AI時代のサプライチェーン、鍵を握るのは「データファブリック」

Gartnerは2025年10月14日、サプライチェーン部門の最高責任者（CSCO）に向け、「AIを全社的に拡張するためにはデータファブリック・アーキテクチャの導入が有効である」との見解を示しました。

Gartner Says Chief Supply Chain Officers Can Scale AI With Data Fabric Architecture

データファブリックとは、異なるシステムや拠点に分散するデータを仮想的に統合し、AIが即座に活用できる「統合データ基盤」を実現するアプローチです。

従来のように全データを一元化する必要がなく、既存システムを保持したままリアルタイムのデータ活用を可能にする点が特徴です。サプライチェーンの不確実性が増す中、AIを迅速かつ安全に活用するための現実的な選択肢として注目が集まっています。

今回は、サプライチェーンにおいてデータファブリックがもたらす効果、導入に伴う課題、そして今後の展望について掘り下げます。

AIスケーリングの壁を越える新アーキテクチャ

多くの企業がサプライチェーン全体にAIを導入しようと試みていますが、現実には複雑なシステム構造やサイロ化されたデータが障壁となっています。ERP、SCP、物流、販売などのシステムが個別に運用され、データ統合には膨大なコストと時間がかかるためです。

Gartnerの分析によると、データファブリック・アーキテクチャはこの課題を抜本的に変える可能性があります。これはクラウドとオンプレミス双方のデータを「つなぐ層（データレイヤー）」を構築するもので、情報を物理的に移動させずに統合的に利用できる仕組みです。AIが自動でデータの関連性を解析し、サプライチェーン全体の状況を横断的に把握できるようになります。

この構造により、データの統合作業に費やす時間とコストが削減され、AIによる需要予測や在庫最適化といった分析を即座に行うことが可能になるといいます。

データファブリックがもたらす実務的効果

Gartnerの報告では、データファブリック導入によって企業は以下の効果を得られるとしています。

１つ目は、「統一されたデータアクセス」です。異なるシステム間で分断されていた情報を一つの仮想空間で扱えるようになり、IT部門を介さずに現場担当者が直接データを分析できるようになります。

２つ目は、「リアルタイムなAI活用」です。常時アクセス可能なデータがAIモデルの精度を高め、予測・最適化のサイクルを加速させます。特に販売計画（S&OP）や需要変動分析などの業務で顕著な効果が期待されます。

そして、「柔軟な拡張性」です。データファブリックはモジュール型で構成されるため、新しい拠点や業務領域のデータも容易に追加できます。グローバル展開する企業にとって、迅速なスケール対応を可能にします。

最後に、「自動化されたデータ管理」が挙げられます。メタデータやAIを活用してデータの分類・照合・品質チェックを自動化し、IT部門の負担を軽減します。結果として、AIプロジェクトの展開スピードが格段に向上するといいます。

データファブリック導入の課題

もっとも、データファブリックの導入は一足飛びには進みません。Gartnerは「単一の完成された製品は存在せず、複数の技術を統合して設計する必要がある」と指摘しています。現在の市場では、各ベンダーが部分的なソリューションを提供している段階であり、企業側にも自社のアーキテクチャを深く理解する力量が求められます。

初期段階では、データガバナンスの整備とメタデータ管理の強化が最優先です。データの所有権や品質基準を明確にしなければ、AIモデルの信頼性を確保できません。また、サプライチェーンとIT部門の連携も不可欠です。業務プロセスを理解するCSCOが、ITと協働しながら戦略的なデータ整備を進めることが成功の鍵となります。

さらに、導入にはスキル面の課題もあります。データモデリングや統合設計の人材が不足する中、企業はリスキリングや外部パートナーとの連携を強化する必要があります。

パイロット導入から全社展開へ

Gartnerは、CSCOがデータファブリックを導入する際には「段階的なアプローチ」をとることを推奨しています。最初から全業務を対象にするのではなく、成果が見えやすい領域から始めることが重要です。

例えば、リアルタイム在庫可視化や需要予測精度の改善といった限定的なプロジェクトを立ち上げ、AIモデルとデータファブリックの連携効果を検証します。これにより、現場での理解と受容を得ながら、徐々に適用範囲を広げることができます。

また、データファブリックの特性である「コンポーザブル設計（再利用可能な構成要素）」を活かすことで、企業は新しいユースケースを迅速に展開できます。結果として、デジタルツインや自律型サプライチェーンといった先進的な取り組みへと発展する道が開かれます。

今後の展望

サプライチェーンを取り巻く環境は、地政学リスクや気候変動、需給変動など不確実性が増しています。その中で、AIが提供する「リアルタイムな洞察力」は競争優位の源泉になりつつあります。しかし、その土台となるのはデータの整合性と可視性であり、データファブリックはまさにその中核を担います。

今後、ベンダー各社はこの領域での連携を強め、共通メタデータ基盤や標準化されたAPIが整備されていくでしょう。各国で進む「サプライチェーン・レジリエンス戦略」とも相まって、データファブリックは産業横断的な標準インフラとなる可能性があります。

一方で、企業には技術導入だけでなく、データガバナンスと人材育成の両輪を整える努力が求められます。CSCOはAIの活用を戦略の中心に据え、意思決定を支えるデータの"流れ"を設計する役割が求められています。