もう手作業には戻れない！生成AIで購買業務・調達の未来が変わる！導入メリットや事例を解説

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。

なぜ購買業務で生成AIが注目されているのか

購買業務で生成AIが注目されているのは、属人化や情報整理の負担といった慢性的な課題を解決できる可能性があるからです。見積比較や契約書確認などの定型業務を効率化し、意思決定を迅速に支援できる点が評価されています。

まずは、現状購買業務が抱えている課題や生成AIでどのように解決できるのかみていきましょう。

属人化・非効率が進む購買業務の現状

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な業務プロセスにより、確認・承認に時間がかかる
• 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・共有されていない
• データの不透明性によって、コスト分析や調達判断が属人的になりやすい
  市場変動やサプライチェーンの不安定化により、コスト予測や管理が難しい

購買業務は多岐にわたりますが、担当者の経験や勘に依存しやすく、属人化が進みやすいのが実情です。
また、メールやエクセルなど複数のツールを併用することで情報が分散し、確認や調整に時間がかかるなど非効率な業務構造が生まれています。

生成AIで変わる購買業務の未来

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、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が挙げられます。

• 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
• スケーラビリティの強化
• リスク軽減・品質向上

それぞれのメリットについて詳しく解説していくので、ぜひ参考にしてみてください。

生産性の向上

生成AIを導入すれば、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を実現できます。さらに、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のるのも魅力です。

担当者は単純作業から解放され、戦略的な調達判断やコスト最適化、サプライヤーとの交渉など、より付加価値の高い業務に集中できるようになります。

結果として、部門全体の生産性が向上し、企業の購買プロセス全体の効率化が可能です。

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。

同時に発注書や契約書の作成といったデータ入力などの定型業務を自動化することで、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、時間帯や拠点に関係なく業務を継続可能です。海外拠点や複数のサプライヤーとのやり取り、繁忙期の業務増加にも柔軟に対応できます。

さらに、AIチャットボットを活用すれば、取引先や顧客からの問い合わせに即座に対応でき、情報提供のスピード向上や顧客満足度の向上にも貢献可能です。

24時間体制での稼働により、従来は人手や時間に依存していた購買業務も、効率的かつ安定的に運営できるようになります。

意思決定の効率化

生成AIは、売上データや市場トレンド、過去の購買実績を分析し、迅速かつ正確な情報を提供できます。

購買担当者はデータに基づいた意思決定を効率的に行えるようになり、勘や経験に頼った判断のばらつきを減らせるのがメリットです。

また、生成AIは市場の変動や価格の変化をリアルタイムで監視し、潜在的なリスクや機会を提示するため、リスク管理の強化やビジネスの安定性向上にもつながります。

結果として、購買部門全体が戦略的に動けるようになり、企業の意思決定プロセスを高度化することが可能です。

スケーラビリティの強化

生成AIを活用することで、従来は担当者の人数や作業量に依存していた購買業務も、業務量の増加や企業規模の拡大に柔軟に対応できるようになります。

例えば、取引先や発注件数が増加した場合でも、発注書作成などの定型業務を自動化することで、追加の人手を必要とせずに同じ効率で業務を処理可能です。

リスク軽減・品質向上

生成AIは、大量の購買データや契約情報をもとに分析を行い、潜在的なリスクを早期に検知できます。

例えば、取引先の信用リスクや納期遅延の兆候を事前に把握したり、契約書や発注書の自動チェックにより、記載漏れや誤記を防止可能です。

また、手作業による入力ミスや情報の見落としを減らすことで、業務品質の向上にもつながります。
購買業務全体の精度が高まり、コンプライアンスやガバナンスの強化につながるのも大きなメリットです。

生成AIによる購買業務効率化の具体例

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。

• 発注書・契約書・見積書の自動要約
• 購買データ・市場分析結果の可視化
• 過去購買実績に基づく調達ノウハウの提供
• 購買データの統合・抽出・整形
• サプライヤーの問い合わせ・交渉自動化

それぞれ詳しく解説します。

発注書・契約書・見積書の自動要約

生成AIなら、膨大な購買関連文書を自動で解析し、条項・期限・数量・価格などを短時間で抽出・要約できます。担当者が文書を一つひとつ精読する手間を削減できるので、複数の見積書や契約書を効率的に比較・確認可能です。

さらに、要約内容をもとに契約条件のリスクや見落としがちな条項をハイライトしたり、過去の契約データと照合して標準化された調達判断に役立てることもできます。

結果として、文書処理の時間を大幅に短縮すると同時に、精度の高い意思決定とコンプライアンス強化を両立できるのが大きなメリットです。

購買データ・市場分析結果の可視化

生成AIは、複雑なデータや分析結果をわかりやすく説明できます。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、自然言語の報告書やグラフ形式で作成可能です。

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。

過去購買実績に基づく調達ノウハウの提供

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。

購買データの統合・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。

例えば、ERPシステム、仕入先の見積書・請求書・在庫管理データなどを横断的に集約し、分析や報告に適した形式に自動変換できます。

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。

サプライヤーの問い合わせ・交渉自動化

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。

購買業務では、これが誤った発注数量や価格、納期、契約条件の提示につながる可能性があります。

もしハルシネーションによる情報をもとに発注や契約判断を行うと、在庫過剰・欠品・コスト増加・法務リスクなど、企業に深刻な損害をもたらす恐れがあり危険です。

そのため、生成AIを購買業務で活用する際は、生成結果の事実確認やデータ照合を必ず実施し、意思決定の精度を確保しましょう。

誤った需要予測や意思決定のリスク

生成AIを活用した需要予測や購買判断は有効ですが、誤った予測や不正確な情報に基づく意思決定には注意が必要です。

生成AIは過去の購買データや市場情報をもとに予測を行いますが、学習データの偏りや最新情報の不足、急激な市場変動などによって、実際の需要や最適な発注量と乖離することがあります。

