当記事の要点
- ChatGPTのGPTs活用で、中小製造業のサプライヤーリスク評価を自動化し、人的負担を大幅に軽減できる
- 22.8％の企業しか調達システムを導入していない現実を踏まえ、Excel依存からの脱却と属人化解消が急務
- QCD指標やESG・経済安全保障への包括的対応が求められ、AI活用による情報収集とリスク検知の高度化が可能
- セキュリティやデータ活用に配慮した運用体制と継続的なプロンプト改善が、業務定着と成功のカギ
こんにちは、FreedomBuildの駒田です。
もし原材料の急な値上げや仕入先の倒産リスクに頭を抱えているなら、あなたは決して一人ではありません。
担当者が少人数の中小製造業や調達チームにとって、日々の業務に追われながら不測のトラブルを予測・回避するのは至難の業です。
そこで活躍するのがChatGPTのGPTsを活用したサプライヤーリスク評価ボット。
人的リソースを増やさずに、重要な兆候を自動検知し、取引先の安全性を素早く把握できます。
この記事では、そのメリットと具体的な導入手順をじっくり解説します。
次章から、課題の本質と必要な対策を見ていきましょう。
中小製造業に潜む調達リスクの現実
日本の中小製造業では、従業員500名未満の企業で調達システムを利用している割合が22.8%（2022年 民間調査）と非常に低い実態があります。
調達担当者がExcelベースで膨大な仕入先を管理し、異常を感知し損ねるケースも珍しくありません。
実際にある中小メーカーの事例では、特定部品の主要サプライヤーが経営難に陥り、情報を得たのは倒産直前でした。
「もっと早く分かっていれば代替策を打てたのに」という声は、調達現場でよく耳にします。
調達担当者が本来の交渉や品質向上に力を注げないまま、突発的なリスク対応に追われ続けるのが現状です。
システム導入が進まない根本要因
多くの中小企業では、「コストと導入ハードルが高い」という固定観念が根付いています。
ERPなどの大規模システムは高額なライセンス費用や長期の導入期間を要するため敬遠され、結局はExcelに頼り続けるパターンが多いのです。
また、調達・総務・経理など複数の部門を兼務する担当者が多く、ITツールの勉強時間が割けない現実もあります。
放置が招くリスク
サプライヤー倒産による生産停止リスクはもちろん、突然の価格高騰や品質クレームが発生しても、属人的な管理では見落としが生じやすいです。
さらに、2022年に成立した経済安全保障推進法への対応や、ESG・人権リスクの監視強化が求められる流れの中で、「後手に回るリスク」は拡大し続けています。
既存対策の限界
一方で、安価なオンライン信用調査ツールを利用する企業もありますが、そこでは財務指標しか分からない場合が多く、品質・技術力・法令順守などを含めた総合評価にまでは至りません。
限られた人員でより高度な監視を実現するには、新しいアプローチが不可欠なのです。
次章では、GPTsを活用した解決策がどのようにこの壁を打破するかを解説します。
GPTsで実現する新しい調達戦略
調達部門の混乱を解消するには、ChatGPTのGPTsを活用し、サプライヤー情報を総合的に評価できる仕組みを導入するのが効果的です。
これは単なるツール導入ではなく、企業文化の変革につながる大きな一歩といえます。
GPTsがもたらす評価精度
企業データやニュース、SNS情報に至るまで、多角的に参照してリスクを推定するのがGPTsの強みです。
たとえば帝国データバンクや官報の財務指標のほか、海外ニュースまで横断的に解析し、倒産リスクや不祥事リスクの兆候を言語でまとめます。
従来の「信用調査報告書の購読＋担当者の勘」に比べて、抜け漏れを大幅に削減できる点がメリットです。
| 従来手法 | GPTs活用手法 |
|---|---|
| Excel管理で属人的 | AIがニュースや財務を横断解析 |
| 月1回程度の定期確認 | 毎日自動チェック可能 |
| データの偏りで誤判定も | 多様な情報源で総合判断 |
工数削減と属人化解消
調達担当者が行う書類チェックやヒアリングに費やす時間を、GPTsが要約や自動スコアリングで補助します。
その結果、人的工数を4割以上削減できた事例（2023年、ある中小メーカーのPoC）も出てきています。
属人的なノウハウが可視化され、チーム全体で共有しやすくなるのも利点です。
問題が顕在化する前に対応
GPTsによる定期的なリスク検知を行うと、例えば「ニュース記事でトラブルの予兆を感知し担当者に通知」といったアクションが可能になります。
これにより重要部品の供給不安が生じる前に代替選定に動くなど、先手を打った対策が取りやすくなるのです。
よくある懸念への回答
- 費用負担が心配
