最高経営責任者は困惑した表情で四半期報告書を見つめた。数字が腑に落ちなかった。コスト削減に尽力し、複数のサプライヤーと交渉中だったにもかかわらず、支出は前年比8%も増加していた。各部門は数十ものサプライヤーから製品を購入しており、中には聞いたこともないようなサプライヤーもあった。ITスタッフはソフトウェアのサブスクリプション料金を支払っていた。マーケティング部門は複数の代理店と連携していた。オペレーション部門は調達部門が把握していないベンダーと関係を持っていた。資金はあらゆる方向に流れていたが、それがどこに、なぜ使われているのか誰も説明できなかった。

こんな状況、聞き覚えありませんか？あらゆる企業の役員会議室で、毎日このような状況が起こっています。企業は毎年何百万ドルも支出しているにもかかわらず、そのお金の使い道を把握するための基本的なツールを持っていません。まるで曇ったフロントガラスの車を運転しているようなものです。でも、動いていることは分かっています。

支出分析は、「あれば便利な」レポートツールから、商品を購入するときに最良の取引を実現するための強力なツールへと変化します。

支出分析とは何ですか? どのように機能しますか?

支出分析とは、経費削減、生産性向上、コンプライアンス遵守を目的として、支出データを収集、整理、分類、分析する体系的な方法です。調達担当者に、企業に流入するすべてのドルを透視できる視力を提供するようなものです。これにより、連携されていないデータシステムでは見つけにくい傾向、非効率性、そしてチャンスを把握できるようになります。

支出分析は、支出額のみを示す一般的なレポートをはるかに超えています。「誰から購入しているのか？」「何を購入しているのか？」「どの部門が最も多くの費用を費やしているのか？」「適正な価格で購入できているのか？」「スタッフは購入ルールを守っているのか？」といった重要な戦略的な問いに答えます。

最新の支出分析プラットフォームは、ERPシステム、発注書、請求書、クレジットカード取引、サプライヤー契約など、様々なソースからデータを収集します。そして、人工知能や機械学習といった最先端技術を用いて、これらのデータを自動的に分類・分析します。かつては調達チームが手作業で収集するのに数週間から数ヶ月かかっていましたが、今では数時間、あるいは数分で完了できます。

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ビジネスケース：支出分析が優れたROIを実現する理由

高度な支出分析を活用する企業は、大きな利益を上げています。Hobson & Companyの調査によると、包括的な支出分析システムを導入した企業は、様々な支出データの収集と分析に費やす時間を80%削減しました。また、市場コストが上昇しているにもかかわらず、対象支出額は10%増加し、価格は5%低下しました。

独立系調査によると、支出分析を活用している調達企業は、即時のコスト削減と業務改善の両方により、最大63倍の投資回収を実現しています。マッキンゼーの調査によると、調達におけるデータの効果的な活用は、価値創造の取り組みを最大200%向上させる可能性があります。

財務への影響は甚大です。企業はコスト削減の可能性を明確に把握できないため、その機会を逃し、5億ドルの支出ごとに1,500万ドルから5,500万ドルの損失を被っています。ガートナー社によると、支出データの断片化は調達の非効率性につながり、企業は毎年目標支出額の3%から11%を失っており、この損失は年々拡大しています。

例えば、年間約20億ユーロを支出するある多国籍産業オートメーション企業は、統一されたプロセスやサプライヤーの監視手段がなかった10以上の旧式のERPシステムにまたがるデータ管理に苦労していました。しかし、包括的な支出分析ソリューションを導入したことで、AIを活用したダッシュボードを活用し、すべての支出を把握し、正確な12ヶ月予測を立て、5%以上の潜在的なコスト削減を見出すことができました。



支出分析を活用するための実践的なロードマップ

完全な機能に向けて成長しながら迅速な成果を得ることに重点を置いた支出分析の実装に対する計画的なアプローチが成功の鍵となります。

明確な目標と目的を設定する

必要な情報を把握し、それが支出方法にどのような影響を与えるか、つまり業務をどのように改善していくかを検討します。目標を設定し、適切な主要業績評価指標を用いて進捗状況を追跡します。支出額が大きい分野、多様なサプライヤー、契約満了間近の分野、価格が市場に依存する商品など、最も重要な領域を特定します。

データソースを見つけて組み合わせる

会社の重要なデータソースを特定しましょう。ERPシステム、ソーシングプラットフォーム、買掛金、クレジットカードでの購入、サプライヤーとの契約などが含まれます。様々な部門の関係者を巻き込み、データの抽出を確実に行いましょう。分析の質はデータの質に左右されるため、データの質が高ければ高いほど、分析の質も高まります。

データをクリーンかつ一貫性のあるものにする

実用的な洞察を導き出すには、正確なデータが必要です。データを綿密に評価し、不一致を特定して解決しましょう。フォーマットが一貫していること、記述が明確であること、そして言語、通貨、地域を問わず情報が同一であることを確認してください。これにより、後から手動で修正する必要性が最小限に抑えられ、正確な分析のためのデータ準備が整います。

AIと自動化を活用する

今日の支出分析ソリューションは、AIを活用して支出データを自動的に分類し、外れ値を特定し、予測的なインサイトを提供します。AI主導のソリューションは、サプライヤーのグループ化と分類にかかる時間を平均で90%以上短縮できます。また、機械学習モデルは処理するデータ量が増えるにつれて進化します。AIを活用した支出分析を活用している組織は、通常アナリストチームが集計に数週間かかるようなインサイトを数分で獲得できると報告しています。

見て新しいアイデアを考え出す

推奨事項の一つは、単位当たりコスト、予算の逸脱、サプライヤーのパフォーマンス、キャッシュフローといった主要な財務指標を定期的に確認・監視することです。これにより、支出の有効性を評価し、改善の機会を特定し、データプロセスを最適化してより良いデータを生成することが可能になります。

パフォーマンスに注目してチャンスを作る

財務データの確認と報告については、定期的に財務データをレビューし、報告してください。支出の改善が可能な領域を評価し、支出の有効性を評価するために、単位当たりコスト、予算の偏差、サプライヤーのパフォーマンス、キャッシュフローなどの重要なKPIに対処してください。

UnivDatosが調達機能の変革にどのように役立つか

UnivDatosは、調達コンサルティングと支出分析の深い専門知識を活かし、組織が断片化された支出データを実用的なインテリジェンスに変換し、測定可能な成果につながるように支援します。当社の包括的な戦略は、ERPシステム、注文書、請求書、サプライヤーとの契約書など、さまざまな形式のデータを収集することから始まります。その後、複数のデータクレンジング手法を適用し、正確性と信頼性を厳密に確保します。AIベースの分類と機械学習アルゴリズムを使用することで、標準分類法または組織に合わせたカスタム分類を使用して、すべての支出データを自動化できます。当社のコンサルティングサービスは、単にデータを提供するだけでなく、潜在的なサプライヤー統合、カテゴリベースの節約可能性、価格設定の異常、コンプライアンス不備、収益性を蝕む独自の支出パターンを特定するデータを使用した分析も提供します。また、カテゴリマネージャーから上級管理職まで、関係者がセルフサービス分析を行い、タイムリーにデータに裏付けられた意思決定を行える、直感的でインタラクティブなダッシュボードも作成します。 Univdatos をパートナーとして利用することで、可視性、制御、および有益な分析を実現し、5 ～ 15% の持続可能なマージンへの影響として調達コストを削減し、効率性を向上させ、サプライヤーとの関係を構築し、調達をコスト センターから価値を創造する戦略的ビジネス パートナーへと変革することができます。

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