自動化されたRFQソフトウェアを使用して正確な見積もりのためのデータを抽出する方法

航空業界の危機と機会の横風

マッキンゼーの報告によると、航空宇宙サプライヤーの財務健全性は他の産業に比べて大幅に遅れをとっています。2020年から2023年の間に、自動車や電子機器セクターが安定を保ったりわずかに改善された一方で、航空宇宙セクターは供給チェーンの健全性が9%漸進的に低下しました（マッキンゼー・アンド・カンパニー：航空宇宙調達の課題を克服する）。この上に、労働力不足、地政学的な混乱、そして持続可能な航空燃料（SAF）へのシフトを推進する気候圧力の現実が重なり、明らかです：航空調達は完璧な嵐に直面しています（アメリカ合衆国エネルギー省）。

しかし、適切なプロセスの改善、デジタルツール、および労働力への投資の正しい組み合わせにより、リーダーはこの乱気流を追い風に変えることができます。この記事では、データ駆動型でAIを強化した調達アプローチが、航空会社がボトルネックを解消し、競合他社を追い越し、将来に備えたサプライチェーンを構築するのにどのように役立つかを探ります。

航空機調達のボトルネックを理解する

その本質において、航空調達は広大で高リスクなパズルとして機能しています。航空宇宙企業やMROプロバイダーは、毎日数千のRFQ（見積もり依頼）を扱っており、それぞれに緊急性や複雑さのレベルが異なります。残念ながら、このシステムのひび割れは広がりつつあります。

サプライチェーンの変動性は、いくつかの複合要因に起因しています。一つに、ナローボディとワイドボディの生産率の不均一な回復が予測を歪め続けています。その上、予測不可能な防衛支出の急増が、投資鋳造品のような特殊部品の不足を悪化させています（マッキンゼー・アンド・カンパニー：航空宇宙調達の課題を克服する）。

そのような不足は日常的な運用上の危険です。保守、修理、オーバーホール（MRO）部門では、投資家報告書における「不足」の言及が、コスト上昇に関する懸念をさえ上回りました（マッキンゼー・アンド・カンパニー：航空宇宙調達の課題を克服する）。これは重大な変化を示しています：調達リーダーはコスト削減だけでなく、リスク管理と供給保証を優先しています。

この問題を悪化させているのは、第二層および第三層のサプライヤー内の統合であり、供給基盤の多様性を制限し、混乱の影響を増幅させます。より少数のサプライヤーが市場のより多くを制御するとき、生産におけるどんな小さな問題も全てのチェーンに波及します。

今日の調達チームは部品の調達以上のことを行わなければならず、世界規模の火事を消し止める戦いをしています。レジリエンスを構築するということは、反応的な消火活動を超え、発生する前に遅延を予測し防ぐ賢い自動化システムを採用することを意味します。

AI駆動のRFQ自動化：応答時間とエラーの削減

見積もり依頼（RFQ）のプロセスは調達における有名なボトルネックです。手動での分類、レビュー、そしてRFQへの返答は時間がかかる上にミスが発生しやすいです。特に大量のRFQが毎日のように受信箱に溢れる時には。

ePlaneAIによると、AI駆動のRFQ自動化ツールは受信メールを読み取り、緊急度（通常、中程度、AOG）によって分類し、10分以内に正確で承認された見積もりを生成することができます。数時間または数日かかる手動プロセスと比較して、これは大幅な効率化の勝利です。

RFQの自動化は人的ミスも減らします。誤って入力された部品番号や見落とされた在庫の詳細は遅延やコスト増につながる可能性があります。AIツールはRFQをリアルタイムの在庫および価格データベースと照合し、このような間違いをほぼ無くします

さらに重要なことに、自動化によってより賢い優先順位付けが可能になります。航空機が地上にある（AOG）シナリオのような重要で高価値の注文は、即座に旗印が付けられて迅速な対応が求められます。通常のリクエストに埋もれることなく、緊急のRFQは迅速な対応のために順番を飛ばします。

ePlaneAIでは、EmailAIソリューションを使用する企業がより迅速な見積もり回答時間と改善された利益率を実現し、競合他社がまだ受信箱を整理している間に取引を成立させています。

