Revolutionizing supply chain: Jabil’s journey with Amazon Q Business

セッション概要

• タイトル：Revolutionizing supply chain: Jabil’s journey with Amazon Q Business
• 日付：2024年12月3日(火)
• Venue：Mandalay Bay | Lower Level North | South Pacific E | Mint Green
• スピーカー：
  • David Pessisv(Director GenAI Go To Market Amazon Q, Amazon)
  • May Yap(SVP & Chief Information Officer, Jabil)
• 業界：Financial Services
• 概要：グローバルな製造ソリューションプロバイダーであるJabilが、Amazon Q Businessを活用し、生成AIの力を活用してサプライチェーンオペレーションをどのように変革しているかをご覧ください。 このセッションでは、Jabilの革新的なアプリケーションの立ち上げ、工場運営の改善、およびJabilのサプライチェーン全体における顧客洞察の提供について説明します。新たな収益源の創出にAIを活用する目標など、Jabilの成功測定戦略に関する洞察を得ることができます。Amazon Q BusinessとAWSサービスが、JabilがAIを活用したサプライチェーンソリューションを構築し、グローバルな意思決定、効率性、市場インテリジェンスを向上させるためにどのように役立つかをご覧ください。

はじめに

今回のコラムではAI Supply技術をテーマにしたセッションを聞き、皆様に新技術と更新された情報を共有させていただきます。今回のセッションで注目するのは、物流産業におけるAmazon Qの話です。

本格的に始める前に、上記のプレゼンテーションは、生成されたAIがサプライチェーン管理に与えるビジネス上の影響を示す3つの重要な統計を示しています。

1. 43％ – サプライチェーンの活動に関連する全業務時間の43％が生成型AIの影響を受ける可能性がある統計
2. 29％ – サプライチェーン関連の業務時間の29％が生成型AIを介して自動化できることを示す統計
3. 0.5兆ドル – 生成型AIによる製造コスト削減で得られる経済効果を示す統計
   

上記の統計データは、AccentureとMcKinsey＆Co.の研究結果を引用したもので、生成型AIがサプライチェーン管理にもたらすことができる革新的な変化と経済的価値を発表者が強調して発表を開始しました。

プレゼンターは、会社（物流ソリューションプロバイダ）は、40以上の異なるデータソース（S3、Google Docs、Google Drive、Microsoft Office、Sharepoint、Confluenceなど）を接続し、組織内のすべてのシステムから非定型データ、文書をインポートするAmazon Q Business がそのデータに関する洞察を得ることができるように構成できるように説明します。 

次に、上記のプレゼンテーションのようにQ Businessに質問をすると、実際に回答を見つけた文書を参照して、以下のように回答することがわかります。

これは実際に顧客が一番好きな機能の一つだと言っており、オンプレミスシステムがある場合でも統合できるカスタムコネクタもあるため、より広範なデータ活用が可能であることを説明しました。お客様の立場では、ご希望のデータを質問一つに簡単にインポートできますので、本当に楽になりそうですね。

また、Q BusinessをZendeskやJiraと連携して、Jiraチケットの作成、更新、Salesforceの更新ができるように実装しました。 これにより、顧客の更新が必要な場合、Salesforceの項目をアップロードし、Zendeskのチケットを更新し、ドキュメントを更新することで、複数のシステムにまたがる複雑なワークフローを構築することができます。

続いて、発表者はここで最も重要な点を強調しました。 つまり、データとプライバシー、セキュリティを遵守するという点です。 そのため、エンドユーザー、つまり従業員がQ Businessに質問やプロンプトを出す際、彼らがアクセス権限のある情報だけを見ることができるように構成されていることを言及しました。

引き続き、Aamzon Qビジネスの内容をJabilのお客様に直接出して説明を続けました。

Jabil社は、お客様と一緒に製品設計に参加し、その後製品を使用して実際に製造し、新製品の導入を行い、製造、出荷、梱包する会社です。 290億ドル規模の会社であるJabilは、400人の顧客がいて毎日多くの取引を処理しているという点と、サプライチェーンネットワークを通じて250億ドルのグローバル支出が行われており、ネットワークには38,000のベンダーがあるほど扱われなければならない。するデータの量が多大であることがわかります。

