もし週末を丸ごと使って、サプライヤーの公式サイトを巡回し、PDFを開いてはスペックをひたすらコピペ…気づけば目がショボショボ、肩もバキバキ。そんな経験があるなら、サプライヤー調達がどれだけ骨の折れる作業か、身にしみているはずです。私も同じような苦労を何度も味わってきました。3つのタイムゾーンにまたがる業者から見積もりを集めても、半分は肝心な情報が抜けていたり、残りはExcelが悲鳴を上げるようなバラバラのフォーマットだったり…。サプライヤー調達はサプライチェーンの要ですが、正直、終わりの見えない宝探しみたいに感じることも多いですよね。
でも、今は時代が変わりました。AIはもはや流行り言葉ではなく、サプライヤー調達を賢く、スピーディーに、そして圧倒的にラクにしてくれる存在です。Thunderbitでは、AIが調達業務の面倒な部分を肩代わりし、チームが本当に大事な「最適なパートナー探し」に集中できるようになった現場を何度も見てきました。ここからは、サプライヤー調達の本質や重要性、そしてAI（特にThunderbitの）がどのように調達現場を変えているのか、分かりやすく解説します。
サプライヤー調達とは？
まずは基本から。サプライヤー調達（sourcingやsupply chain sourcingとも呼ばれます）は、ビジネスに必要な商品やサービスを提供できるサプライヤーを見つけ、評価し、選定する一連のプロセスです。これはサプライチェーンのスタート地点。価格交渉や発注、出荷の前段階にあたります。
サプライヤー調達は、いわばビジネスの「お見合い」。単に商品を納品できる相手を探すだけでなく、品質・価格・信頼性、時には価値観や認証まで、最適な相手を見極めることが求められます。新しい部品を探すメーカー、トレンド商品を探すEC事業者、ハードウェアやAPIサービスを外部委託するテック企業など、調達がその後のビジネス全体の流れを左右します。
私の経験上、調達の現場は本当に多種多様です：
- 製造業: 新製品のための信頼できる部品サプライヤー探し
- EC: Amazonや1688などでトレンド商品を調達
- ハードウェア外注: IoTデバイスの工場選定
- サービス/API調達: 翻訳やラベリング、AIサービスの業者比較
どんな業界でも、サプライヤー調達がサプライチェーンの出発点。ここでつまずくと、後々大きなトラブルにつながることも珍しくありません。
サプライヤー調達がビジネスに与える影響
「重要なのは分かったけど、実際どれくらいビジネスに影響するの？」と思うかもしれません。答えは想像以上です。
効果的なサプライヤー調達は、単に安く仕入れることだけが目的ではありません。
- コスト削減: より良い条件で仕入れ、無駄や予想外の出費を減らす
- リスク低減: 信頼できない業者や供給トラブルを回避
- 製品品質の確保: 最終製品の品質や顧客満足度を守る
- 競争力強化: スピーディーな市場投入や柔軟な対応力を実現
実際に、賢い調達がどれだけ効果を生むかをまとめた表がこちらです：
| メリット | ROIへの影響 | 実例 |
|---|---|---|
| コスト削減 | 原価低減・利益率向上 | 信頼できる業者とまとめ買い交渉 |
| リスク低減 | 欠品やダウンタイム減少 | 複数業者の分散調達でリスク回避 |
| 品質向上 | 返品減・高評価獲得 | 認証済み部材や部品の調達 |
| 競争力強化 | 早期市場投入・価格競争力 | 競合より早く新規業者を発掘 |
| ワークフロー自動化 | 時間短縮・ミス削減 | AIで見積もりデータを自動整理・比較 |
さらに、によると、**調達リーダーの79%**がコスト削減を最優先事項としつつ、**32%**しか「サプライヤー管理が優れている」と感じていません。このギャップこそ、AIなどのスマートな調達戦略が活躍する余地です。
現代のサプライヤー調達が抱える課題
2024年の今、なぜ調達がこんなに大変なのか？多くのチームが**調達業務の最大50%**を「サプライヤー情報の収集と整理」に費やしている現実があります。その理由は、サプライヤー情報がバラバラで、毎回フォーマットも違うからです。
よくある悩み（私も何度も経験済み）：
1. サプライヤー情報が点在
