オペレーションのデジタルトレンド調査2025

適切なバランスの発見が重要だが、困難な課題

迅速な対応と長期的な計画は、両立が難しいのが現実です。回答者の大多数（82%）が、短期的なニーズと長期的な戦略的変更のバランスを取ることに課題を感じていると述べています。ほとんどの回答者（68%）がその課題は管理可能であると述べており、14%がそれらの課題は重大であると述べています。それにも関わらず、米国のトランプ政権下での大規模な関税変更を含む、継続的なコストと効率のプレッシャーを優先しながら、数年にわたる戦略を実行することは、他の業務に充てられる時間とリソースを消費します。

昨今の出来事に対し、多くのオペレーションおよびサプライチェーンのリーダーが懸念を抱いています。約10人中9人が、来年にはサプライヤーおよび材料費が大幅に増加すると述べています。これにより予算がひっ迫し、利益率が低下し、サプライヤーとの再交渉が必要になり、計画が混乱する可能性があります。同様に、91%の回答者が米国の貿易政策の変更によりサプライチェーン戦略を大幅に変更する必要があると述べており、87%の回答者は、地政学的リスクがより柔軟なオペレーションを促していると述べています。これら全てが、サプライチェーンにおける、より効果的なシナリオプランニングと柔軟性の必要度合いを高める可能性があります。

人工知能（AI）は解決策の一部となり得ます。AIは洞察、意思決定、組織の変革のスピードを加速させることが可能です。また、AIエージェントが仕事を根本的に変革し、企業の運営方法を変える様子も見られ始めています。例えば、AIエージェントは需要予測や調達、物流トラッキングを調整し、サプライチェーンのボトルネックに対処し、遅延を減らすことができます。

回答者の半数以上（53%）が、サプライチェーンの混乱を予測し軽減するために、AIがいくつかの領域または広範囲にわたって使用されていると述べています。さらに31%が、その目的のためにAIをテストおよび試験運用していると述べています。シナリオプランニングおよび運用の透明性に関する回答も同様で、55%が少なくともいくつかの領域でAIを使用しており、29%がAIのテストおよび試験運用しています。

まとめ：短期的には効率を重視しつつ、将来の課題に柔軟に対応できるようにすることが重要です。AIをさまざまな方法で活用する方法を探りましょう。効率を向上させ、将来のシナリオを予測し評価することで、より良い準備を整えることができます。

テクノロジー導入の複雑さを解決

企業が使用するテクノロジーでは、AI（59%）とクラウド（56%）がトップであり、これらのテクノロジーが価値を創出する上で、ある程度または非常に効果的であるとほとんどの回答者が述べており（AIでは98%、クラウドでは96%）、収益と生産性の向上、コスト管理に寄与しています。デジタルツインやデータエコシステムのような高度なテクノロジーは採用が遅れており、機会を逃している可能性があります。デジタルツインを使用していると答えた回答者は21%に過ぎませんが、そのうちの97%がこのテクノロジーが価値を創出する上で、ある程度または非常に効果的であると述べています。

他にも懸念すべき点があります。複数のデジタル機能を利用しているにも関わらず、92%の回答者が、テクノロジー投資が期待された結果を十分に達成していない理由を少なくとも1つ挙げており、83%が2つ以上の理由を挙げています。統合の複雑さ（47%が選択）とデータの問題（44%が選択）が最も一般的な理由であり、これは前回の調査からの変化です。新しいAIソリューションに適応し、活用する上での苦労を示している可能性があります。

驚くべきことに、テクノロジー投資のビジネスケース（目的が不明確、根拠が弱い、コストの理解が難しい）が最も少ない理由の1つであり、多くの企業にとって盲点である可能性があります。

