AI革命の到来：調達に何が起きるか？

AI が調達の将来に不可欠な理由

人工知能の時代が到来しています。 AI と自動化は業界全体を変革しており、調達も例外ではありません。実際、AI は革新的な方法で調達に革命を起こす可能性を秘めています。

私たちの最近の調査によると、調達リーダーの 78% が、AI によってわずか 3 ～ 5 年以内に業界が破壊されると考えています。調達チームにとって、AI を導入するかどうかは問題ではなく、いつ導入するかが重要です。 AI を早期に導入した組織は、真の競争上の優位性を獲得します。コスト、リスク、サイクルタイムを削減しながら、より戦略的な取り組みのために予算を確保できるようになります。

メッセージは明らかです。今後数年間も関連性を維持するには、調達は今から AI 時代に備える必要があります。変革はすでに始まっています。この記事では、調達に対する AI の今後の影響について考察し、チームがインテリジェンス自動化の力を活用できるように準備するためのアドバイスを提供します。未来は今日から始まります。

調達における AI の現状

人工知能はあらゆる業界でビジネスを変革しており、調達も例外ではありません。最も一般的なアプリケーションには、支出データの分析、契約ライフサイクル管理、サプライチェーンのリスク評価、サプライヤーの発見などが含まれます。

調達における AI の導入はまだ初期段階にありますが、その成長は近年急速に加速しています。 IBMの調査によると、調達におけるAI導入率は2018年の20%から2021年には50%以上に急増しました。組織がAIによって実現される大幅なコスト削減とプロセスの効率化を実感するにつれ、この傾向は今後も続くと考えられます。調達チームにとって、AI は反復的なタスクを自動化し、データに隠された洞察を見つけ、戦略的な意思決定を改善することを約束します。

調達における AI のメリット

AI と自動化は、調達チームに大きなメリットをもたらします。 AI が調達を改善できる主な方法には次のようなものがあります。

調達インテリジェンスの活用

AI ツールは、大量の支出データを迅速に分析し、手動では発見するのが難しいパターン、リスク、機会を特定できます。これにより、調達における支出の可視性が向上します。
自然言語処理により、AI システムは契約の詳細、請求書、その他の文書を読み取り、重要な洞察を抽出できます。これにより、データ収集プロセスが自動化されます。
機械学習アルゴリズムは、支出を分類し、異常を検出し、異例の支出などの節約対象領域を強調表示できます。

調達インテリジェンス: データを活用してより賢明な調達決定を行う

契約管理の強化

AI は契約書のエラー、リスク、コンプライアンス問題を自動的にレビューすることで、契約をスピードアップできます。これにより、手動レビューの負担が軽減されます。
システムは、契約を発注書および請求書と照合して、適切な履行を保証します。また、更新などの重要な期限の前後にアラートを提供することもできます。
契約条件の抽出などの日常的なタスクを自動化することで、調達チームは価値の高い戦略的活動に注力できるようになります。

サプライヤー契約管理の変革: デジタルテクノロジーの力

サプライヤー開発の改善

AI ツールは高度な市場インテリジェンスを使用して、調達ニーズを満たす潜在的な新しいサプライヤーを特定します。これにより、既存のパートナーを超えてプールが広がります。
これらのシステムは、品質、価格、納期の信頼性、財務健全性などのパラメータに基づいてサプライヤーをスコアリングし、適合性を評価します。これにより、より多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。
サプライヤーのオンボーディングとデューデリジェンスのプロセスを自動化すると、より迅速になり、購入者の管理タスクが軽減されます。

サプライヤーの育成 – テクノロジーを活用するための実践ガイド

AI 自動化により、調達から契約までのプロセスの主要領域の生産性が向上し、調達がより効率的に行われるようになります。

使用例

AI は、主要な調達プロセスを次のように変革しています。

支出分析

AI は契約書、請求書、その他の文書からデータを抽出して、組織全体の支出パターンを計画できます。高度な分析により、購入を統合し、規模の経済を活用し、異例の支出を削減する機会を特定します。

