～AIエージェントによりSCM熟練者の判断観点を形式知化し、未熟練者育成と業務品質向上を支援～
株式会社NTTデータ（本社：東京都江東区、代表取締役社長：鈴木 正範、以下NTTデータ）とフォーティエンスコンサルティング株式会社（旧社名：株式会社クニエ、本社：東京都千代田区、代表取締役社長：山口 重樹、以下フォーティエンスコンサルティング）は、製造業におけるサプライチェーンマネジメント（SCM）業務の暗黙知継承を支援する「デジタルSECIモデル」の実証を2026年5月より開始しました。本実証は、当時、一橋大学名誉教授であった野中郁次郎氏と竹内弘高氏が提唱した知識創造理論「SECIモデル（注1）」にAIエージェントを活用した独自フレームワークを構築します。また、製造業における材料手配計画業務を対象に、SCM業務の熟練者とAIエージェントとの対話を通じて、需要予測や材料手配判断などのSCM業務における判断観点を形式知化します。それにより、未熟練者の育成や組織全体での知識共有を支援します。NTTデータはAIエージェント基盤の設計・実装を担い、フォーティエンスコンサルティングはSCM業務知見を活用した知識設計・業務設計を担当します。本実証を通じて、両社はSCM領域における知識継承の高度化とAIを活用した次世代の知識創造型SCMの実現をめざします。
背景
近年、製造業では労働人口減少や熟練者不足を背景に、業務ノウハウの継承が重要課題となっています。特にSCM業務では、需要変動、在庫状況、調達条件、物流制約など複数の条件を踏まえた判断が求められるため、経験豊富な担当者の知見に依存しやすく、標準化やマニュアル化が難しい領域とされています。
NTTデータはこれまで、製造業における暗黙知継承に関する取り組み（注2）（注3）として、熟練技術者の知識やノウハウを文書化し、AIを用いて検索・活用可能にする取り組みを進めてきました。
また、フォーティエンスコンサルティングは、SCMおよびS&OP（Sales and Operations Planning）（注4）領域における業務改革や知識設計を支援してきました。需要変動や供給制約への対応、部門横断での意思決定高度化など、製造業におけるSCM変革支援の知見を有しています。
一方、SCM業務では、過去の経験や取引先との関係性、現場状況など文脈依存の要素が多く含まれるため、固定的なルール化だけでは対応が難しいという課題があります。今回の実証では、フォーティエンスコンサルティングが持つSCM業務・知識設計のノウハウと、NTTデータが持つAI基盤の実装力を組み合わせ、熟練者の意思決定プロセスの継承をめざします。そのために、AIエージェントとの対話を通じて、「熟練者が何を見て、どのように判断したか」という判断観点を継続的に学習・更新する仕組みを検証します。
図1. SCM領域におけるAI適用範囲の変化
概要
本実証では、SCM計画の準備から実行・振り返りまでの業務サイクル全体を支援する複数のAIエージェントを活用します。特に、知識継承の中核となる以下2種類のAIエージェントを製造業の材料手配計画の実業務に実装し、それぞれ以下の機能の有効性を検証します。なお、本実証はNTTデータのセキュアなクラウド環境上で実施し、機密性の高い業務データの取り扱いにも配慮した構成としています。
１. チューターAIエージェント
計画立案フェーズにおいて、前回計画からの変化点・留意事項・業務ルール・調整観点を提示します。AIが答えを提示するのではなく、「どの観点で考えるべきか」を支援することで、未熟練者が自ら判断を深められるよう支援します。
２. インタビューAIエージェント
計画結果をスコアリングし、判断の質を可視化します。業務の振り返りや記録、前提条件の確認、調整観点の見直しなどを熟練者・未熟練者と対話形式で実施します。熟練者自身が言語化しきれていなかった判断理由や着眼点を引き出し、未熟練者が理解しやすい形に落とし込み、組織全体で共有可能なナレッジとして継続的に蓄積します。これらのAIエージェントと人が協働し、さらに人同士が対話することで、振り返りと学習を継続的に促進します。また、蓄積されたナレッジをもとに、業務ルールや判断観点を継続的に更新することで、「自律的な知識循環」の実現をめざします。
期待される効果
- 暗黙知の形式知化によるSCM熟練者の知識の継承
- 熟練者、未熟練者双方の学習促進による、SCM業務における判断品質向上
- 判断品質向上によるサプライチェーン全体の効率化（キャッシュコンバージョンサイクル（注5）短縮、過剰在庫抑制など）
図2. 本実証におけるAIエージェント構成
本実証の特長
1．意思決定の主体をAIに置き換えるのではなく、人の判断を継続的に支援
