調達の世界で革新の嵐が吹き荒れています。ロボティックプロセスオートメーション（RPA）、機械学習、コグニティブテクノロジーを備えたデジタルレイバーは、自動化やその他のテクノロジーによる調達機能の強化に役立っています。デジタル調達は、既存の定型業務を自動化して段階的にデジタルレイバーを導入し、調達プロセスのあらゆるステージにおいて、パフォーマンスを高めることを可能にします。

調達における課題への対処

デジタル調達は、ルールに基づく基本的なプロセスの自動化から、高度に洗練されたレベルの自動化へと急速に進化しつつある調達プラットフォームをサポートします。そのためデジタル調達は、以下の領域で次々と発生する調達における課題に対処することができます。

ビジネスプロセス	デジタル調達による改善機会	デジタル調達によるソリューション
契約書管理	契約書を手作業で照合しているため、プロセスが非効率。	自動化プログラムによって契約書が照合され、すべての契約条項が盛り込まれている契約書フォーマットと比較し、異なる条項があればフラグが付けられる。また、契約書管理プロセスのサマリを作成することも可能。
調達プロセス	請求書の照合と処理を手作業で行っているため、膨大な工数を必要とし、ヒューマンエラーが生じやすい。	手作業の照合プロセスを自動化することで、請求書照合の速度と正確さを保証。
戦略的ソーシング	確立された閾値以下の金額でソーシング活動を行えば自動的な入札は可能だが、依然として手作業に頼るため、調達プロセスが遅くなり得る。	しかるべき条件を満たしたサプライヤーに対し、戦略的ソーシングの閾値以下の金額で自動的に入札をリクエストすることで、ソーシング活動に要する時間と労力を削減。
業務提携	購買担当者は、リアルタイムでガイダンスを参照できないため、コンプライアンスの要件やガイドラインに準拠した購買活動を行うことが困難な場合がある。	要求数量や購入詳細を管理するためのガイダンスを、購買担当者にリアルタイムで自動的に提供。
サポートプロセス	マスターデータが適切に管理・更新されていないため、旧単価での発注による注文訂正や異なる支払条件によるベンダーへの支払遅延といった悪影響が生じ得る。	マスターデータを定期的に自動照合して不正確な情報を特定し、考えられる解決策を見出し、可能であれば情報を自動的に訂正。
カテゴリー管理	購買する物・サービスの分類を手作業に頼っているため、正確かつ迅速にカテゴリーに割り当てることが困難。	機械学習の導入により、購買伝票に記載されている備考などの情報を基に特定の品目カテゴリーへ自動分類。
サプライヤー管理	人材が限られているため、組織がサプライヤーのリスクを効果的に監視・管理することが困難。	自動化プログラムによって、さまざまなリスクについてサプライヤーのデューデリジェンスが実行され、主要なリスク指標に関するサプライヤーデータが処理、照合、採点される。これらはすべて、手作業と比べてはるかに短時間での実行が可能。