AIサポートされた調達管理、購買、および管理：Accio.comおよび市場の代替分析

管理者：AIプラットフォームは、中小企業に大規模な企業ショッピングパワーを提供します

現代の調達における人工知能（AI）の戦略的重要性は急速に増加します。 AIテクノロジーは、従来の購買プロセスを変革し、大幅な効率の向上、コスト削減、データベースの意思決定を可能にします。このレポートでは、調達管理、購入、制御のためのAIベースのツール、特にAccio.comプラットフォームのスキルを分析します。 Accio.comは、複雑な調達プロセスを簡素化することを目的としたAIベースのB2Bプラットフォームとしての地位を位置付け、大規模な言語モデル（LLMS）や知識グラフなどのテクノロジーを使用します。 Accio.comの中心的な利点には、アイデアやサプライヤーの選択を見つけるための「完璧な一致」などの機能、特に中小企業（SME）にとって大きな価値がある製品比較の「スーパー比較」が含まれます。

このレポートは、他の確立されたAIツールや従来のサプライヤーディレクトリと比較して、Accio.comのユニークなセールスポイントを照らしています。 Accio.comなどのプラットフォームが高度な調達インテリジェンスの民主化を進めることができることが明らかになりました。これにより、伝統的に広範な市場調査とサプライヤーの試験、新しい機会のためのリソースがなく、サプライチェーン内の競争力を高める可能性があります。ただし、このようなAIソリューションの実装には、データの品質、コスト、資格のギャップ、慎重に対処する必要がある倫理的側面など、課題もあります。購入と制御の役割は、手動データの収集や、AI生成された知識の検証や例外的なケースの管理などの戦略タスクから離れて開発されると予想されます。

調達の変化する風景：人工知能の進歩

調達システムは、人工知能の進歩的な発展と実装によって駆動される根本的な変化に陥っています。この技術革命は、個々のプロセスステップを変更するだけでなく、企業がショッピング、調達、制御機能をどのように形成し、戦略的に調整するかというパラダイム全体を変更します。

調達、購入、および制御に対するAIの変革効果

人工知能は、主に戦術的でコスト強化された機能の調達を会社の戦略的で価値指向のパートナーに変換する触媒として機能します。重要な側面は、日常のタスクの自動化です。手動データ入力、注文の処理、請求書の比較などのアクティビティは、高品質の戦略的タスクのために人間の労働を解放するAIシステムによって効率的に採用できます。

さらに、AIベースの分析により、データの使用が大幅に改善されます。企業は、費用（寄付の可視性）を通じて透明性の向上から恩恵を受け、コストを削減する最適化の可能性は、より正確に特定し、初期段階でリスクを認識できます。意思決定は、予測分析、より正確な需要予測、および市場動向の評価により、強固なデータベースに基づいて配置されます。これは、より良い購入条件につながるだけでなく、AIシステムが初期段階で潜在的な障害を知らせ、行動の代替オプションを示すことができるため、より動的で回復力のあるサプライチェーンの開発にも貢献します。

購入におけるAIの実装は、既存のプロセスの単なる最適化を超えています。まったく新しい調達モデルの基礎を作成します。将来のニーズと市場の変化が予想される予測ソーシング、または変化した状態に柔軟に適応する動的なサプライヤーエコシステムの確立などの概念は、AIによってのみ実現できます。 AIが制御する市場および自律エージェントのビジョンとして説明されているように、AIがグローバル配信ネットワークで複雑な依存関係をモデル化し、積極的に制御する能力は、調達の基本的な再設計を示しています。これらの技術的可能性を使用していない企業は、コスト効率、敏ility性、戦略的サプライヤー関係の質の点で遅れをとるリスクを冒しています。競争上の優位性は、AIによって調達機能が拡大および強化されている組織の中でますます増加するようになります。

調達における重要なAIテクノロジー（NLP、ML、Genai、知識グラフ、AIエージェント）

AIによる調達システムの変換は、さまざまな、しばしばリンクされたテクノロジーのポートフォリオに基づいています。

自然言語処理（NLP）

NLPにより、コンピューターシステムは人間の言語を理解、解釈、生成することができます。 NLPは、契約、サプライヤーの通信、市場レポートなどの非構造化データを分析するために購入に使用されます。内部および外部の通信用のチャットボットを駆動し、ユーザーが自然言語で問い合わせを策定できるようになり、調達ツールの使いやすさが大幅に向上します。契約からの関連する条項の抽出またはサプライヤーのフィードバックにおける気分分析は、他のアプリケーション分野です。

機械学習（ML）

MLアルゴリズムは、調達における多くのAIアプリケーションの中心です。これらは、大量のデータでのサンプル認識、予測分析（需要予測、リスク評価など）、サプライヤーの評価と分類（サプライヤースコアリング）、および費用の自動分類（支出分類）に使用されます。 MLモデルは履歴データから学習し、予測と決定を継続的に改善することができます。

生成AI（genai）

Genaiは、特にLLMを介して、調達プロセスでコンテンツの作成に革命をもたらす可能性があります。アプリケーションには、オファー照会の設計（RFQ）、分析レポートの組み合わせ、契約上の条項の生成、またはパーソナライズされたサプライヤーコミュニケーションが含まれます。 genaiは、たとえば、議論の方針や代替シナリオを提案することにより、交渉戦略の開発をサポートすることもできます。

知識グラフ（知識グラフ）

ナレッジグラフは、サプライヤー、製品、市場、および互いに関係に関する複雑な情報を構成しています。それらは、調達環境の全体的な見方を可能にし、単純なデータ分析を超えて、より深く、コンテキスト関連の洞察を生成することができます。たとえば、Accio.comは、200以上の業界固有の知識グラフを使用しています。

AIエージェント（AIエージェント）

AIエージェントは、調達プロセスで特定のタスクを引き受けることができる（半）自律的なソフトウェアエンティティです。これには、配信の自動検索、交渉の実施（自律交渉エージェントを参照）、リスクの監視、または問い合わせの処理が含まれます。

これらのテクノロジーの真の強さは、多くの場合、相互作用が展開するだけです。たとえば、NLPにより、GEMAIアプリケーションはドラフト契約の作成のためのバイヤーの自然言語要求を理解することができますが、MLモデルは過去の契約の成功の分析に基づいて生成されたコンテンツを改良および最適化するのに役立ちます。 Accio.comプラットフォームは、LLMとNLPと知識グラフを組み合わせて複雑な問い合わせを編集することにより、この統合的アプローチを示しています。この相乗的相互作用は、高度なAIソリューションの開発に不可欠であり、これらの技術が自律性の増加に対応する「エージェントAI」システムへの道を開きます。企業にとって、これは、効果的なAI戦略を開発し、適切なツールを選択するために、個々のテクノロジーとその相互依存性を理解することが不可欠であることを意味します。個々のAIコンポーネントの孤立した使用は、統合アプローチと同じ変換ポテンシャルを開発することはめったにありません。

深い洞察：Accio.com-AIベースの調達とソースの発見

Accio.comは、特に人工知能を使用して、特に中小企業（SME）の調達とソースの発見プロセスを基本的に簡素化および最適化する権利があります。プラットフォーム、その機能、および基礎となる技術の詳細なビューは、市場での潜在能力とポジショニングを理解するために重要です。

コアミッション、ビジョン、プラットフォームのアイデンティティ

Alibaba Groupによって開発されたプラットフォームであるAccio.comの中心的なミッションは、製品の調達を簡素化し、最初のアイデアから完成した作成に至るまでの企業に同行することです。 Harry Potterシリーズの「Accio」（Lat。「I Call Up」）という魔法に触発されたこのプラットフォームは、関連するサプライチェーンリソースに迅速かつ効率的にアクセスできることを目指しています。この焦点は、グローバルな中小企業バイヤー、取引エージェント、国境を越えた売り手を明示的に目的としています。

