購買業務の課題は生成AIが解決！メリットと活用から導入・開発までを徹底解説
- 購買業務では、文書作成・在庫管理・サプライヤー対応など多くの業務を生成AIで自動化できる。
- 生産性向上・コスト削減・意思決定の迅速化といったメリットがあり、競争力の強化にもつながる。
- ハルシネーションや情報漏えいリスクに注意しながら、構想〜運用まで段階的な導入が重要。
企業の購買業務は、コスト削減や業務効率化に直結する重要な部門ですが、情報管理の不備や非効率なプロセス、データの不透明性など多くの課題を抱えているかと思います。
近年注目されている生成AIは、こうした課題の解決に大きな可能性を秘めており、業務自動化や戦略的意思決定の支援など、購買業務の在り方を根本から変える力を持っています。
この記事では、購買業務における生成AI活用のメリットやできること、注意点などを詳しく解説します。生成AIツールの導入・開発におけるフェーズごとの流れも網羅的に解説していますので、ぜひ最後までご覧ください。
購買業務における生成AI活用について
購買業務は企業の効率的な運営において重要な役割を果たしますが、現代の企業はいくつかの課題を抱えています。
情報管理の不備や非効率的な業務プロセス、どの取引先から何を購入したのかといった情報が全社的に把握できていない・共有されないなどデータの不透明性、市場変動や供給チェーン問題によるコスト予測・管理の難しさなどが挙げられます。
しかし、これらの課題解決には生成AIが大きく貢献できるかもしれません。生成AIはデータから新しいコンテンツを生成する能力を持つ技術であり、購買業務においても多くの可能性を秘めています。
発注書や契約書の自動生成で文書作成時間を大幅短縮し、過去データの分析による需要予測で在庫管理を最適化できます。さらに、AIチャットボットによるサプライヤーとの自動コミュニケーションで情報提供が迅速化され、業務プロセス全体の自動化によりコスト削減も可能です。
生成AIは購買業務の課題を解決し、企業の競争力向上を支援する強力なツールとして注目されています。
なお、日本企業の生成AI活用事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を併せてご確認ください。
購買業務で生成AIを活用するメリット
生成AIは、購買業務において多くのメリットをもたらしてくれます。主なメリットとして以下の4つが挙げられます。
生産性の向上
発注書や契約書の作成、データ入力などの反復的な業務の自動化や、生成AIの能力を活かした迅速なデータ分析による生産性の向上が見込めます。
コスト削減
生成AIがリアルタイムで在庫状況を監視・管理することにより、効率的な在庫管理が可能になります。同時に手作業での業務が減少し、人件費の削減も可能です。
24時間体制での稼働
生成AIは24時間365日稼働できるため、顧客からの問い合わせに対して即座に対応でき、顧客満足度の向上に大きく貢献します。時間帯に関係なく業務を進めることができるため、グローバルなビジネス展開にも対応しやすくなります。
意思決定の効率化
生成AIは売上データや市場トレンドを分析し迅速かつ正確な情報を提供できるため、データに基づく意思決定が効率化できます。また、生成AIが市場の変動や価格の変動をリアルタイムで監視することでリスク管理の強化につながり、ビジネスの安定性の向上も期待できます。
購買業務で生成AIにできること
生成AIは購買業務においてさまざまなタスクを効率化し、業務の質を向上させるために活用できます。
購買業務で生成AIにできることは、主に以下の5つが挙げられます。
- 各種文書の要約
- データ・分析結果の説明
- ノウハウの提供
- データの抽出・整形
- 社外とのやり取り
それぞれ詳しく解説します。
各種文書の要約
生成AIは、長文の文書を短く要約する能力に優れています。この能力により、会議の議事録や報告書、契約書などの重要な情報を迅速に把握することが可能です。
生成AIに各種文書の要約を任せることで、時間の節約になるだけでなく、重要なポイントを逃さずに済みます。
データ・分析結果の説明
生成AIは、複雑なデータや分析結果をわかりやすく説明することができます。例えば、売上データや市場トレンドなどにおける価格推移や予測などの分析結果を、自然言語形式で購買担当者が理解しやすい報告書を作成することが可能です。
