Western Digital、AIで供給業者の排出量データ収集を6ヶ月から4週間に短縮

パーソナルコンピュータとデータセンター向けドライブを製造するデータストレージ企業Western Digitalは、電子機器業界からのカーボン排出量データ収集に注力するスタートアップSluiceboxと提携し、供給業者の排出量データ収集を自動化・加速させた。課題は周知のものであった。メールを経由して供給業者から炭素フットプリント情報を収集することは、Western Digitalのサステナビリティチーム側にも供給業者側にも時間がかかり、反応率の低さと長い収集サイクルをもたらしていた。

これに対処するため、Sluiceboxはメールワークフロー全体を処理するAIエージェントを構築した。供給業者にフォーム記入やプラットフォームへのログインを求める代わりに、エージェントはデータリクエストを送信し、供給業者からの質問にリアルタイムで応答し、生の回答を国際標準化機構の基準に沿った製品カーボンフットプリントに統合する。昨年末に展開されたパイロットは、3つの主要コンポーネント—デバイスハウジング、ベースプレート、モーター—の主要サプライヤーを対象とした。

成果は大きかった。Western Digitalは最大手サプライヤーからのプライマリカーボンデータカバレッジを30%から90%に拡大し、3倍のカバレッジ増加を達成した。同様に重要なことに、このデータを収集・統合するために必要な時間は5～6ヶ月から4週間に短縮された。Western Digitalのサステナビリティオペレーション担当プログラムマネージャーであるMrinalini Iyerは、先月サンフランシスコで開催されたTrellis Impact 26イベントの「AI x Sustainability Showcase」でこれらの成果を発表した。

Iyerはこの導入がサステナビリティスタッフを置き換えることについてのものではないことを明確にした。「人を中心に置くことはWestern DigitalのAIアプローチの重要な部分です」と彼女は述べた。チームメンバーはすべてのアウトプットを引き続きレビューし、プロセスへの信頼を維持している。彼女はサステナビリティデータ収集において、「目標は速度だけではなく、使用可能で追跡可能で防御可能なデータです」と強調した。AIエージェントの役割は、労働集約的な手動での追跡とデータ整理を排除し、サステナビリティチームが品質レビュー、供給業者エンゲージメント、方法論の検証、意思決定に注力できるようにすることである。

今後、Western Digitalはシステムの機能を拡張している。同社は現在、応答しない供給業者の欠落データを推定するためにAIを使用することで、部品表などの利用可能な入力を分析し、結果として生じるカーボンフットプリントを供給業者の開示と業界ベースラインに照合し、人間によるフォローアップが正当な異常値をフラグ立てしている。Iyerは、同社がこのプロジェクトが単純なデータ収集ワークフローからエンゲージメント、検証、例外管理のより広いシステムへと進化することを期待していると述べた。

Western Digitalのパイロットは、企業のサステナビリティにおける広範な業務ボトルネック、すなわちサプライチェーンから排出量データを収集するために必要な時間と労力に対処している。従来のアプローチ—サステナビリティチームがメールで供給業者を手動で追跡し、フォーム回答をナビゲートし、生データを統合する—は、報告と規制要件が増加するにつれて効率的にスケールしない。AIエージェントが反復的なコミュニケーションと初期的なデータ統合を処理することで、同社は収集期間を約5.5ヶ月から4週間に短縮する8.7倍の削減を達成し、主要サプライヤー間のカバレッジを3倍にした。

パイロットのフレーミングは意図的である。Iyerはそれを人員削減ではなく、労働力の再配置として提示した。サステナビリティチームの業務は、手動で低付加価値のタスク（供給業者への追跡、スプレッドシートの整理）から、より高い付加価値の活動（前提条件の検証、方法論に関する供給業者エンゲージメント、例外事項のレビュー）へシフトする。このリフレーミングは、オートメーションが単純にサステナビリティ機能を縮小するのではなく、その影響を深掘りするという懸念に対処するうえで特に重要かもしれない。人間のレビューへの主張と、データ統合を国際標準化機構の規則と一致させることは、速度だけが目標ではなく、データは「使用可能、追跡可能、防御可能」でなければならないことを示唆している。Iyerが述べたように。

今後、Western Digitalは部品表の使用とベースライン比較を通じて応答しなかった供給業者のギャップ埋めの自動化を含む、収集を超えた検証と例外管理にシステムを拡張する計画である。この進化は、同社がAIエージェントを一度限りの効率向上ではなく、より広い供給業者エンゲージメントとコンプライアンスインフラストラクチャの基盤として捉えていることを示唆している。

まだコメントがありません。最初のコメントを投稿しましょう！