マイクロソフト、Gallo、Blue Diamond Growersは、供給網業務でAIと高度な計画ツールを使ってきた。SAPがスポンサーとなったSupplyChainBrainのAugust 24, 2026の記事によるものだ。3社の取り組みは、共通する優先事項に集約された。自動化の前にデータを整備し、弱いプロセスを先に作り直し、主要な意思決定では人間の権限を明確にし、供給網全体を一度に変えないことだ。CloudPathsの最高技術責任者トゥシャー・バラ(Tushar Bala)は、AI導入の成否はソフトウェアだけでなく、ビジネス変革にかかっていると述べた。

マイクロソフトでは、AI需要がクラウド基盤の計画を変えた。Microsoft Cloudのコーポレートバイスプレジデント、ヨアンナ・コステツカ(Joanna Kostecka)は、需要が計画担当者の想定する直線的な伸びではなく、数百パーセント単位で急増し得るようになったと述べた。マイクロソフトは、制約のある部品と電力、長いリードタイム、週次または日次の計画サイクル、戦略的サプライヤーとの数年先を見据えた計画にも対応する必要があった。Microsoft Cloudのエンジニアリングマネージャー、ダバル・デサイ(Dhaval Desai)は、同社がまず製品設計、計画、調達、製造、配送の全体で無駄を探し、その後にAIでサイクル時間を短縮できる場所や従業員の判断を速められる場所を決めたと説明した。

ブランド商品と原料事業を持つアーモンド協同組合のBlue Diamond Growersは、別々の需要システムと供給システムをSAP Integrated Business Planning、つまりIBP（統合的な事業計画のためのソフトウェア）で統合しようとした。同社はERPでSAPをすでに使っていたが、既存のSAP環境には必要な情報の一部が欠けていることが分かった。Blue DiamondのIT担当バイスプレジデント、スティーブ・バーグフェルド(Steve Birgfeld)は、「Data first and foremost」が主な教訓だったと述べた。立て直しを行い、IBP内で一部データを作成した後、Blue Diamondは複数のシステムやスプレッドシートに分散していた計画業務を統合した。かつて約6時間かかっていた「what-if」シナリオは約20分で完了できるようになり、同社は数量計画と財務計画をより密接に結び付けた。

CloudPathsのバラは、まず計画の土台を整え、その後に需要検知、予測、供給最適化など対象を絞った領域へAIを加えるよう勧めた。Galloでは、供給網エクセレンス担当バイスプレジデントのニティン・ムラリ(Nitin Murali)が、同社のSAP関連AI業務を「decision-improvement journey」と呼んだ。Galloは「human decision boundary」を定め、人間が判断を維持する高価値の意思決定と、従業員が自動化を承認した後に自動化できる低価値の業務を分けた。後者には、注文受付や配備計画の一部が含まれる。

マイクロソフトは、計画担当者を「orchestra conductors」のように位置付ける考え方を検討している。AIエージェント（タスクを実行するソフトウェアシステム）が手作業の分析やスプレッドシート作業を担い、人間がトレードオフを評価して戦略的な意思決定を行う形だ。Galloのチームは意思決定から逆算し、情報が存在するという理由だけでAIに広範なアクセスを与えるのではなく、必要なシグナル、入力、データを特定する。ムラリは、計画担当者が何が起きたのか、なぜ起きたのか、なぜ重要なのか、似た条件下で何が起きたのか、システムの確信度はどの程度かを把握すべきだと述べた。バラは、AIは計画担当者を「ただ置き換える」ものではなく、計画担当者を「exponentially better」にするべきだと語った。

マイクロソフト、Gallo、Blue Diamond Growersは、供給網業務でAIと高度な計画ツールを使ってきた。SAPがスポンサーとなったSupplyChainBrainのAugust 24, 2026の記事によるものだ。3社の取り組みは、共通する優先事項に集約された。自動化の前にデータを整備し、弱いプロセスを先に作り直し、主要な意思決定では人間の権限を明確にし、供給網全体を一度に変えないことだ。CloudPathsの最高技術責任者トゥシャー・バラ(Tushar Bala)は、AI導入の成否はソフトウェアだけでなく、ビジネス変革にかかっていると述べた。

マイクロソフトでは、AI需要がクラウド基盤の計画を変えた。Microsoft Cloudのコーポレートバイスプレジデント、ヨアンナ・コステツカ(Joanna Kostecka)は、需要が計画担当者の想定する直線的な伸びではなく、数百パーセント単位で急増し得るようになったと述べた。マイクロソフトは、制約のある部品と電力、長いリードタイム、週次または日次の計画サイクル、戦略的サプライヤーとの数年先を見据えた計画にも対応する必要があった。Microsoft Cloudのエンジニアリングマネージャー、ダバル・デサイ(Dhaval Desai)は、同社がまず製品設計、計画、調達、製造、配送の全体で無駄を探し、その後にAIでサイクル時間を短縮できる場所や従業員の判断を速められる場所を決めたと説明した。

ブランド商品と原料事業を持つアーモンド協同組合のBlue Diamond Growersは、別々の需要システムと供給システムをSAP Integrated Business Planning、つまりIBP（統合的な事業計画のためのソフトウェア）で統合しようとした。同社はERPでSAPをすでに使っていたが、既存のSAP環境には必要な情報の一部が欠けていることが分かった。Blue DiamondのIT担当バイスプレジデント、スティーブ・バーグフェルド(Steve Birgfeld)は、「Data first and foremost」が主な教訓だったと述べた。立て直しを行い、IBP内で一部データを作成した後、Blue Diamondは複数のシステムやスプレッドシートに分散していた計画業務を統合した。かつて約6時間かかっていた「what-if」シナリオは約20分で完了できるようになり、同社は数量計画と財務計画をより密接に結び付けた。

CloudPathsのバラは、まず計画の土台を整え、その後に需要検知、予測、供給最適化など対象を絞った領域へAIを加えるよう勧めた。Galloでは、供給網エクセレンス担当バイスプレジデントのニティン・ムラリ(Nitin Murali)が、同社のSAP関連AI業務を「decision-improvement journey」と呼んだ。Galloは「human decision boundary」を定め、人間が判断を維持する高価値の意思決定と、従業員が自動化を承認した後に自動化できる低価値の業務を分けた。後者には、注文受付や配備計画の一部が含まれる。

マイクロソフトは、計画担当者を「orchestra conductors」のように位置付ける考え方を検討している。AIエージェント（タスクを実行するソフトウェアシステム）が手作業の分析やスプレッドシート作業を担い、人間がトレードオフを評価して戦略的な意思決定を行う形だ。Galloのチームは意思決定から逆算し、情報が存在するという理由だけでAIに広範なアクセスを与えるのではなく、必要なシグナル、入力、データを特定する。ムラリは、計画担当者が何が起きたのか、なぜ起きたのか、なぜ重要なのか、似た条件下で何が起きたのか、システムの確信度はどの程度かを把握すべきだと述べた。バラは、AIは計画担当者を「ただ置き換える」ものではなく、計画担当者を「exponentially better」にするべきだと語った。