複数企業間でのサプライチェーン最適化を実現するAI技術の実証実験が開始

マルチAIエージェント連携技術の実証

当社は、企業間で異なるAIエージェントを連携させ、サプライチェーン全体を最適化する新たな技術を開発しました。この技術は、2026年1月から国立大学法人東京科学大学およびロート製薬株式会社との共同で実証実験を開始します。

背景と必要性

近年のサプライチェーンは非常に複雑化しており、特に国内外に関わる企業が連携する際には情報共有の限界から運用の最適化が難しいという課題があります。急な需要変化や災害に対応するためには、AIの活用が不可欠ですが、情報の取り扱いに関する懸念も存在します。この新技術は、AIエージェントが不完全な情報の下でも最適な状態を維持できるよう設計されており、情報セキュリティを損なうことなく企業間で協調できる仕組みです。

技術の特徴

本技術は、主に二つの要素から成り立っています。一つ目は『不完全情報下でのAIエージェント全体最適制御』です。各企業の機微なデータを直接共有することなく、必要最低限の情報をもとにAIエージェント同士が適切に連携します。これにより、各エージェントは全体としてサプライチェーンの最適化を図ることができるのです。

二つ目は『セキュアエージェントゲートウェイ』であり、これは異なるベンダーが開発したAIエージェントを生産計画などの特性を考慮しつつ連携させるための技術です。具体的には、企業の機密情報を守りつつ、ヒントのような形でAIエージェント間での知識を共有し、協調的に作業が進められるように設計されています。

実証試験の概要

実証試験では、東京科学大学が開発したAIエージェント技術と自社の技術を組み合わせ、仮想のサプライチェーンを用いて物流のルートやスケジュールの最適化を行う予定です。初期の成果として、コスト削減効果が期待されており、最大30%の運搬コストが削減できる可能性があります。

今後の展望

この技術は、製造業をはじめとする様々な領域への展開が見込まれています。そして、幅広く複雑なサプライチェーンに対応する技術開発を重視し、2026年度中には実用化を進める予定です。この活動は、単なる技術革新に留まらず、日本の産業全体の競争力向上にも寄与することを目指しています。

東京科学大学の藤澤教授は、サプライチェーン全体の最適化を進めることで、産業の高度化に寄与する期待を寄せています。今後、当社はこの実証研究を通じて、企業間のAIエージェントの連携を支援し、持続可能な事業運営の確立に向けてさらなる努力を続けていきます。