「AI」という言葉は、単なる流行語ではありません。業績の高い企業はAIを利用して、需要の予測、契約内容の交渉、サプライヤーのリスク評価を行い、スピード、正確性、かつてないほどのコントロールを持って、購買ライフサイクルのすべてを管理しています。AIによって購買は、従来の作業の多い部門から、戦略的でデータドリブンな強力な部門へと変革を遂げています。
しかし、購買におけるAI活用は確かに注目を集めているものの、多くの企業はその可能性をビジネスの現実に合わせて落とし込むことに苦労しています。急速に変化する技術の進歩、セキュリティ懸念、実装での課題の中で、購買担当者がAI活用をどこから始めればよいか判断できないのは当然のことです。
このブログでは、購買における実用的で現実的なAI活用方法を探ります。購買管理がAIによってどう変革し、その効果の最大化のために購買責任者がどういった戦略をとれるかを説明します。
AIドリブンの購買とは何か？
AIによる購買は、高度なアルゴリズムを活用して意思決定を向上し、反復的なタスクを自動化します。また、膨大な支出およびサプライヤーデータを分析することで、購買管理プロセスを最大限に効率化します。購買部門はAIを活用することで、詳細なリスクスコアを用いてサプライヤーの選定を最適化し、支出パターンやコスト削減の機会を特定し、需要予測の精度を向上させることができます。
AIによる購買は、高度なアルゴリズムを活用して意思決定を向上し、反復的なタスクを自動化します。また、膨大なデータを分析することで、購買プロセスを最大限に効率化します。
購買でのAI利用は比較的新しい技術ですが、AI自体は1950年代から存在しています。初期のAIシステムは基本的な推論タスクを行うために設計され、将来のコンピューティング発展の基盤となりました。1980年代には、AIは基本的な人間の意思決定を再現できましたが、コストが高いため、実際にこのテクノロジーを導入した企業は少数でした。
購買におけるAIの応用が容易に利用できるようになったのは、1990年代に入ってからです。ERP (エンタープライズリソース計画)システムの導入により、購買活動がデジタル化され、AIによるデータ分析と一部タスクの自動化が可能になりました。2000年代初頭には、Coupaのような購買プラットフォームにおいて、支出分類やサプライヤーのパフォーマンス分析といった基本的なAI機能の統合が始まりました。
今日、機械学習(ML)、自然言語処理(NLP)、およびロボティックプロセスオートメーション(RPA)などのAIテクノロジーは、購買データの分析、サプライヤーリスクの予測、そして予測の自動化に広く利用されています。そして直近では、生成AIの登場により購買管理は次のレベルに引き上げられ、契約の生成、サプライヤーとのコミュニケーションの自動化、そして詳細な支出レポートの提供といったタスクを行えるようになりました。2024年に1.74億ドルだった購買での生成AI市場は、2032年までに22.6億ドルに成長すると予測されています。
AIの能力のすべてがまだ主流ではないにしても、購買関連の業務ではAIの利用が増加しています。Coupaが実施したCFO戦略調査によると、100%の財務責任者がコスト削減と生産性向上のために何らかの形でAIを使用していると回答しています。最先端の購買担当者たちは、AIドリブンのツールで次のようなことを行っています。
- 事前承認済み支出率を96.1%に向上
- リスク管理評価サイクルタイムを30.1営業時間に短縮
- 購買申請-発注サイクルタイムを3.8営業時間に短縮 (Coupaの総支出管理ベンチマークレポートより)
購買での活用が進むAIの種類
まず、AIとは何なのでしょうか。AIとは、人の知能を必要とするタスクを機械が実行するための能力のことで、学習、問題解決、言語理解、パターン認識などがそれに当てはまります。AIは、調達から契約までの管理からサプライチェーンプランニングまで、購買管理プロセスの一部に適用できます。購買で利用できるAIテクノロジーは、以下のカテゴリーに分類できます。
