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AIの活用がさまざまな業務で進む中、購買部門においても、取引先選定や価格分析、支出データの分類、サプライヤ評価などへの活用が期待されています。
人手不足への対応や生産性向上が求められる中、「購買業務にもAIを活用できないか」と検討を始める企業も多いのではないでしょうか。
一方で、AIは導入すればすぐに成果が得られるものではありません。取引先選定や価格分析などに活用するためには、分析に適したデータが整理・蓄積されていることや、一定の取引件数があることが前提となります。
実際にAIの導入を検討したものの、データが十分に整っていない、取引件数が少ない、導入・運用コストに見合う効果が見込めないといった理由から、十分な成果につながらないケースもあるのではないでしょうか。
AIは大量のデータから傾向を見つけることを得意とする一方、企業独自の購買ルールや明確な条件に基づく判断では、あらかじめ設定したロジックの方が適している場合があります。
本セミナーでは、DAIKO XTECHの購買・調達ソリューションを通じて、購買データと明確な条件を活用した業務改善をご紹介します。
過去の取引実績やサプライヤ評価に基づく取引先候補の提示、共通項目による複数見積の比較、支出データの分類・分析など、データとロジックに基づいて購買業務を支援する仕組みを解説します。
また、AIで表記揺れを事後的に補正するのではなく、購入時点で品目やカテゴリを統一し、分析に活用できるデータを蓄積する考え方もご紹介します。
AIを活用すべき業務と、データ整備やルール化によって解決すべき業務をどのように見極めるのか、具体的な活用例を交えて解説します。
・購買領域でAI活用を検討している方
・AI導入に必要なデータや費用対効果を整理したい方
・取引先選定や価格比較、支出分析の精度を高めたい方
・データと明確なルールに基づく購買業務を実現したい方
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