大手化学メーカー様:AIを活用した調達・購買領域におけるソーシング業務効率化、及び高度化に向けたご支援

非構造化データの使用と属人的な業務プロセスで負荷の高かったソーシング業務をAI/DXの活用により効率化を実現

化学メーカー

Customer Profile

業種     化学メーカー
売上規模   非開示
従業員規模  非開示

プロジェクト概要

クライアントの課題

  • 紙媒体の使用でマニュアル負荷が高い業務の、デジタル化を通した効率化
  • ベテランが経験によって蓄積したノウハウを、誰もが使用できるようにするための見える化
  • ソーシング業務高度化に向けた、担当者毎の表記ゆれ等が存在するデータの品質向上

ソリューション・知見

  • 紙資産のデータ化に向け構造化方針を策定、及び読み取り精度を含め従来実現が困難であったOCR活用による紙媒体情報の電子化プロセス構築
  • ベテランバイヤーが持つノウハウの形式知化とAIアルゴリズムへの取込と実装
  • 業務・データ・システムの複合的な観点からの、AI活用によるソーシング業務高度化のロードマップ策定

成果・効果

  • 100万枚に及ぶ紙情報を業務上最適な形で構造化、及びOCRを活用し電子化を実現
  • ソーシング業務において負荷の高かった過去類似実績検索プロセスを自動化し、見積作成業務の効率を大幅に改善
  • 業務高度化ロードマップの策定、及び高度化に向けたデータ品質改善が可能な仕組みを構築

Key Points

クライアント課題の難所

複数システムに散在した大量の非構造化データの構造化と経験や勘で行われている業務の標準化

新規見積依頼時の参考情報となる大量の過去実績は、PDF等検索性を欠く非構造化データの形式で帳票種類毎に異なるシステムに保管されており、体系的な整理が困難な状況であった。
また、参考情報の検索プロセスは標準的な指標が存在しておらず、各担当者の経験と勘を頼りにした属人的な業務を行っており、業務のあるべき姿を定義することも困難な状況であった。
そのため、非構造化データを使用した当該業務の負荷が高いことに加え、業務知見に富むベテランバイヤーと新人バイヤー間の業務効率差が著しい状態にあった。

 

プロジェクトの重要成功要因

既存業務への深い理解とTo-Be業務でのデータ利活用を見据えたDX推進

プロジェクトの対象となった業務プロセスは、帳票に記載されている仕様情報を項目単位で抽出し、抽出した仕様情報を担当者がマニュアルで組み合わせて分析・意思決定を行っていた。
当該プロセスでは、紙媒体の使用による業務負荷の高さと意思決定プロセスの属人化が課題となっていた。
課題解決を目指した際、既存ソリューションを活用したアプローチでは、項目単位での仕様情報の構造デジタル化と判断プロセスの自動化を実現することは困難であったため、AI・DXを活用した改革が必要となった。
AI・DXを活用したアプローチを採用し実務に耐えうる「データ構造化」と「アルゴリズム開発」を実現するために、クライアント業務担当者との綿密なセッションを通して以下のような既存業務で使用する生情報を集め、To-Be業務で活用すべき重要な情報を特定することに努めた。
・業務で使用する帳票が保持する情報項目と記載品質
・担当者の過去類似実績検索時の重要項目と判断プロセス
・担当者が過去類似実績検索時に暗黙知的に活用している表記ゆれ、同義語や材質等の分類体系概念
結果として、業務上必要な情報が統合・付与されたデータ構造化とベテランバイヤーの知見に基づいたアルゴリズム開発を実現できた。
それにより、必要情報の検索性が高まり、また担当者間の業務効率差を改善することができた。

 

アビームの貢献

業務、データ、システムの複合的な観点でのAI・DXプロジェクトの推進

当該プロジェクトでは、以下主要3タスクへの支援を通して当該部門のソーシング業務効率化を実現した。
1.データバリエーションに富む非構造データの構造デジタル化
2.属人的な業務プロセスの標準化とAIアルゴリズムへの取込
3.ユーザービリティを考慮したアプリの開発
それぞれのタスクについてAI・DXの知見提供に留まらず、業務サイドが中心となって時にクライアントを巻き込みながら実務に耐える「データ構造化」「AIアルゴリズム構築」「システム実装」を心がけプロジェクト推進を行った。
結果として、従来マニュアル負荷の高かったソーシング業務における見積作成プロセスの効率化を実現することができた。また、クライアント側も保有データの品質に関する理解が深まり、現実のデータ状態から最大限の価値を生む仕組みの実現ができ、先々の高度化に向けた足がかりとなった。

OCRを活用した非構造化データの構造デジタル化
■OCRを活用し業務上使用しにくい紙情報を構造デジタル情報に変換し、システム利活用することで業務効率を実現。
■また構造デジタル化は、実務におけるデータ活用イメージを踏まえ、業務上必要な情報をとらえたデータ構造化を行った。

OCRを活用した非構造化データの構造デジタル化

AIアルゴリズム構築&アプリ実装
■AIアルゴリズムを構築しアプリへの実装を行い属人的な業務プロセスの標準化することで、担当者間の業務効率差を改善。
■またAIアルゴリズム構築は、データ品質や業務ユーザーの特性を踏まえた、業務目的に適合したアルゴリズム構築を行った。

AIアルゴリズム構築&アプリ実装

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