サプライチェーン情報を自然言語で横断分析するAI機能、ザイオネックスがSCMシステムに追加

　ザイオネックスは、サプライチェーン管理（SCM：Supply Chain Management）システム「T3SmartSCM」を提供している。このほど、自然言語での対話を通じてサプライチェーン全体のデータを横断的に検索・分析するAI（人工知能）分析機能「T3Insight」を追加し、2026年4月22日に提供開始した（図1）。SCMや需給計画の担当者が利用し、分析時間の短縮や計画精度の向上、意思決定の根拠の整理に役立てられるという。

図1：「T3SmartSCM」の需要予測ダッシュボード上に展開する「T3Insight」の画面例

　T3Insightでは、SCM業務に特化したAIエンジンとLLM（Large Language Model：大規模言語モデル）を基盤に情報を検索・分析する。担当者はダッシュボードのチャットボットから自然言語で問い、回答を基に関連データの抽出や要因分析、レポート作成などを進められる。

　そのためにT3Insightでは、需要予測、販売計画、在庫計画、補充計画、供給計画、生産計画といった各領域のデータに加え、計画履歴やマニュアル、規程、データベース、業務ナレッジなどを統合的に扱う。分断されがちな情報を一体で扱い、計画業務や分析業務でのインサイト（洞察）を導き出す。

　データの処理では、文書ベースのRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）により、マニュアルや規定などの非構造化データを参照しながら回答を生成する。併せてSQL（Structured Query Language）ベースのデータ分析によって、基幹システムに蓄積した構造化データを集計・分析する。

　さらに、複数のデータや要因を関連付けて解釈するために、SCM領域の概念や関係性を定義したオントロジー型AIエージェントを組み込んでいる。検索や集計に留まらず、複数シナリオの比較や因果関係を整理した計画検討を支援するという。

　今後は、リードタイムや部材調達、生産遅延といった内部要因に加え、天候や販促施策などの外部要因を取り込んだ予測・分析機能の強化を進める。さらに、SCM基盤として分析から意思決定までのプロセスの自律性を高めていくという。

　ザイオネックスによると近年、地政学的リスクや為替変動、需要変動などにより、従来の前提に基づく計画では対応が難しくなっている。企業が競争力を維持するためには、保有する膨大なデータから短時間でインサイトを導き出せる仕組みの重要性が高まっている。