#50「デジタルサプライチェーン / DataStoryLogic九の型 / 予測精度向上で価値を生み出すDX企画」
1. はじめに
サプライチェーンは、企業が製品やサービスを顧客に届けるまでの一連の流れを指し、その最適化は競争力を左右する重要課題である。近年、サプライチェーンをリアルタイムかつデータドリブンで制御する「デジタルサプライチェーン」というアプローチが注目を集めている。従来のSCM（Supply Chain Management）との違いは、AIや機械学習の活用、IoTによるモニタリングなどを取り入れ、サプライチェーン全体を高頻度で更新できる点にある。本稿では、その概要やメリット、導入フロー、具体例、そして将来の展望について整理し、企業がどのように取り組むべきかを考察する。
2. デジタルサプライチェーンとは何か
デジタルサプライチェーンとは、需要予測から生産計画、在庫管理、物流、販売に至る一連のプロセスをデータ連携によって常時最適化する取り組みを指す。AIによる高度な需要予測や機械学習モデルの自動更新、IoTによるリアルタイムモニタリングをコアに据える点が特徴である。従来は、販売実績や在庫管理をExcelや基幹システムで個別に把握し、人間の経験と勘を頼りに計画を立てるケースが多かった。しかし、デジタルサプライチェーンの導入により、以下のような変化が期待できる。
社内外のデータを一元管理し、需要予測モデルを高頻度で更新
欠品や廃棄を最小限に抑え、コストと販売機会を最適化
発注や在庫補充など日常的な意思決定を自動化し、担当者がクリエイティブな業務に集中できる環境を整備
たとえば、アパレル業界では流行の変動が激しいため、在庫を過剰に持ちすぎれば廃棄コストが増え、不足すれば機会損失が生じる。ここでデジタルサプライチェーンを導入すると、POSデータやECサイトの閲覧データを取り込みながら需要予測モデルを毎日更新し、在庫補充や生産指示を自動化できる。すると、欠品率を低減しつつ廃棄ロスも抑制できるため、売上とコストの両面でメリットが得られる。
3. 活用領域と期待できる効果
デジタルサプライチェーンは、自動車・家電などの製造業や小売業（コンビニ、スーパー）、EC、卸売、物流、医薬品、建設など、実にさまざまな領域で適用が検討されている。特に、次のような効果が期待できる。
3-1. 過剰在庫の削減
AIの需要予測が精度を高めると、無駄な在庫を持たずに済むため、倉庫保管コストや廃棄ロスが減少し、キャッシュフローが改善する。予測の精度が5〜10%上がるだけでも、生産や在庫に要するコストが大幅に削減されるケースがある。
3-2. 欠品リスクの低減
需要のピークを先回りして検知し、タイムリーに発注を行うことで欠品を回避できる。たとえば、SNSやニュースで特定の商品が話題になったことをモデルが察知し、在庫が薄くなる前に追加生産や仕入れを指示するといった運用も可能になる。
3-3. ヒトの工数削減
発注や在庫監視などルーチンワークを機械が自動的に担うことで、担当者は新規商品の企画や戦略的な分析といった、より付加価値の高い業務に専念できる。煩雑な操作が減れば、現場のモチベーション向上にもつながる。
3-4. 組織間連携の強化
データ共有を通じて、サプライヤーや物流会社とも精密に連動しながらコストとリードタイムを圧縮できる。余剰リソースを使って新規事業やマーケティングへ投資する余力も生まれるため、組織全体がダイナミックに動きやすくなる。
4. 3つのフレームワーク
4-1. データジョブロジック
どのデータを収集し、どのアルゴリズムやシステムで最適化するかを決める枠組みである。たとえばPOSデータ、在庫データ、物流データ、工場稼働状況などを一元管理した上で、需要予測モデルや在庫最適化モデルを実行する。成果指標にはBalanced Scorecard（BSC）の4つの視点が使いやすい。
財務視点：コスト削減額、在庫回転率
顧客視点：欠品率、顧客満足度
業務プロセス視点：リードタイム短縮、生産性向上
学習と成長視点：予測モデルの精度向上、DX人材育成の進捗
4-2. データループシステム