請求書の処理

AI 自動化ツールは、請求書から重要なデータを抽出し、契約や発注書と照合することができます。これにより、処理コストが削減され、交渉された条件が確実に遵守されます。

マーケットインテリジェンス

AI を活用した市場インテリジェンスツールは、複数のデータソースを継続的にスキャンして、供給市場の変化を特定します。これにより、調達チームは問題と機会を早期に発見できるようになります。

課題

調達における AI の導入には、組織が備える必要があるいくつかの重要な課題が伴います。

データ品質

AI システムの性能は、トレーニングに使用されたデータによって決まります。低品質、一貫性のない、または不十分なデータは、AI のパフォーマンスの低下につながります。組織は、AI システムへの高品質な入力データを確保するために、データインフラストラクチャ、収集、クリーニングの改善に投資する必要があります。

変更管理

AI 主導のプロセスに移行するには、組織全体の同意を得るために変更管理が必要です。文化的な抵抗、AI への理解の欠如、雇用の安全性への懸念などが存在する可能性があり、これらはトレーニング、コミュニケーション、リーダーシップを通じて積極的に対処する必要があります。

スキルギャップ

AI システムの開発、実装、管理に必要な専門スキルが不足しています。組織は、既存の調達チームのスキルを再教育するか、データサイエンス、機械学習運用、AI 倫理などの分野の経験を持つ新しい人材を獲得する必要があります。学際的なチームを構築することが鍵となります。

AI戦略の構築

あらゆる新しいテクノロジーの導入と同様、調達における AI の導入を成功させるには、確固たる戦略を持つことが重要です。効果的な AI 戦略を構築するためのヒントをいくつか紹介します。

ニーズを評価し、ユースケースを特定する – 現在の調達プロセスと問題点を慎重に評価します。自動化によってメリットが得られる反復的なタスクやボトルネックを探します。関係者と話し合って、彼らが直面している課題を理解してください。次に、請求書処理の自動化、支出の分析、サプライヤー発見の改善など、AI が価値を提供できる現実的なユースケースを特定します。
段階的なロードマップを作成する – 一夜にして調達全体に AI を導入しようとしないでください。パイロットプロジェクトから始めて、段階的に AI を展開することに重点を置いた複数年にわたるロードマップを作成します。すぐに成功すれば、その後のより高度なユースケースへの自信と勢いを築くことができます。影響の大きい領域を最初に優先します。
狭い AI から始める – より広範な汎用人工知能はまだ存在していません。特定のタスクに特化した狭い範囲の AI に戦略を集中させます。汎用 AI ではなく、調達に合わせて調整されたベンダーソリューションを選択してください。
変更管理の計画 – AI を導入するには、プロセス、スキル、考え方の変化が必要になります。積極的な変更管理計画を作成します。新しい AI ツールの使用方法について調達スタッフをトレーニングします。 AI の利点を明確に伝えて、組織全体の賛同を築きます。
リスクを考慮する – AI は、透明性、偏見、雇用の喪失に関して正当な懸念を引き起こす可能性があります。アルゴリズムのリスクとバイアスを監視する倫理的な AI アプローチを開発します。 AI は調達スペシャリストの代替品ではなく、補助手段として考えてください。 AI は従業員を置き換えるのではなく、従業員を強化することに重点を置きます。

