この記事の要点: 生産管理分野の主要学術誌『International Journal of Operations & Production Management』が、先端技術の導入規模を拡大（スケールアップ）する際に生じる「運用のジレンマ（Operational Tensions）」をテーマにした特集号の論文募集を開始しました。AIやブロックチェーンなどの新技術は、単一の試行段階では効果を発揮するものの、工場全体やサプライチェーン全体へ展開する過程で、既存プロセスやガバナンスとの間に深刻な不整合やトレードオフを引き起こすことが指摘されています。
ニュースのポイント
- 技術のスケールアップに伴い、効率と柔軟性、自律と統制などのジレンマが表面化する
- AI導入は需要予測を改善する一方、意思決定の不透明さやサイバーリスクを増大させる
- ブロックチェーンは透明性を高めるが、協調コストの増加や中央統制との対立を招く
背景
従来、生産・サプライチェーン管理（OSCM）の研究において、技術導入によるトレードオフは比較的安定した設計上の選択肢として扱われてきました。しかし、AIやブロックチェーンに代表される先端技術の登場により、これらのトレードオフはより動的で、システム全体に影響を及ぼし、状況に依存するものへと変化しています。パイロット導入時には目立たなかった問題が、組織全体やサプライネットワーク全体に展開されることで増幅し、局所的な課題から広範な運用上の問題へと発展するケースが増えています。
何が起きたのか
今回の特集号では、先端技術のスケールアップがもたらすジレンマを3つのレベルで分析することを求めています。1つ目は組織内部レベルで、新技術の導入が業務プロセスや意思決定権、レガシーシステムとの統合に与える影響です。2つ目は組織間ネットワークレベルで、サプライチェーンにおけるデータ共有と機密保持のバランス、デジタル成熟度の格差による影響を扱います。3つ目は広範な運用システムレベルで、技術の拡大がエネルギー消費やサイバーセキュリティ、災害時のレジリエンスに与える影響や、リスクとコストの再分配について探ります。
製造業・生産管理への見方
製造業のDXやスマートファクトリー化において、実証実験（PoC）から本番展開への移行、あるいは複数工場への横展開で頓挫する事例は少なくありません。本テーマはまさにそのボトルネックを学術的に解き明かそうとするものです。例えば、AIによる生産計画の自動化（自律性）と現場の管理監督（統制）のバランス、サプライチェーンの可視化（透明性）と競合リスク（機密保持）の対立など、製造業の意思決定者が日々直面する実務的な課題と直結しています。これらを単なる「導入の失敗」ではなく、構造的な「運用のジレンマ」として捉え直す視点を提供します。
現場で確認したいポイント
- 部分最適なAIや自動化ツールの導入が、工場全体の管理統制や柔軟性を損なっていないか
- サプライチェーン全体でのデータ連携を進める際、機密保持と透明性のバランスが取れているか
- 先端技術の導入拡大に伴い、消費電力の増加やセキュリティリスクへの対策が講じられているか
確認しておきたい点
本内容は学術誌による研究論文の募集（コール・フォー・ペーパー）に関する告知であり、具体的な特定の解決策や推奨システムを提示するものではありません。論文の受付期間は2027年1月8日から4月8日までとなっています。
出典情報
| 出典 | KnowledgeSteez |
|---|---|
| 公開日時 | 2026-08-18T01:23:14+00:00 |
| 元記事 | KnowledgeSteezで読む |
