デボジョティ・ビスワスは、AmazonやOracleのようなトップグローバル企業で10年以上の経験を持つ、テクノロジーとプロダクトマネジメントのリーダーです。ISBからMBAを、BITS PilaniからB.E.を取得しています。デボジョティは、サプライチェーンと電子商取引でAIとデータサイエンスを活用して戦略的な意思決定を行うことに強い焦点を当てています。
持続可能性の側面を探る前に、AIがすでにグローバル物流を革命的に変えている方法を簡単にまとめてみましょう。ルート最適化AIアルゴリズムはルートプランニングを変革しています。たとえば、UPSのORION（On-Road Integrated Optimization and Navigation）システムは、先進的なアルゴリズムを使用して配達ルートを最適化しています。交通パターン、パッケージの優先度、約束された配達時間枠などを考慮して、最も効率的なルートを作成します。結果として、UPSは約100万ガロンの燃料を節約し、コストと排出量の両方を削減しています。アマゾンの製品マネージャーとして、私は最後の1マイルの配達を最適化するだけでなく、倉庫の運用と調整して、最適な順序でパッケージをロードするシステムにも取り組みました。サプライチェーンのさまざまな部分間のこのレベルの統合は、AIのリアルタイムで大量のデータを処理する能力があるためのみ可能です。サプライチェーンの可視性AIを搭載した追跡システムは、サプライチェーンに前例のない可視性を提供しています。マースクでの私の経験では、IoTセンサーとAIを使用してコンテナーのリアルタイム追跡システムを開発しました。このシステムは、位置情報だけではなく、温度、湿度、さらには不正アクセス試行までを監視しました。たとえば、温度に敏感な薬品を輸送する場合、温度の逸脱がすぐに検出され、修正される可能性があります。AIは問題を報告するだけでなく、天候予報や歴史的なデータに基づいて潜在的な問題を予測し、事前の介入を可能にしました。このレベルの可視性と予測能力により、損失が大幅に削減され、顧客の満足度が向上しました。予測メンテナンスAIは、物流における機器メンテナンスのアプローチを変革しています。 アマゾンでは、コンベアベルト、ソーティングマシン、配達車からのセンサーからのデータを分析する機械学習モデルを実装しました。これらのモデルは、機器の故障が起こりそうなときを予測でき、オフピーク時間帯にメンテナンスをスケジュールできるようになりました。たとえば、私たちのシステムは、重要なソーティングマシンの潜在的な故障を48時間前に予測しました。この早期警告により、運用を中断せずにメンテナンスを実行でき、数百万ドル相当の生産性の低下と遅れた配達を回避することができました。需要予測AIは、物流業界で需要を予測する方法を変革しています。アマゾンでの私の経験では、歴史的な販売データだけでなく、ソーシャルメディアのトレンド、天候予報、さまざまな地域での予定イベントなどを分析する機械学習モデルを開発しました。たとえば、私たちのシステムは、特定の地域での特定の電子機器に対する需要の急増を予測し、それを私たちのレーダー上になかった地元のテックコンベンションと関連付けました。これにより、在庫とスタッフのレベルを適応させ、ストックアウトを避け、イベント中にスムーズな運用を確保することができました。ラストマイル配達の最適化配達の最終段階であるラストマイルは、多くの場合、最も課題が大きく、コストがかかる物流プロセスの部分です。AIはここでも大きな進歩を遂げています。アマゾンでは、配達方法を最適化するAIシステムに取り組みました。たとえば、都市部では、システムは交通パターン、駐車の可用性、さらには建物へのアクセス方法を分析して、各パッケージに最も効率的な配達方法（従来のバン配達、自転車の宅配、またはドローン配達）を決定しました。このような微妙な最適化により、配達が速くなり、コストが削減され、都市の混雑が軽減されました。製品マネージャーのジレンマ物流業界の製品マネージャーとして、私たちはイノベーションと効率性を推進する役割を担っています。AIは、前例のない機会を提供しています。しかし、私たちは今、重要なジレンマに直面しています。効率性の向上一方では、AIを搭載したサプライチェーンは、今までで最も最適化されたものです。浪費を減らし、燃料消費を最小限に抑え、物流運用の全体的な炭素排出量を低減します。