PDCAサイクルのように、需要予測や在庫最適化の結果をフィードバックしてモデルを継続的に改善する仕組みだ。実際の出荷実績と予測値の誤差を学習データとして蓄積し、日々モデルをアップデートする。特にリアルタイムでデータを取り込み、モデル結果を業務システムに即座に反映するには、MLOpsとDataOpsの基盤整備が必要となる。API連携やクラウドプラットフォームの活用によって、スピーディなデータパイプラインを構築するのが理想的だ。
4-3. データインパクトストーリー
「欠品率が下がる → 顧客満足度が上がる → 売上が拡大する」「在庫が削減される → コストダウン → 新規投資に回せる」など、ビジネスインパクトの因果関係をストーリー化して示す手法である。投資対効果（ROI）を説明するうえでも、経営層や現場の共感を得やすい。サプライチェーン領域ではROIが短期で回収可能な例も多いが、組織横断での合意形成に時間がかかることがある。そこでインパクトストーリーを明確に示すことで、意思決定を加速させる効果が期待できる。
5. 変革ストーリーと基本構造
5-1. 短期インパクトから長期ビジョンへ
全社規模で大がかりにシステムを導入すると、システム間統合や組織変更に膨大なコストと時間を要し、現場の抵抗感も強くなりがちだ。そこでまずはPoC（Proof of Concept）や一部領域での試験導入から始め、小規模でも早期に数値成果を示すことが重要となる。たとえば、特定商品や特定地域だけを対象に需要予測モデルを導入し、在庫コストや欠品率の改善度を測定し、その成功事例を足がかりに導入範囲を段階的に広げる方法だ。このように段階的なアプローチを取ることで、長期的なDX（デジタルトランスフォーメーション）への抵抗を和らげることができる。
5-2. 基本構造のメカニズム
データ収集：販売実績（POS）、在庫、工場の稼働データ、物流情報（配送状況、在庫の移動など）をクラウドに集約。天気予報やSNSトレンドも外部データとして加える。
データ解析・予測：機械学習や統計モデルによる需要予測、生産・配送計画の最適化を実施。シミュレーション技術を組み合わせる場合もある。
意思決定・実行：自動発注やシフト調整などをAIの計算結果に基づき実行し、必要時のみ人間が介入して例外処理を行う。
フィードバック：実際の販売・在庫変動と予測結果を再度モデルに取り込んで修正し、精度を継続的に高める。
6. 類似概念との比較
6-1. 従来型のSCMとの相違
従来のSCMでもサプライチェーン全体最適化は目指していたが、Excelやレガシーシステム上の作業と、人間の経験・勘による判断が中心だった。デジタルサプライチェーンはAIによる自動化とリアルタイムなフィードバックループを重視し、継続的に予測と実績を突き合わせて改善する点が大きく異なる。
6-2. インダストリー4.0
ドイツで提唱されたインダストリー4.0は、工場内のスマート化（スマートファクトリー）を主眼としている。一方、デジタルサプライチェーンは工場の中だけでなく、調達や物流、販売まで含む広範なプロセスを俯瞰して最適化する考え方である。
6-3. オムニチャネル戦略
オムニチャネルは、小売における顧客接点統合にフォーカスする概念である。ECと実店舗の在庫を一元化し、シームレスな購買体験を提供することが主な狙いだ。デジタルサプライチェーンは、顧客接点だけでなく生産計画や物流も含め、サプライチェーン全域をカバーするという点でより包括的である。
7. よくある失敗パターン
データ品質不足・統合不備：部門や企業ごとにシステムが異なり、データ形式がまちまちのまま着手してしまい、十分なクレンジングを行わずに頓挫する。
部分最適で終わる：需要予測モデルの導入だけで満足し、物流や販売管理システムとの連携を怠ると、全体最適は実現できない。
コストと運用負荷の過小評価：AIモデルの構築・運用、クラウドインフラ整備、社内教育などの費用を安く見積もりすぎ、途中で予算が尽きる。
組織文化が変わらずに旧来のやり方を踏襲：データ分析結果より経験と勘を信じる風土が強いと、AIが出した最適解を活用できず、結局成果が出ない。
8. 実装パターン例：ステップ・成果物・工数
1. 現状分析・要件定義
サプライチェーン全体の課題洗い出しとKPI設定
既存システム・データの確認課題リスト、目標KPI、データマップ