これらの膨大なデータを活用できるように導入したソリューションの一つが「Ask Me How」です。 「Ask Me How」は以下の機能を提供しています。

1. 
   トラブルシューティング 数万の多言語文書の中で、オペレータが必要な生産情報を見つけるのが難しい問題を解決
   
2. 解決策（Big Idea）
   自然言語処理により、オペレータが自分の言語と方法で情報を検索および検索できるインタラクティブ検索システムを構築
   
3. 実装
   Amazon Q Business を活用して、アメリカ、ヨーロッパ、アジア全域にデプロイメント
   ワーカーに独自の言語で関連情報を正確に提供
   
4. 導入効果（Results）ダウンタイム
   （作業中断時間）の削減業務効率の向上人件費の削減
   

一言で製造現場で情報アクセス性を高め、作業効率を改善するAI基盤ソリューションといえるでしょう。

次は「ChatPIP」というAIソリューションで、Jabilのインテリジェント購買補助システム(Intelligent Procurement Assistant)です。当該ソリューションの主な機能及び発表内容は以下に要約しました。

1. 課題(Challenge)
   購買担当者が部品、価格、リードタイム、原材料、サプライヤー、市場動向などの情報を必要とする。
   これにより、コスト削減のための交渉に活用したい。
   
2. 解決策(Big Idea)
   信頼できる産業情報とサプライヤーのウェブサイト
   Jabilの蓄積された購買知識データベースの活用
   これを基盤とした対話型購買研究補助システムを構築する
   
3. 実装(Solution)
   Amazon Q Businessを活用したインテリジェントなデジタル購買補助システム
   JabilのPIP(購買情報プラットフォーム)に統合してコスト効率性を確保
   
4. 導入効果(Results)
   生産性の向上
   年間3.5億ドル以上のコスト削減
   年間180億ドル以上の購買交渉規模を達成

3つ目のソリューションは「vCOMMANDER」です。Jabilのインテリジェントなサプライチェーン管理(SCM)補助システムと言えます。 このソリューションの詳細は下記の通りです。

1. 当面の課題(Challenge)
   サプライチェーンサービスチームが売上と利益目標を達成するために、販売サイクル時間(Sales Cycle Time)を継続的に短縮しなければならない状況
   
2. 解決策(Big Idea)
   信頼できる業界情報、顧客ウェブサイト、財務信用プロファイルなど、Jabilの膨大なSCM知識のデータベースを活用しデータベースを活用した安全で効率的な対話型顧客調査補助システムを構築する
   
3. 実装(Solution)
   Amazon Q Business基盤の知能型SCM補助システムを通じ、潜在的なサービス顧客に対する即時情報提供及びこれを通じた販売サイクル時間の短縮を実現
   
4. 導入効果(Results)
   販売サイクル時間の短縮、売上の増加、利益率の向上

最後に、Jabilの今後の方向性について、担当者より発表を締めくくりました。

「複雑さを明快さに変え、顧客の成功のための敏捷性、拡張性、回復力を提供する」というビジョンを持って、今後も製造業のデジタルイノベーションをリードし、よりスマートで効率的な製造環境を作っていく旅を続けると堂々とした抱負を述べました。

まとめ

個人的には、JabilのAIイノベーションの事例は非常に印象的でした。 特に、Amazon Q Businessを活用してAsk Me How、ChatPIP、vCOMMANDERという3つのコアソリューションを成功裏に実装した点が印象的でした。
現場作業員の情報へのアクセス性の向上、年間3.5億ドル以上の購買コストの削減、そして販売サイクルの最適化。これらの成果は、GenAIがロジスティクス業界でどれほど革新的な価値を生み出すことができるかを明確に示しています。

最も印象的な点は、JabilがGenAIを単純な技術導入ではなく、ビジネス全般の革新ツールとして活用したことです。 これは、AWSが追求する「技術を通じた実質的なビジネス価値の創出」という哲学と正確に一致する部分です。

今後、より多くの企業がJabilの事例を参考にして、自社の状況に合ったAI革新を実現することを期待して、セッションレポートを終わります。

記事 │MEGAZONECLOUD　MSC　Finance Team　アン・ヨンギュン