- Column
- AI協働時代の技能継承のカタチ〜技と知を未来につなぐために〜
調達業務における技能継承とAI活用【第5回】
AI（人工知能）協働時代における技能継承の姿について前回までに、品質管理、計画業務、リスク管理を取り上げ検討してきた。今回は企業活動の根幹を支える機能の1つである調達業務に焦点を当てる。調達業務における経験知や判断基準は、AI技術の進展によりデータとして捉えての再現・補完が可能になりつつある。ベテランの知見をデジタル化し、組織全体で活用するためのアプローチと、その効果について考察する。
調達業務は、必要な資材やサービスを適切な品質・コスト・納期（QCD：Quality、Cost、Delivery）で確保することが使命であり、その成否は企業競争力に直結する。特に見積もり業務やサプライヤー選定は、過去の取引実績や市場動向、技術的要件などを総合的に判断する高度な意思決定が求められる。
しかし現状では、紙ベースでの運用や属人的なノウハウに依存した業務プロセスが多く、情報の分散や記録形式の不統一が効率化を妨げている。ベテランの経験に基づく判断は貴重である一方で、その暗黙知は形式知化が難しく、後継者育成や業務標準化の障壁になっている。
調達業務が抱える3つの構造的課題
そうした調達業務における構造的な課題は大きく3つある。
課題1：情報の分散と非構造データ
見積もり依頼や、契約書・仕様書などの帳票はサプライヤーごとに形式が異なり、必要情報の抽出や比較に労力がかかる。紙の帳票やPDFなどの非構造化データが多く標準化を進めにくい。そのため、情報が部門や担当者ごとに点在し、全体像を把握すること自体が困難になる。
課題2：データ活用不足
課題1の結果として生じる課題である。適切に統合・分析されたデータを基盤とした判断プロセスが確立されていないため、調達におけるコスト最適化やサプライヤー選定の判断が、属人的かつ限定的な情報に依存する。結果、データドリブンな意思決定の幅と精度が制約され、継続的な改善につながるフィードバックループも十分に機能していない。
課題3：属人化とベテラン依存の加速
課題1、課題2によって生まれる環境によって生じる課題である。土台になる情報基盤が弱いなかで高度な判断が求められるため、経験豊富なベテランの暗黙知に頼らざるを得ない。ベテランは過去の取引実績や市場動向、技術的要件を総合的に勘案して判断できるが、そのプロセスは形式知化されにくく、他者が容易に再現できない。
担当者の異動や退職によって、ベテランが持つ暗黙知が組織内に十分に残らない場合、業務品質が低下するリスクが高まる。こうした状況では、後任者が必要な判断力やノウハウを十分に引き継げず、結果として技能継承が一層困難になる。
このように、非構造化データの分散が情報統合を妨げ、データ活用不足が意思決定の精度を下げ、結果として属人化やベテラン依存を加速させる。これらの3つの課題は連鎖し合い、調達業務の効率化・標準化・高度化を阻む悪循環を生み出している。