Accio.comは、3つのコア領域でそのアイデンティティを定義しています。

• AIベースのB2B検索エンジン。
• AIベースのB2Bウィキペディア。
• エンドツーエンドのeコマースプラットフォーム。

このトリプルアイデンティティは、単なるシンプルな調達ツール以上のものであるという努力を強調しています。 Accio.comは、情報発見（検索エンジン）、知識の獲得（Wikipediaの側面、市場動向、製品の詳細など）、トランザクション処理（eコマースプラットフォーム）を組み合わせたB2B取引の統合エコシステムを作成したいと考えています。このプラットフォームは、元の企業であるAlibaba Groupの25年以上の業界経験に基づいています。 Accio.comがこれらの3つのアイデンティティの統合を成功させることに成功した場合、これにより、プロセス全体の中心的な接触点を提供することにより、中小企業の国際貿易の摩擦損失を大幅に減らすことができます。ただし、このような包括的なビジョンの実装には、実行におけるかなりの課題とリスクがあります。

調達、購入、および制御のための重要な機能

Accio.comは、調達、購入、および制御の特定のニーズに合わせたAI制御機能を多く提供しています。

AI制御されたソースの発見と「完璧なマッチ」のアイデアの発見

優れた機能は、ユーザーが自然言語でビジネスアイデアや複雑な要件を策定できるようにすることができることです。 Accio.comは、これらのエントリ（テキスト、画像、ファイル、URLなど）を分析し、具体的で実装可能な手順に変換します。これには、関連するサプライヤーの識別、コスト計算の提供、出荷の詳細が含まれます。 「完全な一致」プロセスは、ビジネスのアイデアを概念化し、適切で検証済みの製品とサプライヤーを見つけることを目的としています。このプラットフォームは、Alibaba.com、1688、Europagesなどのソースを含む、100万件以上の検証済みプロバイダーを持つグローバルサプライヤーネットワークを使用しています。 「深い検索」関数は、複雑な要件とサプライヤーの信頼性の評価もサポートします。純粋なキーワード検索からユーザーを解放し、代わりに新しい調達オプションを深く理解し、特に製品開発の初期段階をサポートする意図とコンテキストを理解しようとするこのアプローチ。新製品のラインを探索したり、新興企業では、初期の研究作業がAIによって大幅に拡大されているため、エントリのハードルを大幅に減らすことができます。

「スーパー比較」関数

この関数により、選択した製品の即時かつ包括的な比較が可能になります。これは、何百万もの製品からの最高の販売および最も競争力のあるオプションを強調し、詳細な比較の概要を提供します。

製品百科事典と市場の洞察

Accio.comは、動的に製品仕様、価格緊張、販売データ、その他の多次元情報を表示することにより、一種の「B2B-Wikipedia」として機能します。ユーザーは、リアルタイムのソーシャルメディアトレンドと小売知識へのアクセスを受け取ります。このプラットフォームには、継続的に更新される200を超える産業固有の知識グラフが含まれています。 「ビジネス研究」機能は、コストの見積もりやサプライヤーの推奨事項などの専門的なビジネスプランを作成することさえできます。

Accio AIエージェント

このプラットフォームは、製品運用、インテリジェントレセプション、マーケティングサポート、リスクアドバイスのために、4つの専門的なAIエージェントを統合しています。たとえば、「インテリジェントレセプションエージェント」は、顧客の問い合わせを編集するだけでなく、ロジスティクス情報を呼び出し、バイヤーとの詳細を明確にすることもできます。そのようなエージェントの使用は、AIが情報を提供するだけでなく積極的に参加する自律的な調達タスクに向かう傾向を示しています。これは大幅な効率の向上を約束しますが、同時に、監視、AIエージェントの行動に対する責任、特に秩序のリリースやリスクレビューなどの重要なプロセスの場合において、堅牢な人間（HITL）メカニズムの必要性に関する疑問を提起します。

制御関連機能

Accio.comは、コスト管理と支出管理を促進する単一のプラットフォームでプロセスを統合することにより、制御をサポートしています。利益率の計算機や注文のテンプレートなどの統合ツール（注文）も利用できます。このプラットフォームは、24時間以内にオファーを受け取ることを目的として、オファー照会（RFQ）の作成（RFQ）とサプライヤーの選択も自動化します。初期段階でコストの見積もりと実現可能性分析を受け取る可能性は、予算計画と管理の投資決定に大きな価値があります。

次の表は、Accio.comのコアスキルとAIベースの機能をまとめたものです。

Accio.com-CoreスキルとAIベースの機能

Accio.com-CoreスキルとAIベースの機能イメージ：Xpert.Digital

Accio.comは、調達、購入、および制御のための包括的なAIベースの機能を提供しています。このプラットフォームは、「完璧なマッチ」テクノロジーを備えた自然な言語アイデアを可能にします。これは、ビジネスのアイデアを処理し、適切なサプライヤー、コスト、配送オプションを自動的に識別します。大規模な言語モデル、自然言語処理、知識グラフの使用は簡素化されており、早期のコストの見積もりを可能にします。

「スーパー比較」関数は、即時の包括的な製品比較を提供し、ベストセラーと競争力のあるオプションを強調します。機械学習とデータ分析の助けを借りて、ユーザーはよく根拠のある製品決定を行い、最高の価格パフォーマンスオプションを特定できます。

グローバルサプライヤーネットワークは、Alibaba.com、1688、Europagesなどのプラットフォームの100万を超える検証済みのサプライヤーで構成されています。 AI制御された「深い検索」関数は、複雑な要件を満たすこともでき、サプライヤープールを大幅に拡大すると同時に、品質と信頼性が向上します。

統合された製品百科事典は、200以上の産業知識グラフからの動的な製品データ、価格範囲、販売動向、リアルタイムのソーシャルメディアトレンドを提供します。これは戦略的な決定をサポートし、新しい市場動向とビジネスチャンスを特定するのに役立ちます。

「ビジネスリサーチ」機能を介した事業計画は、コストの見積もりとたたき、たとえばAIを使用したサプライヤーの推奨事項を備えた専門的なビジネスプランを作成します。 4つの専門的なAIエージェントは、製品運用、インテリジェントレセプション、マーケティング、リスクのアドバイスの分野で日常的なタスクを自動化します。

RFQオートメーションは、24時間以内にオファーを受信することを目的として、オファープロセスを大幅に加速します。このオファーは、価格設定と収益性分析のための利益率計算機、および大規模なコスト管理と支出管理ツールによって補足されています。

基礎となるAIテクノロジー（Qwen LLM、NLP、知識グラフなど）

Accio.comのパフォーマンスは、Alibaba Groupが開発した高度なAIテクノロジーに基づいています。中心的な要素は、Qwenと呼ばれる独自の大規模な言語モデル（LLM）です。このモデルは、言語の理解と生成の基礎を形成します。ディープラーニングおよび自然言語処理（NLP）と組み合わせて、プラットフォームは自然言語で複雑なユーザーの問い合わせを処理し、サプライヤー情報をフィルターし、正確なソリューションを提供できます。

もう1つの重要なビルディングブロックは、知識グラフです。 Accio.comは、リアルタイムで更新される200を超える業界固有の知識グラフを使用しています。これらは、B2B取引データの膨大な量を構成し、エンティティ（サプライヤー、製品、材料、市場動向など）間の関係を作成し、より深く、コンテキスト関連の分析とより正確な検索結果を可能にします。データの信頼性を確保するために、Accio.comはAIベースの相互検証とサプライヤーのクレジットスコアの包含に依存しています。プラットフォームのAIは、数十年にわたる業界の専門知識と広範な製品エコシステムに基づいて訓練されました。 「OE人工知能」の関連するコンテキストでは、Alibabaのより広範なAIイニシアチブであり、「適応性神経フレームワーク（開始）」や「量子エンハニングモデル」などの高度な概念も言及されています。 Accio.comでの直接的な使用が現在明示的に確認されていない場合でも、プラットフォームを描画できる状態の研究環境と、将来の開発がどのような影響を与えるかを示しています。

