シャズ・カーン氏は、デジタル調達・支払いプラットフォームVrooziのCEO兼共同創業者である。
ビジネスリーダーにAIの調達への影響を説明する際、私はロボットが人間に取って代わるという誇張した話はしない。代わりに、10人の新入社員にノートパソコンを支給する必要があるIT部門長の例を挙げる。従来の方法では、システムにログインし、ベンダーや価格を比較し、承認を処理するのに何時間もかかっていた。AIを使えば、必要なものを説明するだけで、システムがオプションを提示し、決定を下すことができる。半日かかっていた作業が10分の会話で済むようになる。
これこそが本当の姿だと考えている：置き換えではなく、倍増だ。AIが大量のデータ処理を担当することで、人間は戦略的思考、関係構築、判断力や思いやり、対人スキルを必要とする問題解決に集中できるようになる。
書類処理の問題
多くの調達担当者は、承認の追跡、サプライヤーの見積もり比較、コンプライアンス要件の確認といった管理業務に埋もれて日々を過ごしている。これらの作業は必要ではあるが、サプライヤー関係管理、製品・技術トレーニング、原材料調達のための新市場開拓といった戦略的活動に費やすべき時間を奪っている。
皮肉なことに、調達チームはサプライヤー、市場状況、支出パターンに関する深い専門知識を持っており、それが実際のビジネス価値を生み出す可能性がある。しかし、データ入力や数千件の取引を手作業で処理しているため、その知識を活かすことができないのだ。
AIはこの状況を変えるのに役立つ。文書処理、価格比較、承認ルーティング、新たな調達機会、コンプライアンスチェックなどを人間の介入なしに自動的に処理できる。調達の専門家は、実際に自分の専門知識を必要とする業務に時間を取り戻すことができる。
スピードが競争優位性を生み出す
新型コロナウイルスのパンデミック中、私たちはAIを活用した調達技術で競合他社よりも迅速に発注書を生成できる組織と協力した。そのスピードにより、供給が制限されている状況で重要な機器の調達において彼らが最優先されることになった。調達チームがより懸命に働いたわけではなく、彼らの戦略とリソースが処理の遅延を排除したのだ。
スピードは重要だ。関税が変更されたり、供給が混乱したりした場合、代替サプライヤーを迅速に特定して活用できる企業は、競合他社が右往左往している間も事業を継続できる。AIは価格、品質、納期、地理的リスクなど、何千ものサプライヤーオプションを瞬時に分析することで、チームがそのスピードを実現するのを支援できる。
調達担当者の役割は、選択肢を調査するのに何日も費やすことから、AIが生成した推奨事項を数分で評価し、情報に基づいた決定を下すことへと変わる。彼らは、決定が下された後に書類を処理する管理者ではなく、問題が発生する前に発見するデータ探偵となるのだ。
ハケット・グループの調査によると、調達リーダーの64%が5年以内にAIが彼らの役割を変革すると予想しているが、実際にはこの変革はすでに進行中だ。
より良い質問をする方法を学ぶ
多くの人が見落としていることがある：プログラマーになる必要はないが、正しい質問の仕方を学ぶ必要がある。AIはツールだが、その成功はこれらのアルゴリズムに供給されるデータと、プロンプトの質に依存している。
実際には、これは3つのことを意味する：異なるシステムからの調達データを一貫した、クリーンな形式に統合すること、取引データをサプライヤーのパフォーマンス履歴や契約条件などの文脈情報と組み合わせること、そして明確なパラメータで検索エンジンにプロンプトを与えることだ。「どのサプライヤーを使うべきか？」ではなく、「カナダで電子機器を提供し、納期遵守率が95%以上で、最近品質問題がないサプライヤーはどれか？」と尋ねる。パラメータが具体的であればあるほど、AIの推奨事項はより実用的になる。
必要なスキルはコーディングではなく、市場のダイナミクスとサプライヤーの関係を理解し、以前は数週間かかっていた分析をAIを使って実行することだ。「ベトナムで同様の能力を持ち、関税リスクが低い家具サプライヤーを表示して」と言えば、より迅速に結果が得られる。これは、より優れた技術を通じて適用される調達の専門知識だ。
チームにとっての意味
一部の調達リーダーはAIがスタッフ削減につながると懸念しているが、私はこれは逆だと考えている。
AIにより、チームは管理業務に埋もれることなく、彼らを雇った戦略的な業務に最終的に取り組むことができる。発注書の処理に一日中費やす必要がないため、サプライヤーとのより深い関係を構築できる。AIがデータ集約を処理するため、市場分析を実施できる。反応的ではなく戦略的に考える時間があるため、カテゴリー戦略を開発できる。
結果として、少ない人数ではなく、現在のスタッフでより良い成果を上げるべきだ。
新しい調達プロフェッショナル
調達の役割は、注文処理者から戦略的アドバイザーへと進化している。会話は「ご依頼の注文はこちらです」から「現在の市場価格と私たちのエクスポージャーはこうなっています」へと変わる。
この変化に伴い、調達の専門家には新たな能力が必要となる：AIの推奨事項を解釈する能力、異なる決定にどのデータポイントが重要かを知ること、単なる取引を超えたサプライヤーとの関係構築などだ。
技術的な変化は文化的な変化に比べれば単純だ。AIが定型業務を処理するようになると、調達・財務チームは戦略的に貢献する機会を見るのではなく、時代遅れになることを心配する。最も成功している導入事例では、ピアツーピアのトレーニングを通じた段階的な展開でこの問題に対処している。従業員はトップダウンの指示ではなく、すでにメリットを実感している同僚から学ぶのだ。
組織はまた、一般的な課題にも対処する必要がある：調達ツールがAmazonよりも使いにくいと感じると、従業員はショートカットを見つけ出し、公式チャネル外で購入することもある。導入を促進するには、単に技術的要件を満たすだけでなく、直感的で消費者グレードの体験を提供することが重要だ。
これらの期待は調達の専門知識に取って代わるものではなく、それを高めるものだ。専門家はサプライヤー、市場、ビジネスニーズに関する深い知識をまだ必要としている—AIは単に彼らがその専門知識をより大きな規模とスピードで適用する能力を与えるだけだ。
始め方
調達にAIを活用する準備ができている組織は、明確な課題から始めるべきだ。チームはどこで自動化できる手作業に時間を費やしているか？発注処理か？サプライヤー調査か？価格比較か？
一つの領域を選び、判断を必要とする決定には人間を関与させながら、定型的な側面を処理するAIを導入する。時間の節約を測定し、その時間を戦略的活動にシフトさせ、その後、他の領域にも体系的に拡大していく。
私の経験では、調達においてAIを思慮深く活用している企業は、人材を置き換えるのではなく、より高い価値を生み出す業務に従事できるよう解放している。これがAIが生産性の倍増装置となる方法だ。この変化を受け入れる調達チームは、バックオフィスの注文処理者ではなく、ビジネス決定における戦略的パートナーとしての地位を確立できる。
