AI時代に営業と調達の役割は土下座か

AI時代とはいうけれど、人間に残るものもあるはずだ(写真:アフロ)

私は調達・購買関連のコンサルティングを本業としている。AIが進化すれば、企業間の自動マッチングが行われ、営業部門(売り手)と調達部門(買い手)の存在意義が薄れるといった議論がある。しかし、AIはほんとうに、営業・調達といった仕事を消し去るのか。現在、営業やマーケティングのコンサルティングを中心に活躍する小倉正嗣さんに話を聞いた。

小倉正嗣さん
小倉正嗣さん

対談相手プロフィール:株式会社リアルコネクト

小倉正嗣(おぐら・まさつぐ)氏  

国立大学を卒業後、株式会社サンゲツを経て、デルコンピュータに入社。トップセールスとして数々の賞を受賞した後、営業マネ-ジャーとしてダイレクトモデル経営に深く傾倒。その後、アスクルに購買アウトソーシングの新規事業のプロジェクトリーダーとして参画し、複数の新規事業を立ち上げ、その実績は新聞・雑誌に多く取り上げられた。 2013年に経営コンサルタントとして独立。企業の法人営業改革と新規事業開発を中心に、泥臭く数字に徹底的にこだわる現場主義のコンサルティングを行っている。企業の「営業」と「購買」の双方を経験した稀有な経歴を持つコンサルタントであり、『現場』と『論理』の双方の立場で徹底的に現場指導を行う。中小企業診断士・経営管理修士(MBA)。

AI否定論は、たんなる自己保身か

坂口:このところ、AIについて、極端な議論が横行している気がします。たとえば、AIを使えば、価格査定ができるのだから、調達部員は交渉をすべてAIに任せればいい、とか。

小倉:しかし、極論とはいえないところがあって、大半の調達部員のひとは、製品コストを把握せずに交渉していますからね。そこはAIに任せてもいいんじゃないですか。ということは大半が不要かもしれない(笑)

坂口:私もAIを調達に活用する論文を書いているくらいです。可能性は感じています。それにしても、AIを活用して調達部員が全員いなくなるというのは、極論でしょう。

小倉:別の意味でAIが支配することにはならないかもしれません。というのも、会社における意思決定も含めて完全にデジタルになれば、そもそも会社って何なのという話になるじゃないですか。人間の理想を実現するのが会社なわけですからね。やっぱり人の集団として何かをしなきゃいけない。そのときの意思決定というのをもし人間がするということが残り続けるのであれば、そこには必ず感情的な側面が残ります。

坂口:明確な意志をもった箇所以外は、やはり人間が不要なんですかね。

小倉:むしろ、意志をもった仕事がどれだけ調達にあるかというと微妙でしょう。

坂口:それには頷けるところもあるんです。アメリカの事例で、マーケティングの人が電話するんですけど、どんな言葉遣いなら何パーセントの反応が返ってくるか、すべて統計を取るんですよ。ウェブに置き換えてもほぼ同じことができて、この見出しだったら何パーセントのクリックが反応だったかをA/Bテストで自動的にやらせるわけですよね。さらに進んで、キャッチフレーズどころか、背景色とか、あるいは商品の並びもAIで変えていって、どれが一番反応がよかったかってやっているんですよ。

小倉:だから、調達でも、相当な部分じゃなければ、AIに代替できるかもしれません。むしろ、ほとんどは代替できるでしょう。

坂口:ただし、すべてにAIを導入しようとしても、問題が残ります。良いか悪いかは別なんですけれど、実務上の話です。それは、マネジャーの問題ですね。それは何かというと、調達担当者が「ここに決めました。いくらです。理屈、分かりません。でもAIが正しいと言っています」と説明したときに、多くのマネジャーはサインしてくれないんですよ。

小倉:なぜ?

坂口:「どういう理屈だ?」と。「説明しろ」というわけです。「いや、AIが決めました」といっても、納得してくれない。そのくせに、やや雑な原価計算なんだけど、「一応こういう原価計算した結果から確認しても妥当です。これは設計部のAさんもこれでいいと言っています」と説明したら素直に通るんですよ。

小倉:それは、どうしようもないだけじゃないんですか。それが普通になってきたら別にいけるんじゃないですか。そういうマネージャーが古いということで。

坂口:たしかにそうなんです。私は「携帯電話の仕組みって知っていますか。知らないですよね。知らないけど使っているでしょう。それと同じですよね。AIも、ブラックボックスだけど使えばいいんじゃないですか」と言うんですね。言うんだけど……。

小倉:現場では使えない。

坂口:使えないというか、難しい。「図面を広げて原価計算して、がんばって、だけれどあまりコストを査定できない部下」と「AIを使って瞬時に査定できるけれど、理屈がわからない部下」がいるとしたら、前者を選ぶマネージャーが大半です。

小倉:ただ、それはちょっとレベルが高い話ですよ。なぜならば、多くの調達担当者は原価計算も、社内に相談もしていないわけで、それならAIがいいに決っている(笑)。

坂口:そんなことないですよ。

小倉:しかし、ちゃんと査定をしているんだったら、むしろ営業が、その調達担当者に助言もできますよ。たとえば「AIはそういう風に査定するかもしれない。でも、AIが考慮していない、こういう利便性もあります。図面には出てきませんが、弊社を選んだら、手厚いサポートとディザスタリカバリーを受けられます」といった、サポートもできる。調達の人がちゃんと査定をしているんなら、「その人に付加価値を与えてあげよう」と動くのが営業の考え方なわけですよ。だけど、そもそもAIに対抗するような仕事をしていないんじゃないか、と思うんですけれど。

