調達におけるAI

調達とは、企業が事業運営に必要な商品やサービスを入手する方法を指します。そのため、効果的な調達ストラテジーは不可欠です。

AIは最近になって調達分野にも適用され始めましたが、今日の企業の事業運営方法を根本から変えるす可能性があります。調達には社内外の膨大なデータが必要であるため、AIツールは、組織が新しいツールを分析して開発し、より情報に基づいた調達の決定とコストの最適化を行う上で重要な役割を果たす可能性があります。

調達部だけでなく、財務や会計、サプライチェーンの担当者にもメリットをもたらす継続的な改善を確実にするためには、社内の技術のモダナイゼーションが欠かせません。データに精通することで、調達チームはより正確な予測分析と予測モデルを作成できます。

市場で競争力を維持したい企業は、既存の構造化データ・ソースについてより深い洞察を得る必要があります。コンピューティング能力とAIテクノロジーの進歩により、組織は既存の構造化データだけでなく、請求書や料金表などの非構造化ソースからのデータも構築できるようになります。

AIの高度な情報抽出能力は、調達部門と購買部門を差別化し、組織全体に極めて大きな価値をもたらすことができます。

組織の規模に応じて、最高調達責任者（CPO）などの調達責任者や担当部門は、コスト削減やリスク軽減、コンプライアンス基準などの実現を担います。

組織は、データの価値に投資し、テクノロジー主導の世界を受け入れることが、これまで以上に重要になっています。AIテクノロジーは、これまで見えなかったデータに実用的な洞察をもたらし、組織が効果的に運営するための適切なリソースを確保できるようにします。

AIを活用したツールと変革は、今後も世界規模で拡大し続けるでしょう。継続的な成長を望む企業は、調達プロセスにAIを組み込むことを検討する必要があります。この変化により、調達担当者は日常的な業務から解放され、戦略的な意思決定とイノベーションの推進に集中できるようになります。AIテクノロジーは、人による労働力を補完し、組織が設定した目標を担当者が達成できるよう支援するために存在します。

AIの重要性と、それが今日の従業員の生活や仕事、ビジネスにどのような影響を与えるかを認識することが重要です。持続可能なAIトランスフォーメーションを実現するには、組織はAIとは何か、そしてAIが調達プロセスにどのような大きな影響を与えることができるかを学び、理解する必要があります。

調達部門でも、AIはさまざまな方法で使用できますが、最も一般的な方法は次のとおりです。

• 機械学習（ML）
  
• 自然言語処理（NLP）
• ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

機械学習（ML）アルゴリズムは、大規模なデータセット内のパターンを検出するために使用され、意思決定プロセスを支援できます。また、人間の脳が分析できる範囲を超えて、賢明なビジネス上の意思決定に関連するパターンや関係性を認識できます。

機械学習モデルでは、過去の購入データ、サプライヤーのパフォーマンス指標、市場動向などを調べることができます。これらすべての測定可能なデータ・ポイントにより、よりデータに基づいた意思決定とより正確な需要予測が可能になります。MLのより一般的なユースケースは、買掛金の自動化です。

自然言語処理（NLP）アルゴリズムは、人間の言語を解釈、変換、生成するように設計されています。さらに、書き言葉や話し言葉を理解し、さらに分析して、収集されたテキスト・データから洞察を得ることができます。

NLPモデルは、チャットボットやバーチャル・アシスタントとのコミュニケーションを容易にし、ユーザーが企業の調達チームと直接やり取りできるようにします。さらに、NLPアルゴリズムは、顧客からのフィードバックや提案依頼などから関連情報を自動的に分類し、その情報を可能な限り効率的に使用することで機能します。

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）アルゴリズムは、反復的なタスクやルールベースのタスクなど、人間のアクションを模倣するように構築されており、時間のかかるアクションを自動化および合理化し、迅速かつ効率的に実行できます。

RPA は一般的にAIの一形態とはみなされていませんが、生産性に関して大きなメリットがあります。調達におけるRPAの活用例としては、請求の自動化や請求書の生成などがあります。RPAは履歴データを使用し、人為的エラーが発生する可能性を抑えることにより、ミスを減らすことができます。

生成AIは、これまでのツールとは異なり、プロセスを合理化し、調達リーダーの業務の取り組み方法を変えることで、今日の調達組織の運営方法を変えています。

生成人工知能（生成AI）は、ユーザーのプロンプトに応じてテキストや画像などのオリジナル・コンテンツを作成できるタイプのAIです。生成AIの主な機能には、発注書の作成や、提案依頼書（RFP）や契約書などの文書の分析などがあるため、その使用は調達に大きな影響を与えます。

調達における生成AIは、反復的なタスクの自動化や膨大な量のデータの分析など、調達機能を効率化できます。この新しいテクノロジーにより、支出を分析し、キャッシュフローと支出管理を最適化できます。また、ドキュメントを要約し、価格と支出データをリアルタイムで分析できるため、業務効率が大幅に向上します。

