グロービス テクノベート勉強会
「AIで変わる!いまこそオペレーションを価値の源泉へ!」福山弦×八尾麻理
(2025年7月1日開催/グロービス経営大学院 東京校)
「なぜ、DXを進めても利益に繋がらないのか?」「なぜ、欠品と過剰在庫はいつまでもなくならないのか?」その答えは、トヨタ生産方式や世界的ベストセラー『ザ・ゴール』の思想をAIで実践する、イスラエル発のスタートアップ「Onebeat」の技術にありました。本動画では、Onebeat Japan パートナーの福山弦氏が登壇。従来の『需要予測』から脱却し、『リアルタイム最適化』へと移行することでサプライチェーン全体を変革する、オペレーション業務の最前線を徹底解説します。売上を伸ばしながら在庫を劇的に削減する、その具体的な方法論に迫ります。(肩書等は当時のもの)
Onebeat (ワンビート)
※タイムスタンプは生成AIにより作成しているため、一部に誤りがある可能性があります。あらかじめご了承ください。
00:01 全体最適サプライチェーンとAIエージェント
本講演のテーマである全体最適サプライチェーンとAIの役割についての導入。
01:46 トヨタ生産方式とザ・ゴールから学ぶオペレーションの本質
トヨタ生産方式とTOC(制約理論)から学ぶ、スループット向上の重要性。
05:12 規制概念を覆すイノベーションの実践事例
固定観念を覆したイノベーションプロジェクトの実践事例紹介。
07:30 小売業における1兆ドル規模の在庫偏在問題
小売業の損失原因が「余剰在庫」ではなく「在庫偏在」であることの指摘。
10:55 自動運転レベルに例えるサプライチェーンAIの目指す姿
自動運転レベルに例えた、信頼できるパートナーとしてのAIの役割。
12:44 トヨタ生産方式の創始者が語る「ムダ」の本質
大野耐一氏の肉声から学ぶ、売れないものを作る「ムダ」の本当の意味。
18:39 部分最適が全体を蝕むサプライチェーンの構造的問題
各部門の部分最適が、サプライチェーン全体のコストを増大させる問題の解説。
19:36 なぜ需要「予測」は当たらないのか
AIによる未来の需要「予測」が本質的に困難である理由。
21:58 従来の在庫管理手法(min-max法)の限界
従来の在庫管理手法(min-max法)が需要変動に対応できない限界を解説。
25:45 需要予測から脱却するAIの正しい活用法
AIの強みは予測ではなく、現状データへのリアルタイムな最適化にあることの解説。
29:24 AIによる在庫偏在解消の具体的な効果と成功事例
AIによる在庫偏在の解消がもたらす具体的な効果をパナソニックの事例で紹介。
34:11 AIエージェント「ワンビート君」の紹介
売上向上と在庫削減を両立するAIエージェント「ワンビート君」の紹介。
38:43 AI導入によって変化する担当者の役割と働き方
AI導入により、担当者がより付加価値の高い戦略的業務へシフトした事例。
41:27 全体最適を実現するための5つの要点
サプライチェーンの全体最適を実現するための5つの重要ポイントのまとめ。
44:38 質疑応答:原価低減型オペレーションからの脱却
質疑応答。原価低減型の部分最適から売上向上型の全体最適への移行。