QWENや広範なドメイン固有の知識グラフなどの企業所有のLLMを使用すると、ACCI.COMは、公開されているモデルのみに基づいた一般的なAIツールまたはプラットフォームよりも潜在的な競争上の優位性を与えます。一般的なLLMは幅広いスキルを持っているかもしれませんが、微妙な語彙、コンテキスト、およびデータ関係が微妙なB2B購入に不可欠なデータとの関係を欠いていることがよくあります。 「数十年の業界の専門知識」と専門知識グラフに基づいたトレーニングは、関連性が高く信頼できる結果につながる可能性があります。これらの独自のモデルと知識グラフの品質と継続的な更新は、長期的な成功とAccio.comの差別化の重要な要因になります。

中小企業のターゲットグループと価値の約束

Accio.comは、グローバルおよびメディアサイズの企業（中小企業）、貿易エージェント、クロスカバーダーセラーを明示的に目的としています。このプラットフォームは、これらの俳優、特に、コスト効率の高いサプライチェーンリソースへの迅速なアクセスが必要なのを支援することを目的としています。 Accio.comに属する、またはさらなる開発を表す、より広いプラットフォームには、500,000を超える中小企業のユーザーベースが呼び出されます。

中小企業の価値の約束は、伝統的に複雑なB2B貿易の単純化にあります。 Accio.comは、効率的なサプライヤーと製品の発見、ビジネスアイデアの実装（「コンセプトから作成まで」）のサポート、および「プロの製品スペシャリスト」からのアドバイスに至るユーザーエクスペリエンスを約束します。 SMEに焦点を当てているのは、複雑で高価なエンタープライズグレードの調達ソフトウェアでしばしば無視される市場セグメントに対応しています。専門家のアドバイスのシミュレーションは、多くの中小企業が通常、大規模な専門的な買い物カードを持っていないため、多くの中小企業が直面する知識のギャップを埋めることを目的としています。複雑な調達プロセスを通じてそれらを導くAIツールは、市場の知識を提供し、ビジネスプランの作成に役立ち、限られたリソースを拡大することでかなりの付加価値を提供します。これにより、中小企業はグローバル市場でより競争力のある行動をとることができます。ただし、受け入れは、このセグメントのユーザー - フレンドリー、手頃な価格、検出可能な投資収益率（ROI）に依存します。

AI & XR 3D レンダリング マシン: 包括的なサービス パッケージ、R&D XR、PR & SEM における Xpert.Digital の 5 倍の専門知識 - 画像: Xpert.Digital

Xpert.Digital は、さまざまな業界について深い知識を持っています。 これにより、お客様の特定の市場セグメントの要件と課題に正確に合わせたオーダーメイドの戦略を開発することが可能になります。 継続的に市場動向を分析し、業界の発展をフォローすることで、当社は先見性を持って行動し、革新的なソリューションを提供することができます。 経験と知識を組み合わせることで付加価値を生み出し、お客様に決定的な競争上の優位性を提供します。

詳細については、こちらをご覧ください:

• Xpert.Digital の 5 倍の専門知識を 1 つのパッケージで利用可能 - 月額わずか 500 ユーロから

比較分析：SAP Ariba、Coupa、および調達におけるその他のマーケットリーダーに対するAccio.com

Accio.comの価値と位置を包括的に評価するには、市場で利用可能な他の調達ソリューションとの比較が不可欠です。これには、他のAIベースのプラットフォームと、従来のサプライヤーディレクトリと一般的なAIツールの両方が含まれます。

Accio.comは、他のAIがサポートされている調達ソリューションと比較しています

AIベースの調達ソフトウェアの市場は多様であり、包括的なスイートと専門のニッチプロバイダーの両方が含まれています。

包括的なスイートとの比較（例：SAP Ariba、Coupa、GEP）

SAP Ariba、Coupa、GEPなどの確立されたソリューションは、多くの場合、エンドツーエンドのソース（S2P）機能、ERPシステムとの深い統合、エンタープライズセグメントの長期的な実績を提供します。

• SAP Aribaは、サプライヤー管理において、プロセスオートメーション、ERP統合（特にSAPシステムを使用）において強力であり、大規模なグローバルサプライヤーネットワークへのアクセスを提供します。
• Coupaは、S2Pオートメーション、ガイド付き購入（ガイド付き購入）、AI制御ワークフロー、サプライヤーのリスク管理のための機能を備えた包括的な寄付管理プラットフォームとしての地位を確立しています。
• GPは、カテゴリとリスク管理に焦点を当て、イノベーションとROIに焦点を当てた「AI-First」S2Pソフトウェアに依存しています。

それに比べて、Accio.comの焦点は、最初の「情報の調達」と「製品のアイデアから」のフェーズにもっとあるようです。 Accio.comは、補完的なツールとして、またはしばしば複雑なエンタープライズスイートのより機敏で、より中小企業に優しい代替品として機能する可能性があります。

特殊なAIソーシングツールとの比較（例：Scoutbee）

Scoutbeeなどのプラットフォームは、AIベースのサプライヤーに焦点を当てており、グラフテクノロジー、予測分析、規範的分析などのテクノロジーを見つけて使用して、サプライヤーに関する深い洞察を得ます（例：ESG基準、リスク、多様性に関する）。 Accio.comは、サプライヤーの発見のための機能も提供しますが、アイデアやeコマース機能のより広いコンテキストにそれらをより統合します。

AI支出分析ツールとの比較（ZG Suplari、Jaggaer）

これらのツールは、出力データの分類、異常の検出、貯蓄の可能性の識別に特化しています。 Accio.comには、受賞したコンピューターや注文テンプレートなどのいくつかの制御機能がありますが、おそらく専用のプラットフォームほど支出分析には深くはありません。

Acci.comの本質的な区別機能

「IDEEE-BISの現実」アプローチ、「Ki-B2B-Wikipedia」の概念、Alibabaのeコマースエコシステムとの潜在的な深い統合、および中小企業への明確な焦点は、他の多くのソリューションからAccio.comを蓄積します。

AI調達ソリューションの市場は、一方では幅広のS2Pスイートで断片化する傾向を示し、他方では専門的なベストブレイクソリューションを示しています。 Accio.comは、インテリジェントな調達とアイデアとトランザクションへの直接的な道を組み合わせることでニッチを埋めるようです。これは、中小企業にとって特に魅力的です。 SAP AribaやCoupaなどの確立された俳優は、広範で複雑なS2Pプラットフォームを提供しますが、Scoutbeeはディープサプライヤーインテリジェンスを専門としています。 Accio.comからのユニークなセールスポイントは、上流のアイデアのサポートとAlibabaを介した巨大なサプライヤーネットワークへの接続にあります。企業にとって、これは特定のニーズを慎重に検討することを意味します。既存のERPシステムを備えた大企業は、統合されたS2Pスイートを好む可能性がありますが、SMEまたは製品革新に焦点を当てた企業はAccio.comのアプローチを認識する可能性があります。 AI関数の「ビルドvs.購入」の間でBCGが議論した決定は、ここで関連するものです。

従来のサプライヤーディレクトリと比較してAccio.com（wlw.deなど）

「Who Delevers What」（WLW.DE）などの従来のサプライヤーディレクトリは、配信の検索の接触点でした。ただし、Accio.comなどのAIサポートされたプラットフォームとの比較は、大きな違いを明らかにしています。

機能

従来のディレクトリは、主にキーワード、会社名、または製品カテゴリを介して検索できる静的データベースです。会社のプロファイル、連絡先情報、製品リストを提供しています。一方、Accio.comは、複雑なニーズを理解し、比較を行い、市場情報を提供し、ビジネスプランの作成にサポートすることができるインタラクティブなダイアログ指向のAIを提供します。従来のディレクトリはインタラクティブではなく、一方向の検索結果を提供します。

AIとインタラクティブ

根本的な違いは、知性と相互作用にあります。 WLW.DEは明示的な検索用語に基づいてリストを提供しますが、Acci.comは暗黙のニーズを理解し、ソリューションを生成することを目指しています。

