Contents

変革リーダーと問い直す「新時代のSCM」

化学メーカーの中東情勢へのサプライチェーン対応と、AI時代の業務・組織のあり方に迫る

コロナから5年、サプライチェーンの「現在地」を問い直す

サプライチェーンは今、どこにいるのか　【SCM5.0から6.0への架け橋 第1回】

SCM前史から読み解く

大量生産時代のDNAが今も支配する構造　【SCM5.0から6.0への架け橋 第2回】

「あの人がいないと回らない」─ 属人化SCMの脆弱性

SCMにおける意思決定サイクルの全体像

判断が遅れるサプライチェーンの問題はどこにあるのか

「スキル習得」から「変容」へ

複雑な時代のSCM人材キャリアパス設計

旭化成・オムロン・コニカミノルタに学ぶ

先行企業は何を変えたか　【SCM5.0から6.0への架け橋 第3回】

SCM5.0の実現を阻む 経営・デジタル・組織の壁

「ダイナミックSCM」がうまくいかない会社の共通点　【SCM5.0から6.0への架け橋 第4回】

「効率重視型SCM」から「価値生成型SCM」へ

「削減するSCM」と「生成するSCM」の間に何があるか　【SCM5.0から6.0への架け橋 第5回】

サービス・ドミナント・ロジックからヒューマン・ドミナント・ロジックへ

「コトづくり」の時代に、なぜSCMは変わりにくいのか　【SCM5.0から6.0への架け橋 第6回】

ロジカル思考からシステム思考へ

複雑な時代に必要な思考とは何か　【SCM5.0から6.0への架け橋 第7回】

ダイナミック・ケイパビリティを実装する

メビウスモデルとSCMへの適用　【SCM5.0から6.0への架け橋 第8回】

「需要予測×AI」統計 vs ML vs 生成AIの使い分け

「精度」だけでは足りない時代のAI活用の考え方

物流コスト最適化の先にある「物流価値」とは何か

「削減」から「生成」へ。現場発の3つの捉え直し

倉庫が被災した日、供給は3週間で戻った

倉庫全面停止からの復旧と、その先に見えた備え方

SCM×AIテクノロジー25年史

統計モデルからエージェント型AIまで

SCM前史からの教訓

フォード、テイラー、スローンが残したDNA

戦略の5類型（Strategy Palette）

環境に応じ戦略を使い分ける

カネビン・フレームワーク（Cynefin Framework）

問題の性質を正しく診断する