調達DXをAI活用で加速！メリットと成功事例を解説

調達部門のコスト削減や業務効率化にお悩みではありませんか。ベテラン担当者の経験に頼った業務は属人化しやすく、将来的なリスクにも繋がります。このような課題を解決する鍵として、AI（人工知能）の活用が注目されています。

AIは、見積もり査定やサプライヤー管理といった業務を高度化し、調達部門をより戦略的な組織へと変革させる力を持っています。

この記事ではAI活用のメリットから成功事例、導入のステップまでを分かりやすく解説していきます。

AIで変わる調達DXの全体像

AIの導入を考える前に、なぜ今、調達業務にAIが必要とされているのか、その背景を理解することが大切です。

ここでは多くの企業が抱える従来の調達業務の課題と、AIがそれらをどのように解決に導くのか、その全体像を見ていきましょう。

従来の調達業務が抱える3つの課題

長年にわたり、多くの企業の調達部門では、共通した課題が存在していました。

一つ目は、業務が特定の担当者の経験や勘に依存してしまう「属人化」です。これにより、担当者が変わると業務の品質が安定しなかったり、査定のプロセスが不透明になったりする問題がありました。

二つ目は、電話やメール、Excelを使った非効率な手作業が多いことです。多くの時間を単純作業に費やすだけでなく、データがバラバラに管理され、戦略的な分析に活かせない状況を生んでいました。

三つ目は、国際情勢の変化や災害といった「サプライチェーンのリスク」への対応の遅れです。従来のやり方ではリスクの予兆を掴むのが難しく、対応が後手に回ってしまうことが少なくありませんでした。

AIで実現できる4つの業務高度化

AIはこれまで解説したような従来の課題を解決し、調達業務を新しいステージへと引き上げる可能性を秘めています。例えば、過去の取引データや市場の動向をAIが分析することで、将来の需要を高い精度で予測できます。これにより、適切な在庫管理が実現するでしょう。

また、コストや納期だけでなく、品質や供給能力といった多様な観点から、AIが客観的にサプライヤーを評価することも可能です。これにより、より良い取引先を見つけやすくなります。

さらに、過去のデータに基づいてAIが見積価格の妥当性を自動で判断したり、契約書に潜むリスクを自動で検出したりすることもできます。これらの業務をAIに任せることで、担当者はより付加価値の高い仕事に集中できるようになるのです。

AI導入で得られるメリットと注意点

AIの導入は企業に大きな変化をもたらしますが、その効果を最大限に引き出すためには、知っておくべきことがあります。

ここではAI導入によって得られる具体的なメリットと、成功のために押さえておきたい注意点を解説します。

コスト削減と戦略的業務へのシフト

AIを導入する最も分かりやすいメリットは、コスト削減と業務の効率化です。AIが適正な価格での購買をサポートすることで、調達コストの削減に直接繋がります。また、データ入力などの定型業務を自動化することで、担当者の負担を大きく減らすことができます。

しかし、本当の価値は、それによって生まれた時間をより戦略的な業務に使えるようになることです。例えば、新しいサプライヤーとの関係構築や、市場の動向分析といった、企業の競争力を高めるための活動に時間を使えるようになります。

これにより、調達部門はコストを管理するだけの部署から、利益を生み出す部署へと進化していくことが期待されます。

導入前に押さえるべきデータ整備

AIは、学習する「データの質と量」によってその性能が大きく変わります。そのため、AIを導入する前には、社内にあるデータが活用できる状態にあるかを確認することが非常に重要です。

購買の履歴やサプライヤーの情報、過去の見積もりデータなどが、デジタル化されて蓄積されているかを確認しましょう。また、データの中に表記の揺れや間違いがないか、品質をチェックすることも大切です。

もしデータが紙の書類や個人のExcelファイルでバラバラに管理されている場合は、まずそれらを一元化し、整理する作業から始める必要があります。この地道な準備が、AI導入プロジェクトを成功させるための土台となるのです。

AIの限界とバイアスへの対処法

AIは非常に強力なツールですが、万能ではありません。特に注意したいのが、AIの判断が過去のデータに影響されて偏ってしまう「バイアス」です。例えば、過去に特定の業者との取引が多かった場合、AIがその業者を過剰に評価してしまう可能性があります。