データの深さと検証

Accio.comは、AIクロス検証、サプライヤーのクレジットスコア、リアルタイムデータで宣伝しています。従来のディレクトリは、動的または検証されたデータが少ない場合があります。

戦略的価値

Accio.comは、アイデアの発見から実装までの戦略的パートナーとしての地位を確立し、従来のリストは主に根本的にサプライヤーの識別に役立ちます。

Accio.comや従来のディレクトリなどのAIサポートされたプラットフォーム間の距離は、徐々にであるだけでなく、純粋な情報調達からインテリジェンスと問題解決の生成へのパラダイムシフトを表しています。従来のディレクトリは、より多くのAI関数を統合しないと、重要性を失うリスクがあります。ユーザーにとって、AIプラットフォームは、より効率的で、より効率的で、戦略的に価値のあるソーシングエクスペリエンスを提供し、いくつかの異なるツールを使用する必要性を減らす可能性があります。

Accio.com一般的なAIツールや従来のソフトウェアアプローチと比較して

専門的な調達ソリューションとディレクトリに加えて、企業はジェネリックAIツールやクラシックソフトウェアも利用できます。

従来のソフトウェア

古典的なルールベースのソフトウェアは、決定論的で柔軟性がありません。新しいシナリオの変更には、手動で調整する必要があります。ただし、調達プロセスには、純粋に定期的なシステムに適していない構造化されていないデータと複雑な決定が含まれることがよくあります。

ジェネリックAIツール（例：一般LMS）

自由に利用可能なLLMSなどのツールは、テキストの位置や基礎研究などのタスクでサポートできます。ただし、ドメイン固有のトレーニング、キュレーションのB2Bデータ、統合ワークフロー、および調達に不可欠なサプライヤー検証メカニズムがありません。購入のために特にLLMSを訓練する必要性（「微調整」）が強調されています。

Accio.comのような特殊なAI調達ツールの利点

• ドメイン - 特異的AI：調達データのトレーニング、業界用語、サプライヤープロパティ、市場のダイナミクスを理解します。 Accio.comは、彼のAIは「数十年の業界の専門知識」に基づいていると述べています。
• 統合ワークフロー：プラットフォーム上のさまざまな調達フェーズ（アイデア、ソーシング、比較、RFQ）を組み合わせます。
• キュレーションおよび検証済みのデータ：検証済みのサプライヤーネットワークおよび検証データへのアクセス。
• 期間に縛られた機能：「スーパー比較」、「パーフェクトマッチ」、AIエージェントなどの機能は、調達タスクに特別に調整されています。

ジェネリックAIには幅広いスキルがありますが、Accio.comなどの専門的なAIツールは、ドメインの専門知識、キュレーションデータ、テーラーメイドのワークフローにより、調達に大きな利点があります。調達の「最後のマイル」には、ジェネリックモデルがしばしば欠けている特定の知識が必要です。したがって、企業は、重要な調整とデータ統合の取り組みなしに、複雑な調達タスクに一般的なAIを使用するように注意する必要があります。特殊なプラットフォームは、おそらくこの分野でより速い付加価値とより信頼性の高い結果を提供します。

次の表は、Accio.comと選択された代替案との構造化された比較を提供します。

比較マトリックス：Accio.com対キーの代替

比較マトリックス：Accio.com対キーの代替品-Picture：Xpert.Digital

Accio.comとその主な代替案との比較分析は、さまざまなプラットフォームのポジショニングとスキルの大きな違いを示しています。 Accio.comは、アイデアを見つけることから完成品、B2B eコマースまで、包括的なアプローチでインテリジェンスを調達することに焦点を当てています。このプラットフォームでは、Qwen LLM、自然言語処理、200以上の知識グラフ、機械学習、AIエージェントなどの高度なAIテクノロジーを使用しています。最も重要なAI制御機能には、「完璧なマッチ」の発見アイデア、「スーパー比較」、「ディープサーチ」、包括的な製品シクロペディア、特殊なAIエージェントが含まれます。

それに比べて、Scoutbeeは、深いサプライヤーインテリジェンス、退院、資格を専門としています。このプラットフォームは、スマートサプライヤーの発見、リスク評価、ESG多様性スクリーニングのためのグラフテクノロジー、予測および規範的分析、および機械学習とNLPに依存しています。一方、Coupaは、寄付管理と自動化に焦点を当てた包括的なAIベースのソースツープレイスイートを提供しています。このプラットフォームでは、AI制御ワークフロー、支出分析のための機械学習、詐欺検出、請求書処理にはNLPを使用しています。従来のディレクトリwlw.deは、限られたAI関数が限られているか、NO NO AI機能を伴わない基本的なサプライヤーの識別に焦点を当てています。

Accio.comには、100万を超える検証済みのサプライヤー、AI検証、およびソーシング機能のクレジットスコアを備えたグローバルネットワークがあります。 Scoutbeeは、詳細なプロファイルと検証プロセスを備えたグローバルサプライヤーデータベースを提供し、Coupaはサプライヤー管理ツール、ネットワークアクセス、パフォーマンス評価を提供します。 Accio.comでの購買サポートには、RFQオートメーション、オファー比較、注文テンプレート、潜在的なeコマース統合が含まれます。

制御機能に関して、Accio.comは、アイデアのアイデアの一部として利益率、コスト計算、寄付管理の概要を提供します。ここでは、詳細な寄付分析、予算管理、コンプライアンス監視でクーパが得点します。ターゲットグループも異なります。Accio.comは中小企業、取引エージェント、国境を越えた売り手を対象としていますが、ScoutbeeとCoupaは複雑な調達要件または企業を備えた中規模から大企業に対応しています。

ユーザーフレンドリーの観点から、Accio.comは、自然言語の入力と「消費者のような購入体験」による簡素化に焦点を当てています。データの検証と信頼性では、プラットフォームはAIクロス検証、サプライヤーのクレジットスコア、および検証されたネットワークに依存しており、それを他のプロバイダーと区別し、それぞれがデータ検証とリスク評価に対する独自のアプローチを追求しています。

調達と制御におけるAccio.comなどのAIベースのツールの利点

調達と制御の分野でのAccio.comなどのAIサポートツールの実装は、企業にさまざまな有形の利点を提供します。これらは、効率の向上とコストの最適化から、サプライヤーの管理とリスク管理の戦略的改善にまで及びます。

効率と自動化の繰り返しタスクの向上

調達におけるAIの主な利点は、日常的および繰り返しのタスクの自動化を通じて効率の大幅な向上です。 AIシステムは、データ収集、入力、処理を大幅に加速できます。たとえば、Accio.comは、オファー照会（RFQ）の作成とサプライヤーの事前選択を自動化します。注文要件、許可、請求書の比較のための作業プロセスを強化することができます。これにより、Accio.comのAIエージェントは注文設計を作成することさえできます。これは、手動の努力と時間を大幅に削減することにつながり、日常の活動に費やさなければなりません。これにより、複雑な交渉、革新的な調達戦略の開発、重要なサプライヤー関係の管理など、戦略的により重要なタスクに集中できる貴重な人事リソースがリリースされます。この効率が得られる研究は次のとおりです。McKinseyは、AIが請求書の処理時間を半減できると報告しており、Deloitteの調査では、AIツールが注文と請求書の処理をほぼ30％短縮できることが示されています。これらの効率の向上は、同じタスクがより速く行われることを意味するだけでなく、基本的には、トランザクションの焦点を戦略的活動に変えることにより、調達作業の性質を変えます。企業にとって、これにより、これらの新たに獲得した自由を最適に使用し、複雑な交渉などのタスクに焦点を合わせて、サプライヤーの関係や高度なリスク管理などのタスクに焦点を当てるために、調達チームのさらなるトレーニングに投資する必要があります。