サプライチェーンの統合とリスクへの対応

調達の不安定性の背後にある主要な要因は、サプライチェーンの統合です。過去10年間で、航空宇宙サプライヤーは合併し、重要なコンポーネントの入手可能な供給源が狭まりました。この多様性の低下は、混乱が発生したときにリスクを拡大します。

マッキンゼーの報告によると、統合によって特に特殊金属の分野で供給者が減少し、需要が増大する中で深刻な不足が生じているという（マッキンゼー・アンド・カンパニー：航空宇宙調達の課題を克服する）。

実際には、「不足」という言葉が航空宇宙企業の投資家向けの電話会議で2022年に急増し、パンデミック前の水準にまだ戻っていないことから、これは一時的な問題ではなく、構造的な問題であることを強調しています（マッキンゼー・アンド・カンパニー：航空宇宙の課題を克服する）。

供給元の多様化に対する慎重かつリスク管理されたアプローチが解決策です。先導的な企業は供給網をマッピングして単一障害点を特定し、代替計画への投資を行っています。一部の企業は、複数の作業パッケージを単一の入札に集約し、電気製品などのカテゴリーで最大20％の節約を実現しています（マッキンゼー・アンド・カンパニー：航空宇宙調達の課題を克服する）。さらに、多くの企業は重要部品セグメントの冗長性を高め、将来のショックに対するバッファとしての継続性を内蔵しています（マッキンゼー・アンド・カンパニー：航空宇宙調達の課題を克服する）。

自動化によりRFQの返答時間と競争力が向上します

航空宇宙産業において、RFQの遅延は大きな責任問題となり、手動でのRFQ処理は状況をさらに悪化させる。

At ePlaneAI, our customers have found that AI-driven RFQ automation can slash response times from hours or days into minutes. The scale of impact is massive: With airlines processing thousands of RFQs daily, faster responses translate into higher win rates and millions in potential savings. In fact, delays during AOG events can result in companies paying a 50% premium for rush parts.

さらに、自動化システムは矛盾を検出し、リアルタイムでサプライヤーデータを相互参照することで、高価なエラーをほぼ排除します。

適切な場合には、航空宇宙企業は人間をループから外し、依然として遅い手動のRFQサイクルに捕らわれている競合他社を追い越すことができます。

サプライチェーンのレジリエンスのためのAI強化予測

Forecasting in aerospace has always been, at least in part, a guessing game. Volatile demand for parts, geopolitical pressures, and supplier consolidation make it nearly impossible to predict material needs using legacy methods (McKinsey & Company: Overcoming Challenges in Aerospace Procurement).

しかしAIはルールを書き換えています。マッキンゼーは、統合データモデルと機械学習を活用することで、需要予測の精度が25％以上向上すると指摘しています。AIモデルは、歴史的な販売データ、サプライヤーのパフォーマンス指標、および在庫レベルを消化して、正確な予測を生成します。

メリットは、よりクリーンなスプレッドシートを超えて広がります。需要の急増や供給の制約を予測する企業は、重要なコンポーネントを積極的に調達し、在庫切れを避け、急ぎの注文による高コストを最小限に抑えることができます。また、サプライチェーン全体のリスクを早期に特定し、混乱が発生する前に調達戦略を調整することもできます。

航空宇宙調達におけるスキルギャップを埋める

航空宇宙産業の人材パイプラインは、高齢化する労働力、半導体や自動車などの隣接産業との競争、デジタルツールへの依存度の増加（マッキンゼー・アンド・カンパニー：航空宇宙調達の課題を克服する）により、複数の角度から圧力を受けています。

マッキンゼーによると、航空宇宙企業は過去18年間において、調達機能の成熟度で自動車業界の仲間達に比べて約15%遅れていることが分かった。問題をさらに悪化させることに、デロイトは空港のマネージャーの約半数とホテルの総支配人の4人に1人が、新技術のための労働者の再教育を彼らの労働力に関する上位3つの懸念事項の一つとして挙げていると報告している（デロイト：旅行の摩擦のない最前線に向けて：技術と労働力の統合）。

課題は単に労働者を見つけることではなく、彼らにデジタルツールと業界知識の正しい組み合わせを装備させることです。自動化は素晴らしいですが、例外を管理し、複雑なオーケストレーションを監視するためには熟練したオペレーターが依然として必要です。賢明な企業は、教室での学習と職場でのメンターシップを組み合わせたターゲットアップスキリングイニシアチブに投資しています。デロイトは、リーダー（中間管理職）が模範として行動し、実地の見習い制度を提供する企業は、変革に成功する可能性が4.1倍高いと強調しています（デロイト：トラベルのフリクションレスフロントラインに向けて：テクノロジーと労働力を統合する）。

