Source-to-Payの未来： AIによるプロセスの最適化

ソース・ツー・ペイは、企業が効果的にニーズを特定し、ソリューションを調達し、条件を交渉し、正確かつ迅速に支払いを実行するためのダイナミックなプロセスである。このサイクルを使いこなすことで、企業は業務効率を高め、大きな価値を生み出すことができる。

調達から支払いまでのプロセスは、6つの重要なステップで構成される：

1. 支出分析：企業は、サプライヤーから取得した製品やサービスに関連する支出に関する膨大なデータを持っている。これらの支出データを分析し、要件を検討することで、コスト削減のための調達戦略を策定する。
2. ベンダー管理：この段階では、既存のベンダーを、その財務的安定性、評判、過去の実績に基づいて評価する。その目的は、価格、品質、納期を考慮し、十分な情報に基づいた決定を下すことである。
3. 契約管理：このプロセスでは、提案依頼書（RFP）、情報提供依頼書（RFI）、見積依頼書（RFQ）を潜在的なサプライヤーに送り、それらを評価する。サプライヤーを選定した後、可能な限り最良の価格を得るために交渉が行われる。企業はまた、調達プロセスにおいて、運賃条件、手当、値引きについても交渉する。交渉と契約が完了すると、品目、数量、価格、予定納期を明記した発注書が作成される。
4. 商品・サービスの納品：商品到着後、数量が発注書に記載された数量と一致していることを確認するために検品が行われる。検品後、GRN（Goods Received Note）を発行する。
5. 請求書を記録する： 買掛部門は、サプライヤーからの請求書と発注書および商品受領書を照合する責任を負う。
6. サプライヤーへの支払い：商品が満足のいくものであることが確認されると、会社は契約書に記載された支払い条件に従ってサプライヤーに支払いを行う。例えば、「支払条件のひとつに "Net 10 "がある。

ソース・ツー・ペイ：仕組み

• 査定：ある小売企業が、ネットワーク内の200店舗にオーガニックTシャツを5万枚補充する必要があると判断した。必要な寸法、生地、色を指定する。
• サプライヤーの発掘と選定：調達チームは、情報提供要請書（RFI）を提出したオーガニックコットンのアパレルを専門とする認定ベンダー3社を調査し、選定する。
• 調達と交渉：最適なベンダーを特定した後、小売業者は選定したサプライヤーに見積依頼書（RFQ）を発行する。トップ・ベンダーと交渉し、最高の価値を提供するサプライヤーを選定する。
• 契約管理：価格、納期、製品の品質など、オーガニックTシャツの購入条件をまとめた契約書を作成し、ベンダー企業と締結する。
• 発注：小売業者は5万枚のTシャツの発注書を作成し、購買システムを通じて業者と数量と価格を確認する。
• 商品の受領と検査：商品を受け取ると、品質と数量を検査する。不一致や苦情があればリストを作成し、GRN（Goods Receipt Note）を作成する。
• 請求書処理：買掛部門はベンダーから請求書を受け取る。請求書と発注書および物品受領書を比較し、正確性を確認する。
• 支払処理：小売業者は、購入請求書をネット30（N30）条件で決済する。
• サプライヤーのパフォーマンス評価：小売業者は、供給される製品の品質、割り当てられた納期、およびコミュニケーションの質を評価することにより、サプライヤーのパフォーマンスを評価する。

S2Pプロセス：現在の課題

• データの可視性の欠如：企業は断片的なデータソースに頻繁に遭遇するため、サプライヤーのパフォーマンスや支出の傾向を特定することが難しい。
• 手作業プロセスにおけるエラー： 多くの企業が、いまだに手作業によるデータ入力と紙の請求書発行に依存している。この労働集約的なアプローチではエラーが発生しやすく、請求書処理の遅延や不正確な支払いにつながる。
• コンプライアンスのリスク： 一元的な監督メカニズムがないため、サプライヤーのコンプライアンスを監視し、調達方針の遵守を確認することが困難になる可能性がある。
• 変化への抵抗：新しいS2Pプロセスの導入は、従来のワークフローに慣れている従業員から反対されることがよくあります。これは、効果的な変更管理戦略の必要性を浮き彫りにする。

S2Pプロセス：最適化の必要性

• 企業の最優先課題トップ4は、業務効率化（78％）、コスト削減（76％）、デジタルトランスフォーメーション（76％）、イノベーション（73％）。(出典デロイト グローバル最高調達責任者（CPO）調査）【出典】デロイト
• 業務効率化は40％の企業が挙げており、調達プロセスを最適化し、生産性を向上させる最高調達責任者（CPO）の必要性を強調している。この統計は、業務プロセスの最適化が、効果的なコスト管理と価値の向上に不可欠であることを、組織が広く認識していることを示している。
• さらに、40％の組織がデジタルトランスフォーメーションを優先しており、デジタル技術やツールを導入して調達能力を強化し、効率化を推進することの重要性を強調している。デジタルトランスフォーメーションは、サプライヤーとの協業に次いで、2番目に重要な調達戦略であると認識されている。このことは、CPOが調達プロセスの改善にテクノロジーを活用する必要性を明確に理解していることを示唆している。