データ分析の改善、支出の透明性、コストの最適化

AI Systemsは、支出パターン、異常、および節約の可能性を明らかにするために、巨大で複雑なデータレコードを分析することができます。たとえば、Accio.comは、製品価格チームと競争力のあるオプションに関する情報を提供します。これにより、支出と高度な分析のほぼリアルタイムの透明性が可能になります。これにより、いわゆる「マーベリック購入」（非準拠の購入）とサプライヤーの統合の可能性が可能になります。より肯定的な効果は、よりプラスの効果です。これにより、Accio.comはコスト計算や利益計算機などのツールを提供します。定量化可能な利点は重要です。マッキンゼーは、AI使用により調達コストを10％削減します。別のマッキンゼーレポートは、最大20％の運用コスト削減を述べています。調達中のAIの初期のユーザーは、最大5回の投資収益率を記録しました。 AIサポートされた支出分析は過去を超えており、予測的で規範的な知識を提供します。これにより、積極的なコスト管理とより戦略的な財務計画が可能になります。管理部門は、調達とより密接に連携し、より正確な予測、予算、財務リスクのレビューのためにAIに生成された洞察を使用できます。したがって、CFOオフィスは、会社全体の費用を支配する際に強力な同盟国を受け取ります。

戦略的調達とサプライヤー関係管理（SRM）

AIツールは、戦略的調達とSRMに革命をもたらします。これらは、コスト、品質、リスク、ESGの適合性（環境、社会問題、企業管理）やイノベーションの可能性など、さまざまな基準に基づいて、よりインテリジェントなサプライヤーの発見、評価、選択を可能にします。 Accio.comは、「Perfect Match」や「Deep Search」などの機能でこれをサポートしています。サプライヤーのパフォーマンスの監視とリスクの評価もAIによって改善されます。さらに、KIは、関連する条項を提案したり、基準からの逸脱を認識したりすることにより、交渉と契約管理を支援できます。サプライヤーとの協力と透明性は、一般的なデータプラットフォームとAIベースのコミュニケーションエイズによって促進できます。 McKinseyは、AIがサプライヤーの選択を30％加速できると報告しています。 AIは、SRMを、リアクティブでしばしば管理上複雑なプロセスから、プロアクティブなデータ制御戦略機能に変換します。これにより、革新的なサプライヤーの識別やサプライチェーンの回復力の増加など、純粋なコスト削減を超えてかなりの付加価値を生み出すことができます。調達チームは、AIを使用して、より抵抗力のある多様なサプライヤー部族を構築し、今日の不安定な世界経済において非常に重要な共通の目標に基づいてより効果的に働くことができます。

高度なリスク管理とコンプライアンス

AIがサプライチェーンのリスクを積極的に特定し、削減する能力は、もう1つの重要な利点です。これには、サプライヤーの障害、地政学的障害、価格のボラティリティなどのリスクが含まれます。 Accio.comは、全体的な食欲を特別にリスクしています。 AIは、契約、規制、および内部ガイドラインに基づいて自動コンプライアンステストを可能にします。詐欺検出もAIアルゴリズムによって改善されます。透明性の向上と完全なテストパス（監査証跡）は、規制要件の遵守をサポートします。研究は、AIがトリプルごとにコンプライアンス率を改善できることを示しています。 AIは、リスク管理を定期的な手動レビュープロセスから、継続的な自動化された監視および予測システムにシフトします。これにより、企業が脅威を予測および反応する能力が向上し、より機敏で抵抗力のあるサプライチェーンが可能になります。制御するために、これは、さまざまなリスクとより多くの健全な規定の潜在的な財政効果のより良い定量化を意味します。 EU AI法などのグローバルな規制の複雑さの増加を考慮して、AIベースのコンプライアンス監視がますます重要になっています。

リアルタイムのビューと予測分析による制御の強化

制御は、AIの使用からも大幅に恩恵を受けます。 AIは、財務分析とレポートのために、より正確でより詳細なデータへのコントローラーをより速くアクセスできます。リアルタイムデータは、市場の変化に対するアジャイルな反応を可能にし、競争力を強化します。予測分析は、より正確な予測、予算の改善、より情報に基づいたシナリオ管理につながります。 AIシステムは、データベースのアクションの推奨事項を生成し、支払いフローの監視と流動性リスクの早期検出を改善できます。 AIは、主に過去の過去指向のレポート関数から、組織内の将来の戦略的アドバイザリーの役割に変換されます。 AIツールを装備したコントローラーは、管理により、より価値のある戦略的洞察を提供し、投資、リソースの割り当て、リスクへのリスクに関連する重要なビジネス上の決定に影響を与えることができます。調達と管理の間の協力は、より動的でデータベースになります。

次の表は、調達と制御におけるAI使用の最も重要な利点をまとめたものです。

調達と管理におけるKIの重要な利点

調達と制御におけるAIのKI重要な利点 - 画像：Xpert.Digital

調達と制御における人工知能の実装は、企業にとって多くの戦略的利点を提供します。効率の向上の分野では、AIはデータ入力、RFQの作成、会計比較などの自動化繰り返しタスクを有効にします。これにより、請求書の処理時間が最大50％削減され、注文および請求書処理はほぼ30％加速できます。 ACCIOなどのソリューションは、RFQの作成とサプライヤーの選択を完全に自動化します。

AIベースの貯蓄の可能性、交渉のポジションの改善、マーベリック購入の削減の識別から大幅なコスト削減が生じます。企業は調達コストを10％削減し、運用コストを最大20％削減でき、早期ユーザーは投資収益率の5倍を達成できます。

戦略的調達は、インテリジェントなサプライヤーの発見と選択、パフォーマンス監視の改善、AIベースの交渉の恩恵を受けます。サプライヤーの選択は、Accios「Perfect Match」や「Deep Search」などの機能によってサポートされている30％を加速できます。

リスク管理では、KIは、サプライチェーンの障害やサプライヤーの障害などのリスクの積極的な検出、および自動コンプライアンステストを可能にします。これにより、コンプライアンス率が3倍向上します。 ACCIOリスクスーパーコロンエージェンシーは、継続的な監視をサポートしています。

制御は、予測予測とアクションのための具体的な推奨事項によって補足される、分析と報告のためのより速く、より正確なデータ提供によって強化されます。これにより、市場の変化に対するより速い反応と流動性計画の改善が可能になります。

最後に、AIは、大量のデータの処理、リアルタイムの寄付の可視性、およびパターンと異常の明らかなことを通じて、データ分析と透明性に革命をもたらします。 Accio Product Encyclopediaが市場の洞察を備えたツールやSuplari Insightジェネレーターは、包括的な分析サポートを提供します。

B2B調達：accio.com-imageを使用したサプライチェーン、取引、マーケットプレイス、AIサポートソーシング：xpert.digital

詳細については、こちらをご覧ください:

• AI /アドバイスとサポートを備えた製品とB2Bの洞察を見つける

調達にAIを実装する際の課題と考慮事項

重要な利点にもかかわらず、調達におけるAIの導入は、企業を考慮し、積極的に考慮しなければならない課題に関連しています。これらのハードルの現実的な評価は、実装を成功させ、期待される利益を達成するために不可欠です。

データの品質、可用性、統合ハードル

データは、AIシステムのライフエリクサーです。それらの品質、可用性、統合は、しばしば最大の課題を表しています。 AIモデルには、効果的なトレーニングと信頼性の高い操作のために、大量の高品質で十分に構造化されたデータが必要です。不十分なデータ品質は、KIの紹介の主要な障害の1つとして命名されています。多くの企業は、ERPやS2Pツールなどのさまざまな内部システム、および外部ソースからのデータへのアクセスと統合に苦労しています。データサイロと標準化の欠如により、AIの効果的な使用がより困難になります。

したがって、堅牢なデータガバナンスフレームワークの確立が不可欠です。

典型的なのは、データが最大の能力であり、調達におけるAIの最大のボトルネックであることです。確固たるデータベースがなければ、AIイニシアチブは失敗するか、期待を下回る可能性があります。いくつかの情報源は、データ品質の重要な役割を強調しています。引用されたIvaluaなどの研究やドイツ企業に関するBitkomの研究、データ管理の不良、データの可用性の欠如は、中央の実装のハードルとして明示的にリストされています。したがって、企業は、AIツールの導入の前または並行して、データ戦略、データ調整、統合の取り組みを優先する必要があります。言及されている「AIのための整理」は、基本的な要件です。