公式サイト、B2Bプラットフォーム（Alibaba、1688、Thomasnetなど）、PDFカタログ、メール、サンプル画像…情報があちこちに散らばり、まるでピースが裏返ったパズルを組み立てるようなものです。
2. フォーマットがバラバラ
ある業者はきれいなExcel、別の業者はスキャンPDF、さらに別の業者はメール本文にスペックを貼り付け。比較しようにも一苦労です。
3. 手作業でのデータ入力
スペックや価格、リードタイムを手作業で表にまとめるのは、地味に大変でミスも起こりがち。（私も価格を間違った行に貼り付けて、1万個を誤発注しそうになったことがあります…）
4. 比較が非効率
データを集めても、スペック・価格・MOQ・認証などがバラバラで、横並びで比較するのが本当に大変です。
5. チーム連携が遅い
進捗共有もコピペやメールのやりとりが増え、情報の抜け漏れリスクが高まります。
によれば、非効率な調達プロセスで最大10%のコスト削減機会を失うことも。これは見過ごせません。
従来の調達戦略とその限界
AIの話に入る前に、昔ながらの調達手法やツールを振り返ってみましょう。長年使われてきた理由はありますが、課題も多いのが現実です。
主な調達戦略
- 単一調達: 1社に絞る。管理は楽だが、リスクも大きい。
- 二重調達: 2社で分散。リスク分散になるが、管理の手間は増える。
- 複数調達: 複数社に分散。リスクは減るが、複雑化しやすい。
- グローバルvsローカル調達: 海外（コスト安）か国内（納期短縮・品質重視）かの選択。
従来のツール・手法
- 手作業のスプレッドシート: 柔軟だがミスが多く、規模拡大に弱い。
- メール: 主要な連絡手段だが、情報管理や比較には不向き。
- 基本的な調達ソフト: 発注管理はできるが、データ抽出や比較機能は弱いことが多い。
調達戦略の比較表
| 戦略/ツール | 使いやすさ | データ精度 | 拡張性 | チーム連携 |
|---|---|---|---|---|
| 単一調達 | 高い | 高い | 低い | 容易 |
| 二重調達 | 中 | 中 | 中 | 中 |
| 複数調達 | 低い | 低い | 高い | 難しい |
| 手作業スプレッドシート | 中 | 低い | 低い | 難しい |
| メール | 高い | 低い | 低い | 難しい |
| 基本ソフト | 中 | 中 | 中 | 中 |
要するに、従来の方法は一定の効果はあるものの、データの煩雑さや規模拡大、チーム連携の面で限界が見えてきます。
AIがサプライヤー調達をどう変えるか
ここからが本題です。AIは自動運転やチャットボットだけのものではなく、調達現場の「泥臭い作業」を根本から変える力を持っています。
AIが調達にもたらすこと
- あらゆる情報源からデータを構造化: ウェブページ、PDF、画像、メールから会社名・価格・MOQ・リードタイムなどを自動で抽出し、きれいな表にまとめます。
- サブページの自動抽出: 膨大なサプライヤー詳細ページもAIが自動巡回し、必要なデータを一括取得。
- バラバラなフォーマットも対応: ごちゃごちゃしたウェブやスキャンPDF、画像でも、AIが必要な情報を見つけて抽出。
- 比較・スコアリングの高速化: AIが指定した基準（価格・認証・納期など）でサプライヤーを自動比較・評価。
その結果、調達が圧倒的に速く・正確になり、単純作業からも解放されます。では、2025年までにサプライチェーン組織の50%がAI導入を予定しており、調達分野はその中心です。
Thunderbit：AIで進化するサプライヤー調達
ここで少しだけ宣伝を。ですが、Thunderbitで私たちが開発しているは、まさに上記の課題を解決するために生まれました。
Thunderbitが調達の悩みを解決する仕組み
- 自然言語でのフィールド抽出: 「会社名、価格、MOQ、リードタイム」など、欲しい項目を日本語や英語で入力するだけで、どんなウェブ・PDF・画像からも自動抽出。コーディングも手作業も不要です。
- サブページ自動スクレイピング: 数百件のサプライヤー詳細ページもワンクリックで自動巡回・データ取得。タブ切り替え地獄から解放されます。
- 非構造データもOK: ウェブ・PDF・画像など、どんな形式でもAIが情報を抽出・整理。
- 簡単エクスポート・連携: Google Sheets、Airtable、Notionへの即時出力やCSV/JSONダウンロードで、チーム共有もスムーズ。
