調達購買業務のDXは何故進まないか？ーその3－

このようにコスト（明細）情報の収集、管理、分析も難しいのです。

また、データ分析～活用を一層邪魔しているのは、属性のデータとコストのデータが同じところに保持されていないことでしょう。つまり、分析しようにも違うところ（システム）に情報が保持されているので、データを様々なソースから集めて分析しないと、活用に至らないという問題があります。

それではこららの課題をどのように解決すれば、良いでしょうか。

まずはテクノロジーを上手く活用することです。複数のシステムで蓄積された、ビッグデータをデータレイクに貯めて分析を行うことが、テクノロジーの進化により、あまりコストをかけずに行えるようになってます。また、分析もAIを活用して、様々なシミュレーションを瞬時に行えるようになりました。テクノロジーはスピードと低コストを実現できるのです。

ただ、それはあくまでもデータが各システムに蓄積されていることが前提となります。属性のデータや、コスト明細などが、未だにPDFや紙であったら、そもそもデータを蓄積することが非常に困難です。

そういう場合にも、仕様書やコスト情報は必ずどこかに存在します。まずは、対象物の比較対象になるような過去の購買案件や件名などで、類似品を選択し、その類似品が、一式でもよいので、いくらだったのかが、わかるだけでも、データを活用した交渉が可能となるでしょう。

このように、できるところから、データ活用を進めていく、ことがポイントです。これは、現状のデータについて、収集～分析～活用の視点から、どこまで可能なのか、情報活用の方法を見極めることにもつながります。

コストや手間を無尽蔵にかければ、データ収集～分析～活用は可能です。しかし、それでは効果に見合わないコストがかかってしまいます。

自社で、どのようなデータが、どのような形態で、どこのシステムに蓄積されているのか、これらの現状を把握した上で、先ずは多くを望まずに、何から進めるか、を検討していくべきでしょう。

具体例として、仕様書はPDF、検索できるように、何らかの属性を追加項目として持たせる。コスト明細はエクセルだが、明細があるものと一式見積が混在。仕様書とコスト明細は同じフォルダーに必ず入れておくように運用されており、そのルールは近年は守られている。

このようなケースでは、最低でも、類似案件や類似品を探し、その契約価格を参照することで、対象案件と比較することができます。