライチェーン全体にわたる完全な可視性と俊敏性を実現する独自の技術と手法を組み合わせています。キナクシスは、名だたるグローバルブランドから、今日の不確実性や混乱を乗り越えるために必要な俊敏性と予測可能性を提供する企業として信頼を得ています。最新情報については、 kinaxis.com をご覧いただくか、 LinkedIn でフォローしてください。

ソース：Kinaxis Inc.

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