生成AI
生成AIは、複雑なアルゴリズムとニューラルネットワークを使用してパターンや構造を学習し、新しいデータを生成します。最良の結果を得るためには、倫理的に問題のない方法で調達されたクリーンで有効なドメイン特化のデータでトレーニングすることが不可欠です。購買において生成AIは、文書の作成やタスクレベルの質問への回答、サステナビリティ目標のリアルタイム追跡などの日常業務でユーザーをサポートし、法令遵守を確保します。
機械学習
機械学習(ML)は、直接プログラムを作成しなくても、機械がデータから学習することを可能にします。MLアルゴリズムは、時間の経過とともに触れるデータが増えることで改善されます。購買において、MLは過去の購買データを分析して、パターンや傾向の特定、将来の需要予測などを行えます。
自然言語処理
自然言語処理(NLP)は、機械が人間の言葉を理解して解釈し応答することを可能にします。購買において、NLPは契約書、請求書、サプライヤーのEメールなどの大量の非構造化データから情報を分析し、抽出することができます。これにより、文書をNLPで解析して抽出した重要情報を契約に含めたり、サプライヤーからメールで受け取った請求書からデータを抽出して電子請求書レコードとマッピングしたりできます。
ロボティックプロセスオートメーション
ロボティックプロセスオートメーション(RPA)には、繰り返し行われるルールベースのタスクを自動化するソフトウェアがあります。購買において、RPAは発注書処理、請求書管理およびデータ入力を処理できます。これにより人為的エラーが減少し、購買部門はより戦略的で高価値な業務に集中できるようになります。
購買における生成AIの役割
AIモデル(先述したようなもの)は、従来、請求書と発注書の照合の自動化といった単一の課題を解決するポイントソリューションとして使用されてきましたが、 最近の生成AIの進歩により、複雑な難しいタスクを完了できるようになったことで、支出管理プロセス全体にわたって価値をもとらすことが見込まれています。
生成AIとは何か？
生成AIは、大量のデータから学習したパターンに基づき、テキスト、画像、音楽、さらにはコードを含む新しいコンテンツを生成します。従来のAIとは異なり、生成AIは処理するデータを解釈することによって自律的にコンテンツを生成します。人気のあるツールであるChatGPTやDALL·Eは、人のようにテキストや画像を生成し、質問に応じます。また、他のコンテンツ作成タスクを支援することもでき、世間から大きな注目を集め、広く利用されています。
生成AIで革命的なのは、機械が情報を理解するだけでなく、文脈に即したオリジナルの出力を生成できる点です。
生成AIにより購買はどう変化するのか？
今後5年から10年の間に、AIによって購買は業務部門から、高度な戦略と予測により価値を創出する事業部門へと変貌を遂げることになります。将来的には、購買部門では次のことができるようになります。
- 文書作成の自動化: あらかじめ定義されたテンプレートと交渉履歴に基づいて、カスタマイズした詳細な見積依頼(RFQ)、契約、発注書を迅速に作成し、貴重な時間を節約します。
- サプライヤー交渉の効率化: 契約履歴とサプライヤーデータに基づいて交渉戦略をシミュレーションします。将来的には、低価値の交渉はAIが自律的に行い、事前設定されたパラメータに基づいて価格や契約条件を調整できるようになるため、購買部門のマネージャーは高価値の調達ニーズの交渉により多くの時間を充てることができるようになります。
- 意思決定の向上: AIは、コスト、品質、リスク、サステナビリティなどの複数の因子を考慮しながら、複雑なトレードオフ分析を支援します。サプライチェーンの変化を視覚化し、文脈を明確にするために、リアルタイムのシナリオモデリングも提供します。
- サステナビリティの強化: サプライヤーのESG (環境・社会・ガバナンス)パフォーマンスを追跡・分析するために、サードパーティのレビュー、規制レポート、認証をスキャンします。AIは、企業による温室効果ガス排出量の正確な追跡をサポートします。
