ＡＩは調達業務を変えるのか真剣に検証してみた
このところ、ＡＩ（人工知能）だとか、ディープラーニングとか、ロボット化とかいった単語を聞かない日はありません。一部の報道によれば、なんでもかんでも人間の仕事がロボットに奪われるといった荒唐無稽のものもあります。書いている記者が文系なので、汎用ＡＩと特定ＡＩの違いもわかっておらず、ＳＦ小説のような世界しか想像できないのです。
さまざまな記事を見ても「結局、どのような理由で、人間の仕事がロボットに置き換わるのか」が、よくわかりません。概念ではなく、そのロジックを知りたいのです。ただ、満足できるものはありませんでした。そこで、私はお金と時間をかけて、実際に効果を検証しました。抽象的ではなく、具体的にプログラミングを組んで、機械学習の成果を確かめました。
現在は多くのオープンソース（無料で使えるアルゴリズムや開発環境）があるので、手軽にはじめられます。そこで、私はまず、金属加工品の調達実績を使って、人間が価格査定するよりも機械にやらせたほうが効率的で精緻かを確認してみました。私が実際にセミナーなどで教えている伝統的な査定ロジックとくらべて、どちらが正確かも検証しています。
パスワードもメールアドレスも必要ありません。どなたでも読めます。おそらく今後の調達・購買業務を真剣に考えるうえでは必見でしょう。
結論を述べれば、機械学習を活用することにより、従来手法以上の精度で価格を予想できます。ただ、それと同時に、価格決定理由について、「機械はわかっているけれども、調達担当者自身が説明できない」という大きな問題を残すものとなりました。詳細は、繰り返しですが、下のＵＲＬから報告書をご覧ください。
なお、ここからは独り言です。このような実証実験には大量のデータが必要になるので、どこかの調達部門の方が、ご協力してくれないかな、と。（坂口孝則）
