AIを活用した支出分析で航空業界の調達コストを効率化する方法

プロセスの非効率性は必ず発生します。どんな業界でも、小さな（そして大きな）ミスは起こり得ますが、それが積み重なってサプライチェーンやキャッシュフローに大きな問題を引き起こします。

しかし、航空業界のように、サプライネットワークが複数の大陸にまたがる、デリケートでハイタッチな業界では、その複合的な影響ははるかに大きくなります。調達プロセスの非効率性は、コストの落とし穴となり、リスクを増大させます。

航空市場は、地政学的緊張から原材料価格の変動に至るまで、世界的なショックを急速に受けます。業界が担う重要な役割と厳しい規制の監視を考えると、調達の意思決定は複雑さと緊急性を伴います。しかし、多くの航空宇宙企業は、スプレッドシート中心の文化の中で、サイロ化されたデータを用いて事業を展開し続けています。

AIを活用した支出分析の時代が到来しました。この機能は、航空業界の主要企業に広く導入され、初期段階を過ぎています。AI分析は、プロセスの非効率性を特定し、コスト変動を予測し、データに基づいた調達決定を数分（多くの場合、数秒）で提供します。

この記事では、航空会社がAIを活用して調達プロセスを最適化する方法を探ります。より速く、より賢明な意思決定そして最終的な利益が勝ちます。

航空業界の調達はAIによる破壊的変化の絶好のチャンス

業界アナリストは航空機調達を「ハイリスク」「熾烈な競争」と表現しています。「熾烈な競争」という表現は誇張かもしれませんが、それほどではありません。リスクは計り知れないほど大きいのです。1機の航空機の部品1つの遅延が、航空会社全体、ひいては業界全体に波及効果をもたらす可能性があります。

1 機の飛行機が地上に留められたり遅延したりすると、飛行の安全性、飛行スケジュール、MRO 活動、コンプライアンス監査に支障が生じます。

現在、航空会社は運航上の混乱に対して主に防御的または事後対応的な姿勢をとっていますが、AI 支出分析ツールを活用すれば、企業はより攻撃的かつ積極的な姿勢を取ることができます。

AI を活用したシステムは、航空会社が長年抱える 3 つの課題に対処するのに役立ちます。

そしておそらく最も重要なのは、AIが人間の直感への依存を軽減することです。機械学習（ML）モデルは、チームが手動で問題をフラグ付けする代わりに、異常が進行するにつれてそれを表面化させます。このプロアクティブなアプローチにより、契約リーグやサプライヤーの重複など、時間的制約のない隠れた問題も明らかにすることができます。

プライスウォーターハウスクーパース（PwC）の調査によると、人工知能のマクロ経済への影響コスト管理にAIを導入した企業は、全業務において最大20%のコスト削減を実現できる可能性がある。PwCの調査結果では、調達が最も高いROIのポテンシャルを持つ分野として挙げられている。PwC）。

AIによる支出分析の仕組み

AIを活用した支出分析は、機械学習と自然言語処理（NLP）を基盤として、生の非構造化調達データを構造化された形式に変換し、実用的なインサイトを提供します。AIは、これまで何ヶ月もかかっていた手作業によるスプレッドシートの解析とサプライヤーのマッピング作業を自動化します。

通常は次のように機能します:

航空業界特有のユースケース: 在庫最適化、サプライヤー選定、混乱予測

AI を活用した分析によって即座に ROI が実現される、影響の大きい領域が 3 つあります。

1. 在庫最適化

航空機整備チームは「万が一」に備えて重要な部品を過剰在庫にすることが多く、その結果、数百万ドルもの遊休在庫が無駄になっています。AIは、使用率、整備スケジュール、サプライヤーのリードタイムを分析することで、過剰在庫から予測在庫への移行を支援します。ある調査では、AIを活用した予測によって、航空宇宙MRO業務における過剰在庫コストが最大20%削減されたことが示されています（STS航空グループ）。

2. サプライヤーの選定とリスク軽減

AIは、金融不安、地政学的リスク、ESGコンプライアンスといったリアルタイムのリスクシグナルを織り込み、より限定的なサプライヤースコアカードを強化することで、ベンダーの信頼性を強化することができます。また、アルゴリズムは単価だけでなく総コストに基づいて戦略的な調達シナリオを推奨することもできます（PwC）。

3. 混乱予測

航空サプライチェーンは、関税、パンデミック、地政学的紛争といった突発的な混乱に対して特に脆弱です。AIモデルは、悪天候、大統領政権の交代、通関遅延といった過去の出来事に基づいて学習させることで、ボトルネックが発生する前に調達リーダーに警告を発することができます。

ROIの定量化：AIによる調達KPIの変革

AI を活用した支出分析は理論上のメリットをもたらすだけでなく、主要な調達指標全体にわたって測定可能な利益をもたらします。

航空会社がどのように変革を目の当たりにしているかをご紹介します。

導入の障壁と航空業界のリーダーがそれを克服する方法

明らかなメリットがあるにもかかわらず、多くの航空宇宙・航空関連組織は依然としてAI導入が遅れています。確かに障壁はありますが、克服することは可能です。

1. 断片化された不完全なデータ

多くの調達部門は、レガシーシステムやサイロ化されたデータソースに悩まされており、AIの導入を困難にしています。まずは、支出額の多いカテゴリーからデータクレンジングに注力する必要があります。AIツールは、非構造化データソースであっても自動分類とサプライヤーの重複排除を支援し、人的ミスを削減し、価値実現までの時間を短縮します。

