調達においてAIがサプライチェーンリスク管理を改善する方法

サプライチェーンにおいて人工知能（AI）はどのような役割を果たすのでしょうか?

デロイトトーマツグループのGlobal CPO Survey2023によると、AIを利用したサプライヤー管理は調達購買部門の最大の焦点となっています。

 これには、自然言語処理（NLP）とAIを使用して、サプライヤーの契約遂行レベル、リスクとコンプライアンス、環境、社会、ガバナンス（ESG）の資格などのその他の指標に関する情報にアクセスし、解釈することが含まれます。機械学習はこれを使用して傾向とパターンを把握し、起こりうるシナリオを実際に起こる前に予測できるようになる可能性があります。

 調査によると、80～85%の企業がAIを活用してサプライヤー関係管理機能を強化したいと考えています。」

AIはサプライヤー情報にどう役立てられるのか?

Deloitteの調査によると、大手購買組織の75%がすでに調達プロセスで何らかの形のサプライヤーのリスクスコアリングを採用しています。
AIは、信用格付け機関やその他の情報源から公開されている情報を使用して、サプライヤーの財務の健全性に関するリアルタイムの情報を提供できます。ソーシャルメディアのフィードは、必ずしも十分ではないことを示している可能性もあります。支払い遅延に関するコメントや投稿が急増している場合は、会社が苦境に陥っていることを示している可能性があります。

AIは、ビッグデータとNLPを使用してソーシャルメディアやインターネットを検索し、特定の組織に関して生成された情報を追跡することで、サプライヤーの業績をより広範囲に測定することもできます。これは将来、デューデリジェンス手続きの一部となり、ビジネスがより情報に基づいた選択を行うのに役立つ可能性があります。また、そうでなければその企業について知らなかったかもしれないバイヤーに、業績の良い企業を紹介することで、中小ビジネスの活用が進む可能性もあります。

Amazon 2024調達分野調査レポートでは、調達購買部門がこのような機能をさらに活用したいという強い希望があることを示しています。現在、AIを活用した購買判断の最適化を導入しているのは半数未満（47%）ですが、ほぼすべての企業（98%）が、今後数年で分析および洞察ツール、自動化、AIを活用した購買判断の最適化への投資を計画しています。

AIは調達購買部門によるサプライチェーンリスク管理の強化にどのように貢献できるのか？

かつてないほど多くの情報が利用できるようになった今、ビッグデータと機械学習を組み合わせたAIは、問題発生前の予測に役立ちます。「機械学習ベースの分析では、パターンをはるかに速く見つけることができます」とAmazonビジネスのプロダクト・技術担当ディレクターのRajiv Bhatnagarは「パターンを検出したら、行動を起こすことができます。」と述べています。

例えば気象パターンの分析により、主要な貿易ルートへの影響が予想される事象を数週間前から察知することが可能です。また、原材料価格の動向を追跡することで、どの部分で価格上昇が起きているか、そしてそれがサプライチェーンの下流における製品価格の上昇にどのようにつながっていくかを明らかにすることができます。Deloitteの調査によると、現在、25%の組織がサプライチェーンの問題を「かなり」迅速に特定でき、63%が「ある程度」特定できていることがわかりました。

調達購買部門にとって、これは、今すぐに商品をまとめ買いすべきか、固定価格契約やヘッジなど代替戦略を検討すべきかの判断材料となります。また、価格が下落する可能性がある場合には、契約締結を先送りにすることも考えられます。

同様に、AIは特定の材料や商品が不足している可能性があることを示唆するパターンを識別することもできます。この情報をより早く入手することで、組織はこれに備え、特定の部品や成分への依存度を減らしたり、代替品を調達したりすることが可能になります。これにより、実際の状況が明らかになった時点でそのような製品に急いで切り替えることを避け、割高な調達購買コストの発生を回避できます。

社内では、AIが大量注文や請求書、配送先住所の変更要求などの通常と異なる動きにフラグを付けることができるため、不正を検知しリスクを低減するのに役立ちます。Amazon ビジネスではすでに、組織が購買に関するパラメータを設定して、特定のサプライヤーの使用を義務付けたり、購入額制限を設定したりすることができます。

AIは購買担当者に他にどのような支援を提供できるのか?

 AIは、組織が何をいつ購入する必要があるかを特定するなど、他のさまざまな調達支援をすることもできます。AIは履歴情報と予測分析を利用して、ビジネスが必要なものを必要なときに入手できるようにして、不必要な支出を行わないようにします。

非承認支出削減は、AIを基盤とするデータと分析が調達購買に役立つもう1つのあり方です。Amazonビジネスなどを通じてAI/MLを活用することで、スタッフは会社の基準を満たす商品を迅速に特定できるようになり、そのような規定外の支出の必要性と可能性を減らすことができます。「これにより、ビジネスは意思決定を会社の目標に合わせ、変化に迅速に対応し、適切なタイミングで適切な製品を確保できるようになります」とBhatnagar氏は述べています。

AIは、社内の調達システムやアカウントシステムからデータや傾向を抽出して解釈することで、より強力な管理情報を生成できます。つまり、購買担当者は、財務部門や取締役会に、現在の支出内容や将来の予想コストに関するより詳細な情報を提供できるだけでなく、特定の施策を実施した場合の代替シナリオを視覚化することもできます。購買担当者は、このような情報を利用して、可能な限り効率的に業務を遂行し、サプライヤーを統合し、必要に応じて一括購入などを検討することができます。

AIは、請求書から情報を抽出し、スタッフのワークフロー自動化にも利用できます。これにより、大幅な時間の節約が可能になり、スタッフは他のより付加価値の高い活動に集中できるようになります。その結果、調達購買部門はキャリアとしての魅力を増し、既存のチームの負担軽減にもつながります。「分析を活用することで、従業員は生産性が向上し、仕事にさらなる価値をもたらしていることを実感します」とBhatnagar氏は述べています。

初出：Business Reporter。