誤った予測が原因で、在庫過剰・欠品・コスト増大などのリスクが発生する可能性もあるため、生成AIの出力はあくまで意思決定の参考情報として扱うことが重要です。

そのため、AIの予測結果や分析結果を利用する際は、参照したデータや根拠を明確に提示させ、担当者が確認・検証できる体制を整えましょう。

既存システムとの統合が難航するリスク

生成AIを既存の購買システム、特にレガシーシステムに組み込む際、データ形式やAPI仕様の不整合、処理フローの違いなどにより統合がスムーズに進まないケースがあります。

統合を円滑に進めるためには、システム間のデータ連携ルールを事前に設計し、PoC（概念実証）での検証を行うことが重要です。

さらに注意すべき点は、技術的に統合が成功しても、現場の担当者に新しいAIツールが受け入れられず、実際には利用されなくなるケースがあることです。

システム導入と並行して、担当者への教育や運用フローの調整、利用促進施策を実施することが、生成AIの効果を最大化するためには欠かせません。

サプライヤー情報・契約情報漏えいのリスク

購買業務で生成AIを利用する際は、サプライヤー情報や契約条件、価格データなどの機密情報が漏洩するリスクを十分に考慮する必要があります。

生成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、機密性の高い購買情報が外部に流出する可能性があります。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。

アクセス権限の管理やデータ暗号化などにより、購買業務における機密情報の安全性を確保できます。

なお、生成AIの導入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。

生成AIを購買業務に活用した事例

ここからは、実際に生成AIを購買業務に導入した事例を紹介します。すでに一定の成果を確認している企業も存在するので、ぜひチェックしてみてください。

新生堂薬局｜購買データ分析ソリューションの導入

新生堂薬局は、生成AIを活用した購買データ分析ソリューション 『Urumo BI（ウルモ ビーアイ）』を導入し、バイヤーとの商談の質向上や分析速度の改善を実現しています。※1

元々はメーカーの提案資料をベースに商談を進めていた同社ですが、「Urumo BI」で商品の実績を短い時間で確認できるようになったため、意思決定のスピードが迅速になったとのことです。

分析の速度や質を向上し、商談の質そのものを向上させたい方はぜひ参考にしてみてください。

NECプラットフォームズ株式会社｜納期調整を自動化

NECプラットフォームズ株式会社は、既存の調達関連システムに自動交渉AIを連携させ、サプライヤーからの部品購買業務における納期調整を自動化しています。※2

具体的には、在庫確認・発注量算出・販売側担当者とのやりとりを自動化することで、取引先との納期調整がスムーズになったとのこと。

調達担当者の業務を生成AIが行うことで、通常は数時間から数日かかっていた業務時間を分単位に短縮できています。

生成AIを用いた購買業務効率化ツール3選

生成AIを用いた購買業務効率化ツールの導入を検討するなら、以下3つのツールがおすすめです。

• トラミル
• SAP Business AI
• Coupa

それぞれ購買業務でどのように活用できるのか、詳しくみていきましょう。

トラミル

トラミルは、株式会社クレオが提供している購買業務支援ツールです。生成AIによって、購入承認から支払い依頼までの一連の流れを可視化し、購買業務の統制を強化できます。

また、データ連携機能も充実しているため、必要な情報にすぐにアクセスできるのも魅力。購買業務の属人化を解消したい企業には特におすすめです。

SAP Business AI

SAPが提供する「SAP Business AI」は、調達・購買業務を含むサプライチェーン全体の効率化と革新を促進するビジネス向けAIソリューションです。

JouleというAIアシスタントやAIエージェントを通じて、社内に蓄積されたデータを深く理解できるため、精度の高い意思決定を可能にします。

特にサプライチェーン領域では、生成AIによる需要予測の精度向上が可能です。さらに、SAP製以外のアプリとも連携できるため、既存のシステム環境も活かせます。

Coupa

Coupaは、生成AIを活用した支出分析によって、調達・購買業務をより戦略的にするプラットフォームです。

支出を分析することで、これまで見過ごされがちだったコスト削減の機会や隠れた価値を特定し、データに基づいた的確な意思決定を可能にします。また、生成AIが外部データを参照してリスクのあるサプライヤーを警告するといった、リスク管理を強化する機能が備わっているのも魅力です。

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。

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。

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64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
• スケーラビリティの強化
• リスク軽減・品質向上

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。

• 発注書・契約書・見積書の自動要約
• 購買データ・市場分析結果の可視化
• 過去購買実績に基づく調達ノウハウの提供
• 購買データの統合・抽出・整形
• サプライヤーの問い合わせ・交渉自動化

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。

最後に

いかがだったでしょうか？

購買業務の自動化やデータ活用を本格化させたい方へ。生成AI導入のポイントを、貴社の業務課題に合わせて整理しませんか？