- リスクの早期予測: ソーシャルメディアやIoTセンサーを含む幅広いデータソースを分析し、サプライチェーンの混乱、価格の変動、または需要の変動を早期に特定します。 グローバルなサプライネットワークにおける複雑な相互依存関係(グローバルなイベントや市場状況など)を考慮し、より詳細なリスクアセスメントを行います。
- パーソナライズしたサポート: 生成AIアシスタントは、支出管理プラットフォーム上でS2P (調達から支払い)プロセスに関する質問に答え、正しいフォームを瞬時に見つけ出します。ユーザーが入力したわずかな言葉からレポートをカスタマイズして生成します。
AIのおかげで、日常のタスクは自動化され、さらには自律的に実行される可能性が高いです。この進化により、購買担当者はデータサイエンス、戦略的思考、AI管理の新たなスキルを持つことが必要になります。
購買戦略において人とプロセスに合わせてAIに投資し、ROIを最大化する方法を学びましょう。
eBookを読む購買におけるAIの実用化
生成AIは購買において比較的新しい技術ですが、他の形態のAIは頻繁に使用されています。機械学習アルゴリズムにより、組織が支出をより良く把握できるようになり、意思決定が強化されました。その他にも、生産性向上、リスク軽減、購買プロセス全体でのコスト削減が促進されています。
支出の分析と分類
AIを活用した支出分析ツールは、請求書、発注書、取引ログなどのさまざまなソースの支出データを自動的に分類し、パターンを特定することができます。可視性が向上することで、購買の集約や一括購入のようなコスト削減の機会が生まれます。
実際の例: あるノートパソコンの製造業者は原材料の購入状況の把握にAIを活用しており、同じ原材料を複数のサプライヤーから異なる価格で購入していることが明らかになりました。そこで製造業者は、より良い価格での交渉を優先サプライヤーと行います。
サプライヤーリスク管理
AIシステムは、構造化データ(バイヤー評価、納期など)と非構造化データ(財務レポート、ニュース記事など)を分析して、サプライヤーリスクを評価し軽減することができます。サプライヤーの運営、財務、評判に関するリスクを理解することで、組織は積極的な対策を講じ、取引先が信頼できる倫理的なサプライヤーであることを確保できます。
実際の例: リチウム電池会社の購買部門は、AIプラットフォームから受け取る通知で、主要なサプライヤーの1社が最近、3種類の労働法に違反したことを知りました。購買部門は早急に代替サプライヤーを探し始めます。
購買申請のインテーク
AIがガイドする購買申請のインテークワークフローを活用してモダンな購入体験を提供することで、エンドユーザーは購買申請をスムーズに行えるようになります。関連するカタログアイテムやベンダーの相互参照が導入の初期段階から可能になり、コンプライアンス違反となる購買が減少します。ポリシーとリアルタイムの予算状況がワークフローで可視化されるため、申請者はより良い財務的判断を下せるようになります。
実際の例: マーケティング部門の新しいリーダーがデザイン業者のサービス購買申請を提出すると、AIは過去に取引のあった企業の中からパフォーマンスの良かった上位3社を自動的に提示します。
購買申請の承認
機械学習アルゴリズムが、過去の購買申請を学習して承認チェーンプロセスのカスタマイズを可能にするため、購買申請の承認プロセスの自動化や電子購買の効率化が促進されます。事前に定義されたルールやパターンに基づき、AIは申請書を適切なマネージャーや部門に送り、エラーがあれば検知するため、コンプライアンスが向上し、無駄な支出を削減できます。
実際の例: 購買申請が、以前に承認された申請書と類似している場合、AIは承認にかかる時間を短縮します。新しい購買申請や、通常とは異なる申請を検知した場合は、レビューを追加し不要な支出を防止することもできます。