1〜2か月
2. 概念設計（PoC）
重点領域のPoC
必要データの収集・クリーニング
簡易AIモデルの検証PoC結果レポート、アーキテクチャ方針
2〜3か月
3. 詳細設計・開発
データベース/インフラ構築
AIモデルのチューニング
UI/UX設計詳細設計書、システム実装、テスト計画
3〜6か月
4. テスト・導入システムテスト
連携部門へのトレーニング
本稼働ローンチマニュアル、運用ガイド、ロールアウト
1〜2か月
5. 運用・改善
KPIモニタリング
運用課題のフィードバック
次フェーズ拡張の検討定例レポート、次期バージョン計画継続（1年以上）
PoCの段階で効果を確認しながら少しずつ範囲を拡大し、運用段階での学習を通じて精度と組織理解を深める流れが望ましい。
9. 成功事例から学ぶポイント
9-1. アパレル大手の在庫最適化
ある大手アパレル企業は、POSデータとECの閲覧履歴、SNSでの言及数などを掛け合わせ、工場の生産計画をリアルタイムで組み直すシステムを導入している。たとえば、SNSで特定のカラーやデザインが急激に話題になった場合、AIがそのトレンドを検出し、必要なサイズ・カラーを増産するよう工場に指示を出す。廃棄率を大幅に下げながら販売機会を逃さず、結果的にコスト削減と売上増を同時に実現した。
9-2. 食品卸売の自動需要予測
生鮮品を扱う食品卸売企業では、天候や季節イベント、SNSのトレンドなど膨大な外部データを取り込んだ需要予測モデルを構築している。たとえば、台風の接近時は物流の遅延リスクが高まるため、輸送ルートや仕入れ量をAIが調整し、賞味期限内に捌ききれない量を仕入れないようにしている。結果として廃棄ロスが減少し、倉庫管理やスタッフのシフト組みも効率化した。浮いた人的リソースを新商品の開拓や販路拡大に回し、事業成長につなげた事例がある。
9-3. 物流企業の配送計画自動化
ドライバー不足や燃料コストの高騰が課題となっている物流業界でも、AIを用いた最適配送ルートの算出や需要予測によるシフト調整を導入している企業がある。リアルタイムの渋滞情報や顧客の配送希望時間などを考慮し、AIが毎朝の出発前に最適ルートを計算する。結果として、燃料コスト削減と配送リードタイム短縮を両立し、顧客満足度が向上。さらにはリピート契約率の上昇も報告されている。
10. 自動化による業務変革と競争力強化
需要予測や在庫管理、シフト編成、配送ルート最適化などは、従来ヒトの経験や勘に大きく依存してきた業務だ。AIがこれらを自動化すると以下のようなメリットが得られる。
工数削減：日常的な在庫チェックや発注作業などをAIに任せることで、担当者の時間を創造的な業務に振り向けられる
精度向上：多数の変数を同時に扱えるAIが、予測ミスやロスの発生を大幅に抑制する
ロス最小化：廃棄ロスや人的ミスが減少し、利益を底上げ
キャッシュフロー改善：在庫コストを圧縮すれば、仕入れ交渉などで優位に立ちやすくなる
これらが相乗効果を発揮することで、企業の競争力は飛躍的に高まる。特に在庫回転率と欠品率の改善は、顧客体験と経営指標の両面でポジティブな影響をもたらす。
11. 需要予測の高度化と生成AIの展望
11-1. 需要予測×生成AI
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）が登場し、需要予測の世界にも新たな可能性が開けている。従来は扱いづらかったテキストデータ（SNS投稿、ニュース記事、顧客レビューなど）を高度に解析し、需要の変化とダイレクトに結びつけることが可能になる。たとえば「SNS上で急にある商品がバズった」という現象をモデルが検知すると、在庫を即座に増やす措置を自動的に取るといったシナリオである。
11-2. AIエージェントによる自律制御
現状では多くの場合、人間が最終承認を行っているが、将来的にはAIエージェントが在庫管理や配送計画を完全に自動制御し、大きな乖離が出そうなときだけ人間にアラートを送る形が想定される。このように「通常業務をAIが回し、人間は例外対応や戦略立案に集中する」構図が進むことで、企業はより高い付加価値の業務に力を注げるようになる。
11-3. リアルタイム最適化とレジリエンス強化