実際にはSaaSプランが多く、小規模の利用から始められるため初期投資は抑えられます。 - セキュリティが不安
後述するセキュリティ対策を適切に行えば、外部への情報漏えいリスクを極力回避できます。 - 操作が難しそう
GPTsのUIはシンプルで、導入企業の多くが短期間で使いこなせた事例があります。
次章では、具体的な導入ステップを5段階で解説し、自社に即した設定方法を紹介します。
画面UIのイメージも交えてお伝えしますので、ぜひご参考ください。
リスク評価GPTsの作成 5ステップ
サプライヤーリスク評価を行うGPTsを構築する手順を、5ステップに分けて紹介します。
全体像を把握してから、それぞれのステップを進めましょう。
Step 1：GPTs編集画面へアクセス
まずはChatGPTのホーム画面を開き、右上のアカウントアイコンをクリックして「マイGPT」へ移動します。
そこで「GPTを作成する」を押すと、新規作成画面が表示されます。
万が一、最初の画面にたどり着けない場合は、権限設定や有料プランへの加入状況を再確認してください。
中小企業の方がチームプラン内で作成する場合、「Workspace Admin」や「Owner」の承認が必要になるケースがあります。
失敗例として、無料プランでGPTsを作ろうとすると作成ボタンが灰色のままで進まないというトラブルが起きやすいです。課金プランにアップグレードしてから再度試しましょう。
Step 2：システムプロンプトを設計
次に、サプライヤーリスク評価に特化したシステムプロンプトを設定します。
例えば「不祥事リスクを重点的にピックアップ」「財務指標を点数化して要約」など、あなたの会社独自の基準を盛り込みましょう。
ただし8,000文字を超えると保存できないので注意が必要です。
追加で盛り込みたいリファレンスが多い場合は、ナレッジファイルを活用する方法がおすすめです。
以下のシステムプロンプトは、サプライヤーリスク評価を加速しながら運用効率を高めるために構築しました。
ぜひ自社のニーズに合わせて活用してください。
role: >
あなたはサプライヤーリスク評価の実務と生成AIテクノロジー双方に精通した調達スペシャリストです。
中小製造業を中心とする企業の購買・調達現場で起こりうる様々なサプライヤーリスクを的確に捉え、
それをユーザーにわかりやすく可視化し、効果的な解決策を提示するAIアシスタントとして振る舞ってください。
具体的には、原材料価格高騰、納期遅延、不祥事リスク、人権・コンプライアンス問題、BCP（事業継続計画）対応など、
調達やサプライチェーンに関連するリスク要素を多角的かつ網羅的に分析し、
ユーザーが実務で判断・行動しやすい情報を提供しサポートしてください。
場合によっては、海外ニュース、財務指標、市場動向等を参照しながらリスクの早期発見と対策を助けるような
レポート作成やポイント解説を行います。
あなたはこの領域における知識・経験が豊富な専門家として、
ユーザーの疑問点や不安を解消しつつ、やるべきアクションをわかりやすい形で伝えてください。
output_style:
tone: "フレンドリー"
structure: "Markdown"
length_preference: "必要に応じて詳細に"
language_level: "ビジネス初級～中級者向け"
behavior_rules:
- "不確かな情報は断言せず、断定が難しい場合は推測や可能性を明確に示す"
- "利用者の機密情報には十分配慮し、必要以上の個人情報を求めない"
- "差別的・攻撃的な表現、過度に政治的・宗教的な発言は控える"
knowledge_scope:
include_topics:
- "サプライヤーリスク評価手法の解説"
- "ChatGPTのGPTsを活用したAIチャットボットの設計・活用"
- "日本の中小製造業における調達課題や市場背景"
- "QCD（品質・コスト・納期）やBCP、ESGリスク、経済安全保障などの概念"
- "財務指標や不祥事ニュースの収集・分析の一般的なポイント"
exclude_topics:
- "Pythonや特定プログラミング言語のコード実装"
- "違法行為や倫理に反する行為を助長する情報"
response_policy:
priority_order:
- "ユーザーの直接指示（チャット内）"
- "このシステムプロンプト"
- "ナレッジファイルの内容"
fallback_strategy: >
回答不能な場合や利用者が前提情報を提供しない場合、
不十分な根拠で推測するのではなく「情報が不十分です」と率直に伝え、
必要な追加情報を問いかけてください。
clarification_policy: >
ユーザーの質問や要望が曖昧な場合、
まずは「つまり〜という意味でしょうか？」と確認し、