請求書と発注書の自動化
AIは、発注書(PO)の生成、承認、請求書処理などの購買のルーティンワークを自動化できます。在庫レベルがしきい値を下回ると、AIは発注書の生成、承認済みのサプライヤーへの送信、発注ステータスのトラッキングを自動的に行うので、発注管理プロセスが効率化します。
発注した物品が出荷され、請求書を受け取ると、AIはOCR (光学文字認識)で請求書から情報を抽出し、利用している支出管理システムの適切な箇所とマッピングすることで、請求書処理を加速させます。請求書と発注書をひとつひとつ手作業で照合するのではなく、AIを用いて請求書情報と発注を自動的に照合することで、取引の正確性を検証してから支払いを行うことができます。
実際の例: 大手製薬会社は、発注管理の効率化にAIを利用しています。薬剤成分が一定のレベルに達すると、システムは自律的に発注書を作成して送信します。これにより、手動処理の介入がなくても生産は途切れることなく行われます。
契約管理とコンプライアンス
AI搭載の契約ライフサイクル管理は、契約から重要な条件や条項を自動的に抽出し、潜在的なリスクやコンプライアンスの問題を特定し、新たな契約のための条件を過去実績データに基づき標準化し提案します。生成AIは、契約の重要条件、日付、義務を含めた要約を承認者に提供し、契約レビューサイクルを効率化します。
契約が締結されると、AIシステムは組織のポリシーや外部規制に対して取引を継続的に監視し、コンプライアンス違反のアクションをリアルタイムで検知します。
実際の例: 契約条項が、企業の標準条件と一致しない場合(例: 支払条件が短すぎる)、AIはそれを検知して購買部門がレビューを行えるようします。このように契約処理にかかる時間が短縮し、紛争が減少します。
需要予測と在庫管理
AIによる予測分析は、現代の購買プラットフォームにおける重要な機能です。これらのシステムは、過去実績データ、市場動向、その他の変数の分析を行って正確な需要予測を生成し、在庫レベルの最適化や、条件を良くするためのサプライヤーとの交渉を行えるようにします。
実際の例: ある人気の靴小売業者はAIを活用して、過去のデータと現在のトレンドに基づき、ショッピングシーズンに需要が増加する製品を予測しており、同社の購買部門は需要の急増に応じて発注を調整することができます。
不正検知
AIアルゴリズムは、予期しない支出、請求書、支払プロセスにおける異常を検知し、不正やエラーを防止できます。これらのシステムは、時間の経過とともに典型的な支出とプロセスのパターンを学習し、標準から逸脱する取引を迅速に検知できるようになります。
実際の例: ある会社は、特定のサプライヤーからの請求金額が不正確であることを、特定のマネージャーが購買を承認する際に検知し、さらなる調査が必要であることを提示します。この自動化された監視は、財務コントロールを向上し、過払いまたはコンプライアンス違反の取引に対する企業のリスクを軽減します。
調達(ソーシング)と入札の最適化
AIは、過去のイベントに基づいてテンプレートを生成し、提案依頼書(RFP)のドラフト作成を支援できます。回答を受け取ると、AIは分析を開始し、他の入札内容と公平な比較を行い、購買部門にデータに基づいた明確な比較結果を提供します。
調達最適化は、高度なアルゴリズムを使用して代替ソリューションを特定し、複数のシナリオをテストすることで、購買部門がサステナビリティや代替材料の種類など、必要なビジネス基準や制約を考慮に含めることができるようにします。
実際の例: ある食品飲料会社はAIを活用して、最も重要なカテゴリーの1つである砂糖の調達を効率化しています。調達部門は、RFPの作成を自動化し、AIドリブンの調達ソフトウェアを使用して入札を比較し、最短時間で最適なサプライヤーを特定します。
コミュニティベンチマーキング
コミュニティインテリジェンスは、匿名化された実取引の支出データの分析にAIを利用します。顧客が提供したデータに基づき、コスト削減のためのベンチマーキングインサイトと推奨事項を企業に提供し、購買における業界のベストプラクティスを特定できるようにします。
