調達においてAIの恩恵を受けるまで、企業が長く待つ必要はありませんでした。比較的初期の段階であるにもかかわらず、AI駆動の調達ツールは、2025年に生産性、品質、コスト削減において最大10％の改善をもたらしました。中には、これらの改善が25％を超えるケースもありました。
しかし、これはそれほど驚くべきことでしょうか？結局のところ、調達は購買発注書の発行、仕入先請求書の確認、商品の受け取り、紛争の解決、記録の管理など、ビジネスプロセスがぎっしり詰まった機能です。AIがこれらのプロセスの実行方法を理解している限り、AIはプロセスをより効率的かつ効果的にするための最適なツールとなります。
プロセス駆動型AIは、プロセスが機能するとすべてが機能するという原理に基づいて機能します。プロセスデータと分析を使用してワークフローと運用をインテリジェントに最適化し、繰り返しの多い手作業を自動化してチームの生産性を高めたり、インテリジェントな意思決定を通じてビジネス成果を向上させたりします。
調達の業務量が2025年に10%増加すると予測されている中、AIを使ってプロセスを機能させるのに、今ほど適した時期はありません。AIの導入をどこから始めようか考えている段階でも、AI調達ソフトウェアへの投資を促す裏付けを求めている段階でも、AI技術が企業の調達戦略にどのように貢献しているか見てみましょう。
AIを活用して調達の課題を克服
ンプライアンスのリスクや不備を厳しく取り締まることから、納期遵守率の改善、あるいはより有利な支払い条件の交渉に至るまで、調達におけるいかなる課題においても、あなたのプロセスこそが最も速い変革の手段となります。調達業務におけるボトルネック、作業の重複、コミュニケーション不足、不一致は、プロセスの中で生じます。
調達プロセスを詳しく調べると、AIは信頼できる相棒となります。調達チームは生成AIコパイロットを使用して、パフォーマンスが低下しているプロセスの根本原因を診断できます。生成AIの自然言語処理を使用すると、次のような質問をコパイロットに尋ねるだけです。
- 納期遵守率はどのように向上できますか？
- 私たちの調達サイクルのどこで最も時間を失っているのでしょうか？
- サプライヤーのオンボーディングプロセスのどのステップを自動化できるでしょうか?
そして、これらの質問を自分で考える必要さえありません。Celonis Process CopilotsのようなAIソリューションは、トップラインの調達指標に関する洞察に基づいてフォローアップの質問を推奨します。しかし、AIはプロセス改善の機会を明らかにするのに役立つだけでなく、調達の専門家よりも効率的にプロセスやタスクを実行することもできます。
調達におけるAIの、実績のある7つの活用事例
1 - 購買発注書処理の標準化
手作業のメールベースの購買発注書受理追跡プロセスに頼ると、間違った発注、遅延、不必要な労力が調達機能に生じる可能性があります。
AIソリューションは、大規模言語モデル（LLM）を使用して、電子メールで受け取った購買発注書確認を取り込み、抽出したデータを調達ダッシュボードに自動的に入力できます。購買発注書承認の追跡を自動化して労働生産性を向上させることは、早期の成果です。AIは、検証済みのテンプレート化された文書を作成することで、購買発注書の標準化をさらに推進できます。
2 - 計画立案の精度と在庫の健全性
不正確なリードタイムは、手作業または頻度の低い更新、あるいは単純な過去の平均値や小さなサンプルサイズに頼ることに起因する可能性があります。その結果、損害の大きな在庫切れや過剰在庫が発生します。
この調達の課題に対処するために、企業はAIを活用して過去の調達データを分析し、資材工場レベルで計画と実際の補充時間を比較し、マスターデータのリードタイムを自動的に更新して実際の供給行動を反映するようにできます。これにより、調達チームの手作業が大幅に削減されるだけでなく、実際に収益性も向上します。たとえば、リードタイムの改善により、Celonisの製薬顧客は四半期損益で6桁ドルの利益を実現しました。
3 - サプライヤーマスターデータの洞察の統合
サプライヤーの数が増えるほど、調達チームが管理しなければならないデータも増えます。サプライヤーの業績やリードタイムに関する極めて重要なインサイトは、見過ごされてしまうか、あるいは調達のKPIがすでに悪影響を受けた後になって、手遅れになってから発見されることがあります。
ありがたいことに、AIはデータの収集と分析に非常に優れています。調達チームは、AIアシスタントやコパイロットを使用して、サプライヤーの業績やマスターデータなど、企業全体の調達に関する洞察を見つけて報告できるため、データ主導の意思決定をより迅速に行うことができます。
4 - ベンダーの重複
グローバルな調達業務における大量のサプライヤーと手作業によるプロセスで起こる結果に、ベンダーの記録が重複するリスクもあります。
AIはファジーマッチングを通じてベンダーのマスターデータから重複を迅速に特定して削除し、ベンダーがすでにシステムに存在する場合はチームに自動的に通知します。重複した記録を一元化されたダッシュボードに集約することで、調達チームは重複記録をより簡単に解決し、支払い条件を最適化し、サプライヤーとの交渉をより効率的に行うことができます。
5 - 理不尽な購買
マベリック・バイイング（逸脱購買）は、商品やサービスが、契約、サプライヤーとの合意、または支出方針の条件を逸脱して購買される場合に発生します。そして、調達組織が成長したり、新しい市場に参入したりするにつれて、問題は膨れ上がる可能性があります。
AIによる自動化は、非コンプライアンス（法令・規約違反）の可能性を最小限に抑えるために購買プロセスを簡素化する方法を推奨するだけでなく、購買発注が承認された契約やベンダーの範囲外になった場合に購買担当者へ警告することができます。この機能は、包装会社のSmurfit Westrockがビジネスに導入した機能です。AIソリューションは、バイヤーの調達戦略に適したベンダーを提案することもできます。
6 - 自由記述の要求
AIは、カタログにすでに存在する間接資材に対して、フリーテキストで購買要求を作成してしまうという、調達における古典的な失敗を軽減するのに役立ちます。代わりに手動で照合する代わりに、AIは過去の購買発注書や類似のテキスト説明を含むカタログ品目を識別できます。その結果、大手オンライン小売業者では調達資材の利用率が2倍に増加しました。
さらに、AIはフリーテキストの発注書を自動的にグループ化することができ、調達チームはすべての非構造化データから支出パターンを手作業で特定する手間を省くことができます。そして最終的には、管理下の支出を増やすことができます。
7 - 契約管理
明確で効率的な契約管理プロセスにより、こうした重要な文書は透明性を保ちながら、事業目標や法的要件に従って処理されます。
AIは人間のチームよりも繰り返しに適したタスクを一貫性を持って実行できるため、Gartnerは2027年までに調達契約管理の半分がAI対応になると予測しています。先進的な組織の一つであるB3（ブラジルの証券取引所）は、Celonisと協力して契約更新を自動化するAIエージェントを導入しています。同社は契約更新期間を30日から10日以内に短縮することを目標としています。