サプライチェーンリスク管理に因果機械学習を使う

サプライチェーンのリスク管理、たとえば納品の遅れについて考えるとき、機械学習（ML）を使う目的は、より良い意思決定をすることなんだ。でも、多くのMLモデルはデータの関係しか示さなくて、因果関係を示さないことが多い。これが難しいのは、より良い結果を計画したいなら、どの行動が最良の結果を導くのかを知る必要があるから。

このディスカッションでは、因果機械学習（CML）を使ってサプライチェーンのリスク管理のモデルを作成する方法について話すよ。海洋工学の具体的な例を見て、このアプローチがどう機能するかを考えてみたい。CMLが意思決定者の役に立つ理由を示したいんだ。さまざまなシナリオを考えることで、リスクを減らすために情報に基づいた選択ができるようになるから。

#より良いモデルの必要性

サプライチェーンでは、未来に何が起こるかを知ることがすごく重要だ。企業は歴史的データを使って、サプライヤーが遅れるかもって予測することが多い。でも、遅れが起こる可能性を知るだけじゃ不十分。企業は、そういった遅れの原因を理解して、対策を講じる必要があるんだ。

今のMLモデルには限界がある。パターンや相関関係を示すことはできるけど、根本的な原因を説明するわけじゃない。たとえば、あるモデルが新しいサプライヤーが納品の欠陥と関連していると示しても、その理由は明らかにしないかもしれない。他の要因、たとえば製品デザインの変更が実際に欠陥を引き起こしているかもしれないけど、それはモデルに含まれていない可能性がある。

#因果機械学習の役割

因果機械学習は、従来のMLとは違う。単に結果を予測するのではなく、介入（行動）が結果にどのように影響するかを特定することに焦点を当てている。つまり、CMLを使うことで、サプライチェーンのパフォーマンスを改善するためにどんな調整ができるかをより明確に理解できるんだ。

CMLは、さまざまな状況における異なる行動の影響を理解するのに役立つ。たとえば、買い手が別のサプライヤーから注文を検討している場合、CMLはその変更が納品時間にどのように影響するかを見積もる助けになるんだ。

#海洋工学のケーススタディ

CMLがどう機能するかを示すために、海洋工学のケーススタディを見てみよう。ここには、サプライヤーと協力して注文を履行する3つの倉庫がある。2015年から2022年の間に62%の注文が遅れたことから、将来の遅れを防ぐためにどうすればいいかが問題になっている。

これらの倉庫から歴史的データを集めて、注文数量、サプライヤーの選択、注文のタイミングなどのいくつかの要因に注目する。この目標は、納品時間にプラスの影響を与える介入を特定することだ。

#因果分析の準備

因果分析を行うためには、異なる変数間の関係を表現する必要がある。これは通常、指向非循環グラフ（DAG）というもので行われる。これらのグラフは、異なる要因が互いにどのように影響し合うかを示すんだ。

たとえば、私たちのケーススタディでは、サプライヤーの関係、注文数量、季節的な影響がどのように相互作用するかを見ている。こうしたグラフは関係を可視化するだけでなく、CML分析に含めるべき関連データの選定をガイドする。

#因果関係の特定

DAGを作成するには、その分野の専門知識を使って信じられている因果関係をマッピングする必要がある。私たちの研究では、実務者と一緒に、サプライヤーのパフォーマンスや納品における季節的な影響などの関連変数を特定した。自動化された手法を使うことで、これらのグラフを作成し、分析をより客観的にすることもできる。

たとえば、アルゴリズムがデータを分析してDAGを構築し、過去のトレンドに基づいてどの要因が納品遅延に影響するかを示すことができる。これによって、専門家の洞察に基づいて行った仮定を確認するのに役立つ。

#因果モデルの構築

因果関係がより明確になったら、CMLを使ってモデルを構築できる。このプロセスでは、因果フレームワーク内で機能する適切な機械学習アプローチを選ぶことが含まれる。私たちのケースでは、異なる処置（サプライヤーの選択）が納品遅延のような結果にどのように影響するかを評価するために、インタラクティブ回帰モデル（IRM）を選んだ。

IRMを使うことで、サプライヤーの選択や注文のタイミングが納品結果にどのように影響するかを示す平均処置効果を見積もることができる。たとえば、複数の倉庫に関連するサプライヤーを使うと、単一の倉庫に専念するサプライヤーを使うよりも遅延が長くなるかもしれない。

#介入の影響分析

さまざまな介入の効果を実証的に評価するために、IRMモデルを使って実験を行った。XGBoostなどのツールを使うことで、データの複雑な関係を柔軟に分析できた。

分析の結果、興味深い洞察が得られた。たとえば、特定の四半期、たとえば第2四半期や第3四半期に行った注文は大きな遅延を引き起こすことが分かった。逆に、第1四半期や第4四半期の注文は遅延が短い傾向があった。

こうした季節的な影響を理解することで、注文のスケジューリングを改善できて、サプライチェーン全体の効率を向上させることができる。

#情報に基づいた意思決定

異なる介入が遅延に与える影響を見積もることで、企業はより良い情報に基づいた意思決定を行うことができる。たとえば、忙しい注文期間中は、単一の倉庫に専念するサプライヤーを優先的に使うことで、遅延に伴うリスクを軽減できる。

さらに、ポリシーツリーを作成することで、実務者がさまざまなプロジェクトのニーズや注文の特性に基づいてどのサプライヤーを使うべきかを可視化し、決定するのに役立つ。

#今後の方向性と課題

このアプローチは期待が持てるものの、限界もある。私たちのケーススタディは特に海洋工学に焦点を当てているので、結果が他の業界に完全に適用できるわけではない。さまざまな分野でCMLの有効性を検証するために、さらなる研究が必要だ。

また、CMLの他の分野、たとえば在庫管理や品質管理での適用を探る研究も進めるべきだ。効果的な介入が大きな影響を与える可能性があるから。

因果連邦学習は、面白い今後の方向性を提供してくれる。この方法なら、複数の関連会社がプライバシーを維持しつつ一緒にデータを分析できて、サプライチェーンの非効率を特定するための協力が進むだろう。

#結論

因果機械学習はサプライチェーンリスク管理において一歩前進したものだ。単なる予測を超えて、結果の背後にある原因を掘り下げることで、企業がリスクを効果的に減らし、意思決定を改善し、全体的なパフォーマンスを向上させるための戦略を実施できるようになる。

正確な予測のための従来の機械学習と、行動可能な洞察のためのCMLを組み合わせることで、企業はサプライチェーンにおけるリスク管理のための堅牢なフレームワークを構築できる。 このアプローチを取り入れることで、分野の革新が進み、困難に直面したときのレジリエンスとパフォーマンスが向上するだろう。

企業がサプライチェーンの複雑な問題に直面し続ける中、CMLを採用することで効率性、コスト削減、より良い運用信頼性という重要な利点が得られる可能性がある。新しい技術やアプローチと同様に、継続的な探求と洗練が、多様な業界でその真の潜在能力を引き出すために不可欠だ。