実際の例: 医療会社のAI支出管理プラットフォームは、請求書の電子処理時間を業界平均と比較します。AIは、企業が時間を改善できる2つのステップをプロセスで特定します。
従来の購買をAIで強化する方法
過去数年間で、購買は業務や作業を中心に担う部門から、真の戦略部門へと移行しました。購買部門は、現在、高インフレ、原材料不足、そして絶えず変化するビジネスリスクから利益を守るための最初の防衛線と見なされています。これは、予測不可能なグローバル環境において、容易なことではありません。
しかし、AIによりこの課題は容易になりつつあります。受け身から主体的な姿勢への移行が可能になり、購買部門の目標は、組織全体の広範な目標と整合させることができるようになります。購買マネージャーは、調達戦略や支出戦略の策定、サプライヤーとの関係強化、リスク要因の継続的な分析において、AIを活用することで、直近の業務ニーズと長期的なビジネス目標の両方をサポートすることができます。
ルーティンおよび反復的なタスクの自動化
AIは、発注書の生成、請求書の処理、承認ワークフローなど、従来は手作業で行われていた負担の大きい業務を処理できます。例えば、RPAはデータ入力を自動化し、請求書と発注書を照合して迅速かつ正確に処理します。AIにより手作業の負担が軽減されることで、購買部門は戦略的調達やサプライヤーとの交渉といった、より戦略的な活動に集中できるようになります。Gamestopは請求書処理をAIドリブンにすることで、処理にかかる時間を70%短縮しました。
効率性とスピードの向上
反復的な作業をAIで自動化することにより、購買プロセスの効率化が進みます。エラー検知は、人が行うよりも効果的に行えるようになります。購買申請を例に考えてみましょう。AIは、過去のパターンと事前定義されたルールに基づいて申請の処理ルートを自動的に決定します。情報に不足がある場合や、入力が不正確な場合は、承認処理をブロックすることさえあります。これによりボトルネックは解消され、購買管理サイクルは短縮されます。
データドリブンな意思決定
AIは内部記録と外部ソースの膨大なデータを分析し、実行可能なインサイトを提供します。購買分析はデータパターンを利用してトレンドを特定し、将来の需要を予測し、データパターンに基づいてサプライヤーの選定を最適化します。これにより、購買マネージャーはビジネスにとって最良の意思決定を行うことができます。英国を拠点とする食品およびサービスの親会社であるWestbury Street Holdingsは、AIによるカテゴリー管理ダッシュボードを利用し、リソースの適切な割り当てと、サプライヤーの集約により、財務部門が節減を促進できるようにしています。
コスト削減と節減
AIを利用することで、組織全体の支出が詳細に把握できるようになります。支出パターンを分析し、コスト削減を行える領域が提示されます。AIドリブンの支出分析によって、バルク購入やサプライヤー集約の機会を特定できる場合もあります。例えばMieteは、AIを活用してサプライヤーの数を60%削減し、大幅な節減を実現しました。
サプライヤーとの関係を強化する
サプライヤーのパフォーマンスを継続的にAIで監視することで、購買部門はサプライヤーの信頼性、品質、納品時間に関するインサイトを得ることができます。 サプライヤー登録、発注確認、納品の更新、請求書処理など、定型的なサプライヤーのプロセスやコミュニケーションもAIで自動化できます。サプライヤーとバイヤーの間でエラーが減り、プロセスが速くなることで、サプライヤーへの支払いは期日通りに速く行えるようになり、すべてにおいて関係を強固にすることができます。
効果的なリスク軽減
地政学的イベント、経済の変動、サプライヤーの財務健全性、規制の変更など、リスク要因に関する警告をリアルタイムで受け取ることで、購買責任者はリスクを軽減し、業務に影響を及ぼす混乱を未然に防ぐことができます。モントリオール銀行は、CoupaコミュニティのAIインサイトを活用して、サプライヤーライフサイクル全体でのコントロールを可能にしています。
