1. ハイネケンUSAにおけるAIを活用したサプライチェーン変革の背景と課題 [1]

ハイネケンUSAは、複雑な国際サプライチェーンを抱え、COVID-19パンデミックで露呈した課題を解決するため、AIによる変革を模索していた。

1.1. ハイネケンUSAのサプライチェーン規模と目標 [6]

  1. ハイネケンUSAは、ヨーロッパ、メキシコ、米国で生産されたハイネケン、アムステル、テカテなどのブランドを扱っている [6]。
  2. 年間33,000個のコンテナを輸入し、国内9箇所の倉庫に配送している [7]。
  3. 年間66,000台のトラックで450の顧客（ウォルマート、コンビニエンスストア、ホテル、レストランなど）に製品を供給している [8]。
  4. 目標は、顧客が望むときにいつでも製品（緑の美しいボトル）が手元にある状態を確保することである [8]。

1.2. COVID-19パンデミックが露呈したサプライチェーンの課題 [9]

  1. COVID-19パンデミックにより、醸造所の閉鎖、港の混雑、トラック不足など、サプライチェーンの混乱が顕在化した [9]。
  2. 過去3年間で、ハイネケンUSAは以下のデジタル化を進めていた [11]。
    1. Power BIで醸造所、倉庫、顧客データを接続し、在庫状況と販売量を毎日把握するシステムを構築した [11]。
    2. 衛星追跡により船舶を追跡し、コンテナの到着状況を把握するシステムを導入した [13]。
    3. 顧客のデータ（例：ハイネケン12パック）と社内データを連携させることで、データ間の相乗効果（1+1が5になるような効果）を生み出そうとした [14]。
  3. しかし、これらの取り組みには限界があった [15]。
    1. 小売店データを追加しようとするとデータ量が膨大になりすぎた [15]。
    2. 構築したアルゴリズムは人間が起動する必要があり、常時稼働できなかった [15]。
    3. アルゴリズムが生成する多数のフォローアップアクションを実行する能力が不足していた [16]。

1.3. パランティア導入の動機：「エンジン」の強化 [18]

  1. ハイネケンUSAは、既存のサプライチェーンシステムをF1カーの「シャシー」に例え、その「エンジン」が非力であると感じていた [18]。
  2. 最高の「エンジン」を手に入れるため、パランティアとの協業を決断した [19]。
  3. パランティアのエンジニアチームは非常に優秀で、わずか3ヶ月でハイネケンUSAが3年かけて構築したシステムと同等のものを開発し、そのスピードと能力に驚いた [20]。

2. AIによるサプライチェーンの「早送り」と具体的なアルゴリズムの活用事例 [24]

パランティアのAIは、サプライチェーンを3週間先まで「早送り」することで、将来の問題を事前に特定し、自動的に解決することを可能にした。

2.1. サプライチェーンの「3週間早送り」の概念 [24]

  1. AIを活用することで、将来起こりうる問題を事前に解決できるようになった [24]。
  2. 倉庫の3週間分の出荷データと、船舶の入港データ、現在の在庫データを組み合わせることで、サプライチェーンの状況を3週間先までシミュレーションできる [26]。
  3. これにより、在庫過多や不足、港での滞留など、将来発生する可能性のある問題を事前に特定し、対応できるようになった [26]。

2.2. 在庫切れリスクを回避する「Abu」アルゴリズム [27]

  1. 「Abu」は、顧客が注文した製品が、ビール業界の一般的なリードタイムである3週間以内に在庫切れになるリスクがある場合に作動する [30]。
  2. このアルゴリズムは、特定の製品（例：ハイネケン12パック）を自動的に特定し、配送日を前倒しするよう指示する [32]。
  3. 通常のサプライチェーンが先入れ先出し（FIFO）で注文を処理するのに対し、「Abu」は特定の製品を優先的に出荷することで、顧客への製品供給を確実にし、在庫切れを防ぐ [34]。

2.3. コンテナ滞留コストを削減する「Dr. Dre」アルゴリズム [35]

  1. 「Drayage（ドレージ）」とは、港から倉庫へコンテナを輸送することである [36]。
  2. 港に到着したコンテナは、最初の数日間は保管料が無料だが、その後は高額な延滞料金（デマレージとデテンション）が発生するため、これを防ぐことが重要である [38]。
  3. 通常は、港に長く滞留しているコンテナから順に引き取られる [39]。
  4. 新しいアルゴリズム「Dr. Dre」は、港に到着したばかりのコンテナであっても、滞留リスクが高いと判断された場合に、優先的に引き取るよう指示する [40]。
  5. これにより、コンテナの滞留期間を短縮し、コストを削減できる [43]。
  6. これらのアルゴリズムは、パランティアの導入により、人間の介入なしに常時稼働し、大規模な実行が可能になった [44]。

2.4. 輸送計画を最適化する「スマートシッピング」アルゴリズム [46]

  1. ビールの醸造には約3週間かかり、その後、輸送に3〜8週間を要する [47]。
  2. ハイネケンUSAは予測に基づいて生産しているが、生産準備が整う頃には市場状況が変化していることが多い [49]。
  3. パランティアと共同開発したアルゴリズムは、コンテナ積載の2日前という直前になって、生産された製品と既存の輸送予約を照合し、最適な輸送先を入れ替えることができる [51]。
  4. 例えば、ヒューストン行きが計画されていたハイネケン12パックを、将来問題が発生すると予測されるシアトル行きのコンテナに積み替えるといった対応が可能になる [52]。

2.5. AIアルゴリズムの導入と組織文化への影響 [54]

  1. 「Abu」「Dr. Dre」「Neptune」といった創造的なアルゴリズム名は、ユーザー自身が考案したものであり、AIを脅威ではなく、チームの一員として受け入れる文化を醸成している [54]。
  2. 日常業務において「Dr. Dreがこう言っている」といった会話が交わされるようになり、AIがチームの「相棒」として機能している [56]。
  3. 経営陣が率先してAIの活用を推進することで、チーム全体の導入を促している [58]。
  4. これらの取り組みにより、ハイネケンUSAはグループ内で最も優れたサプライチェーンの一つとなり、過去2年間で国内生産者よりも高い製品供給率を達成している [59]。
  5. 今後は、これらの概念実証段階のアルゴリズムを本格的に実運用に移し、さらなる利益創出を目指す [61]。
  6. 最終的な目標は、AIを活用してサプライチェーンを「早送り」し、将来の問題を未然に解決することである [65]。