SCMにおける従来のAI活用は「意思決定をすべてルール化して固定する」アプローチが中心です。一方、SCM業務では、需要変動や在庫状況、調達条件など複数の要素を踏まえた判断が求められるため、複雑な判断ほど固定的なルール化が困難です。本実証では意思決定の主体は人に置き、AIは前提条件や文脈情報の可視化、判断観点の提示、振り返り支援を通じて、人の判断を継続的に支援します。
2．熟練者の知識をナレッジとして更新し続けることで、最新の現場状況を踏まえた判断を支援
従来のナレッジ管理ツールは、知識を蓄積・検索して活用することが中心でした。本実証では、熟練者がAIとの対話を通じて自らの判断理由や観点を振り返り、言語化します。さらに、AIとの対話を起点に熟練者と未熟練者が対話することで、暗黙知の共有と相互理解を促します。こうした人とAI、人と人の対話を通じて得られた気づきを継続的にナレッジへ反映・高度化することで、未熟練者が最新の現場状況を踏まえた判断を行えるよう支援します。
3．実績ある知識創造理論を基盤に、拡張性の高いアプローチを採用
本実証は、「知識は人と人との相互作用を通じて創られる」という考え方を基盤としています。野中郁次郎氏と竹内弘高氏が1995年に提唱した「SECIモデル」は、個人の暗黙知を組織全体で共有・活用し、新たな知識を生み出すサイクルを説明した理論であり、世界的に広く認知されています。本実証では、この理論をAIエージェントの設計に組み込むことで、人とAI、人と人の対話を通じた知識創造のサイクルを業務に実装します。学術理論と現場実装を組み合わせることで、特定企業・特定業務に限定されない、SCM領域全体への展開をめざします。
今後について
NTTデータとフォーティエンスコンサルティングは、本実証で得られた知見をもとに、材料手配計画業務以外への適用拡大を進めます。将来的には、生産、物流、販売を含むSCM全体の知識の形式知化と連携を実現し、AIと人が協働する次世代の知識創造型SCM基盤の構築をめざします。
また、本実証の対象である材料手配計画業務については、2026年6月以降の実業務適用も視野に入れています。
今後は、製造業における熟練者不足や技術継承における課題への対応を支援するサービスとして、幅広い業種への展開を推進します。
NTTデータグループが描くAI活用の未来
NTTデータグループは、積極的なAI活用の推進とガバナンスの両輪でお客さまのビジネス、当社のビジネスの変革を推進します。お客さまのビジネスでは、AIエージェントが指示に応じ自律的に対象業務のタスクを抽出・整理・実行する「Smart AI Agent(R)」の実現をめざします。当社のビジネスでは、ソフトウェア開発の大幅な生産性向上や実践的AI人財の育成を加速します。これらを通じて、AIネイティブな業務プロセス改革に取り組み、人手不足等の社会課題解決に貢献するとともに、人が付加価値の高い業務領域に注力できる世界を実現していきます。
（注1）SECIモデルは、個人が持つ暗黙知を組織全体で共有・活用し、新たな知識を創造するための知識創造理論です。
（注2）国内熟練技術者の技術継承に向け、生成AIを活用した暗黙知伝承に関する実証を開始
https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2024/060300/
（注3）「GENIAC-PRIZE」製造業の暗黙知形式知化において「ユーザー変革賞」を受賞
https://www.nttdata.com/global/ja/news/evaluation/2026/041700/
（注4）「S&OP（Sales and Operations Planning）領域」とは、販売計画と供給計画を全社横断で調整・最適化する業務領域です。
（注5）キャッシュコンバージョンサイクルとは、仕入れから販売・回収までに要する資金回収期間を示す指標です。短縮することで、資金効率向上につながります。
＊「Smart AI Agent」は、株式会社NTTデータグループの米国、英国、欧州連合および日本国内における登録商標です。
＊その他の商品名、会社名、団体名は、各社の商標または登録商標です。
フォーティエンスコンサルティング株式会社
フォーティエンスコンサルティング株式会社は、NTTデータグループのビジネスコンサルティングファームです。グローバルに事業を展開する製造業、流通業をはじめ、金融、公益サービス、政府・自治体まで幅広い業界のお客さまにコンサルティングサービスを提供しています。
高い専門性と深い業務理解をもつプロフェッショナルが、未来のあるべき姿を起点に戦略を描き、お客さまと一体となって成果創出を実現します。
同社に関する詳しい情報は、<https://www.fortience.com> をご覧ください。