Published: 23 May 2024
生成AIは、IT調達プロセスの効率化、社内データをフル活用したソーシング戦略の起草、契約書管理のコンプライアンス強化をもたらす。これにより、すべてのITソーシング・プロセスに多大な影響を及ぼす可能性がある。ソーシング／調達／ベンダー管理のリーダーは、自社のITソーシング・プロセスのあるべき姿を描く際に、生成AIの可能性を考慮すべきである。
生成AI (GenAI) では、ソーシング・タスク (RFPの作成、支出分析、ベンダーのパフォーマンス概要など) の定型化、リアルタイムでのベンダー提案の分析、調達履歴データに基づくRFPの生成といった機能をを実現できる。これにより調達業務が大幅に効率化され、かつ調達コストも削減できる期待がある。その結果、自社のビジネス部門の満足度にもつながる。
GenAIは大規模なデータ群を合成し、ベンダーの過去の実績やリスク関連のデータを取り込むことで、説得力のあるソーシング戦略案を起草できる。また、ソーシング／調達／ベンダー管理 (SPVM) のリーダーに対し、既存ベンダーへの支出傾向に関するインサイトを提供し、組織がデータに基づいた意思決定を行えるようにすることもできる。
大規模言語モデル (LLM) を導入するか、GenAIアプリケーションを使用することで、企業は、標準的な用語に基づく契約書の起草、分析、コンプライアンス・モニタリング、センチメント分析を迅速化し、契約ライフサイクル管理 (CLM) プロセスを強化できる。また契約条件を分析し、SLAなどで合意された条件と実際のパフォーマンス結果を対比することもできる。その結果、契約管理のリスクを最小限に抑えることができる。
GenAIはアルゴリズムによる交渉の時代をもたらし、現在はベンダーと顧客の両方で使用されつつある。イノベーションへの投資に前向きな企業は、この「アルゴリズムの戦い」において優位に立てる。
自社の制御された環境下でGenAIソリューションのパイロット・プロジェクトを実施する。これにより、ソリューションを採用する前に自社固有の課題を特定し、実用に必要な要素を理解する。
自社の日常的なSPVM業務にGenAIをどのように組み込むかの戦略を立てるために、自社内のITベンダーに関する諸データを収集しつつ、その正確性を高めておく。これにより、GenAIを利用する際に利点を十分生かせるようになる。
社内の関連部門と協働し、GenAIがSPVM業務に大きな影響を与える価値の高いユースケースを特定する。同時にGenAIの持つリスクを管理しながら、自社に最適化された機能を設計する。
必要に応じてアルゴリズム交渉の概念検証を計画する。同時に、継続的にアルゴリズムを更新する役割を担うチームをつくる。一方、複雑な取引では、引き続き人間が継続的に関与する必要があることを意識する。
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