購買データをAIが読む ― “利益を守る購買DX”の始め方

はじめに：利益は“購買”で決まる

売上はコントロールしづらくても、購買は今日から変えられます。
見積・発注明細、仕入先とのやり取り、納品・検収、支払。これらに散らばる“価格の根拠”をAIに読ませて可視化し、社内適正価格を武器に交渉・意思決定を標準化する——それが「利益を守る購買DX」です。

いま起きている3つの課題

1. 価格のブレ：同一品目でも部署・現場で単価がまちまち
2. 情報が紙とファイルに分散：PDF/画像/メール/チャットに埋もれる
3. 属人化した交渉：根拠が“勘と経験”に寄りがちで再現しづらい

解決のカギ：AIで“読む→揃える→使う”を自動運転

• 読む（AI-OCR/LLM）：見積書・納品書・請求書・メール本文から、品目／規格／数量／単位／単価／メーカー／カタログ番号／現場名／ファイル名・日付などを抽出
• 揃える（正規化）：単位補正（m↔m²↔m³ 等）、表記ゆれ統一（例：「ステンレス」「SUS」）、型番・メーカーのカノニカル化
• 使う（意思決定）：社内適正価格レンジを算出し、見積比較・交渉根拠・承認ワークフロー・BI可視化へ

最初の90日ロードマップ

Day 0–30：データ集約と“読む”

• 対象を限定（例：上位30品目 or 上位仕入先10社）
• 既存PDF/画像/メール添付を一括投入（BOX/SharePoint/Drive）
• 例外含め元帳票の内容を改変しないを唯一ルールに抽出

Day 31–60：“揃える”仕組みづくり

• 単位補正ルール雛形
  • m, m², m³, 個 以外の不明単位は空欄
  • 代表例：外構コンクリート→m³／床・保護・均しモルタル→m²
• 品目マスター：メーカー＋型番＋規格＋単位でキー化
• 現場コード／成本コードの付与（後工程の集計に効く）

Day 61–90：“使う”運用へ

• 見積比較ビュー：中央値・最頻値・四分位のレンジ提示
• 交渉差益＝（見積平均単価−合意単価）×数量 を自動集計
• 稟議テンプレートに“AI根拠欄”を追加（再現性ある承認）

まず揃える推奨データ項目（最小セット）

区分フィールド例品目メーカー／カタログ番号／規格TOTO／TMGG40E／13A数量数量／単位（補正後）120／m²価格単価（税抜）／小計／通貨4,850／582,000／JPY文脈現場名／工事名／成本コードA支社_第3倉庫／土間／C-102取引仕入先／見積日／有効期限〇〇商事／2025-09-15／30日証跡原本ファイルID／ページ／抽出信頼度file_abc.pdf／3／0.92交渉提示単価レンジ／交渉メモQ1中央値±10%／配送条件調整

KPI設計（“守れた利益”を見える化）

• 交渉差益（¥）：月次・現場別・品目別
• 単価乖離率：合意単価÷社内適正中央値−1
• 社内適正価格カバレッジ：レンジ算出済み品目比率
• 仕入先集中度(HHI)：過度な依存を避ける指標
• 自動読取成功率：再入力・修正の削減度合い

よくある落とし穴と回避策

• 品目が粒度バラバラ → 「メーカー＋型番＋規格＋単位」を主キー化
• 単位のカオス → 先に“単位辞書”を作り、例外はログ化して後追い補正
• AIの過信 → 信頼度閾値を設け、低スコアは人がレビュー（人×AIの二段構え）
• 導入過剰 → まずは“購買額の大きい上位20%品目”から

ミニケース（イメージ）

• 年間購買2億円、上位30品目で平均8%の差益改善 → 1,600万円/年のコスト圧縮
• 稟議と現場照合を自動化し、月20時間/現場の事務を削減（監督の本業回帰）

まとめ：データが“判断の共通言語”になる

AIは万能ではありませんが、読む→揃える→使うを丁寧につなぐだけで、属人化した購買は“再現できる判断”に変わります。まずは上位品目から、90日で“守れる利益”を体感しましょう。

付録：運用テンプレ（そのまま使える）

見積比較テンプレ（稟議添付）

• 対象品目：［メーカー＋型番＋規格＋単位］
• 社内適正価格レンジ：P25–P75（中央値：¥X,XXX）
• 提示単価：仕入先A ¥x,xxx／B ¥x,xxx／C ¥x,xxx
• 合意単価：¥x,xxx（中央値比 −△%／交渉差益 ¥△,△△△）
• 交渉メモ：納期短縮・配送条件変更で単価調整

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