サプライチェーンのレジリエンスにおける人工知能と処方的分析：体系的文献レビューと研究課題

人工知能（AI）と処方的分析は、レジリエントなサプライチェーン（SC）を実現する変革力を持つと報告されることが増えています。このような利点やAI・分析の一般的な人気の増加にもかかわらず、研究は主に異なるタイプのAI技術や複数のSCコンテキスト、様々な学問的視点に基づく分断された流れに分かれています。そこで本研究では、2000年から2023年の間に3*および4*チャーター・アソシエーション・オブ・ビジネス・スクールズ（CABS）格付けジャーナルに掲載されたSCに関するAI研究の体系的文献レビューを実施し、この断片化された知見を整理・統合しました。検索戦略により5,293件の研究が抽出され、そのうち本研究に関連する主要論文として76件を特定しました。本研究は、処方的分析によるSCレジリエンスを可能にするAIの特異性についての理論的議論を拡張し、知識の蓄積的構築に貢献します。本研究は、SC意思決定者が処方的分析の活用と価値を高め、レジリエントなSCを構築するための戦略的AIレジリエンスフレームワークを提案します。学術分野や組織内外での協調的取り組みを促す行動提起を行い、今後の研究推進に向けた研究課題を提示します。