AI を取り入れる ことで、データに基づいた見識、予測の改善、異常検知 と 自動化が可能になります。 現在は時間のかかる反復作業の多くを取り除くことができます。これにより、私達のチームは何時間もの作業から解放され、より付加価値の高いプロジェクトに専念できるようになるでしょう。 もし テクノロジーを取り入れると、こういった未来が待っています。 

しかし、 ここではテクノロジーの 「略語」 について見ていきましょう。AI、ML、NLP、 RPA というのは どういう 意味なのでしょうか？ 

• 人工知能（AI）: 機械学習や自然言語処理を含む「スマート」な行動を取るアルゴリズム
• 機械学習（ML）: パターンを検出し、それを予測や意思決定に利用するアルゴリズム 
• 自然言語処理（NLP）: 人間の言語を解釈、変換、生成することができるアルゴリズム 
• ロボティックプロセスオートメーション（RPA）: 反復的な単純作業を軽減するために人間のインタラクションを模倣したアルゴリズム 

個人の場合、四つの 頭文字 と ソフトウェアの機能を1つの AI キャッチオールにまとめることがあります。実際には、両者の機能は全く異なります。 実際は、RPA は全くインテリジェントではありません。 これは 単純に自動化されています。  

テクノロジー、特に人工知能や機械学習の進歩に伴い、 交渉方法にも連鎖反応が出てくることは避けられません。 しかし 単純な売買タスクを 迅速化 することはできても、 近い将来、 人間に代わって AI が 複雑な入札プロセスや 戦略的調達活動 を行うことはできないでしょう。 このように、 テクノロジーの 中心的な用途 とメリットは それが提供できる情報にあります。 

データに基づいた意思決定が 必要な場合は、 豊富な データセットが 必要 になります。 例えば あなたには時間がいくらでもあるとしましょう。データを解析してクラスターやトレンドを確立し、異常値やその状況を把握して理解し、今後のトレンドを予測し、更に5年後を予測しなければなりません。あなた が 時間的余裕がないと仮定すると、AI がその作業を代行してくれるかもしれません。  

AI とは 何かを正確に理解するために時間が十分に費やされていません。 AIは あなたのビジネスの問題を解決するための全知全能の存在ではありません。AI は、情報に基づいた意思決定を行うことで あなた の ビジネスにおける課題の解決を サポートするものです。 調達 プロフェッショナルとして、 AI は 次の面で 役立ちます。 

• 分析 ソフトでフレキシブルな言語（NLP）を強調した提案依頼に対する回答について 
• 調査 トラフィックパターンと最適な配送スケジュールの提案（ML） 
• 予測 今後3年間の 季節に応じた 補充やメンテナンスプログラムについて（AI） 
• 購買 商品価格が3ドル/ユニットに達する毎（RPA） 

異なるタスクに対しては、AI の異なる側面を活用することができます。あるテクノロジーやソフトウェアがなぜ必要なのかを理解することは、ソフトウェアそのものよりも重要です。  理想となるプラットフォームを選択する前に、どのようなタスクを自動化しようとしているのかを深く考えてください。そうすれば、より複雑で価値の高いタスクをこなすために 人材 をあてがうことができます。 AI による自動化によって必要なことが達成できるので、調達チームが1週間につき20時間を節約できると考えてみて下さい。そうしたらどれだけの事が成し遂げられるでしょうか…  

同じように、最新の画期的なテクノロジーを購入しても、 それに関わる人間と手動プロセスのタッチポイントを全て変更し、適応させ、発展させるために時間をかけなければ、 マーケティングパンフレット の 中の世界だけの お金がかかる 話題 に 終わってしまうでしょう。 殆どの場合、企業はテクノロジーに多額の投資をしますが、そのプラットフォームを利用する個人を教育することの重要性を認識していません。その結果、12ヵ月経った後でチームの不満が乗り移る形でサービス解約に至り始めるため、スタッフを適切に再教育する必要があることに気づくのです。  

どうやって始めればいいのか？

これは 複雑な問題です。あなたのビジネスは AI 投入の準備ができていますか？以下のような考慮すべき点があります。 

1. 自分が 解決しなければならない具体的な問題を特定できているか？ 
2. その 具体的な問題についての十分なデータはあるか？ 
3. 自分は AI の成功のために十分に適応分野を絞り込んだか？ 
4. 自分は 提供されたデータセットを分析できる適切なソフトウェアを持っているか？ 
5. どの タイプの監視が必要か？ 
6. 分析 結果を理解し、実行するトレーニングを受けた従業員はいるか？ 

これらは、社内プロセスで AI を活用し始める前に自問自答する必要がある 多くの 質問のほんの一部に過ぎません。  

AI も  人間も、それ自体が到達目標 ではありません  

AI が 人間に取って代わることはありません。なぜなら、人間は周辺状況を理解し、定義されたデータセット以外でも問題解決ができるからです。例を挙げると、AI は与えられた情報を 基に 指示された通りのことをします。あなたはルンバに 1階のマップを作り、ソファの位置を記憶し、カーペットをきれいに掃除するために賢く掃除機モード切替えようとします。それ自体はできます。同じルンバを2階に運び、1階の情報を使って2階の 様子 を把握していることを期待するのは無理な話です。1階の様子がルンバが持つ唯一のデータセットなのです。  

あなたが提供し、AI に分析を依頼するデータセットには細心の注意を払ってください。情報が偏っていたり、不完全であったり、 クラスタが未定義でも、AI は現実とはかけ離れた洞察を返してきます。 それは 平日の交通パターンを分析するのに、日曜日のデータセットしかシステムに与えていないようなものです。  

未来はネットの中にある 

AI は人々の働き方をより早く根本的に変えるでしょう。 AIを取り入れる ことで、データに基づいた洞察、予測の改善、異常検知、 自動化が可能になります。現在は時間のかかる反復作業の多くを取り除くことができます。これにより、チームは何時間分の作業から解放され、より付加価値の高いプロジェクトに専念できるようになるでしょう。 もしテクノロジーを取り入れると、こういった未来が待っています。 

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