IoTセンサーで工場や倉庫、輸送車両の状況をリアルタイムに取得し、クラウド上のAIが解析して需要予測や供給計画を刻々と修正する取り組みも加速している。災害や地政学リスクが発生しても、最適ルートや納期を柔軟に組み替えることができる。パンデミックのような突発的事象が起きた場合も、AIが複数シナリオを提示し、リスクを分散する戦略を素早く実行できるようになる。
12. まとめ：これからのアクション指針
デジタルサプライチェーンは、単なるIT化や在庫管理システムの刷新にとどまらず、企業活動の根本を変革する大きな取り組みである。以下のステップを意識すると導入が進めやすい。
PoCから着手し、早期に成果を可視化
小さな範囲でPoCを実施し、在庫コストや欠品率の改善など具体的な数値を示す。データ統合基盤とMLOps体制の整備
データレイクやクラウドプラットフォーム、API連携を設計し、予測モデルを継続的に運用できる環境を構築する。データインパクトストーリーで合意形成を加速
成果指標の数字と、それがどのようにビジネスインパクトをもたらすかをストーリー化し、経営層や現場を巻き込む。長期ビジョンにAIエージェントや生成AIを組み込む
自動需要予測や自動発注、リアルタイム配送計画など、人間がイレギュラー対応に集中できる仕組みを視野に入れる。
サプライチェーンは企業の命脈といわれる領域だが、ここにAIとデータ活用の波を注ぎ込むことで、驚くほどのスピードで変革が起こり得る。日々の在庫・需要調整といった難易度の高い意思決定ほど機械が得意であり、人間はイノベーションや新規事業開発に専念できるようになるだろう。最初はPoCなど小さい範囲で成果を出し、それを全社横断に広げることで、最終的にはサプライチェーンの大半が自動化され、予測精度が飛躍的に高まった組織へと進化する。余力が生まれた企業は、新たな挑戦に踏み出す土台を得ることになる。これがデジタルサプライチェーン推進の真髄である。
季節変動が激しい商材を扱う会社のSCM-DX企画書サンプル
1. 企画背景・課題認識
季節変動への対応不足
夏季と冬季で商品の需要が大きく変動するが、発注や在庫管理が担当者の経験と勘に依存している。
予想外の気温上昇・天候不順・イベント発生などにより、急激な需要変動に対応しきれず機会損失・過剰在庫が発生。
在庫負担と廃棄リスクの増加
シーズンオフに在庫が大量に残ると廃棄コストや保管スペースが圧迫され、キャッシュフロー悪化を招く。
過剰在庫を減らそうとすると、今度は在庫切れ（欠品）のリスクが高まり、販売機会損失につながる。
データ活用の遅れ
各部門・取引先でデータ管理がバラバラで、統合的な需要予測体制が整っていない。
売上・在庫・天候・SNS情報などを活用した高度な予測モデルが未導入で、意思決定が属人的。
これらの課題を踏まえ、AI×データドリブンの需要予測モデルを構築し、発注～在庫管理～販売までを一気通貫で最適化するデジタルサプライチェーンの実装を目指す。
2. 目的・ゴール
適正在庫の確保
多様な季節データ・イベント情報を取り込み、需要を高精度に予測することで、欠品率の低減と在庫回転率の向上を同時に実現する。
廃棄コストの削減
シーズン終了前に需要が減少傾向にあることを早期検知し、仕入れ調整を機械的に最適化。結果、在庫ロス・廃棄コストの大幅削減を目指す。
業務効率の向上
AIモデルを用いた自動発注ロジックや需要変動アラートなどを導入し、担当者の発注業務時間を半減。ヒトは付加価値の高い業務（新商品企画など）に注力。
レジリエンス強化
突発的な天候変化やイベント開催、災害リスクにも柔軟に対応可能なサプライチェーンを構築し、供給リスクを最小化する。
3. 企画内容・具体施策
3-1. データ基盤の整備
販売実績データ（POS/受注データ）・在庫データ
シーズンごとの販売量、得意先別の売上トレンドなどを蓄積し、一元管理。
天候・気温・イベントカレンダー・SNSトレンドデータ
気温や週末・祝日・地域イベント、SNS検索数や話題度をリアルタイムで取得できる仕組みを整える。
データレイク/データウェアハウス構築
AWSやAzureなどのクラウド環境にデータを集約。API連携やETLツールを用いて自動で更新させる。
3-2. AI需要予測モデルの開発
