物流分野で破壊的な影響をもたらしうる技術の数は、非常に膨大です。
そのため、サプライチェーン企業はどこに目を向けるべきかを判断しにくい状況にあります。
ブロックチェーン、IoT、自動化、データサイエンスが、まず優先すべきリストに挙がるべきです。
抜け目のない経営者は、破壊的な新技術に常に目を配るよう自らを律しています。
そうした経営者は、有望な技術を継続的なサイクルで評価できる社内文化を育んでいます。そのサイクルとは、「監視、試行、提携、採用または破棄」です。
物流分野では、他の多くの分野と同様に、破壊的イノベーションの数は膨大です。拡張現実やビッグデータから、自動運転車や3Dプリンティングに至るまで、あらゆるものが含まれます。最も機敏な企業であっても、すべてを試験したり試行したりすることはできません。では、適切なアプローチとは何でしょうか。
輸送すべき商品を抱える企業にとって、注視に値する技術はいくつかあり、サプライチェーンのすべての関係者がある程度試験すべき技術は4つあります。これら4つはBIRD技術、すなわちブロックチェーン、モノのインターネット（IoT）、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、データサイエンスです。
BIRD技術は相互に関連し、互いに強化し合う関係にあります。ブロックチェーン、すなわち分散型台帳技術は、データに対する信頼を確立します。IoTは、膨大な量の関連データポイントを提供します。RPAはデータの正確性を向上させます。データサイエンスは価値を抽出します。
1）ブロックチェーン
ブロックチェーンには懐疑的な見方もあり、その中には、この技術はすでに期待を下回っており、本質的に問題が多すぎるのではないかと考える人も少なくありません。一部の懐疑は妥当ですが、ブロックチェーンを早々に見限るのは時期尚早です。
ブロックチェーンの基本的な考え方は、取引の完了に必要なすべての情報を、透明性のある共有データベースに保存し、削除、改ざん、修正されないようにするというものです。あらゆるプロセス、タスク、支払いのデジタル記録が残ります。各段階で必要となるあらゆる活動の認可は、特定、検証、保存され、必要とする関係者と共有されます。
この技術の進行中の試験運用では、荷主、フレイトフォワーダー、運送業者、港湾、保険会社、銀行、弁護士などが、個々の輸送取引に関する各自の「マイルストーン」情報やデータを共有しています。現在不足しているのは、規制当局を含むサプライチェーンのすべての関係者が、ブロックチェーンの利用を規定する共通の業界標準について合意することです。
標準化に関する合意がなければ、ブロックチェーンがもたらす効果はわずかです。しかし、共通の枠組みと一連のルールがあれば、信頼性を高めリスクを低減することで、輸送をより速く、安く、効率的にすることができます。保険料、資金調達コスト、輸送時間を削減し、現在はコストを加えているものの、いずれ不要となるサプライチェーンの仲介業者を排除することもできるでしょう。
2）モノのインターネット
信頼できるデータを共有するプラットフォームとして、ブロックチェーンはモノのインターネットに理想的に適しています。IoTデバイスは、ほぼあらゆるものに取り付けることができます。5G技術が進化し普及するにつれて、製品に組み込まれた極小のIoTチップにより、企業は医薬品、ハイテク製品、消費財、産業機械、衣料品の輸送状況を追跡・監視できるようになるでしょう。
そのデータは暗号化され、ブロックチェーンを通じて共有できるため、顧客とサプライヤーは取引のリアルタイムの記録を持つことができます。IoTを活用したサプライチェーンは、より筋肉質で、リスクも低くなるでしょう。在庫の正確性を保証することで真のジャストインタイム生産が可能となり、ひいては運転資本の必要性も減少します。
3）ロボティック・プロセス・オートメーション
当然ながら、データは不正確であれば役に立ちません。そしてサプライチェーンにおいて、不正確さの主な原因は人為的ミスです。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）とは、データを理解・操作し、対応をトリガーし、他のデジタルシステムと連携することで、ソフトウェアが輸送取引に関わる多くの工程を処理できるようにする人工知能です。
RPAを活用すれば、通関申告書、安全証明書、船荷証券、その他の書類の正確性を確保できます。手入力のデータ、電子メール、デジタルフォームへの依存を減らすことができ、これらはサプライチェーン全体でエラーを生じさせ、遅延を招き、コストを増大させます。RPAは、人間が最も得意とすること、すなわち問題解決、予期せぬ事態への対応、創造的な思考、顧客対応に専念させることで、労働者の生産性向上に寄与します。
4）データサイエンス
データサイエンスのおかげで、サプライチェーンは大きな構造変化の只中にあります。私たちはより多くの情報源からより多くのデータを入手しており、そのデータは適切であり、正確でもあります。人工知能、機械学習、クラウドコンピューティングといったツールにより、私たちはそのデータを分析し、強力な新しい方法で活用できるようになっています。
情報を用いて、個々の輸送や、サプライチェーンにおける問題や異常といった「例外」が発生した際に警報を鳴らすのではなく、それらを未然に防ぐことができます。データは、現在を管理するものではなく、未来を管理するものへと変わっていくのです。
世界経済フォーラムは、第四次産業革命に関して何に取り組んでいるのでしょうか。
先端技術・イノベーションセンターは、科学者、政策立案者、ビジネスリーダーを結集し、新興技術とその現実世界への影響を理解するための取り組みを行っています。
協働と実験を可能にすることで、同センターはパートナーが研究から得られたイノベーションを、世界が共有する課題に対処する実践的な応用へと転換する支援を行っています。
当然ながら、大規模で資源の豊富なサプライチェーンの関係者だけが、BIRD技術やデータの活用を伴う他の進歩の恩恵を受けられるというリスクがあります。そうなれば、大企業と中小企業、持てる者と持たざる者の間に、危険な新たなデジタル格差が生まれかねません。
幸いなことに、データは、世界経済をより公正で包摂的なものにするという重要な点において、民主化をもたらしつつあります。世界展開を目指す新興市場の中小企業や企業は、ブロックチェーンを試験運用したり、独自のRPAアプリケーションを開発したりしているわけではありません。しかし、人工知能や機械学習を基盤とした、新たな低価格のデータ活用型ツールやプラットフォーム（オンラインでの貨物予約、即時融資、自動化されたマーケティング、低価格のクラウドコンピューティング、遠隔アドバイザリーサービスなど）の恩恵をすでに受けています。
BIRD技術はデータへの信頼を生み出し、正確性を確保するとともに、利用者に予測と行動の能力を与えます。データ主導の世界において、これらの技術は、あらゆる規模の企業が飛躍する一助となり得るのです。