Source-to-Payの未来：手作業を減らすAIの機会

ユースケース#1 - コンプライアンス文書の検証

サプライヤー登録には、免許証、証明書、保険証書など、さまざまな書類の提出が必要であり、多くの場合、フォーマットが異なる。手作業で行われるのは、文書の完全性や組織要件への準拠の事前チェックなど、厳格な文書評価です。主なステップには、システム統合のためのコンプライアンス文書からのデータ抽出、公的な情報源による文書の真正性の検証、提出された情報に基づくリスク分類、サプライヤーのコンプライアンス、証明書、契約の継続的なモニタリングが含まれ、組織基準の持続的な遵守を保証します。

一般的な課題

• 疲労、注意散漫、手動検証の専門知識不足によるヒューマンエラー。
• 手作業による検証には多大なリソースが必要となり、より重要な業務への集中に影響を及ぼす。
• 不完全または不正確な記録により、コンプライアンスの検証が妨げられる。
• 組織の成長に伴い文書量が飛躍的に増加するため、正確性を維持することが困難になる可能性がある。

AIによる支援

• 光学式文字認識（OCR）や機械学習などのAI技術は、人間の評価者が見落としてしまうような文書内の微妙な矛盾やパターンを検出することができます。
• インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）を使用すれば、文書からの重要情報の抽出と検証を自動化することで、文書処理の有効性を大幅に高めることができる。さらに、外部ソースや規制データベースと文書を照合し、コンプライアンスを確保することもできます。

ユースケース#2 - 請求書照合の自動化

手作業による請求書照合プロセスは、データ入力、文書検索、比較を手作業で行うため、手間がかかり、人為的ミスが発生しやすい。

よくある課題

• 検証エラー：請求書、発注書（PO）、製品受領書の不一致は、サプライヤーの不満、コンプライアンスリスク、支払遅延につながる可能性がある。
• コストがかかる：手作業による請求書の照合は、時間とリソースを費やすため、運用コストが増大する。
• 拡張性に限界がある：ビジネスが拡大するにつれ、増加する請求書を手作業で管理することは維持できなくなり、処理の滞留や非効率を招く。

AIによる支援

• 自然言語処理（NLP）モデルは、請求書、注文書、領収書の構造化されたテキストや半構造化されたテキストを読み解き、不一致を検出することができます。このプロセスは、請求書と発注書や商品の領収書を照合し、手作業とエラー率を削減するのに役立ちます。
• ルールベースとハイブリッドの機械学習システムは、発注書の数量と請求書を比較し、不一致を特定することができる。
• AIアルゴリズムは人的ミスを減らし、正確な照合と真正な不一致の検出を保証する。

ユースケース#3 - 支出分析

複数のソースからのデータの統合は、現在の支出分析における共通の課題である。このプロセスでは、データのクレンジング、分類、分析にかなりの手作業が必要です。

よくある課題

• このプロセスはエラーや不整合が発生しやすく、不正確な洞察につながる可能性がある。
• 調達チームは、報告の遅れ、支出パターンの限られた可視性、コスト削減の機会をリアルタイムで特定できないなどの障害に遭遇します。

AIによる支援

• AIは、これらの手順を最適化することで、データ抽出、クレンジング、分類のアウトソーシングを支援することができます。
• これにより、手作業が軽減されるだけでなく、リアルタイムで正確な意思決定が可能になり、支出分析の効率と効果が大幅に向上する。
• 機械学習アルゴリズムは、異常を検出し、支出傾向を予測し、コスト最適化のための実用的な提案を行うことができます。

ジェネレーティブAIの使用例

支出分析

カテゴリー、地域、サプライヤーにわたる支出パターンの詳細なサマリーを生成し、ダッシュボードのナラティブを通じて意思決定の改善を促進します。

ベンダー管理

誘導からコンプライアンスのリマインダーに至るまで、すべてのベンダーとのやり取りをパーソナライズし、より強力で協力的なパートナーシップを促進します。

契約管理

事前に設定されたテンプレートを使用して契約書の下書きを作成し、重要な情報を強調して契約を要約します。

商品/サービスの提供

プロンプトベースのリアルタイムステータスレポートにより、納品プロセスの各段階を可視化します。

請求書発行

自動化によって請求書のミスをなくし、支払いサイクルを早めることで、支払いプロセスを合理化します。

支払い

キャッシュフロー予測、サプライヤー条件、ベンチマーク指標と整合性のある支払いスケジュールを最適化することで、キャッシュフロー管理をマスターします。

エンドノート

人工知能（AI）と機械学習（ML）をSource-to-Pay（S2P）プロセスに統合することは、単なる業務強化ではなく、イノベーション、効率性、正確性を促進する戦略的イネーブラーである。AIは、反復作業を自動化し、実用的な洞察を明らかにし、インテリジェントな意思決定を促進することで、調達活動の価値を最大化する力を組織に与える。テクノロジーが進歩し続けるにつれ、AIがS2Pの状況を一変させる可能性は高まる一方であり、企業に成長と競争優位のための比類ない機会を提供する。