最後に、生成AIは調達チーム、社内関係者、サプライヤー間のやり取りを効率化するのにも役立ちます。生成AIを使用すると、チームは人間のような自然なやり取りで、ユーザーに役立つカスタマイズされた応答を提供できます。調達部門は生成AIによるトランスフォーメーションを受け入れる段階にきていますが、それは組織のAIモデルを調整する能力と意欲に依存します。

最近のIBM Institute for Business Value（IBV）レポートによると、最高調達責任者（CPO）の59％が、予測支出と調達分析に生成AIを使用することが重要であると考えています。しかし、そうした中でまず始めに直面する課題は、新しいテクノロジーを支持するようCPOを説得することです。そのためには、AIでできること、AIがどのような課題を克服できるかをCPOに示す必要があります。

一方、最高サプライチェーン責任者（CSCO）と最高執行責任者（COO）は、サステナビリティーに関連して、AIと調達にはチャンスがあると考えています。

IBVが発表したレポート「CEO向け生成AIガイド」によると、CSCOとCOOの77％が、生成AIは潜在的な地政学的リスクや気候リスクを特定し、問題が発生する前のリスク軽減を推奨できると回答しています。また、4人に3人は、生成AIによってエコシステム全体の可視性、洞察、意思決定が向上し、それが持続可能性とコンプライアンスにとって非常に重要になると述べています。

強力なデータ基盤とオープンな考え方があれば、生成AIは組織全体に改善の余地を広げ、CEOが混乱を乗り切り、リスクを迅速に軽減するのに役立ちます。

インテリジェント・ソーシングは、サプライヤーのデータベースを分析し、履歴データを管理するために構築されたAI搭載の調達プラットフォームです。目標は、市場動向を提供し、組織が特定の調達ニーズに合った適切なサプライヤーを見つけ、より強力なサプライヤー関係を構築できるように支援することです。

エラー検出では、AIを使用してエラーが発生する前に自動的にこれを検出し、極めてスピーディーにワークフローの中断を防ぐことができます。AIは、サプライチェーンのライフサイクル全体を通じて、詐欺、コンプライアンス違反、潜在的なリスクなどを検出できます。

予測分析は、過去の販売データと市場動向を取得して分析し、需要予測を生成するAIアルゴリズムです。予測分析では、分析の一環として気象条件や経済指標などの外部要因も分析できます。

自動契約分析は、契約を自動的に分析し、最も重要な事実と情報をリアルタイムで抽出できるAI搭載の契約管理ツールです。自動化された契約分析ツールは、潜在的なリスクや非コンプライアンスの問題がユーザーに届く前にアラートを発します。

自動発注処理は、購入者と販売者の間の合意を正式なものにする重要な文書である発注書から情報を抽出し、作成と管理のプロセスを自動化するAI駆動型ツールです。

サプライヤー・リスク管理では、AIを使用して、問題が発生する前にサプライヤーに関する情報抽出を自動化し、分析します。AIサプライヤー・リスク管理は、隠れたパターンや異常を検出し、組織が調達業務を遅らせる可能性のある潜在的なリスクを軽減するのに役立ちます。

請求書データ抽出とは、買掛金チームがAIを使用して、自動プロセスによって数秒で請求書からデータを抽出することを指します。ソースツーペイ・システムやその他の高度なテクノロジーを使用していない組織にとっては、これは良い選択肢となるかもしれません。

まず、在庫管理や契約管理など、AIが影響を与える可能性のある業務上の具体的な問題点を特定することから始めます。請求書処理の自動化や支出分析の最適化など、どのような場合でも、明確なAIユースケースを持つことがAI導入に役立ちます。

AI 調達ストラテジーの実行はサイロ化された取り組みではなく、IT や財務などの他の部門間の相互連携を含める必要があります。コミュニケーションのラインをオープンに保つことで、組織は目標をより適切に調整し、総合的なアプローチをとることができます。

AI導入を導いてくれる経験豊富なAIソリューション・プロバイダーまたはコンサルタントを見つけましょう。専門家と協力することで、組織をビジネス・ニーズに合った適切なAIテクノロジーを取り入れ、カスタム・ソリューションを実現することができます。

AIアルゴリズムはデータ上で実行され、高品質のデータで最も効果的に機能します。したがって、組織のデータをエラーのないクリーンかつ有効な状態に保つことが重要です。さらに、企業はデータの整合性をさらに維持するために、データ・ガバナンス・ツールへの投資を検討する場合があります。

AIテクノロジーを導入し、AIを導入することは複雑なプロセスになる可能性があり、調達業務の担当者はAIツールを適切に使用する方法を学ぶ必要があります。調達AIに関して関係者が抱く懸念に対処するために、関係者とのコミュニケーションをオープンに保ちます。

調達AIの導入は最初の一歩にすぎません。調達AIツールでは、パフォーマンスを継続的にレビューして評価する必要があります。利害関係者とユーザーは、改善を加え、新しいルーティーンを構築できるように、定期的にフィードバックを提供する必要があります。