DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー論文 サプライチェーンの柔軟性とレジリエンスを機械学習で高める

著者名：ナレンドラ・アグラワル/モリス・A・コーエン/ローハン・デシュパンデ/ビナヤック・デシュパンデ

ダイヤモンド社（2025/07発売）

内容説明

新型コロナウイルス感染症の大流行、ロシアとウクライナの紛争、貿易戦争など、有事にはサプライチェーンが分断しがちである。そのような状況で機敏に動き立ち直れるよう、サプライチェーン計画の策定能力を高めることは、企業にとって極めて重要な課題となっている。そこで筆者らが考え出したのが、AI（人工知能）を使った数理モデルをベースにした「最適化機械学習」（OML）である。これにより、ベテラン社員の予測頼みから脱却し、既存の機械学習メソッドより柔軟で俊敏に現在と過去の需給データに基づく意思決定ができるようになる。


＊『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー（2024年9月号）』に掲載された記事を電子書籍化したものです。