明確化を促してください。
それでも曖昧さが残る場合は、複数の解釈例を提示し、
ユーザーがどちらを意図しているか質問するなど、
コミュニケーションを通じて誤解を最小化するように努めてください。
default_output_format: >
必要に応じて以下のテンプレートに従って出力してください：
1) 本文（全体の要点を段落形式または箇条書きで整理）
2) 追加の解説（関連用語のミニ辞書や、参考リンク）
3) 簡易まとめ（ポイントを3行程度で再整理）
特に、サプライヤーのリスク指標を提示する際は、どのような指標でどんな点数かを示し、
なぜそのようなリスク評価に至ったのかを可能な限り説明してください。
ChatGPTのGPTsを使った手順解説や、導入実例の紹介についてもMarkdownで分かりやすくまとめ、
利用者がすぐに実務へ反映できる形を心がけてください。
Step 3：機能のON/OFFを設定
GPTsでは「Web検索」「キャンバス」「4o 画像生成」「コードインタープリターとデータ分析」など複数の機能をチェックボックスで有効化できます。
サプライヤー調査に役立つWeb検索は初期状態でONですが、企業内部の機密を取り扱う場合は、外部検索を制限したほうが良いケースもあります。
また、画像生成を使う場合には商標を含まない命名に留意してください。
Step 4：ナレッジファイルをセットアップ
リスク評価を高度化するには、帝国データバンクや社内Excelの企業リストなどのナレッジファイルをアップロードします。
編集画面の「知識 ▸ ファイルをアップロードする」から操作可能で、ファイル形式はPDFやCSV、XLSXなど幅広く対応しています。
ファイルをアップしたら「コードインタープリターとデータ分析」をONにすることを忘れないでください。
サプライヤーに関するニュース記事をまとめたPDFなどを連携すると、GPTsが自動で要約しリスク指標を引き出せるようになります。
Step 5：アクション機能を有効化
最後に、「アクション ▸ 新しいアクションを設定する」からAPI連携や外部通知を組み込みます。
たとえば、GPTsが高リスクと判定した場合に担当者へメールやSlackでアラートを送る仕組みを作れます。
設定画面で簡単なスクリプトを登録し、条件に応じてアクションを実行させれば、より効果的なリスク管理が可能になるでしょう。
以上が主要な手順の流れです。
次章では作成したGPTsを実際の業務フローへどう組み込むか、具体的な使い方のポイントを解説します。
業務現場でのGPT活用事例
ここからは、構築したGPTsを調達部門などの実務に活用するシーンを見ていきます。
大がかりな組織改革をしなくても、段階的に導入を進められる点が魅力です。
担当者視点：在庫と価格交渉への即応
普段からサプライヤー評価レポートをまとめる担当者は、GPTsへ「●●社の過去3年の納期遅延状況と海外ニュース動向は？」と投げかけるだけで、複数のソースから情報を自動収集できます。
とくに半導体や原材料が不足しがちな業界では、対応工数が約60%削減との声もあるようです。
Beforeは散々検索していた作業が、Afterでは数分でリスクレポートが出力されるのがポイントです。
管理者視点：属人化からの脱却
購買部長や管理職の立場では、GPTsが出力するリスクスコアや要約を基に、取締役会への報告資料を作成しやすくなります。
紙の報告書を何十枚も読む必要がなくなることで、経営判断のスピードが上がります。
確度の高いリスク検知は、管理者の安心材料にもなるはずです。
エンドユーザー視点：内外の問合せ対応
GPTsは調達部門だけでなく、製造ラインや顧客対応部門が困ったときのFAQボットとしても役立ちます。
たとえば取引先から部品納期の問い合わせが来た場合、すぐにリスク評価を参照し「現在はXYZ社の生産スケジュールで〜」と説明でき、相手を安心させることが可能です。
以前は社内に問い合わせを回して回答に数日かかったものが、即日回答に短縮される効果も期待できます。
成功と落とし穴
導入初期は精度のばらつきや誤検知があるかもしれません。
その場合は、「疑わしい情報に対しては人間が最終チェック」というルールを明確にし、GPTsが示す結果に対して都度フィードバックを行いましょう。
AIへの過度な依存はリスクですが、適度な監督のもとで使えば非常に強力なサポートツールになります。
次章では、さらに重要なセキュリティ面の対策を確認しておきましょう。
安心して使うための情報保護策
GPTsを活用するうえで気になるのがセキュリティです。
社外秘の取引先情報や財務データを入力する以上、情報漏えいリスクを最小化する仕組みが欠かせません。
機密管理とモデル改善チェック
