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[new]将来のキャリアに不安を感じた調達担当者へ
会社の存続年数が、会社員の人生よりも短くなりました。これは劇的な変化
です。ドラッカーは、人びとが豊かになったのは働く年数が伸びたせいだ、
と正しく指摘しました。ただ、これからは、同じ仕事ではなく、いくつかの
プロフェッショナル性をもたねばなりません。
もっとも、生きるスキルが変化するのは、いまにはじまったわけではありま
せん。かつて、国民の大半は農業従業者でした。日本も例外ではありません。
かつて何よりも農業関連知識やスキルが必要でした。しかしいまでは４パー
セント弱のひとしか農業に携わっていません。その代わりに、さまざまなホ
ワイトカラー職のスキルが必要とされました。
いま流行りのＳＴＥＭ教育とは、科学と技術と工学、数学の頭文字をとった
ものです。Science, Technology, Engineering and Mathematicsがこれから
生きるスキルになるというのですね。フラット化する社会、というとおり、
企業のコールセンターに電話すると沖縄か、インド、いまではフィリピンに
つながります。さらに未開地域ともつながっていくでしょう。日本国内で必
要とされる職業は変容し、データサイエンティスト、特殊言語プログラマー
などが必要とされていますが、それらを学んだひとは少ないままです。
さらにいまではＡＩ（人工知能）の登場により、業務がすべてロボットに代
替されるかのような印象すらあります。
この手の議論はよくわからないひとたちが、勝手に想像してあれこれとイメ
ージの話をしがちです。調達・購買人員もＡＩで代用できるといったような
「行き過ぎ」の議論が横行します。そこで、私は機械が深層学習をどのよう
にして、それがどのように業務に役立つのか学ぶために、Ｐｙｔｈｏｎ（パ
イソン）を勉強してみました。このＰｙｔｈｏｎとは深層学習などで使われ
るプログラミング言語です。
結論から書きます。「ＡＩや機械が調達・購買業務を代替することはありま
せん。しかし、ラクにすることはあるでしょう」。まず深層学習について簡
単に書いておきます。たとえば、言語を他言語に翻訳する場合を考えてみま
しょう。これまでのアプローチは、チョムスキーという言語学者がやってい
たように、文法を考えてなんとか訳そうと試みるものです。しかし、このア
プローチは正しいはずなのに、あまりに日常言語が複雑怪奇なためほとんど
訳せませんでした。
代わりに、なぜだかはわからないけれど、「英文は、こういう日本語として
使われているようだ」という莫大なデータを集めて、可能性が高そうな訳に
当てはめるやり方が採用されました。すると、こっちのほうが遥かに精度が
いいんですね。重要なのは、なぜだかはわからないけれど、という箇所です。
そもそも因果など求めていないのです。なぜかはわからない、でも、これま
でのデータから察するに、こういう意味だよね。
専門家からすると雑すぎる説明ですが、こう思って実務的には問題ありませ
ん。
ですから、莫大なデータを集めることができれば、調達・購買業務もラクに
はなるでしょう。これまでの調達品のスペックと価格データを学習させれば、
納期・価格・サプライヤ評価などを考慮したベストのサプライヤを選定して
くれるかもしれません。
ではなぜ私は「ＡＩや機械が調達・購買業務を代替することはありません」
と書いたのでしょうか。それは、莫大なデータがない状態で調達・購買担当
者が業務を遂行するケースが大半だからです。いつも悩んでいる価格査定は、
これまでに類似品がないから悩んでいるのです。完全な情報が集まらないな
かで、それでも意思決定セねばならないので悩んでいるわけです。
その意味で、調達・購買担当者がこれから模索すべきは、データがない領域
で、査定の軸を定める手法論でしょう。そして、製品ラインナップが劇的に
変化していくのです。過去調達データなんてほとんどないケースのなかで、
関係者を説得する必要があります。とすれば、これから必要なのは、世間一
般にいわれている知識とは逆に「感動購買」ともいうべき能力でしょう。
理屈、理論、そして論理を超えたところで、意思決定をする力。他者を巻き
込み、一つの方向性に導く力。プレゼンテーション、情熱、そして会社を変
えようとする想い。これを「感動購買」と呼んでよいのなら、その形でしか、
次世代の調達・購買担当者に求めれらる能力を、私は信じることができませ
ん。