実装コストとROI法の生産

AIの導入は、かなりのコストに関連しています。これには、AIソフトウェアの開発または購入の費用、実装、既存のシステムランドスケープへの統合が含まれます。特に、これらの高いコストは、ドイツの企業にとって大きな課題です。さらに、事前に期待される投資収益率（ROI）を定量化し、特に中小企業にとってハードルになる可能性のある説得力のあるビジネスケースを作成することは困難です。メンテナンス、更新、専門スタッフのランニングコストも無視してはなりません。

AIは長期的に重要なROIを約束しますが、特に中小企業にとって、最初の投資と利点を予測するという課題は重要な抑止力になる可能性があります。この研究では、利回りの定量化のコストと困難が、ドイツ企業、特にAI開発の固定費に直面している中小企業にとって大きな障壁を表していることを詳細に示しています。したがって、企業は、初期段階で成功を示し、受け入れを生み出すために、複雑さを少なくすることで高い利益を約束するユースケースから始まる段階的な実装アプローチが必要です。 AIパフォーマンスとROIを追求するための明確な指標が不可欠です。

組織の資格ギャップと変更管理

AIの使用が成功するには、適切な技術だけでなく、適切に資格のある従業員と効果的な変更管理も必要です。多くの場合、調達チームには技術的なノウハウと特定のAIの専門知識がありません。従業員が新しいAIツールと効果的に協力できるようにするには、従業員のトレーニングとさらなるトレーニング措置が必要です。変化に対する抵抗と仕事の喪失の恐怖も発生する可能性があり、対処する必要があります。効果的な変更管理戦略の重要性と、AI導入の利点と目標の明確なコミュニケーションは、十分に評価することはできません。

「ヒューマンファクター」は、テクノロジー自体と同じくらいAIの実装において重要です。 AIツールは、成功が人間の受け入れと適応性に依存するツールです。いくつかの情報源は、労働力を装備し、変更管理を運営し、AIがどのように役割を拡張し、置き換えられないかについて従業員に明確にする必要性を強調しています。 CPO調査の声明はここで重要です。「AIは人に取って代わるものではありませんが、AIを使用する人はそうでない人に取って代わります。」企業は人事開発に投資し、人々とAIの間の協力を促進する文化を創造しなければなりません。購入における役割は、データ解釈、AIツール管理、戦略的思考の分野での新しいスキルを開発します。

倫理的考慮事項：アルゴリズムバイアスと透明性

AIを使用すると、考慮される必要がある倫理的な問題も発生します。主なリスクは、既存のAIシステム（バイアス）が歴史的なトレーニングデータに含まれることが、永続的または強化されるか、さらには強化されることです。これにより、サプライヤーの選択や歪んだ市場分析につながる可能性があります。いわゆる「ブラックボックスの問題」 - AIモデルがあなたの決定にどのように到達するかを理解するための責任者は、責任と信頼を損ないます。したがって、透明性、説明可能性（説明可能なAI、XAI）、およびAIアルゴリズムの公平性が必要です。人間の監督は、AIの推奨事項を検証し、バイアスを減らすために不可欠です。

倫理的AIは、単なるコンプライアンスの問題ではなく、信頼の確立と調達におけるAIの責任ある使用を確保するための基本的な前提条件です。これは、重要な金融取引と戦略的関係を管理する分野です。ソースは、中央の主要な原則としての透明性、説明、公平性を強調しています。サプライヤーの発見におけるアルゴリズムバイアスの警告は明示的です。したがって、企業は、バイアス、公平性テスト、責任の明確な構造を認識するためのメカニズムを含む、堅牢なAI政府のフレームワークを実装する必要があります（セクションVII.Cを参照）。倫理的懸念の非存続は、評判の損害、法的問題、および誤ったビジネス上の決定につながる可能性があります。

セキュリティとデータ保護の懸念（B2Bソフトウェアに対するEU AI法の影響を含む）

サプライヤー情報、契約、価格設定など、敏感な調達データの保護 - 特にクラウドベースのソリューションでAIツールを使用すると、最も重要です。リスクは、サードパーティのプロバイダーとソフトウェアサプライチェーンのAIコンポーネントからも発生します。 GDPRなどのデータ保護規制や、EU AI法などの新しいAI固有の法律の遵守が不可欠です。 EU AI法は、リスクレベルに従ってAIシステムを分類し、企業ソフトウェア（人事や金融など）によく見られる高リスクシステムのオペレーターを緩和します。これは、B2B調達ソフトウェアに直接影響を与えます。高リスクキーシステムの場合、EU AI法は、透明性、人間の監督、データガバナンス、および試運転後の監視を呼び出します。

AIの規制環境は迅速に発展しており、コンプライアンス（特にEU AI法などの包括的な規制を伴う）は、AI調達ソリューションの選択と使用における重要な要因になります。情報源は、調達ソフトウェアを含むB2Bテクノロジーに対するEU AI法の効果を明示的に説明しています。リスクベースのアプローチは、AI調達ツールのプロバイダーとユーザーが異なる試験とコンプライアンスの義務の対象となることを意味します。調達マネージャーは、AIツールの適合性を評価するために、法務部門およびIT部門と緊密に連携する必要があります。これらの規制要件に積極的に対処し、透明性、監査可能性、データ保護のために機能を統合するAIプロバイダーは、競争上の優位性を持ちます。これは、AIプロバイダーとの契約上の条項にも影響します。

次の表は、調達にAIを実装する際の最も重要な課題と考慮事項をまとめたものです。

調達におけるAI実装における重要な課題と考慮事項

調達の実装における重要な課題と考慮事項 - イメージ：xpert.digital

調達におけるAIの実装には、よく考えられたソリューション戦略を必要とするさまざまな重要な課題がもたらされます。データの分野では、データの品質、可用性、統合、および既存のデータサイロの不足は、包括的なデータ戦略、体系的なデータ調整、統合ソリューションへの投資、および強固なデータガバナンスの確立によって対処できる中心的な問題を表しています。

コスト関連の課題には、高い実装と開発コスト、および投資収益率の困難な定量化が含まれます。これは、高い価値と低い複雑さで使用することから、ROI測定のための明確なKPIの定義、および「購入対ビルド」の決定の慎重な検査から始めて、フェーズの実装でここで推奨されます。

スキルとスタッフの分野では、技術的なノウハウとAIの専門知識が変化に対する抵抗に欠けていることがよくあります。ソリューションアプローチには、トレーニングとさらなる教育への投資、効果的な変更管理、利点の明確なコミュニケーション、および人間KIコラボレーションの文化の促進が含まれます。

倫理的考慮事項は、「ブラックボックス」システムによるアルゴリズムバイアスと透明性の欠如に関するものです。 AIガバナンスフレームワークの実装、定期的な公平性チェック、説明可能なAIの使用、および人間の監督の確保がここで中心的な措置です。

最後に、GDPRに従ってのデータ保護、クラウド使用のためのデータセキュリティ、サードパーティKIおよびEU AI ACTコンプライアンスによるリスクなどのセキュリティおよび右翼の側面を考慮に入れる必要があります。法務部門およびIT部門との緊密な協力、プロバイダーの慎重な選択、契約にコンプライアンス条項を含めること、および堅牢なサイアセキュリティ対策が不可欠です。

調達におけるAIの導入に関する戦略的推奨

人工知能の調達および制御プロセスへの統合の成功には、よく考え抜かれた戦略的アプローチが必要です。 AIを使用して効率を高め、コストを削減し、戦略的な利点を達成したい企業は、以下の推奨事項を考慮する必要があります。

調達のためのAI入門戦略の開発

AIツールのアドホック実装が成功につながることはめったにありません。代わりに、包括的な戦略が必要です。

デジタル成熟レベルの評価

まず第一に、会社のデジタル成熟度、特に調達部門の正直な在庫が行われるべきです。これは、弱点を特定し、現実的な目標を設定するのに役立ちます。

明確なビジネス目標とKPIを定義します

AIの使用でどの特定のビジネス目標を達成するかを明確に定義する必要があります（たとえば、x％のコスト削減、Z日までのyのスループット時間の短縮）。測定可能なキーパフォーマンスインジケーター（KPI）は、成功を追求するために不可欠です。