デジタルツインのような予測分析モデルは、サプライチェーン全体のリスクを特定し、ルート変更やサプライヤーの切り替えといった緩和策を提案することで、いかなる時にもビジネスの継続性を確保できる強力なツールです。
調達・購買におけるAIソリューションの評価
AIブームが本格化する中、多くの購買テクノロジープロバイダーが自社製品の中でAI機能を提供しています。しかし、すべてが同じように作られているわけではありません。購買責任者は、効率性と意思決定を向上させ、倫理的なAIプラクティスと企業の特定のニーズに合致するAI購買ソリューションを選択することが重要です。AIソリューションを評価する際に企業が考慮すべき重要な点は以下の通りです。
倫理的かつ安全
AIは、価格、サプライヤー情報、戦略的計画などの社内の機密性の高い購買データを使用します。AI購買ソリューションプロバイダーが、このデータを第三者と共有したり販売したりしない、また、外部AIシステムのトレーニングに使用しないということが、極めて重要です。対象となるデータ保護規制(HIPAA、SOC 1、SOC 2、FedRAMP Moderateなど)を遵守し、暗号化、データストレージ、セキュリティ監査において最高のセキュリティ基準を維持するプロバイダーを探してください。
AI機能には意思決定や推奨を自動的に行うものがあるため、バイアスを軽減することも重要です。どのプロバイダーも、自社のAIの意思決定プロセスと、データや分析におけるバイアスの軽減方法を説明できる必要があります。
包括的なアプローチ
ソリューションは、購買プロセスをエンドツーエンドでカバーするためさまざまな側面を統合する必要があります。そのため、ERP、財務、サプライチェーン管理ツールなどの他の企業システムとのシームレスな連携が不可欠です。
組織の成長とともに増加するデータ量やユーザー数に対応できる能力が必要です。ビジネスニーズの変更に合わせて特定の購買プロセスをサポートするため、カスタム連携やワークフローの変更が可能なAPIを備えたソリューションを探してください。
領域における専門性
AIソリューションの成功の最大要因は何でしょうか？ それは、人です。テクノロジーは、人が活用して初めて役に立ちます。AIソリューションプロバイダーは、購買領域の深い専門知識を持ち、使いやすいツールとガイド型トレーニング機能を提供しているところを選びましょう。確立した購買ベストプラクティスに基づいてトレーニングされたAIは、購買部門の効率的かつ効果的なプロセス基盤となります。
考慮すべき主な機能:
- 高度な分析および予測機能
- 契約分析とサプライヤーコミュニケーションでの自然言語処理(NLP)
- 支出の分類と異常検知の機械学習(ML)
- ワークフロー管理の自動化
- リアルタイムの市場インテリジェンスとサプライヤーリスク評価
- ダッシュボードのカスタマイズ性とレポートツール
調達・購買でのAI導入の課題と対策
購買部門にとって、AIは確かな可能性を秘めています。世界中の企業が、業務の効率化、サプライヤーとの関係改善、データドリブンな意思決定にその力を使おうとしています。しかし、AI統合の道のりは必ずしも順調ではありません。企業がAI導入の過程で直面する一般的な課題と、その対策方法について説明します。
データの品質と可用性
課題: AIは高品質で一貫性のあるデータに依存しますが、データはシステム全体に散在している場合や、現在の購買プロセスでは不完全である場合が多いです。 McKinsey & Companyによると、高価値分析においてデータが重要であるにもかかわらず、購買データが最大限に活用されていると回答した購買最高責任者は20％未満でした。
対策: データのクレンジング、標準化、情報付加を自動的に行う支出管理プラットフォームに投資します。購買責任者は、データの品質チェックを定期的に実施し、データのギャップを特定し、プロセスを検証して、最も正確なデータを確保する必要があります。
