昨年6月、私はスタンフォード大学で京東が共有したAIサプライチェーンの事例を整理した。当時の感覚は、これは非常に堅実な企業内部改革の記録であり、学ぶ価値はあるが我々にはやや距離があるというものだった。

9ヶ月後に見直すと、私の判断は変わった。京東が新たに驚くべきことをしたからではなく、京東がやっていることが一種の「標準」になりつつあるからである――AIが駆動するサプライチェーンが競争優位から基礎インフラへと変化したとき、追いつけない企業は「ツールが一つ足りない」のではなく、「インフラの一層が欠けている」のだ。

この転換を、台湾の製造業とサービス業は真剣に向き合う必要がある。

スタンフォードの講壇から学術論文へ：京東モデルが正式記録される

まず注目すべきシグナルを述べよう。2025年、スタンフォード経営大学院のサプライチェーン管理の権威Hau L. Lee（李効良）と浙江大学の沈祖芸教授が、京東のAIサプライチェーン実践を正式な学術論文として執筆し、SSRNで発表した。論文は古典的な「Triple-A」フレームワーク――敏捷性（Agility）、適応性（Adaptability）、整合性（Alignment）――を用いて京東の三つの具体的ケースを分析している。

これは何を意味するか？京東のやり方がもはや「企業内部の最適化」に留まらず、汎用的価値を持つ産業の模範と認定されたことを示している。企業プレゼンテーションから学術教材への格上げ、その距離は小さくない。

三層の能力：予測、説明、最適化

京東のAIサプライチェーンは一つのシステムではなく、三層の能力の積み重ねである。

第一層は智慧予測だ。京東は6億を超えるユーザーの購買行動データ、1,500カ所の自営倉庫のリアルタイム在庫、さらに天候、祝祭日、地政学的要因などの外部変数を保有している。これらのデータで訓練した予測モデルの精度は約15%向上した。より重要なのは、「合成データ」――深層学習で歴史的成功取引をシミュレート――を使用して訓練サンプルを補強したことで、モデルが未見の市場変動に直面しても安定性を維持できることだ。

第二層は説明可能性である。これは多くの企業がAI導入時に見落とす要素だ。予測がどれほど正確でも、業務側が信じない、理解しない、使う勇気がないなら、意味がない。京東は各予測結果を「基準値＋各要因の寄与値」に分解し、営業、マーケティング、物流の各部門がAIがなぜそう提案するのか理解できるようにした。単一製品に対して三組のプロモーション戦略を提供し、それぞれ異なるコストと期待効果に対応させ、ブランド側が自分で選択できるようにさえしている。

第三層は運用最適化だ。従来の物流最適化には専門的なオペレーションズリサーチ（OR）の知識が必要で、モデリングが複雑で調整が困難だった。京東はこの層も自然言語で開通させた――「千件の貨物を最もコスト効率よく三つの倉庫に配送したい」と入力すれば、システムが自動的に数学モデルに変換し、最新の輸送コストを取得して方案を出力する。What-if分析も可能だ：ある倉庫が故障したり、ある路線が中断されたりした場合、代替案は何か？

この三層が合わさると、「AIがあなたのために作業する」のではなく、「AIがあなたのために思考する」ことになる。

9ヶ月後の進展：内部ツールから対外プラットフォームへ

昨年私が原文を書いた時、京東のAIサプライチェーンはまだ主に自社にサービスしていた。現在それは明確にプラットフォーム化による外部展開へ向かっている。

「物流超脳2.0」のアップグレード後、これはもはや自動化ツールだけではない。全域感知、モデル進化、人機協働という三重メカニズムを通じて、従来人工経験に依存していた作業プロセスをデータ駆動の動的意思決定に転換している。データによると：作業標準化レベルが15%向上、人車貨場調度効率が約20%向上、人機協働効率が20%超向上した。

ロボット方面では、京東の「狼族」シリーズ製品――智狼、天狼、地狼、飛狼、独狼、翼狼――と自動仕分け壁が、全世界で500カ所を超える倉庫に配備されている。2025年7月、京東は自社開発の無人軽トラック「京東物流VAN」も発表し、400キロの満載航続距離とL4級公道自動運転能力を備えている。