企業との調整 - 全体のデジタル戦略

調達のためのAI戦略は単独で考慮されるべきではありませんが、会社の包括的なデジタル変革アジェンダに挿入する必要があります。

大きな利点を持つアプリケーションの識別

すべてを一度に変換しようとする代わりに、AIが比較的低い複雑さで最大の付加価値を提供できる特定のアプリケーションを特定する必要があります。これにより、初期の成功が生み出され、受け入れが促進されます。

「購入対建物」の決定を設立しました

企業は、標準のAIソフトウェアを購入したいのか、それともテーラー製ソリューションを開発したいのかを決定する必要があります。この決定は、適応、既存のノウハウ、予算による競争上の利点の必要性などの要因に依存します。

フェーズでは、実装

ステップごとのアプローチにより、リスクが軽減され、組織が最初の経験から学習し、必要に応じて戦略を適応させることができます。

調達におけるAIの導入の成功は、純粋なテクノロジーの拒否の問題であり、ビジネス目標に対する戦略的オリエンテーション、およびKIが特定の問題を解決したり新しい価値を生み出すかを明確に理解することでもありません。 BCGによって提案されたフレームワークは、デジタルの成熟度と弱点の理解の評価から正しく始まっています。マッキンゼーの推奨事項は、高品質のユースケースに焦点を当て、すぐに完全な変革を求めて努力することを警告しています。特定のコンテキストと成熟度に合わせて調整されたKI導入の明確で戦略的な時刻表を開発する企業は、望ましい結果を達成し、費用のかかる間違いを回避する可能性が高い。

ビジネスケースの作成とROIの測定

新しいテクノロジーへのすべての投資には、予想される利益を定量化する強固なビジネスケースが必要です。

AIの値寄与の定義

AIが調達にどの貢献をするべきかを明確に定義する必要があります - 既存のプロセスの漸進的な改善であろうと、調達モデルの基本的な再設計です。

測定可能な利点の識別

コスト削減、効率の増加、リスク低下、コンプライアンスの改善、スループット時間の速度などの潜在的な利点は、具体的な用語で命名され、可能な場合は定量化する必要があります。

費用の見積もり

実装および運用コストは現実的に評価する必要があります。

効果の追跡

実装後、財務効果と運用効率を継続的に監視および測定する必要があります。 ROIの例は、早期ユーザーのROIの最大5倍、運用コストの10〜20％の削減、およびサプライヤーの選択が30％削減されます。

調達におけるAIの堅牢なビジネスケースは、効率の漠然とした約束を超え、特定の測定可能、達成可能、関連性、および時間に関連する（スマート）目標とKPIを含む必要があります。ここでは、「AI価値の貢献」を定義し、財政的影響と運用効率を追求する必要性が強調されています。事前に利点を定量化することの難しさは、強力で証拠に基づいたビジネスケースをさらに重要にします。 AIイニシアチブの管理と予算からのサポートを確保することは、予想されるROIと戦略的価値を明確に説明する説得力のあるビジネスケースに大きく依存します。

データガバナンスと倫理的枠組みの条件のアドレス指定

データの責任ある取り扱いと倫理原則へのコンプライアンスは、KIの導入において非常に重要です。

強力なデータガバナンスプラクティスの確立

これには、データの品質、整合性、セキュリティ、データ保護の確保が含まれます。

AIガバナンスフレームワークの実装

これらは、責任、透明性、公平性、リスク管理などの明確な原則を定義する必要があります。

AI倫理評議会またはガバナンス委員会の設立

これらの機関には、調達、IT、法律、リスク管理の代表者を含め、ガイドラインを決定し、より大きなAIイニシアチブを確認する必要があります。

明確な役割と責任の定義

AI関連の決定に対する明確な責任とエスカレーションパスを決定する必要があります。

リスクレビューの実装

新しいAIツールは、精度、バイアス、セキュリティギャップ、法的意味合いの観点から評価する必要があります。

人間の監督を確保する

AIツールは、人間のレビューと介入のメカニズムを有効にする必要があります。

積極的なAI政府は、規制やリスク削減の遵守だけでなく、従業員、サプライヤー、その他の利害関係者の間でAIシステムの信頼の開発にも不可欠です。情報筋は、大企業の3分の1未満が、セキュリティとコンプライアンスの懸念のために無制限のAI使用を許可していることを強調しており、これによりガバナンスが最優先事項になります。また、責任を強調し、人間のマネージャーが決定に責任を負うことを保証します。倫理的な考慮事項と堅牢なガバナンスを最初からAI戦略に統合する企業は、AIの利点を責任を持ち、持続可能に使用し、バイアス、透明性の欠如、またはデータ乱用に関連して潜在的な落とし穴を回避するために、よりよく位置付けられています。

最適な結果のためのヒューマンキーコラボレーションの促進

AIは、人間の労働の代替品と見なされるべきではなく、人間のスキルを拡大および向上させるツールと見なされるべきです。

サポートツールとしてのAIの認識：

AIは、人間のスキルを完全に置き換えるのではなく、人間のスキルを主張するのに役立ちます。

共同ワークフローのデザイン：

作業プロセスは、人々の強み（批判的思考、共感、複雑な倫理的判断）とAI（データ処理、サンプル認識、速度）を最適に使用するように設計する必要があります。

「Human-in-the -loop」（HITL）システムの実装：

これらにより、人々はAIの決定を指示し、検証し、必要に応じて重複することができます。

トレーニングと変更管理への投資：

従業員は、AIでの新しい役割と作業方法のために訓練され、準備する必要があります。

調達における最も効果的なAIの実装は、人間とAIの共生関係を促進し、「拡張された労働力」を作成する人々です。情報源は、HITLの詳細な説明を提供し、協力を強調しています。ガートナーは、「AIと人間の専門知識、リスクを組み合わせることに失敗した企業が遅れをとる」と引用されています。調達チームがAI制御システムとどのように相互作用するかを再考する必要性も強調されています。これには、パートナーとしてのAIの受け入れに対する文化的変化が必要です。管理レベルは、この共同モデルを前進させ、調達機能全体における「AI能力」の開発に投資する必要があります。未来はAIや人間ではなく、人間とのAIにあります。

調達の未来：自律システムとAIの開発

調達に対する人工知能の影響は、最初にのみです。将来の開発は、自律システムの可能性と、さらに画期的な技術の統合により、さらに深い変化を示しています。

自律調達とAIエージェントへの方法

AIエリアの開発は、AIを支援したAIから潜在的に自律的な調達プロセスに至るまでのパスを示しています。たとえば、意図したものなどのAIエージェントは、たとえば、独立性が高まる範囲の増加範囲に対処することが期待されています。これには、データの集約、交渉の実装、リスクの評価、ESGの適合性の監視が含まれます。障害に自律的に適応できる「自己癒し」サプライチェーンのビジョン、輪郭を獲得できます。このようなシナリオでは、調達チームの役割は、デジタルAIコアによって実装される包括的な戦略を設計する「バリューアーキテクト」の役割に変わる可能性があります。

ただし、自律システムに向けたこの開発は、かなりの課題に関連しています。これには、データの品質と変更管理のすでに議論されている側面が含まれますが、自律的に重要なAI、サイバーセキュリティの側面、および自律エージェントの行動に対する責任に関する複雑な法的質問に対処する際の具体的な倫理的質問も含まれます。自律的な調達は、まだ新たな概念であるが、人間の介入を最小限に抑えた特定のカテゴリまたはタスクの調達サイクル全体を管理するAIの長期的な可能性を表している。これは、説明責任の義務、AIの能力に関する法的枠組み、およびこれらの自律システムのデザイナーや監督者になる可能性のある調達専門家の将来のスキルに関する法的枠組みに関する深い疑問を提起します。 EU AI法は、このような高ランキング自律システムの使用にも大きな影響を与えます。