スキルギャップを埋めることで、航空宇宙企業とその従業員は、目まぐるしい技術進歩の中で繁栄し、適応することができます。

プロセスマイニングは隠れた非効率を明らかにします

プロセスマイニングは学術的に聞こえるかもしれませんが、航空宇宙業界では、それは単により効率的なワークフローを意味します。

デロイトが言うように、プロセスマイニングは「ビジネスプロセスのためのX線」とも言えます。これは、システム間の活動の流れを可視化し、ボトルネック、冗長性、およびコンプライアンスリスクを露呈します（デロイト：航空業界におけるデータ駆動型プロセス最適化）。

高度なアルゴリズムを使用して、プロセスマイニングはERP、調達ツール、在庫システムからのイベントデータを接続し、実際のプロセスフローをマッピングします。この透明性により、リーダーは推測ではなく精度を持って非効率性をターゲットにすることができます。

たとえば、デロイトの研究によると、プロセスマイニングはポストパンデミックの変動性への対応と顧客の期待の高まりに対処するために、より良い運用効率とレジリエンスを可能にすることを示しています（デロイト：航空業界におけるデータ駆動型プロセス最適化）。

それは単なる診断ではありません。それは行動です。プロセスマイニングツールは、自動化システムに直接洞察を供給し、承認を加速し、リスクを指摘し、重要な注文を迅速に処理するワークフローをトリガーします。AIと組み合わせることで、プロセスは時間とともに常に改善されるフィードバックループが作成されます。航空宇宙のサプライチェーンが逼迫している今、このレベルの可視性はもはやオプションではありません。それは持続可能でスケーラブルな成長に不可欠です。

RFQプロセスを自動化して迅速な対応を実現

航空宇宙産業において、各RFQは極めて重要な取引を表しています。どんなに些細な部品が欠けていても、艦隊の遅延を招き、信頼を損なう可能性があります。

従来、RFQ管理は手動でエラーが発生しやすいものでした。しかし、ePlaneAIのEmailAIのようなAI駆動ソリューションが、数年前には不可能と思われた速度と精度をもたらしています。 （2020-2022年以降、データをきれいに抽出し、正確に分類し、そして自動的に見積もりを提供することができるAI駆動システム。）以前にも自動化ツールは存在しましたが、同じ商業的実用性はありませんでした。

物事を分かりやすく説明するために、ePlaneAIでは、日常的なRFQ（要求の50～60％を占める）に対して、今では即時にAIによって生成された返答を提供できるようになりました。一方で、複雑なAOG（Aircraft on Ground：地上滞留航空機）の要求は自動的に即時対応が必要なものとしてフラグが立てられます。

この方法は見積もりプロセスを速めるだけでなく、人為的なエラーを排除します。AIはリアルタイムの在庫と価格データベースとRFQを相互参照し、見積もりが正確で規制要件に沿っていることを保証します

データ統合：サイロをインサイトに変える

ほとんどの航空宇宙企業はSAP、AMOS、QuantumのようなヘビーデューティーなERPに依存していますが、これらのシステムはしばしば孤立しており、リアルタイムの意思決定を困難にしています。

ePlaneAIのような統合レイヤーが介入するところです。ePlaneAIは、メールRFQ、在庫データ、調達ワークフローを接続して、孤立したデータストリームを実用的な洞察に変えます。この統合により、企業は部品の利用可能性を即座に確認し、購買注文（PO）の自動生成を行い、手作業による管理作業を削減できます。

航空宇宙企業がデータの点をつなぐことで、支出を増やし、予測の正確性を高め、在庫切れを減らし、運用の回復力を向上させます。

より回復力があり、多様化したサプライチェーンを構築する

航空宇宙産業はサプライヤーの統合によって大きな打撃を受けています。サプライヤーが少なくなるということは、特に特殊な電子部品のような重要な材料において選択肢が少なくなることを意味します。

マッキンゼーは、第二層および第三層のサプライヤー間の統合が偶発的に不足への脆弱性を高めたことを指摘しています（マッキンゼー・アンド・カンパニー：航空宇宙調達の課題を克服する）。

