ビジネス・ペイン・ポイント
様々なサプライチェーンインテリジェンス（調達／ウェアハウジング／ロジスティクス）が異なるアルゴリズムモデルを使用することは、予測バイアスの累積的増幅につながる。
共同プログラム
- データ・フェデレーション
- A2Aの採用
Artifact予測中間結果を交換する仕組み（例：在庫回転率のマトリクスを提供する倉庫インテリジェンス） - 利用する
content.parts構造化データテーブル（CSV/Parquet形式）の転送
- A2Aの採用
- モデルリレー
- スマートボディの調達
task_type: "demand_forecast"共同ミッション - ロジスティクス・インテリジェンスは、輸送時間の要素を追加して返却する。
task_update
- スマートボディの調達
実施手順
- エクステンション
A2AServerクラスはデータ検証インターフェース (validate_input_schema) - コンフィグ
TaskRoutingPolicyインテリジェンスの動的選択を可能にする（SAPシステムの予測モジュールへのコールの優先順位付けなど） - とおす
aggregationMethod分野定義結果集計アルゴリズム（加重平均／ニューラルネットワークなど）
効果検証
パイロット企業がこのプログラムを適用した後、予測精度は281 TP3T向上し、在庫回転日数は191 TP3T減少した。
この答えは記事から得たものである。A2A：グーグル、AIインテリジェンス間の通信のためのオープンプロトコルを公開について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " サプライチェーン・インテリジェンスの需要予測精度をA2Aで向上させるには？