データのオントロジーと標準の役割（例：eProcurement Ontology、GS1）

AIシステムが、特にネットワーク化された環境での潜在能力を最大限に発展させるためには、標準化されたデータ形式とセミステーブルが不可欠です。データのオントロジーと標準は、AIの相互運用性と有効性において重要な役割を果たします。

• EUの出版局によって開発されたeProcurement Ontology（EPO）は、公共調達のデータの正式な意味的基盤を作成することを目指しています。一貫した用語、定義、関係を保証し、発表から支払いまでの調達プロセス全体をカバーすることを目的としています。
• Common Core Ontologies（CCO）やBasic Formal Ontology（BFO）などの幅広い標準は、さまざまなドメインにわたる知識表現とデータインテリアの操作性のためのフレームワークを提供します。
• GS1標準は、製品を識別するためのユニバーサルシステム（GTIN、バーコードなど）を提供し、サプライチェーンのデータの正確性、トレーサビリティ、シームレスな情報交換を確保します。構造化された検証可能な製品データを提供し、デジタルツインやブロックチェーン統合などのテクノロジーを有効にすることにより、AIアプリケーションをサポートしています。

これらの標準は、AIシステムのデータ品質を改善し、異なるシステムと組織間のデータ交換を促進し、より厳しい分析と自動化をサポートすることができます。 AIの広がりの増加に伴い、AIシステムが効果的に通信し、一貫してデータを解釈し、さまざまなプラットフォームや組織を介して動作できるようにするために、堅牢なデータオントロジーと標準の必要性がますます重要になっています。 eprocurementオントロジーは、相互運用性のギャップに直接対処します。 GS1標準は、サプライチェーンでのAI運用の「共通参照ベース」と「ビルディングブロック」を提供します。このような基準がなければ、AIシステムは、データサイロで動作したり、データの解釈を誤って解釈するリスクを負います。これらの基準の仮定は、本当にネットワーク化されたインテリジェントな調達エコシステムを作成するときにAIの最大の可能性を活用するために決定的です。これには、データ標準化イニシアチブへの業界全体の協力と投資が必要です。

新しいテクノロジー（短い概要：量子コンピューティング、DAO）

すでに確立されたAIテクノロジーに加えて、長期的に調達システムに影響を与える可能性のある他の破壊的な開発が地平線上に出現しています。

量子コンピューティング

このテクノロジーは、古典的なコンピューターにとって到達不可能な非常に複雑な最適化問題を解決する可能性を秘めています。ロジスティクスと調達の分野では、これはルートの最適化に革命をもたらす可能性があり、膨大な量のデータと変数を同時に分析することにより、ルートの最適化、需要予測、倉庫管理が革命を起こす可能性があります。量子コンピューティングはまだ開発の初期段階にありますが、企業は「量子に備えて」、開発を観察し始めるべきです。

分散化された自律組織（DAO）

DAOSは、分散型コンピュータープログラムとブロックチェーンテクノロジーによって管理されているメンバーによって導かれたコミュニティです。それらは、透明性、自動化され、共同制御された調達またはサプライチェーン管理システムの作成に潜在的に使用できます。ただし、調達の法的地位と実際の実装は依然として非常に実験的であり、かなりのハードルに関連しています。

量子コンピューティングとDAOは、調達における幅広いアプリケーションにさらに使用されていますが、長期的な最適化スキルと組織モデルを根本的に変える可能性のある破壊的な力を表しています。量子コンピューティングの能力は、古典的なコンピューターの能力をはるかに超えて複雑な問題を解決する能力により、前例のない効率の向上を可能にする可能性があります。 DAOSは、理論的には分散型調達コンソーシアムまたはサプライチェーンの資金調達に適用できる根本的な他のガバナンスモデルを提供します。戦略的先見の明は、たとえ即時の導入が実行不可能であっても、調達マネージャーがこのテクノロジーを認識する必要があります。それらの開発と潜在的なアプリケーションの観察は、長期的な計画とイノベーションの取り組みを知らせることができます。

調達4.0：人工知能がショッピングを戦略的価値のドライバーにするとき

人工知能の統合により、調達管理、購入、制御が根本的に変換され、これらの機能を運用上の必需品から戦略的価値ドライバーにシフトします。 AIサポートされたツールは、効率を向上させ、コストを最適化し、リスクをより適切に管理し、より豊富なデータベースの意思決定を行う可能性を提供します。

Accio.comの分析では、特に「パーフェクトマッチ」や「スーパー比較」などの機能、およびLLMSや知識グラフなどのテクノロジーの使用を介して、AIベースのアプローチを備えたプラットフォームが、ソースやサプライヤー管理を見つける革新的な方法を破っていることが示されています。特に中小企業（中小企業）の場合、Accio.comは、グローバルな調達市場の複雑さをナビゲートし、幅広いサプライヤーネットワークへのアクセスを受け取るための貴重なリソースになる可能性があります。プラットフォームは、検索するだけでなく、概念化され、実現のためのアイデアからの道を開くツールとしての地位を確立します。

包括的なエンドツーエンドプロセスをカバーするSAP AribaやCoupaなどの確立されたエンタープライズスイートや、ディープサプライヤー分析のためのScoutbeeなどの専門的なツールと比較して、Acci.comはニッチ、アイデアの統合統合につながる潜在的な統合段階に重点を置いたインテリジェントな調達機能を占めるようです。 wlw.deなどの従来のサプライヤーディレクトリと比較して、Accio.comは、インタラクティブ性、より深いデータ分析、戦略的サポートを通じて大きな付加価値を提供します。

ただし、調達におけるAIの使用は確実な成功ではありません。データの品質と可用性、実装コスト、従業員の必要な資格調整、およびアルゴリズムバイアスと透明性に関する倫理的考慮事項に関する課題に積極的に対処する必要があります。特にEU AI法などの新しい規制に照らして、安全性とデータ保護の側面は非常に重要です。

調達の将来は、システム間と人間と機械の両方の間で、より多くのデータが制御され、インテリジェントで協力的であるでしょう。 AIエージェントと高度な分析によってサポートされる部分的または自律的な調達プロセスへの道への道が規定されています。 eProcurement OntologyやGS1標準などのオントロジーによるデータの標準化は、相互運用性とデータの品質を確保する上で重要な役割を果たします。

調達におけるAIの旅は、1回の実装ではなく、継続的な開発です。継続的な学習、新しい技術オプションへの適応、および責任ある革新への焦点は、持続可能な成功の鍵です。俊敏性の文化を促進し、調達機能の継続的な改善を促進する企業は、発展途上のAI景観を効果的にナビゲートして使用するために最適に配置されます。この決定は、AIを導入すべきかどうかではなく、実際の競争上の優位性を達成するために、これが戦略的かつ責任を持って行う方法です。 Accio.comなどのツールは、それらが慎重に、明確な戦略の一部として実装されている場合、より効率的で、より耐性があり、より価値のある調達作業を構築することをサポートすることができます。

☑️ 戦略、コンサルティング、計画、実行における中小企業のサポート

AI戦略の作成または再編成

☑️ 先駆的な事業開発

コンラッド・ウルフェンシュタイン

あなたの個人的なアドバイザーとして喜んでお手伝いさせていただきます。

以下のお問い合わせフォームにご記入いただくか、 +49 89 89 674 804 (ミュンヘン)。

私たちの共同プロジェクトを楽しみにしています。

Xpert.Digital は、デジタル化、機械工学、物流/イントラロジスティクス、太陽光発電に重点を置いた産業のハブです。

360°の事業開発ソリューションで、新規事業からアフターセールスまで有名企業をサポートします。

マーケット インテリジェンス、マーケティング、マーケティング オートメーション、コンテンツ開発、PR、メール キャンペーン、パーソナライズされたソーシャル メディア、リード ナーチャリングは、当社のデジタル ツールの一部です。

www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plusをご覧ください。