ここでは、戦略的な多角化が解決策です。調達リーダーたちは、単一の失敗点を避けるために多様な供給環境をマッピングし、たとえそれが初期費用を高めることになっても、代替供給者への投資を行っています。一部の企業は、冗長性を高め、サプライチェーンのレジリエンスを確保するために、全世界で数億ドルを割り当てています。

プロセスマイニングもここで役割を果たします。デロイトは、航空会社がデータ駆動のプロセスマイニングを使用して非効率性を発見し、調達や保守、修理、オーバーホール（MRO）の運用にわたって代替の調達戦略を発見することができると指摘しています（）。

航空サプライチェーンにおける人材ギャップを埋める

人々も航空機の部品と同様に不足しています。航空業界は、サプライヤーのパフォーマンス管理や生産計画のようなサプライチェーンの役割に特に、慢性的な人材不足に直面しています。

マッキンゼーは、航空業界における公開されている役割と利用可能なサプライチェーンの才能との間に4から6ポイントのギャップがあることを発見しました（）。

デロイトもこれに同意し、62%の空港がパンデミック前の労働力の半分以下で運営されており、10%未満の空港が近い将来に2019年のスタッフレベルに戻ると予想していると述べています（）。

これに対処するために、航空会社やホスピタリティ企業は、スキルベースの採用とアップスキリングの取り組みを積極的に採用しています。デロイトによると、94%の空港と62%のホテルがトレーニングにおけるバーチャルリアリティの使用を増やしており、10人中9人がモバイルデバイスを通じてトレーニングを提供しています（）。

労働者の再スキル習得と、より速く、より正確なワークフローのための自動化されたRFQ技術を装備することは、縮小する労働力を持つ航空業界を将来にわたって守る上で重要です。

データと自動化による意思決定の向上

航空業界は事実と数字に溢れていますが、適切なツールがなければそれは単なる雑音に過ぎません。自動化と高度な分析によって、そうでなければ「暗い」データに明確さをもたらすことができます。

マッキンゼーの報告によると、航空宇宙調達チームは、サプライヤーとの交渉を合理化し、支出の可視性を高めるために、支出キューブや自動化されたRFPシステムなどのデジタルツールにますます依存しているという（）。しかし、技術だけでは不十分です。採用はユーザーエクスペリエンスと統合にかかっています。マッキンゼーは、調達責任者の60％がデジタル投資に対する（完全な）ROIを見ていないと警告しており、その原因はしばしばユーザーの採用が不十分であり、トレーニングの風景が断片化しているためです。

最も意味のある結果を得るためには、AIツールは直感的で、しっかりと統合され、強力なユーザートレーニングに支えられていなければなりません。これにより、データが洞察に変わり、意思決定が速まります。

調達チームにとって、AIソリューション（RFQの自動化など）を使用することは、より多くの取引の獲得、より良い顧客関係、そしてより良い労働日を意味し、ファイルやフォームを掘り下げるのではなく、意味のあるタスク（戦略または実地のMRO作業）に時間を費やすことを意味します。

今日の調達チームは、早期採用者としての競争優位をまだ得ることができます。

自動化されたRFQ採用の絶妙なポイントで

現在、企業はePlaneAIのようなAIソリューションを採用してデータ抽出、RFQ、その他のビジネスプロセスを自動化する絶好の機会にあります。

AIオートメーションは数年間利用可能でしたが、早期採用の利点を得るにはまだ遅くありません。航空や産業製造のような多くの業界にとって、今がちょうど良い時期です。

乱気流から軌道へ、今が行動する時です

供給不足、人材のギャップ、そして運用の複雑さが航空業界を引き続き試練にさらしています。しかし、これらの情報源が示すように、デジタル化、自動化、データ駆動型の意思決定に積極的に取り組む企業は、より強く、迅速に、そして競争力を持って台頭しています。

プロセスマイニング、高度なAI、自動化されたRFQ処理は、成功のための新しい基準となりつつあります。この分野のリーダーたちはすでに年間数百万ドルの節約と、より速く、より賢い調達サイクルを実現しています

教訓ですか？次の混乱があなたのサプライチェーンのギャップを露呈するのを待たないでください。今行動を起こして、運用に必要な回復力と機敏性を構築する際に、先行者利益を得ることができます。

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