エージェンティックAIが調達業務を革新：A.T. カーニーが提唱する新たな価値と実装の視点

ビジネス

エージェンティックAIが調達に革命をもたらす可能性

エージェンティックAIは、従来の予測AIや生成AIとは異なり、意思決定、タスク実行、成果最適化を通じて自律的に行動する点が特徴です。予測AIがパターンを分析して結果を予測し、生成AIがコンテンツを生成するのに対し、エージェンティックAIはより能動的な役割を担います。この新しい技術が、企業の調達プロセスに大きな変革をもたらす可能性が指摘されています。

契約リーケージの検知で支出を最適化

エージェンティックAIの具体的な便益の一つとして、契約リーケージ検知が挙げられます。これは、企業がすべての請求書を契約条件やリベートと正確に照合できないために失われている損益インパクトを指し、この検知によって支出の1～3％を回収できる可能性があります。また、交渉インテリジェンスにおいては、人間では処理不可能な量の工数を要する示唆や機会を特定できるようになるかもしれません。

この便益を実現するためには、効率性だけでなく、有効性やユーザー体験を含む事業ケースの設計が不可欠です。AI搭載という表示だけで大きな価値が生まれるとは限らないため、CPOはベンダーの主張を見極め、能力と価格を適切に評価する役割を担うことが重要です。

AIの自律性と統制水準の設計

エージェンティックAIの導入において中心的な論点となるのは、どの範囲を人間の手に残し、どの範囲をAIに任せるかという点です。論考が参照するエージェンシー・フレームワークでは、AIが推奨し人間が実行する「支援型」から、AIが最小限の監督のもとで独立して行動する「自律型」までの幅が示されています。どの閾値で人間の関与を必須とするかは、調達部門と事業部門が判断すべき事項です。

高い自律性は大きな価値をもたらし得る一方で、現状からの大きな変化と重大なリスクを伴います。組織は、リスク許容度、規制環境、変化受容の準備状況に基づき、スペクトラム上の位置を意識的に選ぶ必要があります。また、倫理的なガードレールを設け、ハルシネーション（AIが事実に基づかない情報を生成すること）を防ぐ方法を理解し、安全に展開することも重要です。

AIの自律性は「支援型」から「自律型」まで、統制水準は調達と事業が決める

調達部門担当者に求められる新たな能力

将来的に調達部門の担当者がエージェントの管理者となることを見据え、以下の5つの能力が挙げられています。

  • エージェントの性能を年次ではなく週次または日次で評価・管理・改善する能力

  • データ品質と独立したインサイト創出のオーナーシップを担う能力

  • プロンプト・エンジニアリングを理解する能力

  • 仮説シナリオを創造的に考える能力

  • ワークフローをプロセスではなく「なすべき仕事」として再定義する能力

変革のタイムラインと実装へのアプローチ

エージェンティックAI活用の効果が現れるまでの時間軸は、事業によって異なります。運用面の影響は多くの用途で12～18カ月で現れると見込まれる一方、戦略変革が必要な品質と規模に達するには、約3～5年を要するとされています。

実装にあたっては、部門横断チームがアジャイル・スプリントで取り組み、エージェントの性能を反復的に改善していくことから始めるのが良いでしょう。データの完璧さを待つのではなく、用途ごとに許容誤差閾値を定義しながら、データ準備を進めることが重要です。また、技術以上にチームの準備が重要であり、IT部門と事業部門だけでなく、調達部門と人事部門の関与も必要とされています。

CPOは、エージェンティックAIをすぐに活用する必要があるわけではありませんが、いつ導入を始め、どのように活用するかについての計画は必要です。成功する調達リーダーは、変革の可能性と実装上の課題の双方を冷静に見据え、データの準備状況、ベンダーの主張、組織能力について難しい問いを発するリーダーであると言えるでしょう。

論考詳細とA.T. カーニーについて

A.T. カーニーが公開した論考の詳細は、以下のリンクからご覧いただけます。

この論考は、シニア パートナーの濱口 典久氏とパートナーの長内 正一氏によって監修されています。

A.T. カーニーは、100年にわたり世界有数の経営コンサルティングファームとして、世界40カ国以上に拠点を展開しています。日本には1972年に進出し、主要産業のリーディングカンパニーに対し、戦略策定から変革の実行まで一貫した支援を提供しています。A.T. カーニーに関する詳細情報は、以下の公式サイトで確認できます。

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