2. 才能と信頼のギャップ

調達担当者はデータサイエンスの訓練を受けていないことが多く、AIが生成した推奨事項に対して懐疑的な見方が見られます。現場の調達チーム、データアナリスト、財務チームのメンバーが参加するクロスファンクショナルなパイロットプログラムを実施することで、AIの神秘性を解き明かし、AIへの信頼を築くことができます。AIツールの使い方やその洞察の解釈方法についてチームのスキルアップを図ることが、AI導入の鍵となります。

3. 既存システムとの統合

AIはERPやMROシステムに取って代わる必要はありません。クラウドベースのプラットフォームは既存のアーキテクチャにオーバーレイし、リアルタイムデータを取得して、調達チームが既に使用しているダッシュボードにインサイトをフィードバックすることができます。このモジュール式のアプローチは、摩擦を軽減し、初期投資を最小限に抑えます。

4. セキュリティとコンプライアンスに関する懸念

航空会社は、機密性の高いサプライヤーとの契約や独自のデータを扱っています。幸いなことに、多くのAIプラットフォームは、完全な監査証跡とセキュリティを備えた、オンプレミスまたはハイブリッドの安全な導入モデルを提供しています。SOC 2コンプライアンスリスクを回避したい組織は、規制対象外の支出領域での限定的な導入から始めることができます。

5. 変更管理の惰性

変化への抵抗はおそらく最大のハードルです。AIを成功させるには、企業文化の全面的な支持が不可欠です。チームがAI導入に踏み切るには、中間管理職を含むトップダウンからの目に見える支援に加え、明確なKPI、そしてパフォーマンス成果を最適化するためのスポット報酬や時間節約特典といった従業員へのインセンティブが必要です。

ロードマップの構築: AIを活用した支出分析を始める方法

航空会社は、調達におけるAIのメリットを継続的に享受するために、小さな変化を加えることができます。重要なのは、小さく始めて、焦点を絞り、迅速に拡大することです。

実装に向けた実用的な 5 段階のロードマップを以下に示します。

1.現状を診断する

まず、調達データの状況を監査することから始めましょう。以下の点を特定します。

まず、契約遵守が最も弱く、コスト削減が最もすぐに実現できる間接費とテール支出に焦点を当てます。

2. ユースケースを定義する

AIは万能ではありません。最初の目標を明確にしましょう。

測定可能な ROI と明確に定義された KPI を持つ問題を選択します。

3. 適切なAIツールセットを選択する

ニーズに応じて、以下を選択できます。

このツールは、部品、修理可能なコンポーネント、長期リードタイムのアイテムなど、航空業界特有の分類構造と多層サプライヤー データを処理できる必要があります。

4. パイロットと改良

AIソリューションを、特定の地域、事業部門、または支出カテゴリーなど、限定された範囲で展開します。ユーザーがどのようにツールを利用しているかをモニタリングします。ユーザーからのフィードバックと実際の購買パターンに基づいて、分類エンジンと調達に関する推奨事項を改良します。

5. スケールとガバナンス

実証が完了したら、組織全体に展開します。以下のガバナンスプロトコルを設定します。

適切な基盤があれば、AIによる支出分析は自己強化的なものになります。活用すればするほど、データ分析と推奨事項の質が向上します。

将来の展望：航空機調達の新たなフロンティア

AIの進化に伴い、調達部門はさらなる変革の瀬戸際に立っています。今後の支出分析は、ダッシュボードではなく、チーム全体で連携した意思決定に重点が置かれるようになるでしょう。

今後の予定は以下のとおりです:

自律的な調達

完全に自動化されたRFxプロセスが期待されます。AIエージェントがRFQの作成、サプライヤーの絞り込み、初期価格交渉、さらには契約条件の草案作成まで行います。最終決定権は人間が持ち、例外的な承認を行うことも可能になります。

組み込みESG（環境、社会、ガバナンス）インテリジェンス

環境および社会要因はサプライヤーのスコアリングに直接統合され、排出データが不十分であったり規制に違反しているベンダーにフラグを付けることで、調達をより広範な企業の ESG 義務と整合させます。

ダイナミックなサプライヤーコラボレーション

航空 OEM と一次サプライヤーは、静的な年間契約の代わりにサプライヤーと継続的に連携し、リアルタイムの需要と AI 予測に基づいてリードタイム、バッチサイズ、価格を動的に調整します。

サービスとしての調達

先進的な企業は、調達機能の管理に特化したAI搭載の調達BPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）プロバイダーに、調達カテゴリー全体をアウトソーシングすることもあります。これらのサードパーティの専門家は、AIを活用して調達の意思決定を最適化し、コンプライアンスワークフローを自動化し、カテゴリーごとに確実なコスト削減を実現します。

調達を戦略的なコストエンジンに変える

航空業界は動きが速いことでは知られていません。AIの導入これは時間のかかるプロセスですが、AI を導入すれば、調達計画やその他の業務に比類のないスピードと先見性をもたらします。

AIを活用したシステムは、調達リーダーにクリーンなデータを提供し、事実に基づく意思決定をより迅速に標準化します。ステークホルダーは、サプライチェーンのどこで最も損失が発生しているかを瞬時に把握し、コストの変動性を正確に特定できます。

積極的であろうと消極的であろうと、AIを活用した調達への移行は企業にとっていずれ避けられないものとなるでしょう。賢明な企業は、早期に導入することで先行し、そのメリットを享受しています。

調達コストについて盲目的に考えるのをやめる準備はできましたか?ePlaneAI は、航空業界向けに構築された、高速かつ正確な重要な洞察を明らかにするお手伝いをします。今すぐご相談ください！