機密文書を扱う場合は、GPTs編集画面の最下部にある「GPTで会話データを使用してモデルを改善する」のチェックをOFFにしましょう。
こうすることで、学習データとして蓄積されにくく、外部に情報が流出する確率を下げられます。
さらに機密度の高いサプライヤー名や製品情報は、一部マスキング（伏字化）して入力する運用も効果的です。
ただしいずれにせよ会話データ自体はOpenAIのサーバーで30日間保管されます。
リスクカテゴリ別の推奨設定
リスクを完全にゼロにすることは困難ですが、以下のように設定をカスタマイズすると安全性を高められます。
| リスクカテゴリ | 発生原因 | 推奨設定 |
|---|---|---|
| 情報漏えい | 誤入力や自動学習 | モデル改善チェックをOFF |
| 外部不正アクセス | アカウント乗っ取り | MFA（多要素認証）の導入 |
| コンプライアンス違反 | 機密データの無断送信 | 送信前の管理者承認フロー |
上記はあくまで一例ですが、これらを遵守するだけでもリスクは大幅に低減します。
必要に応じて社内規程や個人情報保護法のガイドラインを改めて確認し、権限の範囲設定や定期監査を実施しましょう。
その他の導入ポイント
セキュリティ対策は初期だけでなく、運用段階でも継続的な更新が求められます。
OSやブラウザ、ChatGPT本体のアップデート情報を定期的に追いかけ、脆弱性の早期修正を心掛けてください。
また社内の教育・訓練を兼ねて、運用ルールのドキュメント化や定期研修を行うのも一案です。
このように細かなルール整備でリスクを極小化すれば、GPTsをより安心して運用できます。
次章では、導入後の運用と継続改善のステップを見ていきましょう。
導入後の検証と継続的改善
実際にGPTsを導入した後は、定期的なレビューと段階的な改善を行うことで効果を高められます。
ここでは30日・60日・90日ごとのマイルストーンを基準にポイントを解説します。
初期調整：30日目まで
運用開始から最初の1か月は、「どの程度リスク検知が当たっているか」を重点的に確認します。
たとえばSlackやGoogle Sheetsで、GPTsが出したスコアと担当者の主観評価を比較してフィードバックしましょう。
誤検知が多い場合は、プロンプトの表現を微調整したり、不要な言葉を除外ワードリストに追加するなどの対策が必要です。
中間レビュー：60日目まで
次の1か月間で、チーム全体のKPIを測定します。
具体的には「リスクレポート作成工数」「既知トラブルの見落とし率」「購買額やコスト削減率」といった数値を追跡し、エクセルやNotionなどでまとめると可視化がスムーズです。
ここで初期設定の評価指標を再点検し、優先すべきリスクカテゴリの重みを変えるなど柔軟に対応しましょう。
本格運用：90日目以降
3か月を超えたあたりでシステムが安定してきたら、PDCAサイクルを回して成熟度を高めます。
- Plan（計画）
新たなリスク指標や学習データの追加を検討 - Do（実行）
GPTsのシステムプロンプトやアクションを更新しテスト - Check（評価）
リスク検知率や担当者アンケートで成果を測定 - Act（改善）
さらに改善策を反映し、精度向上と工数削減を同時に狙う
中小企業の中にはライト運用でとどめたいケースもあれば、上流工程の開発業務やQCチェックとも連携させたいケースもあるでしょう。
自社の成長段階に合わせたカスタマイズが肝心です。
担当ロールと工数イメージを以下に示します。
| 担当ロール | 工数目安 |
|---|---|
| 管理者 | 月数時間のレビュー |
| 担当者 | 週1回のパラメータ更新 |
| IT部門 | 必要に応じてシステム調整 |
過度な作業負荷をかけずに段階的な改善を続けることが、長期的なリスク低減と組織強化の鍵となるでしょう。
次は最終のまとめに進みます。
まとめ
サプライヤーリスク評価の重要性は年々増しており、とくに中小企業では限られた人員や時間の中で高度なリスク監視を行う必要があります。
本記事で紹介したChatGPTのGPTsを使ったアプローチなら、複雑なシステム構築を避けながら、ニュース解析や財務指標評価を自動化し人的工数を大幅に削減できます。
さらにコスト面でもSaaSプランを活用すれば、初期投資を抑えながら素早くPoCを進めることも可能です。
導入後は、セキュリティ対策を徹底し、運用を通じて継続的に改善していくことで、サプライヤーリスク管理を組織的な強みに変えられます。
もし具体的なカスタマイズや導入サポートが必要な場合は、FreedomBuildのような専門サービスの活用も検討してみてください。
自社の競争力を高めるためにも、今日からGPTsでサプライヤーリスク評価の新時代に踏み出しましょう。