私たちが実装するルート最適化アルゴリズムは、不要な走行距離と排出量を大幅に削減できます。環境コスト一方では、AI自体の環境コストを無視することはできません。 大規模なAIモデルをトレーニングして運用するには、膨大な量のエネルギーが消費され、電力需要が増加し、結果として炭素排出量が増加します。これにより、製品マネージャーとして私たちに重要な質問が生じます。私たちは、AI最適化されたサプライチェーンからの持続可能性の利益と、AIシステム自体の環境への影響をどのようにバランスさせるのでしょうか。製品マネージャーの新しい責任AIの時代に、私たちの製品マネージャーとしての役割は拡大しました。私たちは、意思決定プロセスで持続可能性を考慮するという追加の責任を負っています。これには、 ライフサイクル分析：私たちは、開発から展開、メンテナンスまで、AIを搭載した製品の全ライフサイクルを考慮し、各段階での環境への影響を評価する必要があります。 効率性メトリック：従来のKPIとともに、持続可能性メトリックを製品評価に組み込む必要があります。これには、エネルギー消費量、炭素排出量削減、または持続可能性のROIが含まれる場合があります。 ベンダーの選択：AIソリューションやクラウドプロバイダーを選択する際には、エネルギー効率と再生可能エネルギー源の使用が重要な選択基準となるべきです。 イノベーションの焦点：私たちは、運用の効率性を向上させるだけでなく、持続可能性も向上させるプロジェクトにリソースを優先的に割り当てるべきです。 利害関係者の教育：私たちは、チーム、幹部、クライアントに、物流における持続可能なAI慣行の重要性について教育する必要があります。 業界の先駆者製品マネージャーとして、私たちは、業界の大手企業が、AIの効率性と持続可能性のバランスを取る方法から多くを学ぶことができます。アマゾンとマースクでの私の経験からいくつかのお話を共有します。Amazon Web Services（AWS）：持続可能なクラウドコンピューティングの先駆者アマゾンでの私の経験では、AWSインフラストラクチャの電力消費を削減するための会社の取り組みを直接見てきました。これは、物流やその他の業界向けの多くのAIおよび機械学習ワークロードをホストしています。AWSは、エネルギー効率を向上させるためにいくつかの戦略を実装しています。 再生可能エネルギー：AWSは、2025年までに運用を100%再生可能エネルギーで駆動することを約束しています。2023年現在、すでに85%の再生可能エネルギー使用に達しています。 カスタムハードウェア：アマゾンは、AWS Gravitonプロセッサなどのカスタムチップを設計しています。これらは、同等のパフォーマンスのx86ベースのインスタンスよりも最大60%エネルギー効率が高いです。 水の節約：AWSは、革新的な冷却技術を実装し、多くの地域で冷却に再生水を使用して、水の消費を大幅に削減しています。 効率性のための機械学習：アイロニカルに、AWSは、データセンターのエネルギー効率を最適化するために、AI自体を使用しています。計算負荷を予測して調整し、エネルギー浪費を最小限に抑えています。 物流の製品マネージャーとして、私たちは、これらの進歩を利用することで、エネルギー効率の良いクラウドサービスを選択し、AIの実装で持続可能なコンピューティングリソースの使用を推進できます。マースク：出荷排出量の新しい基準を設定マースクでは、私は、出荷業界を変革する環境目標を達成するために取り組むチームの一員です。マースクは、業界を先導する排出目標を設定しています。 2040年までにネットゼロ排出：マースクは、2040年までに、事業全体でネットゼロの温室効果ガス排出を達成することを目指しています。これは、パリ協定の目標より10年早いものです。 中期目標：2030年までに、マースクは、2020年比で1コンテナあたりのCO2排出量を50%削減することを目指しています。 グリーンコリダーイニシアチブ：マースクは、ゼロ排出解決策をサポートし、実証する特定の航路を「グリーンコリダー」として確立しています。 新技術への投資：同社は、メタノール動力船などの代替燃料の開発に投資し、排出量を削減するために他の代替燃料を探究しています。 物流の製品マネージャーとして、私たちは、これらの持続可能性目標と一致するように、AIとテクノロジーの取り組みを整列させる役割を果たします。たとえば、...
