大手廃棄物管理企業、高度なアナリティクスにより$32.2Mの支出可視化を実現

北米有数の廃棄物管理企業は、大規模な調達組織に共通する課題を抱えていた。すなわち、支出データそのものは膨大に存在するものの、実際に何を、誰から、どのような価格で購買しているのかについての可視性がほとんど得られていないという問題である。1,300万人を超える顧客、17,000台のトラック、1,000カ所以上に及ぶ拠点を有する同社では、調達に関する意思決定の標準化が年々難しくなっていた。当初は単純な支出可視化の問題に見えたが、実際には数千のSKU、分断されたベンダー情報、そして一貫性のない購買パターンに根差した、より根深い非効率性が存在していることが明らかになった。この課題を解決するため、同社は当社と提携し、BluMorのML駆動型支出アナリティクス・プラットフォームを通じて、調達業務に構造、透明性、そしてインテリジェンスをもたらすことにした。

課題

同社は間接・直接調達の両カテゴリーにわたり年間$32.2Mの支出を管理していたにもかかわらず、統合的な調達インテリジェンスの仕組みを欠いていた。

主な課題は以下の通りである。

• HVAC(空調)、造園、清掃、危険物(Hazmat)、部品・保守(Parts & Maintenance)といったカテゴリーにおいて、支出分類が標準化されていなかった。

• 12,912件のSKUが、UNSPSCなどの国際的に認知された分類体系のもとで分類されていなかった。

• 調達チームはSKUレベルの可視性を欠いており、製品の統廃合(ラショナライゼーション)やサプライヤーとの交渉が困難であった。

• 経営層は断片的なレポートに依存しており、意思決定の遅延と非効率を招いていた。

• サイズ、香り、色などにわずかな違いがあるだけの類似製品が、価格に一貫性のないまま複数調達されていた。

• テールエンド(少額・少頻度)のサプライヤーが分散していたことで、交渉力が低下し、調達業務の複雑性が増していた。

一元化されたアナリティクス基盤が存在しなかったため、同社は重複購買の特定、価格のベンチマーキング、そして大規模なソーシング機会の発見を行うことができなかった。

アプローチ

この課題に対応するため、プロジェクトチームはYCP Supply Chain独自のML駆動型支出アナリティクス・エンジンであるBluMorを導入した。

この変革は、以下の4つの戦略的取り組みを中心に進められた。

• 24カ月分の調達データを統合し、分析可能な統一データセットを構築した。

• 12,912件のSKUおよび1,864社のサプライヤーにわたる支出の100%を、国際的に認知されたUNSPSC分類体系を用いて分類した。

• 間接調達・直接調達の両部門にわたり、カテゴリー単位の可視性を構築した。

• 標準化の機会を特定するため、SKUおよびサプライヤーのラショナライゼーション分析を実施した。

このアナリティクスにより、複数の潜在的な非効率性が明らかになった。例えば、香りだけが異なる同一の洗剤製品が、複数のベンダーから異なる価格帯で購買されていた。同様に、サイズや色にわずかな違いがあるだけのゴミ袋が、同一のサプライヤーからであっても一貫性のない形で調達されていた。

これらの洞察により、調達部門のリーダーは、これまでの受動的な購買から、実データに基づく戦略的なソーシング判断へと移行することが可能となった。

インパクト

業務効率の改善にとどまらず、本プロジェクトは調達に関する意思決定のあり方そのものを根本的に変えた。経営層は断片的なレポートに頼ることなく、即座に傾向を把握し、サプライヤーのパフォーマンスをベンチマークし、実践的な洞察に基づいてソーシング戦略の優先順位を決定できるようになった。

成果

エンドツーエンドの支出可視化、体系的なSKU分類、そして実践的な調達インテリジェンスを備えることで、同社は分断されていた調達業務を、長期的なコスト最適化と戦略的成長を実現するための、効率的でデータドリブンなソーシング・エコシステムへと変革した。