システム IS ユーザー

システムは常に、ユーザーがより適切かつ迅速な意思決定をできるように支援するように設計されてきました。彼らの役割は、数値計算や自動化できる日常的なタスクを実行するためのアシスタントまたはヘルパーの役割でした。ソフトウェアでもハードウェアと同様に、いわゆるロボットや日常的なプロセスが自動化され、ユーザーの仕事が容易になり、より質の高い意思決定がより迅速に下されるようになります。ただし、例外や予測不可能ではあるが避けられないイベントはユーザーによって処理されます。これは、システムが不確実性を考慮して設計されていないためです。しかし、不確実性は、特にサプライチェーン計画に関しては例外ではなく標準です。これまではシステムがユーザーを助ける手口でしたが、AI やラージ言語モデル (LLM) の出現により、ユーザーがシステムを助ける時代になりました。言い換えれば、システムは意思決定を行う「ユーザー」であり、時々、実際のユーザーである「上司」のところに行き、「調子はどうですか？」と尋ねます。そしてもっと教えてください！

サプライチェーン計画における現在のテクノロジーでは、ユーザーは入力を変更し、苦労して試行錯誤する必要があるため、シナリオ分析と呼ばれ、答えを見つけようとします。システムが計算を行い、ユーザーは結果を見て、いくつかの点を微調整し、システムを実行して、結果を再度確認します。数百万とは言わないまでも、数千のシナリオの中から一握りのシナリオを検討するのは単なる時間の無駄です。そして、それが「許容できる」ということ以外に、それがどれほど優れているかを示すものがない解決策を決定します。

シナリオ分析をひっくり返すことができるようになりました。また、理想的な出力を見つけるために入力パラメーターを苦労して変更する代わりに、単に目的の出力を表現し、システムに入力を定義するように要求できます。このシステムは、多くのシナリオを実行し、ほぼリアルタイムで目的のソリューションを提供することができます。このシステムは、情報、電子メール、メッセージ、さらには電話メッセージを受信し、それらを解釈してメッセージやイベントの潜在的な影響を確認し、自動的にシナリオを実行して最適な行動方針を決定し、実際のユーザーに推奨を行うことができます。 。その間、ユーザーは座ってシステムの動作を観察し、顧客とサプライヤーの発展パターンを観察し、サプライチェーンの設計に関する戦略的な決定を下すことができます。これは、創造性を必要とするだけでなく、システムを教えたり訓練したりするのが難しいコラボレーションやコミュニケーションの制限を理解する必要がある創造的なプロセスになります。このレベルで付加される価値は、予期せぬイベントが発生したときに計画を機能させるという日常的なタスクを実行するよりもはるかに高くなります。

少なくとも現時点では、システムには創造性が欠けており、より高いレベルの意思決定を行うための十分な深い知識が不足しています。また、システムには、関係性の理解だけでなく、決定が企業の株式価値にどのような潜在的な損害を与える可能性があるかについての重要性も欠如しています。実際のユーザーは、システムが正しい決定を下せるように支援できるように、そこに焦点を当てる必要があります。システムが答えを見つけ出すのを常に手助けしようとするシステムの奴隷になるのではなく、システムがあなたの目的に基づいてあなたに「報告」するようにします。

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