より注目すべきはビジネスモデルの転換だ。京東工業（JDi）は2025年に香港取引所のIPO承認を獲得し、「工業サプライチェーン技術・サービスプラットフォーム」として位置づけられ、上半期売上高は103億人民元、前年同期比約19%増となった。これは京東がサプライチェーンで蓄積したAI能力をパッケージ化して製品とし、他企業に販売することに等しい。

同時に、京東物流の国際ブランドJoyExpressが正式にヨーロッパ（イギリス、オランダ、ドイツ、フランス）に進出し、JoyLogisticsは中東に深耕し、FII Institute（未来投資イニシアチブ研究院）と戦略協力を締結し、デジタル変革、物流インフラ、越境商務をカバーしている。京東は連続2年でGartner世界サプライチェーントップ25に選出された。

モデルは明確だ：まずAIで自社のサプライチェーンを最適化し、データとモデルを蓄積し、その後この能力をプラットフォームとして外部に輸出する。サプライチェーンはもはやコストセンターではなく、プロフィットセンターなのだ。

なぜ台湾企業が関心を持つべきか

ここまで話すと、こう言う人がいるかもしれない：京東は中国の電子商取引巨頭で、6億ユーザー、1,500カ所の倉庫を持つが、これが台湾の中小企業と何の関係があるのか？

関係は大いにある。ただし京東を模倣するのではなく、トレンドを読み取るのだ。

第一のシグナルは：AIサプライチェーン能力が「自主構築」から「レンタル」へ向かっていることだ。京東工業のIPO、SaaS化されたサプライチェーンサービス、API化された物流インターフェース――これらはすべて同じことを語っている：将来中小企業は自分でAIチームを構築する必要はなく、他者が構築したAIサプライチェーンプラットフォームに接続すればよい。問題は、誰のプラットフォームに接続するかということだ。

第二のシグナルは：説明可能性がAIの真の落地を決定することだ。京東は「業務側にAI決策を理解させる」ことに大量の心血を注いだ。これは技術問題ではなく、信頼問題である。台湾の多くの企業のAI導入失敗は、モデルが不正確だからではなく、現場の人が信じない、AIの提案に従う勇気がないからだ。

第三のシグナルは：サプライチェーンの競争次元が変化していることだ。以前は「誰の物流がより速く、より安いか」を競っていたが、現在は「誰の予測がより正確で、反応がより速く、異常処理がより自動的か」を競っている。京東のAIシステムが倉庫故障の瞬間に自動的に路線を再分配できるとき、これは効率優位ではなく――構造的優位なのだ。

台湾の製造業とサプライチェーンサービス業にとって、真の問題は：あなたの顧客がAI駆動のサプライチェーンであなたと接続し始めているのに、あなたがまだExcelで在庫管理している時、あなたは「比較的遅い」のではなく、「言語が通じない」のである。

京東から見える本質

京東事例の核心に戻ろう。昨年スタンフォードで共有した際、彼らは四つの成功条件を強調した：分野横断人材、リーダーシップ支援、フラットな組織、大量データ。

9ヶ月後に見直すと、最も重要なのは実際には一つだけだと思う：組織がAIに意思決定に参与させる意思があるか、AIにレポート作成だけさせるのではなく。

多くの企業のAI導入は「AIが分析し、人が決策する」段階に留まっている。京東は「AIが提案し、人が方案を選択する」に到達し、さらに一部の環節では既に「AIが決策し、人が異常を監視する」になっている。この三段階間の差は、技術的差ではなく、信頼の差である。

京東の事例が教えてくれるのは：AIサプライチェーンはソフトウェア一式を購入し、データサイエンティスト一人を雇えば実現できることではないということだ。これは組織文化、意思決定プロセス、データガバナンスを含む体系的変革である。技術は最も容易な部分で、人材は次に困難、最も困難なのは「人が決める」ことに慣れた組織に、データとモデルを信頼することを学ばせることだ。

この課題は、企業規模の大小、業界を問わず、すべての企業が直面しなければならない。