専門用語が分からない場合や、担当者の知識が不足している場合でも、データに基づいた意思決定が容易になります。
ノウハウの提供
生成AIは、膨大なデータから学習した知識を基に、購買業務における実践的なノウハウを提供できます。
具体的には、過去の取引履歴や市場データを総合分析し、最適な仕入れ先選定を支援すると共に、市場動向や季節要因を踏まえた最適な価格交渉戦略の提案も可能です。さらに、同業他社の成功・失敗事例から抽出したベストプラクティスを共有し、調達カテゴリー別の最適手法を提示することも可能です。
生成AIを活用することで、意思決定の効率化や交渉成功率向上、コスト削減、人的ミス削減が実現し、購買業務の効率化が期待できます。
データの抽出・整形
生成AIは、大量のデータから必要な情報を抽出・整形する作業を自動化できるため、手動でのデータ処理にかかる時間を大幅に削減し、正確なデータを迅速に得ることが可能です。
生成AIの進化により、現在ではフォーマットの異なる請求書からでも数値等のデータを抽出できるようになりました。さらに、RAGで参照した社内データと注文書・発注書の内容の前後関係を読み取り、省略箇所を補完するなどの整形も可能です。
社外とのやり取りの自動化
生成AIは、購買業務における社外コミュニケーション（営業から発注まで）を包括的に自動化できます。
具体的な流れは、以下のとおりです。
- 営業段階
AIチャットボットが顧客の商品問い合わせや見積依頼に24時間対応し、過去データに基づく最適な回答を瞬時に提供。
- 見積作成
顧客要件を自動分析し、価格計算から納期調整まで一括処理。
- 発注プロセス
承認済み案件から発注書を自動生成し、サプライヤーへの送信、配送状況の確認、検収処理まで連携。
- 契約書作成
取引条件や法的要件を自動反映し、修正履歴も管理。さらに、請求書処理や支払い承認の自動化により、経理業務との連携も効率化可能。
社外コミュニケーションの一連の流れを自動化することで、従来の手作業による転記ミスや処理遅延が解消され、担当者は戦略的業務に集中できます。結果として処理速度は数倍向上し、顧客満足度向上とコスト削減を同時に実現することが可能です。
購買業務で生成AIを活用する際の注意点
生成AIは購買業務において多くのメリットをもたらしますが、同時にリスクも伴います。生成AIを購買業務に導入する際に、特に注意が必要な点を解説します。
ハルシネーションのリスク
生成AIは、時に事実と異なる情報を生成する「ハルシネーション」と呼ばれる現象を引き起こすことがあります。これは、AIが訓練データに基づいて生成した情報が、実際には存在しない事実や誤った内容である場合を指します。
ハルシネーションによって生成された情報に基づいて意思決定を行うと、ビジネスに深刻な損害をもたらす可能性もあります。生成AIを利用する際には、生成結果の事実確認と精査を必ず行うようにしましょう。
情報漏えいのリスク
生成AIを使用する際には、機密情報や個人データが漏洩するリスクも考慮する必要があります。
AIは大量のデータを処理するため、適切なセキュリティ対策が講じられていない場合、データ漏洩が発生する可能性も。特に、無料版のAIツールを使用することはデータ漏洩のリスクを高めます。
個人情報や機密情報を入力しないことはもちろんですが、企業における生成AIの利用は、セキュリティ対策が強化されているエンタープライズ版の使用がおすすめです。
なお、生成AIのセキュリティリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を併せてご確認ください。
購買業務における生成AIツール導入・開発の流れ
購買業務における生成AIツールの導入は、構想から運用までの明確なステップを踏むことで成功に導くことができます。購買業務の効率化やコスト削減の実現には、各フェーズでの適切な計画と実行が重要です。しっかりと確認しておきましょう。
それぞれのフェーズでの重要なステップを解説します。
構想フェーズ
まず最初の構想フェーズでは、AI導入の目的を明確にし、解決したい課題を洗い出します。具体的なステップは以下の通りです。
