Omega Venture Partnersの創業者兼マネージングパートナー、ガウラブ・テワリ氏。
多くの企業リーダーは、組織のサプライチェーン戦略を再構築することを余儀なくされている。
私の見解では、調達はもはやバックオフィスのコストセンターとは見なされていない。むしろ、関税、地政学的緊張の高まり、高コストの混乱など、グローバルサプライチェーンが継続的な課題に直面する中で、戦略的な差別化要因となっている。
調達戦略の新時代が到来している。
調達に人工知能（AI）を適用する企業は、競合他社よりも混乱に対処する能力が高いと言える。その重要性は非常に高い。多くの多国籍企業は、電気自動車、半導体部品、戦略的材料に対する米国の関税引き上げに備えている。一方で、輸送価格は不安定になり、製造業は引き続き労働力不足に直面している。これらの累積的な圧力により、かつては多くの企業が理想的と考えていたAIを活用した調達が、ますます不可欠なものとなる転換点に達している。
AIが影響を与える主要分野
私は企業がさまざまな方法で調達にAIを活用しているのを目にしてきた。
動的リスクモデリング
従来の分析ツールでは、今日のグローバル調達が要求する多変数の計算を処理することができない。関税が一夜にして現実のものとなる可能性がある中、そのような計算を迅速に運用化することが究極の競争優位性となる。
私の観察によれば、成功している企業は、リアルタイムの貿易データ、原材料価格、過去の購買行動を統合する購買プラットフォームを確立している。これらのプラットフォームは、製品セグメント全体にわたる関税の影響を予測する詳細なシナリオ分析を生成できる。企業は政策発表後の短期間で主要な関税リスクを定量化でき、競合他社がまだ初期計算を行っている間に緩和策を開始することができる。
動的リスクモデルは継続的に学習する能力を持っている。AIエンジンはニュースフィード、税関データベース、サプライヤーネットワークをリアルタイムで取り込み、リスクが財務報告の最終結果に現れる前に調達チームに警告を発することができる。
ナイキは動的リスクモデリングを活用している企業の一例だ。CFO Brewによると、ナイキは「消費者トレンドを予測するために機械学習と人工知能を使用している」という。
自動化された調達
また、私は見積依頼書（RFQ）の自動発行、提案評価、条件交渉、注文実行をすべてポリシーの範囲内で行い、しばしば人間のバイヤーよりも優れた結果を出すAIエージェントが市場に登場しているのを目にしている。これらの「デジタルバイヤー」は継続的に稼働し、複数のパラメータを同時に交渉し、手動プロセスでは通常見逃される価値のトレードオフを特定する。
自律型調達と動的価格インテリジェンスの統合により、このようなシステムの能力は倍増する。多くの企業は、関税の上限を超えた場合に発注書を自動的に変更し、リアルタイムの商品価格変動に応じて予算を再設定するシステムを開発している。例えば、ウォルマートはサプライヤーとの交渉にAIエージェントを使用している小売業者の一つだ。同社の取り組みについて書かれた2022年のハーバードビジネスレビューの記事によると、その時点でウォルマートのチャットボットは「アプローチしたサプライヤーの68%と取引を成立させ、平均3%のコスト削減を実現した」という。
サプライヤーリスク引受とベンダー導入の簡素化
私は、財務健全性、生産能力、地政学的リスク、ESGコンプライアンスなど数千のデータポイントを調査し、すべてのサプライヤーについて動的リスクプロファイルを自動的に作成するAIシステムの台頭を観察してきた。
私の経験では、企業はしばしば予算の約20%を80%のサプライヤーに費やしている。これにより大きな管理上のオーバーヘッドが発生する。AIは文書の検証とコンプライアンス審査を自動化することで、ベンダー導入サイクルを数週間から数時間に短縮できる。
このため、AIでスクリーニングされた拡張サプライチェーンを持つ企業は、業界の同業他社よりもはるかに速くサプライチェーンの混乱から回復できる。これらのシステムはネットワーク内のサプライヤーの健全性をリアルタイムで追跡し、問題が業務に影響を与える前に早期警告を特定し、主要サプライヤーが失敗した場合に事前スクリーニングされた代替案と要件を迅速にマッチングできる。
AI実装の現実
調達におけるAIの採用はまだ不均一であり、多くの場合、理論的なレベルにとどまっている。契約インテリジェンスソフトウェアを提供する企業であるIcertisによる2025年のレポートによると、「調達リーダーの90%が来年の業務最適化のためにAIエージェントの使用を検討しているか、すでに使用している」ことがわかった。しかし、実装には課題がある：「統合の問題（88%）とデータ品質の問題（75%）が、AIに対する調達の信頼を損なっている」。
私はAI駆動の調達能力に取り組む組織が優先すべき3つの重要な分野を特定した。
1. 統合されたデータ基盤
最も効果的な導入は、断片化したデータソース（ERP取引、契約データベース、サプライヤー情報、市場データなど）を単一のプラットフォームに統合している。データ統合をITイニシアチブではなくビジネス目標として優先する組織は、より良い成果を達成する傾向がある。
2. 人間とAIの協働モデル
AIが人間の能力の代替としてではなく、強化として導入される場合、調達チームは通常、採用に苦労する。明確な意思決定の境界を持つ人間とAIの協働モデルは、通常、既存のワークフローへの混乱が少ない。
3. 倫理的なAIガバナンス
AIはサプライヤーの選択とビジネスルーティングに直接影響を与えるため、強力なガバナンスフレームワークが必要である。成功した経営者は、透明性のあるアルゴリズム文書化、継続的なバイアスモニタリング、エッジケースのための明確なエスカレーションチャネルを作成し、AIシステムを公正かつ規制に準拠したものにしている。
戦略的調達の未来
世界はインテリジェント調達の時代に向かっている。この新しい世界では、調達はコストセンターから価値創造者へと移行し、市場の合図に継続的に対応し、サプライチェーンを積極的に管理するようになる。
今、調達AIへの投資を遅らせる企業は、ますます後れを取るリスクがある。しかし、今、調達AIに投資する企業は、サプライチェーンが分断し続け、貿易パターンがますます複雑になる中で競争優位性を獲得するだろう。AI駆動型のリーダーは、組織に変革的な影響をもたらす立場にある。
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