このような事態を避けるためには、AIが出した提案を鵜呑みにせず、最後は人間の経験に基づいて判断を下すことが大切です。AIはあくまで優秀なアシスタントと捉え、最終的な意思決定は人が行うという姿勢が求められます。

また、AIの判断基準を定期的に見直して必要に応じて調整していく仕組みを整えることも、AIと上手く付き合っていくための重要なポイントです。

成功事例から学ぶ課題解決パターン

AIをどのように活用すれば成果に繋がるのか、実際の企業の成功事例から学んでいきましょう。ここでは、異なる課題をAIで解決した2社の事例を紹介します。

炭平コーポレーション株式会社｜属人化した見積業務の標準化

建築資材の専門商社である炭平コーポレーション株式会社は、ベテラン担当者の経験に頼った見積業務が属人化しているという課題を抱えていました。若手社員では対応が難しく、見積もりの作成に時間がかかってしまう状況でした。

そこで同社は、AIを搭載した図面データ活用クラウド「CADDi DRAWER」を導入しました。過去の膨大な図面と見積もりデータをAIに学習させることで、類似の図面から参考価格を瞬時に探し出せる仕組みを構築したのです。

その結果、見積もりの作成時間が大幅に短縮され、経験の浅い社員でも迅速かつ正確な対応が可能になりました。業務が標準化されたことで、ベテラン社員はより専門性が求められる顧客対応に集中できるようになり、組織全体の生産性向上に繋がっています。

出典参照：「リーナー見積」を炭平コーポレーションに導入、業務効率化と属人化解消、データに基づいた戦略的な営業体制の構築を支援｜炭平コーポレーション株式会社

積水化学工業株式会社｜サプライヤー評価の自動化とリスク低減

大手化学メーカーの積水化学工業株式会社は、世界中に広がる数千社のサプライヤーを管理し、様々なリスクに備える必要がありました。しかし、膨大な数の取引先を客観的な基準で効率的に評価する仕組みの構築が大きな課題となっていました。

同社はサプライチェーンのリスク管理プラットフォーム「Resilire」を導入し、この課題解決に乗り出しました。このシステムはAIを活用してサプライヤーに関する財務状況や環境問題、人権問題といった世界中の公開情報を自動で収集・分析します。

これにより、各サプライヤーが抱える潜在的なリスクを客観的なスコアで可視化できるようになりました。データに基づいた的確なサプライヤー評価は、予期せぬ供給停止などのリスクを低減し、より強固で安定したサプライチェーンの構築に貢献しています。

出典参照：Resilireが、サプライヤーリスクの影響把握時間を1/3に削減した、積水化学工業株式会社の導入事例を公開｜積水化学工業株式会社

AI導入を成功させる5つのステップ

AIの導入は、計画的に段階を踏んで進めることが成功の秘訣です。ここでは、AI導入を成功に導くための具体的な5つのステップを紹介します。

ステップ1:現状分析と課題の特定

初めに、自社の調達業務のどこに問題があるのかを具体的に洗い出すことから始めます。「コストが高い」や「時間がかかる」といった漠然とした問題意識を、「見積もり査定に平均3日かかっている」のように、具体的な数値で明らかにすることが重要です。

現場の担当者にヒアリングを行い、日々の業務で感じている負担や非効率な点をリストアップすることも有効です。この段階で課題を正確に把握することが、後のステップで適切な解決策を選ぶための土台となります。

洗い出した課題の中から、最も影響が大きく、かつAIで解決できそうなものに優先順位をつけることが、プロジェクトを効率的に進める鍵です。

ステップ2:目的設定とスモールスタート

次に、AIを導入して何を達成したいのか、具体的な目標を立てます。例えば、「見積もりの回答時間を半分にする」といった明確なゴールを設定しましょう。

この時、いきなり全社で導入するのではなく、特定の部署や業務に絞って小さく始める「スモールスタート」が成功の確率を高めます。スモールスタートは初期投資を抑え、万が一失敗した際のリスクを最小限にできるというメリットがあります。

また、小さな成功体験を積むことで、社内の協力や理解を得やすくなり、その後の本格展開への弾みにもなります。この小さな成功事例が、経営層に対して投資効果を具体的に示す説得材料ともなるでしょう。