既存システムとの連携
課題: 従来の購買システムとAIソリューションの連携は、複雑でコストがかかる場合があります。
対策: 会社で利用しているシステムと互換性があり、柔軟な連携オプションを提供するAIソリューションプロバイダーと協力してください。AIアルゴリズムのアップデートを継続的に行うプロバイダーを選ぶことで、企業は既存のITリソースにAIを効果的に適用できるようになります。システム間のデータフローを確実に行うため、ミドルウェアパートナーと協力して最新のAIプラットフォームと古い購買ソフトウェアをつなぐAPIベース連携を計画することを検討してください。
チェンジマネジメントと定着
課題: 変化への抵抗と仕事を失う危機感は、購買部門でのAI導入を妨げる要因となる可能性があります。
対策: 導入の開始前に、担当業務でのAI利用について課題や機会をユーザーから聞き取り理解します。作業時間の短縮や意思決定の向上といった具体的な利益のある、明確なユースケースから始めましょう。包括的なトレーニングプログラムを提供し、ユーザー間でのナレッジ共有を行ことで、ユーザーがテクノロジーに慣れるようにします。
最も重要な点は、ユーザーとの明確でオープンなコミュニケーションです。AIは従業員の創造的および戦略的な能力を強化するものであり、決して従業員に代わるものではありません。
受賞実績のあるCoupaのAI購買ソフトウェア
業界をリードするCoupaのAI総支出管理プラットフォームを活用すれば、業務がスマートになり、生産性が向上し、利益を拡大できます。Coupaは、ポイントツーポイント型や汎用的なAIソリューションとは異なり、S2P (調達から支払い)サイクル全体でAIを統合し、支出プロセスの効果を最大限に引き出します。CoupaのAI購買ソフトウェアは、次の点で他のソリューションと異なります。
- 約20年のAI経験の上に構築されています。Coupaは支出管理ツールにAIを統合した最初のプラットフォームの1つであり、常にイノベーションを追求してきました。購買領域での豊富な経験に基づき、目的に応じた自動化とAIを開発し、購買担当者にとって実用的で使いやすいツールをCoupaは提供します。AI機能、提供製品の拡充、連携機能において、アナリストレポートなどでCoupaは群を抜いて高い評価を得ています。
- セキュリティが高く、倫理的なコンプライアンスのテストが行われています。Coupaは、AIアーキテクチャ、テスト手法、ポリシーに関する詳細な文書を一般公開し、どのようにテクノロジーが機能しているかを常に把握できるようにしています。さらに、機密データは、SOC 1、SOC 2、ISO 27001、HIPAAなどを含む包括的な保護と規制の要件を通じて常に保護されています。
- 6兆ドルに及ぶ実際の取引から得られたコミュニティインテリジェンスを活用しています。1,000万社を超えるサプライヤーとバイヤーからなる支出データネットワークに基づいた、実用的な改善案と推奨事項を得ることができます。Coupaのモデルは、トレンドを特定し、詳細なサプライヤー評価を提供し、他では得られないインサイトを提供します。
- 購買プロセスを効率化するための特別な設計が行われています。AIドリブンのワークフローを用いた購買申請と発注のプロセスにより、契約内支出が増加し、サイクルタイムが短縮します。これにより、購買部門はより価値の高い調達業務に集中できるようになります。ワークフローはノーコードで利用できるため、会社の成長に伴いニーズを満たすカスタマイズが可能です。
CoupaはAIドリブンのオペレーティングモデルを採用しているので、購買責任者はプロセスの自動化と拡張、収益の保護、および最先端テクノロジーによるチームの支援を実現できます。AIが進化を続ける中で、購買の役割も変化し、より革新的でアジャイルかつレジリエンス(回復力)の高い企業の実現に道が開かれることになります。
