企業、特にメーカーがCRE戦略を策定するにあたって、必ず考慮しなければならないテーマとなるのがサプライチェーンマネジメントです。本来のCRE戦略とは、このサプライチェーンをいかに効率的に、最大効果が出るように構築するかということでもあります。原材料の入荷から、製造、加工、出荷を行う工場と配送センターにどのような機能を持たせるかによって、立地や広さ、そして建物の設計が変わり、生産計画のみならず雇用の問題まで包括する経営の根幹ともいえるでしょう。
そして今、CRE戦略を左右するサプライチェーンマネジメントが、AI、IoT技術の出現によって、大きく変わろうとしています。

CRE戦略に密接に関係するサプライチェーンマネジメントが変わる

サプライチェーンマネジメントは不確実性との戦いです。たとえば、販売計画や需要予測をもとに、製造計画や在庫計画、出荷計画を立てる際に、これまで多くの企業ではその前の期などの過去のデータを分析・参照しながら、次期の計画を立ててきました。つまり、予測不可能な将来の計画を立てるのです。また、次期の計画を立てるということは、まさに経営判断の大きなポイントであり、これまでは、そこには大なり小なりの「人」による意思決定のさじ加減とタイムロスがありました。
ところが、AI、IoT技術の出現によって、ほぼリアルタイムにデータが取れるだけではなく、そのデータが蓄積され続けていくことで、さまざまなパターンをAIが学習し、偏った意思のない生産計画や出荷計画の立案が可能になります。
ということは、需要データがそのまま生産計画から出荷計画までリアルタイムにつながり、無駄な業務プロセスが不要になります。これまでの製造プロセスごとのオーダーシステムや、人の判断による指示業務などが多くのシーンで不要になるのです。
加えて、意思決定をAIが行うことで、そのタイムロスもなくなります。さらに、「優秀な人」はコピーできませんが、「優秀なAI」のコピーは簡単です。
また、仮にこうしたサプライチェーンのロジスティクスを一つの場所で行うことが可能になれば、原材料や製品などの移動も不要になるため、情報とモノ双方が同時に動くことになります。
モノの移動時間もコストも、情報をもとにした人による意思決定のタイムロスがなくなります。これによって、業務プロセスごとの受発注業務も不要となり、まさにサプライチェーンマネジメントが一変することになるのです。これまでサプライチェーンやバリューチェーンを構築するうえでは、必ず人による意思決定のポイントがあり、このポイントを考慮しながら組み立てられてきました。その意思決定のシステムが大きく変わろうとしているといってもいいでしょう。

従来のデータ予測との違い

需要データに基づいた従来の自動的なオーダーシステムは、小売店の在庫が一定数を割るとアラートが出て、購買担当者がメーカーや卸にオーダーをかけるといった仕組みです。自動発注システムも考え方は同じです。そこでの発注者は、「これは新商品が出るから待った方がいい」「たまたま売れただけだ」などという判断をして最終的な意思決定をしていたわけですが、結果的に属人的になり、タイムロスも起きます。極論すれば、そこに、多くの情報から導き出される「知能」は存在していなかったともいえるでしょう。
AIによるサプライチェーンマネジメントでは、機械学習によって、今後の需要予測やさまざまな要因まで考慮した結果を判断することができるため、人よりもむしろ正しい判断をすることも多く、しかも早いという利点があります。

CREはどうなる？

こうなると冒頭で述べたように、どのような立地、広さ、スキームで不動産資産を活用していくかというCRE戦略も大きく変わることになります。
具体的な解は、各社これから技術革新を自社のサプライチェーンマネジメントに取り入れながら見つけ出していくのでしょうが、「人による意思決定」ありきで考えられたシステムでは、これからのAI・IoT時代にはそぐわないことは間違いないでしょう。

今後、CRE戦略を構築するにあたって、以下のような観点から考察していく必要があるのではないでしょうか。

1. （1）情報の同時性が実現する場合、顧客へのサービスを考えた場合、どのような立地が考えられるか？
2. （2）データの蓄積によって、ロボットによる庫内作業が実現すれば、雇用の問題はどうなるか？（立地条件で最優先だと考えられていた雇用問題をどう考えるか？）
3. （3）情報の同時性が実現した場合、本社オフィス、生産工場、配送センターのCRE戦略をどのように考えればいいか？

こうした観点を考慮しながら、既存ビジネス、新規事業ビジネスの経営戦略に合わせたCRE戦略を練っていく必要が出てくるでしょう。