まとめ：テクノロジーが複雑化し、問題が頻発する中で、各機能がどのように他の機能と統合されるかを理解することがますます重要になっています。テクノロジーを効果的に活用することで価値が生まれるため、新しいアーキテクチャへの投資がしばしば必要となります。デジタルツインのようなまだあまり活用されていない機能は大きな影響力を持ち、効果的に適用されると、多くの「もしも”What if”」のシナリオに対応できます。特に、組織が業務の柔軟性を高めようとしている環境では、量よりも統合と測定に重点を置き、コストとROIの追跡に特に注力することが重要です。

サプライチェーンをより柔軟かつ洞察力のあるものへ再構築

2025年の混乱は明白です。サプライチェーンについては、これまで以上に迅速で、スマートかつ、回復力のあるものにする必要があります。COO（最高執行責任者）やサプライチェーンのリーダーは、エコシステム全体を評価する機会が増える中で、ベンダー、顧客、サードパーティの物流プロバイダー、その他のバリューチェーンパートナーとの連携強化を図るため、さまざまなテクノロジーを活用しています。

あまり活用されていない機能の中には、確かな成果を上げており、企業の価値創造に貢献できるものもあります。例えば、IoT対応のサプライチェーン機能を活用しているとした回答者はわずか33%ですが、このうち52%が非常に効果的に価値を創出していると回答しています。

まとめ：新しいテクノロジーが増え、複雑化する中で、焦点を維持し、結果志向の考え方を持つことが重要です。「目的に適合するか」を常に意識し、可視性、透明性、シナリオモデリングを改善するソリューションについては、他社での有効性を踏まえて検討する必要があります。

トレーニングや採用を超えたデジタル対応人材の育成

企業は、オペレーションにおいてデジタル対応の人材を育成するために、さまざまな方法を試みています。熟練した人材の採用とターゲットを絞ったトレーニング（それぞれ47%）がリストのトップに挙げられています。しかし、エコシステムパートナーとの協力を改善するのと同様に、あまり活用されていない施策の中には非常に効果的なものもあり、企業の差別化につながる可能性があります。

デジタルに対応できる従業員を育成するために、ゲーム要素の導入やインセンティブの活用、資格取得の支援、人材獲得のための企業買収などを実施している企業は3分の1未満です。しかし、これらの施策を実施している企業の回答者の約半数は、非常に効果的だったと回答しています。

まとめ：採用とトレーニングは常に重要ですが、それは基本条件にすぎません。競争力を高めるためには、デジタル人材を強化するための具体的なインセンティブや認定資格を検討する必要があります。また、技術的な専門知識を一気に得られる可能性のある可能性のある企業買収も見逃すべきではありません。

AIをデジタル戦略の基盤として活用

AIは単なるテクノロジーの1つではありません。これまで経営陣は、歴史的にAIをIT部門の専権事項として、単なる効率化ツールと見なしてきた考え方からの転換です。AIが人々のあらゆる活動の一部として自然に組み込まれるようになるにつれ、AIは戦略や能力システム、さらには業務においても不可欠な存在となるはずです。

調査によると、多くの企業が業務やサプライチェーンにAIを活用しており、回答者の57%が、すでに部分的または完全にAIを業務に統合していると述べています。

しかし、AIの導入にはしばしば摩擦が生じ、業務における本格的な利用の拡大にはいくつかの課題が残っています。既存システムとの統合は、回答者の42%が挙げた上位3つの課題の1つであり、データの可用性や品質などのデータ問題（37%）も一般的です。これは、私たちが新しいAI機能を開発する際に企業が複雑さを見落としがちであるという経験と一致しています。これら全ては、高いROIを実現するために確実な統合とデータが必要です。うまく統合されれば、AIはデータの課題を解決する上で大いに役立ちます。

まとめ：AIはあらゆるところに存在しており、業務における利用の拡大は課題となることがあります。すでに統合の道を歩んでいる場合は、AIがデータの課題を解決する方法を探り、従業員の働き方の進化に焦点を当て、彼らがより多くの変化を推進できるようにすることが重要です。AIプログラムがまだ初期段階にある場合は、他の組織から学ぶことにオープンであり、チームがAIの目標を吸収し、進展させることができる文化を築くことが必要です。

