2024年9月、ハリケーン・ヘレンがノースカロライナ州を襲った際、通用自動車（GM）のAIシステムは、同社の主要サプライヤーであるアリア・ソリューションズの工場が直撃する可能性をすでに予測していた。同社はカーキャリペットを製造しており、シボレー・テホー、サブアーバン、GMCユコン、カデナック・エスカレードなどの大型SUVに供給している。ハリケーンで停電・断水が発生した後も、GMは事前に準備を整えており、現場チームが井戸を掘る支援を実施。これにより生産の長期停止を回避した。 この経験を踏まえ、GMは4年間にわたりAIを活用したサプライチェーンリスク予測システムを開発。システムの主な構成は4つだ。第一に、ティア1サプライヤーとその下流企業（ティアNまで）を網羅的にデジタルマッピングし、リアルタイムで関係を追跡する機械学習ツール。第二に、ミシガン州ウォーレンの集中通信センターでリスクアナリストが監視し、異常を検知すると即座に対応を開始。第三に、AIによるニューススキャナー「リスクインテリジェンス」が毎日数千件の報道記事を分析し、サプライチェーンへの影響を評価。第四に、出荷遅延、部品の遅配、納期の逸脱などの兆候を可視化するダッシュボード。 GMのシステムエンジニア、シーアン・ガスキーン氏によると、今年だけで少なくとも75回の工場停止を回避。パンデミック期の半導体不足（2020～2023年）を教訓に、GMはサプライヤー数を10倍に増やしたが、人間だけでは対応が不可能と判断。AIの力で、中国のレアアース磁石の供給制限や、サプライヤーの生産遅延といったリスクを事前に把握できるようになった。 また、GMのAIはサプライヤーにも恩恵をもたらす。例えば、サプライヤーが気づいていない気象リスクや、過度な集中リスクを事前に発見し、早期対応を促す。これにより、サプライヤーの安定稼働とGMの生産継続が実現し、双方の利益につながる。 ガスキーン氏は「AIは人間の補助者にすぎない」と強調。人材採用の観点からも、最先端技術を活用する企業としての魅力が高まると語る。一方、同社は2025年末までに40億～50億ドルの関税負担を見込んでおり、AIによるサプライチェーン再設計でリスク回避を図る計画だ。GMのジェフ・モリソン氏は「サプライチェーンの管理において、我々は世界の先端にいる」と述べ、AIによる高度なリスク管理が、今後の競争力の鍵だと確信している。