- 大量URL対応: 複数のサプライヤーURLも一括処理。大規模な調達プロジェクトにも最適です。
実際の使い方はでご覧いただけます。
サプライチェーン調達に役立つ主な機能
Thunderbitが調達を劇的に効率化する主な機能をまとめました：
| 機能 | 解決できる調達の悩み |
|---|---|
| AIフィールド提案 | 手作業の項目設定が不要。AIが必要な情報を理解 |
| サブページスクレイピング | サプライヤー詳細の自動巡回・データ取得 |
| データエクスポート（Sheets, Airtable, Notion） | チームで即共有・分析が可能 |
| PDF/画像抽出 | どんな形式の情報も対応 |
| 大量URLスクレイピング | 大規模調達も手間なく実現 |
| フィールドAIプロンプト | 独自項目や難しいデータも柔軟に抽出 |
他ツールとの比較はもご参照ください。
実践ガイド：Thunderbitでサプライヤー調達を始める手順
実際の流れを見てみましょう。Thunderbitを使ったスマートなサプライヤー調達の手順です。
ステップ1：調達基準を決める
まず、各サプライヤーから取得したい情報を決めます。例えば：
- 会社名
- 商品名
- 単価
- 最小発注数量（MOQ）
- リードタイム
- 認証情報
- 連絡先
Thunderbitなら、これらをそのまま日本語や英語で入力するだけ。複雑なテンプレートは不要です。
ステップ2：複数ソースからサプライヤーデータを集める
次に、Alibabaや1688、Thomasnet、業界特化のディレクトリなど、ターゲットとなるプラットフォームを開きます。Thunderbitはどれにも対応可能です。
- ウェブページ、PDF、商品画像からデータを抽出
- サプライヤーURLリストがあれば、一括貼り付けで自動処理
ステップ3：サブページ・詳細情報の自動抽出
ここがThunderbitの真骨頂。「サブページを抽出」ボタンを押すだけで：
- 各サプライヤーの詳細ページを自動巡回
- 指定した項目を抽出
- メインのテーブルに自動追加
大量の商品リストや隠れたスペックも一気に整理できます。
ステップ4：データを構造化し、比較・スコアリング
データが揃ったら：
- ワンクリックでGoogle Sheets、Airtable、Notionにエクスポート
- フォーミュラやAI（GPTなど）で、価格・納期・認証など独自基準でサプライヤーをスコアリング
- ビジネスに合わせたカスタム評価モデルも作成可能
ステップ5：チームで共有・コラボレーション
最後に、チーム全員で情報を共有：
- 構造化データをSheetsやAirtable、Notionで即共有
- 比較表やダッシュボードにコピペして活用
- 調達記録を常に最新・全員がアクセス可能な状態に
サプライヤー調達を賢く進めるコツ・ベストプラクティス
AIを活用した調達最適化のポイントを、私の実体験からご紹介します：
- フィールドプロンプトをカスタマイズ: Thunderbitのフィールド指定は細かく設定可能。特定の認証や独自データもAIに伝えればOK。
- 定期的な自動チェック: 価格や在庫の変動監視には定期スクレイピングを活用。
- データ品質の維持: 特に非構造データは、抽出後に必ず内容を確認。
- 成長に合わせて柔軟に: ビジネスの変化に応じて調達基準や評価モデルもアップデート。Thunderbitならワークフローの微調整も簡単です。
さらに実践的なコツはもご覧ください。
まとめ・ポイント
サプライヤー調達はサプライチェーンの土台。ここを制するかどうかで、業務のスムーズさもトラブルの多さも大きく変わります。情報の分散、フォーマットの不統一、手作業の多さ、連携の遅さ…課題は山積みです。
でも、ThunderbitのようなAIツールを使えば、コピペ地獄から抜け出し、データ抽出や整理、比較まで自動化。時間もリスクも大幅に削減し、より賢い意思決定が可能になります。
もし今も昔ながらの方法でサプライヤーデータを管理しているなら、そろそろワークフローを見直すタイミングかもしれません。AIは大企業だけのものではなく、「賢く調達したい」すべての人の味方です。
ぜひをダウンロードし、やもチェックしてみてください。