業界別調査結果

決断を下す準備は出来ているか？

オペレーションの再構築は競争優位性をもたらします。そのため、業務およびサプライチェーンのデジタル戦略に今から積極的に取り組むことが重要です。競争に打ち勝つためには、賢明なトレードオフを行い、真に効果を発揮する能力を採用し、不確実性の中で成功するための人材と運用モデルを構築する必要があります。今すぐ実行できる8つのステップをご紹介します。

• デジタルオペレーションの優先事項の実行
  当たり前でしょうか？もしかしたらそうかもしれません。しかし、調査結果と私たちの経験から、多くの企業が時間とリソースを高い優先事項に合わせていないことが判明しています。回復力と顧客のリテンションが目標であるならば、シナリオプランニングやデジタル人材の準備といった分野への投資と人員配置を調整する必要があります。
• 混乱に対して反応するのではなく、先手を打つ姿勢
  基本的なリスク管理のためだけにテクノロジーを活用するだけでは不十分です。サプライチェーンの混乱を予測するモデルを活用し、リアルタイムで適応できる柔軟な業務モデルを構築しましょう。シナリオプランニングの能力を高めることが極めて重要となります。
• 戦略的資産としてデータに投資
  データの統合は、ITの問題ではなく、組織の中核的能力として位置付けるべきです。部門間の壁を取り除き、データ品質を向上させ、部門横断的なアクセスを可能にすることで、新たな能力がより大きな価値を生み出せるようになります。
• デジタル投資のROI明確化の徹底
  コスト可視化の改善と業務におけるリスク低減を優先事項としましょう。AIなどのテクノロジー投資を、業績指標や価値創造要因に直接ひも付けることが重要です。特にAIを適用する際には、コストをモデル化し管理する具体的な能力を開発することが不可欠です。
• 単純な導入ではなく、統合の実現へ
  システムアーキテクチャを簡素化し、統合を後回しにせず、基盤を構築することが重要です。これにより、データや高度な意思決定モデルからより多くの価値を引き出すことができます。
• AIの全社的な活用
  パイロットプログラムには目的があるものの、その範囲や影響は限られることがあります。棚卸の最適化、従業員の連携強化、デジタルコーチの導入、運用の効率化を目指すクローズドループ分析、エコシステムの協力など、具体的なAIの活用事例に焦点を当て、測定可能な価値を提供しましょう。
• エコシステムおよびパートナーとの協力強化
  効果的なエコシステムは、複雑さを簡素化し、顧客への提供を向上させることができます。テクノロジー、データ、バリューチェーンのパートナーを含むエコシステム戦略を構築しましょう。それぞれのパートナーが、顧客に差別化されたサービスと価値を提供するために必要な能力をもたらします。AIエージェントも、エコシステム全体の摩擦を軽減するのに役立ちます。
• 学びの要素を運用モデルに取り込む
  メンターシップ、役割の変化、同僚同士の学び合いプログラムを文化に組み込むことが重要です。オペレーションおよびサプライチェーンにおけるデジタルリテラシーの向上は、競合他社との差別化に不可欠です。

本調査について

「オペレーションのデジタルトレンド調査2025」は、2025年2月と3月に610人のオペレーションエグゼクティブおよびサプライチェーン担当者を対象に実施されました。オンライン調査の回答者には、米国に拠点を置くC-suiteエグゼクティブ、上級管理職、ディレクターおよびマネージャーが含まれており、彼らはオペレーションおよびサプライチェーンまたは調達業務に関するビジネス意思決定の単独責任を持つか、他者と共にその意思決定に影響を与えています。調査対象の業界には、消費財、エネルギー、インフラ、自然資源、製薬およびライフサイエンス、工業製品、ハイテクおよび通信が含まれます。

※本コンテンツは、PwC米国が2025年5月に公開した「PwC’s 2025 Digital Trends in Operations Survey」を翻訳したものです。翻訳には正確を期しておりますが、英語版と解釈の相違がある場合は、英語版に依拠してください。