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機械に調達・購買業務はできない。しかし、脅威ではある
先日より、ＡＩ（人工知能）や、ディープラーニングがどのように調達・購
買業務を変えるのかを研究しています。ＳＦのような世界を想像しないでく
ださい。たとえば、「おそ松さん」（「おそ松くん」ではなく「おそ松さん」）
の６人を思い浮かべてください。彼らは微妙ですが、顔の差異があります。
莫大なサンプルをコンピュータに教えてあげるのです。「これはおそ松」、
「これはチョロ松」、「これはトド松」……。そうすると、コンピュータが、
次からは兄弟の名前を当てられるわけです。
前回、検証したのが、価格査定でした。「こういうスペックはいくら」「こ
のスペックはいくら」……と教えてあげれば、未知の部品も価格を類推でき
るのです。
http://www.future-procurement.com/booklet/aiprocurement/
↑ ↑
報告書もアップロードしておきました。
ところで、その他、何に応用できるでしょうか。
（例）発注日と納品日のデータがあれば、納入遅延を起こしがちな条件を導
けるかもしれません。サプライヤ名と製品情報も与えて分析すれば、「要注
意」アラームを出せるでしょう。
（例）データクレンジング。たとえば、莫大な過去発注データがあっても、
どんな品目を、何個、いくらで調達したか整理されていない場合があります。
記述もバラバラかもしれません。そのときに、自動分類することができるで
しょう。
（例）部品コードが無数に取られていて、重複している場合があります。そ
の際は、在庫も二重化しているかもしれません。そのときに、部品コードの
重複調査ができるでしょう。
あまりにも過剰な期待はいけません。ただ、データがあれば、発想しだいで
さまざまな使用法がありうるでしょう。
日常業務がすべて機械に置き換わることはありません。しかし、働き方改革
が叫ばれている中、できるかぎりの業務効率化は進めていきたいものです。
しかし、それにしても、調査をしてわかったのですが、やる気にさえなれば
無料でツール類が公開されています。もちろん文系人間にはプログラミング
は難しいかもしれません。でも、無理ではありません。挑戦する価値があり
ます。テクノロジーがこれだけ進化して、誰でもアクセスできるのに、調達
・購買人員だけが旧来的な仕事を繰り返すのもイヤじゃないですか。