予測アルゴリズムの採用
時系列予測（ARIMA、Prophetなど）＋機械学習モデル（XGBoost、LightGBM）＋深層学習（LSTMなど）を組み合わせ、アンサンブルモデルを構築。
季節性・天候・イベント要因の考慮
気温1度の変化が需要に与える影響を定量化。イベント開催による売上上振れなどを学習できる設計。
MLOps運用体制の整備
GitHub＋CI/CDパイプラインでモデルを自動デプロイ。毎週/日次でモデルの予測精度をモニタリングし、必要に応じて再学習を行う。
3-3. 自動発注・在庫最適化の仕組み導入
自動発注エンジン
AIが算出した需要予測値と最適在庫水準を照合し、在庫が不足しそうなタイミングを先回りして自動発注。ヒトが最終承認するフローを設定。
在庫ポリシーの再設計
安全在庫量・リードタイム・保管コストを考慮したパラメータ調整を実施。余剰在庫を持ち過ぎない運用に最適化。
倉庫連携・ロジスティクスとの統合
物流会社の在庫情報や配送スケジュールともAPI連携し、発注リードタイムを短縮。リアルタイム在庫状況を可視化。
3-4. フィードバックループと運用体制
KPIモニタリング
欠品率、在庫回転率、廃棄ロス金額などを週次/月次でダッシュボード化し、全社で共有。
継続的なモデル改善
実際の販売実績と予測誤差を定期的に分析。誤差要因（突然の猛暑日、想定外のイベント等）を学習データに取り込み、モデルを改良。
4. プロジェクト計画・スケジュール
1. 現状分析・要件定義
・既存データソース・システム調査
・課題洗い出しとKPI設定
・PoC範囲の決定課題リスト、KPI、PoC計画書
1〜2か月
2. PoC（概念実証）
・重点商材/エリアを対象に試験導入
・データクレンジング＆簡易モデル開発
・予測精度とインパクト検証PoC結果レポート、モデル初期版
2〜3か月
3. 詳細設計・開発
・データ基盤（DWH/データレイク）の構築
・AIモデル精緻化＆MLOpsセットアップ
・UI/UX設計（自動発注画面など）システム設計書、モデル実装、テスト計画3〜6か月
4. テスト・導入
・システム検証・負荷試験
・現場トレーニング＆マニュアル作成
・一部拠点/取引先から順次ロールアウト本稼働マニュアル、運用ガイド
1〜2か月
5. 運用・改善
・KPIモニタリングと継続的モデル改良
・運用課題の洗い出しと改善策実行
・スコープ拡大（全社/新商材）定例レポート、次期拡張計画
継続（1年以上）
→導入までに1年かかる。よって、最低でも4000-5000万円の開発費を見込むことになる。
5. 期待効果・試算例（売上10億円程度の会社）
在庫コストの削減
過去3年間のシーズンごとの在庫残高を分析し、AI予測導入で在庫量を10〜20%削減と想定。廃棄ロスを約30%低減。
年間在庫コスト4,000万円→3,200万円に圧縮（▲800万円）。
欠品率の低減による売上増
需要予測精度向上により欠品の発生回数が大幅に減り、売上5〜10%増が期待できる。
年間売上10億円→10.5〜11億円（+0.5〜1億円相当の効果）。
業務工数削減
日々の発注業務、在庫確認の手作業がAIで自動化され、担当者の発注関連工数が50%削減。
余剰リソースを新規顧客開拓やシーズン向け提案営業に充当できる。
意思決定のスピード化
リアルタイムのダッシュボードで販売動向や在庫水準を可視化し、経営層や現場がすばやく対応可能。
シーズン切り替え時の意思決定が従来の半分以下の時間で済む想定。
→ 売上アップが見込めるのなら、10億の会社であれば、1-2年で投資回収できるだろう。
6. 体制・役割分担
プロジェクトオーナー（経営層/営業統括）
DX推進の意思決定、予算管理、導入領域の最終判断。
IT部門・DX推進チーム
データ基盤・AIモデルの開発・運用。ベンダーとの連携管理。
営業部門・在庫管理担当
必要要件の提供、PoCでのモデル評価・フィードバック、現場オペレーションとの調整。
外部パートナー（SI/AIベンダー）
クラウドインフラの設計・構築サポート、機械学習/データ処理の専門的支援。
7. リスクと対策
データ品質・統合の不備
対策: 各システムから取り出すデータを標準フォーマットに揃える。ETL/ELTツール導入で自動化。データクレンジング工程を入念に実施。
