AI活用で変革する調達業務のリスク管理と最適化の実践例

調達業務におけるAI活用の重要性

調達業務は製造業において、必要な部材やサービスを適切な価格でタイムリーに供給することで、生産性を支える非常に重要な部門です。
しかし、近年のグローバル化や変動する市場環境により、調達リスクが増加しているのも事実です。
その中でAI、すなわち人工知能の活用がどのようにリスク管理を変革し、業務の最適化に寄与できるのかを実例と共にご紹介します。

AI活用がもたらすリスク管理の進化

調達業務でのリスク管理にAIを活用することで、様々なメリットがあります。
特に予測分析を通じて、サプライチェーンにおける潜在的なリスクを事前に把握することが可能です。
過去のデータを学習したAIが将来の需要予測や価格変動リスクを計算し、調達担当者に事前に通知することでリスクを未然に防げます。

例えば、ある製造業の企業では、AIを活用してサプライヤーのパフォーマンス分析を行い、供給の安定性を定量的に評価し続ける新しいプロセスを構築しました。
その結果、供給トラブルの発生率を20%以上削減できたと報告されています。

サプライヤーリスクのモニタリング

AIが提供するのは単なるデータ分析だけではありません。
例えばAIを用いたリスクモニタリングシステムでは、ニュースやSNS、貿易情報などの多種多様な情報源をリアルタイムでスキャンし、サプライヤーのリスクに関連する兆候を早期にキャッチできます。
想定外の事件や自然災害などに対する事前警告が、迅速な意思決定を支えるのです。

需要予測の精度向上

AIの需要予測ツールを使用することで、より正確な予測が可能になり、必要な部材を過不足なく確保できます。
これにより、在庫の無駄を削減し、コストを削減するだけでなく、欠品防止による生産の途切れを防ぎ、さらなる利益向上に貢献します。

コスト削減と最適化へのAI支援の具体例

AIを活用したコスト削減の手法としては、価格の交渉力を向上させるために価格データベンチマークを提供するソリューションがあります。
AIを活用することで、似た製品や材料の市場価格動向、過去の取引履歴およびサプライヤーの提出価格を詳細に分析し、最適な価格での購買が実現できます。

サプライチェーン全体の最適化

AIはサプライチェーン全体を俯瞰し、総合的な最適化も支援します。
具体的な例としては、各供給地間の物流コストやリードタイムのデータを瞬時に計算し、最も効率的なルートや手段を選定することが可能です。
これにより物流コストの削減と配送の迅速化を同時に達成できるようになります。

膨大なデータの一元管理が鍵

調達業務においては、購買履歴や在庫データ、価格情報など、膨大なデータを一元管理することで全体像を正確に把握することが前提です。
AIを用いることで、これらのデータを一括管理し、業務プロセスの効率を飛躍的に向上させることができます。
これは単にコスト削減だけでなく、より戦略的な調達体制を構築する上で重要な要素です。

製造業調達部門の未来に貢献するNEWJIの役割

NEWJI株式会社は、AIを活用した調達業務の効率化を推進するパートナーとして注目を集めています。
NEWJIは調達業務のデジタルトランスフォーメーションを支援し、企業が持続的な競争優位を確立するためのサポートを行います。

NEWJIの提供するサービスの一つである調達業務の効率化では、AIによるデータ分析を活用して、過去の詳細な取引履歴の分析から生産スケジュールの最適化まで多岐にわたるソリューションを提供しています。
グローバルなサプライチェーン管理でも、各種情報をリアルタイムで共有し、製造の現場が求める正確で迅速な情報を供給するシステムを構築しています。

また、QCD（品質・コスト・デリバリー）の最適化においては、製品のライフサイクルコスト全体を見据えた長期的視野での調達戦略支援を行うことで、生産効率向上とコスト縮減を実現しています。