属人化がはびこる調達現場 ～デジタル化による付加価値業務へのシフトに向けて～

では、ソーシング業務の負荷が高くならざるを得ない理由は何か。
まず業務観点において、ソーシングはサプライヤーへの見積やコスト査定、価格交渉などの専門知識を有する業務のため、デジタル技術の活用が遅れていることが多い。その弊害として紙やPDFによるマニュアル業務が残り、業務プロセスが標準化できずに属人化がはびこっている。
次に組織観点において、調達部門はベテランバイヤーの層が厚く、中間層が欠けている構成になっていることが多い。理由は様々だが、日系企業の特徴として、調達部門の戦略的位置づけの低さが挙げられる。中長期的にみると、ベテラン社員の退職とともに、調達部門の現場力の低下が懸念され、ソーシング領域の知見は正しく伝達されることなくノウハウを喪失する懸念がある。しかし、ノウハウ自体を標準化したくても、情報量が多く、担当者が分散されていて、体系的整理が困難なのが実態だ。

次に、AIを活用したデジタル化実現に向けたステップとポイントを図2を使って解説する。

まず、紙やPDFのマニュアルで作成しているデータを構造化する。バイヤーが見積を行ううえで判断材料となる重要情報、例えば過去案件番号、材質、規格、法規情報、バイヤーが補記として残している情報項目を特定する。それらを、OCR（光学文字認識）装置などによって、項目単位でのデータ抽出や電子ファイル化を行う。その後、抽出ファイルにデータが保持している日付や組織情報といった検索時に利便性ある情報を付加して、システムのデータベース内に情報を保有させる。結果として、紙情報の構造デジタル化が実現でき、紙情報の中から必要な情報を探すという業務負荷の軽減につながる。

次に、ベテランバイヤーのノウハウ標準化と、その情報をAIアルゴリズムに取り込む。そのために、まず、対象業務に精通するベテランバイヤーの判断プロセスを詳細に把握する。それに基づき、組織としての標準的な判断プロセスを設計して、AIアルゴリズムとして構築する。例えば、「材質“A”と規格“X”に類似したものは材質“B”と規格“Y”である」といった判断のノウハウである。これらの判断プロセスの設計には時間を要する。そのため、まずはどの商材から取り組み始めるかを選定し、段階的に効果を確認しながら、商材を増やしていくアプローチが確実である。結果として、ベテランバイヤーのノウハウを基に構築されたアルゴリズムを組織として活用でき、属人性が排除されると同時に後継へのノウハウ引き継ぎに役立つ仕組みができあがる。

最後に、構造化したデータとベテランバイヤーのノウハウによるアルゴリズムをシステムに実装する。もともと紙情報を目検で確認していた帳票上の重要項目が閲覧しやすく、実務に最適化された画面や操作性を意識したシステムにすることが肝要である。当社が支援した一例を挙げると、オーダーメイド品を扱う大手化学メーカーでは本取り組みによって対象類似商材検索（一次検索）から明細・仕様確認（二次検索）まで最大60分程度かかっていた検索業務が5～10分程度で検索できることに実現した。