現場の抵抗感・文化的課題
対策: PoC段階で早期の数値成果（在庫削減率、欠品率低減など）を共有し、トップダウン＋ボトムアップ双方で導入メリットを訴求。
導入コスト・予算超過
対策: まずは限定範囲（特定カテゴリ商品、特定地域）でPoCを行い、投資対効果を検証。段階的に拡大するスモールスタート型でリスクを最小化。
AIモデルの精度不足・運用停滞
対策: MLOpsを構築し、常にフィードバックデータでモデルを更新。誤差が拡大した際に警告アラートが出る仕組みを設計し、担当者が速やかに対応。
8. 概算予算イメージ
PoC費用
データ整備、簡易AIモデル開発、短期テスト導入
500〜1,000万円
システム開発・導入費
データ基盤構築（クラウド/DWH/ETL）
AIモデル本格導入
自動発注システム連携
2,000〜4,000万円
運用・保守費
クラウド利用料、モデルチューニング、人件費など
年間500〜1,000万円程度
教育・研修費
社員向け研修（データリテラシー、AI活用法）
100〜300万円程度
※上記はあくまで参考値。プロジェクトスコープや外部ベンダーの契約形態によって変動する。
9. 今後の展望・拡張アイデア
他カテゴリ・全拠点への横展開
PoCで成功したモデルを、徐々に取扱商材・地域拠点にも拡張し、全社レベルで最適在庫管理を徹底する。
AIエージェントによる自律制御
自動発注の承認をAIエージェントに委ねる領域を段階的に増やし、担当者は例外対応のみ行う運用形態を目指す。
リアルタイムモニタリング・IoT連携
倉庫や配送車両にIoTセンサーを導入し、温度変化や輸送状況をトラッキング。需要予測だけでなく、品質管理やロス削減にも生かす。
10. まとめ
季節性商材を多く扱う消費財卸売業において、需要予測DXは在庫コスト削減・売上向上・業務効率化を同時に実現できる強力な武器となる。本企画では以下を目標に据えた：
PoCで早期に数値成果を出し、導入メリットを社内外に周知
データ基盤とMLOpsを整え、継続的なAIモデル精度向上サイクルを回す
最終的にはAIエージェントによる自律的な在庫・発注管理を目指し、ヒトは付加価値創造へ
まずは小さな一歩から取り組み、早期に結果を示すことが成功の鍵となる。継続的な改善を重ね、最終的に全社を巻き込んだデジタルサプライチェーン構築へとつなげていきたい。
専門用語解説
SCM（Supply Chain Management）
原材料の調達から最終販売に至る一連の流れを管理する手法。従来は人為的な計画が中心だったが、デジタルサプライチェーンではAIやIoTを活用してリアルタイム最適化を図る。MLOps（Machine Learning Operations）
機械学習モデルを開発・テスト・本番運用・監視・改善する一連のプロセスと仕組みのこと。アプリケーション開発のDevOpsを機械学習分野に応用した概念。DataOps（Data Operations）
データの収集・加工・検証・配信を自動化し、データパイプラインを効率よく回すアプローチ。サプライチェーンで扱うデータを常時クレンジング＆最適な形に保つのに役立つ。インダストリー4.0
ドイツ政府主導で提唱された「製造業のデジタル化」を推進するコンセプト。センサーやAI、IoTなどを活用してサイバーフィジカルシステムを構築し、製造現場をスマート化する。オムニチャネル
小売やECにおいて、オンラインとオフラインを統合し、顧客がどの接点からでもシームレスに購入・受取ができるようにする戦略。サプライチェーン側の在庫管理や配送計画との連動が鍵。PoC（Proof of Concept）
新しい技術やアイデアを小規模で試し、その有効性を検証するプロセス。サプライチェーン改革の導入時に、ROIを素早く測るために活用される。API連携
アプリケーション同士が相互にデータや機能をやり取りできる仕組み。サプライチェーン各システム（在庫管理、物流管理、AIモデルなど）をスムーズにつなぐうえで重要。リアルタイム最適化
センサーやIoTデバイスから得られる最新データを常時処理し、需要や在庫状況を即時に計算して最適解を導き出すこと。高度な並列処理とクラウド基盤が必要となる。