- 課題の特定：現在の業務プロセスでの問題点や改善点を明確にします。
- 目的の設定：コスト削減や業務効率化など、生成AIを導入することで達成したい目標を設定します。
- 費用対効果の検証：生成AI導入にかかるコストと期待される効果を比較し、実現可能性を評価します。
- 人員の確保：プロジェクトに必要な人材を確保し、役割を明確にします。
PoCフェーズ
次に、PoCフェーズでは構想した生成AIの実現可能性を検証します。この段階では、以下の作業が行われます。
- プロトタイプの構築：最小限の機能を持つプロトタイプを作成し、実際の業務に適用します。
- データの整備：必要なデータを収集し、AIモデルに学習させます。
- 効果検証：処理スピードや精度などを実際の業務で確認し、この段階で得られたフィードバックを基に、改善点を洗い出します。
実装フェーズ
PoCでの成功を基に、実際に使用できるシステムを開発します。このフェーズでは、以下のステップが含まれます。
- 要件定義：具体的な業務要件を定義し、それに基づいてシステムを設計します。
- システム開発：定義した要件に従って、AIシステムを開発します。
- テストと検証：開発したシステムが実務に適合するかどうかを確認し、必要に応じて修正を行います。
運用フェーズ
最後の運用フェーズでは、実際の業務にAIシステムを組み込み、運用を開始します。このフェーズでは、以下の点が重要です。
- 運用体制の確立：システムの安定的な稼働を確保するための、保守管理体制を整えます。
- 効果の確認：生成AI導入の目的が達成されているかを定期的に評価し、必要に応じて運用方法を見直します。
- PDCAサイクルの実施：定期的に評価と改善を行い、システムのパフォーマンスを向上させます。
購買業務×生成AIの将来
生成AIは、購買業務において効率化やコスト削減を実現するだけでなく、戦略的な意思決定を支援し、サプライヤーとの関係を強化するなど、多岐にわたる影響を与えると考えられています。
また、生成AIの導入により購買部門の人材に求められるスキルセットも変化します。データ分析やAIを活用した戦略的思考が重要視されるようになり、従来の業務からのシフトが求められるでしょう。今後、生成AIを活用した購買業務の進化が進む中で、企業はこの変化に素早く適応し、競争力を維持するための戦略を構築する必要があります。
ただし、現段階では人間の判断力や倫理的な意思決定は依然として重要です。生成AIはあくまで補助的な役割を果たすツールの1つであると考えてください。
なお、生成AI導入の成功事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を併せてご確認ください。
購買業務に生成AIを活用しよう
購買業務は、情報管理やプロセスの非効率性など多くの課題を抱えていますが、生成AIの活用によりその問題の多くは改善できます。
生成AIを購買業務に活用するメリットは以下の4つです。
- 生産性の向上
- コスト削減
- 24時間体制での稼働
- 意思決定の効率化
また、購買業務で生成AIができることは主に以下の5つです。
- 各文書の要約
- データ・分析結果の説明
- ノウハウの提供
- データの抽出・整形
- 社外とのやり取りの自動化
購買業務において生成AIは文書要約やデータ整理など幅広く活用できる一方、ハルシネーションや情報漏えいには注意が必要です。
生成AIを導入する際は、記事内でご紹介した「購買業務における生成AIツール導入・開発の流れ」を参考に、各フェーズごとに計画的に進めましょう。ただし、最終的な意思決定や倫理的な判断は人間が行い、生成AIはあくまで補助的なツールとして活用することが大切です。
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最後に
いかがだったでしょうか？
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【監修者】田村 洋樹
株式会社WEELの執行役員として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。
これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。