付加価値を余剰時間でいかに生み出すか

坂口:あとAIがなぜ活用されないかというと、調達部門で、空いた時間に何をすればいいかがわからない。でも、いまデジタルツールを使えば、いくらでも新たな仕事って創造できるわけでしょう。

小倉:そうですね、できると思いますよ。

坂口:だけど、新たな仕事を創造しようとしていないから、そもそもAIを使って効率化しようという発想にならないわけです。

小倉:ということは、やはり部門が不要かもしれない(笑)

坂口:たとえば、いまなんて納入してくれるサプライヤ自体が少なくなっている。好況ですからね。だから、空いた時間で新規のサプライヤを探せばいい。

小倉:でもサプライヤー開拓をしたいと思っているかどうかでしょう。そう思っていないひとが大半じゃないかな。

坂口:悲しいこといわないでくださいよ。

小倉:でも、付加価値を高めようと思ったら、この時点で、積極的にAIを使っているでしょう。

坂口:私の一つの回答なんですが、AI時代こそ、マザー調達を志すべきですよ。以前、マザー工場という言葉が流行しました。マザー工場のコンセプトって、物づくり量はどんどん少なくなっていくんだけど、匠の技だとか、いかに安く作れるかというノウハウを日本はもう備蓄して、その情報自体を売って伝播させましょう。グループ全体を強くしていきましょう、という取り組みなわけですよ。だから次にやるべきはマザー調達かな。新たなコスト削減の手法でもいいですし、新たな査定ツールでもいいし、新たな製造法の追求でもいいし。調達理論をつくりだして、それを全世界の同志に発信していく。

小倉:でもサプライヤー査定なんて、もう必要なくなってくるんじゃないですか。

坂口:そうですか?

小倉:だって、いまなら最新の設備を何台もっているかで決まるでしょう? 何を持っているかというのでほぼ勝負が決まっちゃう世界のような気はしているんですね。

坂口:いやいや、アジアの工場に行ってくださいよ。労働環境もひどいし、ノウハウもない。設備があったら決まるというレベルじゃないんですよ。

小倉:では、マザー調達は何をするんですか。

坂口:調達現場のノウハウや、教育体系を作る。

小倉:うーん、それがうまくいくかわからないけれど。

確率論を超えて

小倉:AIが、たとえば会社の意思決定に介在したとしますよね。そうすると、確率論で語ってくれるとします。例えば「51%の確率で、この会社Aと取引をしたほうがうまくいきます。会社Bと取引をしてうまくいく可能性は49%です。どっちにしますか」というとします。そのときに、49%だけど、こいつの方が好きだから、49%の会社Bでいこうぜとか、思わせるのが営業の役割だと思うんですよね。結局会社なんて経営者のエゴで回っているわけだから、最後のラストワンマイルは好き嫌いで決まるんですよ。経営理念ってエゴでしょ。

坂口:面白い話ですね。なぜなら、ほんとうは51%を選んだほうがいいのに。だって、たとえば、宝くじは買うだけソンなのは明確なのに、「ほんのちょっとの可能性だけれど、大金持ちになるから買え」、騙すのと同じですね。それに対抗するには、感情を廃したほうがいいですね。

小倉:いや、確率に表出しない可能性を感じさせる、という意味ですよ。まあ、ただ、完全に機械にしたければ、しちゃえばいいんですよ。でも、機械が意思決定するだけなら、それはもはや会社とはいえないですけどね。経営の理念とビジョンのかけらもない。

坂口:まあ、でも、そもそもAIが学習する過去データは、思い込みや偏見のもとで決定されているでしょうから、むしろ会社の体質を投影していると思いますよ。

小倉:バイアスがすでに掛かっている、ということですね。

坂口:そうそう。だから、むしろ確率論を徹底したほうが美しい。

小倉:しかし、そのこれまでの確率論を突破したところにイノベーションがあるわけでしょう。新規商品開発もそう。これまでの確率論でのみ意思決定をしていたら、新しい商品はできませんよ。

坂口:それをあてはめると、これまでと同じサプライヤを選び続けると……。

小倉:そう、いまの構造を破壊できません。そうすると、ビジネスモデルや事業構造を刷新できません。

坂口:ただ、あんまりそういうと、データ活用を否定するような気がします。考え方としては、過去からのビジネスをもっとうまくやるためにはAIやデータを活用すればいい。まったく新たな事業は、AIではなく、可能性を無視すればいい、と。

小倉:そうかもしれませんよ。もっといえば、AIが分析できるのは過去データがあるところだから、過去データがないところはクリエイティブに考えていく。また、AIの分析ができるかもしれないけれど、精度が低いところは人間力で対応していく、という。あるいは、理屈がないところは、人間力で対応していく。

坂口:なら、調達・購買業務で残るのは、「理屈がないけれど、この短納期で納入してください」と依頼するタイミングとかですか。

小倉:ええ、それは人間力が問われそうですね。だって、Aさんが頼むのと、Bさんが頼むのとでは、納期が変わってくるわけでしょう。なんなら土下座してでもブツを手に入れないといけない。

坂口:うん、だから、必要なのは、土下座力でしょうね。もともと土下座は他者への敬意を表すものだったけれど、謝罪の意味に転化しました。そして、相手を巻き込む意味での土下座。なんでも、やれるものはやれ、と。プライドを捨てて。

小倉:そう、土下座。なんでも機械にできなさそうなことをやってみればいいんですよ。それが人間の生きる道でしょう。

坂口:生き残る道が、AIか土下座っていうのはすごいですね。格差社会みたいで。

小倉:いや、土下座がAIより下っていうのは、誤解ですよ。むしろ土下座できる人材がすごいわけで。

坂口:そうかなあ。

小倉:絶対にそう。困ったら誰にでもお願いしなければなりません。何が起きるかわからない世の中なので、周囲に頼ることもこれからの立派なスキルですよ。

<了>