賛同を得る

AI の導入を成功させるには、組織の賛同とサポートを得ることが重要です。 AI 戦略をリーダーに提示するときは、メリットを明確に伝えることに重点を置きます。

コスト削減とプロセス効率の向上 – AI が調達生産性の向上とプロセスの最適化を通じて大幅なコスト削減をどのように推進できるかを強調します。他の組織のベンチマークと使用例を示します。
より良い支出の決定 – AI を活用した洞察、予測、推奨事項が、調達においてより戦略的な調達決定をどのように可能にするかを強調します。 AI が節約の機会を特定するのにどのように役立つかを実証します。
サプライヤーとの関係強化 – AI がリアルタイムの可視性、リスク監視、共同プロセス改善を通じて、サプライヤーとのプロアクティブで協力的なアプローチをどのように実現できるかを説明します。人間関係を最適化することの利点を強調します。
競争上の優位性 – AI を活用した調達が、速度の加速、サプライチェーンのリスクの軽減、市場の変化に対する回復力の向上を通じて、どのように競争力を確立するかを強調します。 AI 機能を主要なビジネス目標および KPI に結び付けます。
将来性のある – AI 投資が機能を将来にわたって保証し、間もなく新たな標準となる最先端の機能を調達に備えていることを強調します。 AIを積極的に導入することで、機能が取り残されることはありません。

賛同を得るには、ビジネスケースがリーダーの優先事項と共鳴する必要があります。 AI が節約、生産性、人間関係、競争力にもたらす具体的なメリットを強調します。説得力のあるビジョンがあれば、調達により AI の導入を成功させるために必要なスポンサーシップを確保できます。

チームの準備

AI を実装するには、AI アプリケーションを構築、展開、管理できる人材が必要になります。データサイエンティストや機械学習エンジニアの雇用を検討してください。これらは、調達ニーズに合わせたカスタム AI ソリューションを開発する上で鍵となります。

現在の従業員に AI に関するトレーニングを施すことも重要です。 AI が彼らの役割にどのような影響を与えるか、またどのような新しいスキルを学ぶ必要があるかを説明します。 AI と連携して働く従業員のスキルを向上させるためのリソースとトレーニングを提供します。焦点を当てるべき領域としては次のようなものがあります。

AI、機械学習、データサイエンスの基礎
Python、R、SQL、視覚化ソフトウェアなどのツール
統計分析と批判的思考
AI モデルの出力と制限を理解する
AI の倫理と責任ある使用

> 最も重要なのは、ドメインの専門知識とデータ分析機能の組み合わせが非常に重要になるということです。

調達チームの調達戦略、サプライヤー市場、カテゴリー管理に関する深い知識は非常に貴重です。これに、データを活用し、分析を実行し、AI の洞察を解釈する機能を組み合わせることが、重要な差別化要因となります。チーム内でこれらの総合的なスキルセットを開発することに集中してください。

学習の文化を築きましょう。従業員が AI とデータサイエンスのコースや認定資格を取得できるように支援します。知識を共有できる社内専門家を育成します。積極的に行動することで、調達に AI を導入する際の移行がよりスムーズになります。

成功の測定

調達における AI の影響を測定し、継続的な改善を確実に行うには、次の主要な指標の追跡に重点を置きます。

コスト削減 – タスクの自動化、サプライヤーからのより良い価格の取得、異端者の購入の削減などによって、時間の経過とともにどれだけのお金が節約されたかを追跡します。コスト削減の目標を設定します。
契約サイクルタイム – AI 自動化と手動で契約ライフサイクルの各段階を完了するのにかかる時間を監視します。サイクルタイムが速いほど生産性が向上します。
サプライヤーのパフォーマンス – AI を使用して、サプライヤーの品質、納期、応答性、契約に対する価格を継続的に評価します。問題を迅速に特定します。
プロセス効率 – 調達から支払い、見積から注文、その他のワークフローの処理時間を計算します。 AI は時間の経過とともに効率の向上を促進するはずです。
異端者の支出 – 優先ベンダーや契約外で発生した支出の割合を測定します。 AI ツールは、異端者の支出を特定し、削減するのに役立ちます。
予測精度 – 実際の支出を AI によって生成された予測と比較します。予測アルゴリズムを継続的に調整して精度を向上させます。
ユーザーの採用 – AI ツールの使用率を監視します。トレーニングとコミュニケーションを通じて、組織全体での導入を促進するよう努めます。