ステップ3:ツール選定とPoCの実施

設定した目的に合ったAIツールを選びます。そして本格的に導入する前に、そのツールが本当に効果があるのかを試す「PoC（概念実証）」という検証作業を行いましょう。これにより、導入後の失敗を防ぐことができます。

ツール選定の際は機能や価格だけでなく、自社の既存システムとの連携のしやすさや、導入後のサポート体制も比較検討することが大切です。PoCでは、実際の業務データを使ってテストを行い、本当に業務が効率化されるのか、費用対効果が見合うのかを客観的に評価します。

この検証プロセスには、実際にツールを使用する現場の担当者を巻き込むことで、より実践的な評価が可能になります。

ステップ4:導入と効果測定

PoCで効果が確認できたら、いよいよ本格的な導入に進みます。導入後は、最初に設定した目標を達成できているか、定期的に効果を測定することが不可欠です。その結果を関係者で共有し、計画通りに進んでいるかを確認します。

導入時には、実際にツールを使う担当者への丁寧なトレーニングが欠かせません。効果測定で得られたデータは、単に成果を確認するだけでなく、さらなる改善点を見つけ出すための貴重な情報源としても活用していきましょう。良い結果も悪い結果もオープンに共有することが、組織全体の学びとなり、次の改善アクションに繋がります。

ステップ5:全社展開と継続的改善

小さな範囲での成功が確認できたら、その成功モデルを他の部署にも展開していきます。ただし、導入して終わりではありません。ビジネスの状況に合わせて、AIの活用方法を常に見直し、改善し続ける姿勢が大切です。

スモールスタートで得られた知見や運用ノウハウをマニュアル化し、共有することで、他部署への展開がスムーズに進みます。市場や技術は常に変化するため、AIを「育てる」という視点を持ち、継続的にアップデートしていくことが、その価値を最大化する鍵となります。

この「導入・効果測定・改善」というサイクルを回し続けることが、AI活用の定着と進化に繋がるのです。

成功を左右する組織体制と人材育成

AIという優れたツールを導入しても、それを使いこなす「人」と「組織」が整っていなければ、期待した効果は得られません。

ここでは、調達DXを成功させるために欠かせない組織体制と人材育成について説明します。

DX推進を担う専門部署の役割

AIの導入のような大きな変革は、現場の調達部門だけで進めるのが難しい場合があります。そのため、会社全体でDXを推進する専門部署や経営企画室などがリーダーシップを発揮することが重要になります。これらの部署は、会社全体の視点から戦略を立て、必要な予算を確保する役割を担います。

また、現場とIT部門や経営層の間に立って、スムーズなコミュニケーションを促す「橋渡し役」としても活躍が期待されます。専門部署がプロジェクト全体の進捗を管理し、各部門の利害を調整することで、全社一丸となって変革に取り組むことができるのです。

このような強力なバックアップ体制が、現場の担当者が安心して新しい挑戦に集中できる環境を作ります。

これからの調達部門に求められるスキル

AIが単純作業を代行するようになると、調達担当者にはこれまでとは違うスキルが求められるようになります。例えば、AIが分析したデータを正しく理解し、次の行動に繋げる「データ分析能力」が重要です。また、AIツールを使いこなすためのIT知識や、市場の動向を読んで調達戦略を立てる力も必要になるでしょう。

そして、AIにはできないサプライヤーとの信頼関係づくりや、複雑な交渉を行うための「コミュニケーション能力」は、今後ますます価値が高まっていきます。これからの担当者は、AIをパートナーとして、より創造的な仕事に取り組んでいくことが求められるのです。

AIと共に始める次世代の調達戦略

この記事では、調達DXにおけるAI活用のメリットから導入のステップ、成功のポイントまでを解説してきました。

AIの導入は単にコストを削減したり、業務を効率化したりするだけのものではありません。

担当者の経験頼りだった業務から脱却し、客観的なデータに基づいて判断を下せるようになり、予期せぬリスクにも柔軟に対応できる強い組織を作るための強力な手段なのです。

成功の鍵は明確な目的を持ち、小さな成功体験を積み重ねながら、ツールだけでなく組織と人も一緒に成長していくことです。AIを脅威と捉えるのではなく、調達業務をより高度でやりがいのあるものへと進化させるパートナーとして、その活用を検討してみてはいかがでしょうか。