仕入先の納期・品質・対応を毎月集計して、取引先評価の資料にする

処理の起点を決める

毎月第3営業日を起点にします。前月の納入と検収がシステムに反映され終わったタイミングです。

月初すぐに動かすと、月末の検収が入力されていない状態で集計してしまいます。自社の入力の締めがいつかを確認して、その2〜3日後に設定してください。

もう1つの起点として、不適合が発生したときに、その仕入先のカルテを即時に更新する形も考えられます。月次を待たずに状況が見えるようになりますが、最初は月次だけで始めるほうが運用が安定します。

入力データを集める

データの取得方法を決める

発注・納入実績： 購買システムから月次でエクスポートします。当初納期と変更納期の両方が残っているかを確認してください。 変更後の納期しか残らないシステムでは、遅延の実態が測れません。残っていない場合、納期変更の履歴を別に取る仕組みが要ります。

納期変更の記録： ここが、この構成の精度を分けます。「こちらの都合で納期を延ばした」案件を仕入先の遅延に数えると、評価が不当になります。 変更の申し出がどちらからかが記録されていない場合、当面は「変更があった案件は遅延の判定から除外する」という扱いにして、記録の整備を並行して進めてください。

仕入先とのメール： 購買部の共有メールボックスから、仕入先のドメインで絞り込んで取得します。個人のメールボックスを見に行かないでください。 権限の問題もありますが、担当者ごとにやり取りが散っている状態自体を直すほうが先です。共有メールボックスへの集約が難しい場合、この構成では不適合の是正報告だけを定性の材料にするという割り切りもあります。

発注金額： 評価の重み付けに使います。年間の発注金額が数万円の仕入先と数億円の仕入先を同じ重さで見ても意味がありません。金額の上位30社は毎月見る、それ以外は四半期ごとに見る、といった運用の切り分けにも使えます。

AIへ渡す前に整形する

1. 納期の判定基準の適用 … 「当初納期を過ぎたか」「変更納期を過ぎたか」「変更の申し出はどちらからか」で、遅延を3つに分けます。分けたうえで、仕入先の評価に使うのは「仕入先都合の遅延」だけにします
2. 分納の扱い … 1つの発注が複数回に分けて納入されることがあります。全数がそろった日を納入日とするか、初回の納入日とするかを決めます。決めておかないと、月によって数字がぶれます
3. メールの絞り込み … 仕入先のドメインで絞り、さらに件名と本文から「納期」「不適合」「是正」に関わるものを抽出します。見積依頼や請求書の送付は除きます
4. 署名と引用の除去 … メールの署名、過去のやり取りの引用を落とします。引用を残すと、同じ内容を何度も評価してしまいます
5. 少量取引の除外 … 当月の発注が0件の仕入先は、カルテの更新をスキップします。数字が出ないのに所見だけ書かせても意味がありません

AIに処理させる

計算処理にさせること：

AI（Claude API）にさせること：

評価の点数はAIに付けさせません。また、取引の継続・停止についても書かせません。 これは発注の判断であり、購買部と品質保証部が決めることです。

「対応の質」を主観で評価させないことも重要です。 「対応が丁寧である」ではなく、「不適合報告から是正報告まで平均3日、直近は2日に短縮している」「納期変更の連絡は納期の5営業日前に届いている」という事実の形で書かせます。

指示内容を固定する

あなたは購買部の取引先評価を支援する担当者です。
下の仕入先について、当月の実績と記録から、取引先評価の所見を作ってください。

【厳守事項】
- 数値は下に与えた計算済みの値をそのまま使ってください。
  独自に計算し直さないでください。
- 対応の質は「事実」として書いてください。主観的な形容（丁寧、誠実、不親切など）を
  使わないでください。「是正報告まで平均3日」のように、記録から確かめられる形にしてください。
- メールや報告に書かれていないことを書かないでください。
  仕入先の社内事情、担当者の能力、経営状況を推測しないでください。
- 評価の点数を付けないでください。取引の継続・停止・発注量の増減についても書かないでください。
- 前月・前年同月と比べて変わった点を必ず1つ挙げてください。
  比較できるデータがない場合は「比較可能な前期データなし」と書いてください。
- 数字と記録だけでは判断できない点があれば、needs_confirmation に列挙してください。
  例：「納期変更の申し出がどちらからか記録されていない案件が3件ある」
- 所見は5〜8行にしてください。良い点と課題の両方に触れてください。
  課題がない場合は無理に作らないでください。

【仕入先】
{supplier_context}

【当月の実績（計算済み）】
{metrics}

【前月・前年同月の実績】
{comparison}

【不適合報告と是正報告】
{quality_records}

【仕入先とのやり取り（署名・引用を除去済み）】
{correspondence}

「主観的な形容を使わない」の1行が効きます。 これを書かないと、所見が「対応が丁寧で信頼できる仕入先です」という文になります。その文は、翌年の評価のときに何の役にも立ちません。 事実の形で残っていれば、前年と比べられます。

「推測しない」の1行も必要です。 メールの返信が遅い仕入先について、AIは「人手が不足していると考えられます」と書きがちです。相手の社内事情は、こちらには分かりません。 そうした記述が評価資料に残り、それをもとに発注を減らせば、根拠のない判断になります。

出力形式を固定する

{
  "supplier_code": "",
  "supplier_name": "",
  "period": "",
  "metrics": {
    "delivery_compliance_rate": 0,
    "avg_delay_days": 0,
    "defect_rate": 0,
    "avg_corrective_action_days": 0,
    "advance_notice_rate": 0,
    "order_count": 0
  },
  "observations": {
    "delivery": [],
    "quality": [],
    "communication": []
  },
  "corrective_actions": [
    { "issued_on": "", "summary": "", "responded_on": "", "content": "" }
  ],
  "changes_from_previous": [],
  "summary_lines": [],
  "needs_confirmation": [],
  "data_gaps": []
}

JSON Schema を指定して出力を固定します。Claude API では output_config.format に json_schema を渡すことで、応答をスキーマに沿った形に制約できます。

observations を3つに分けているのは、年次評価の区分（納期・品質・対応）にそのまま対応させるためです。12か月分を積み上げたとき、区分ごとに読めます。

needs_confirmation が、この構成でもっとも実務に効く項目かもしれません。「納期変更の申し出がどちらからか記録されていない」という指摘が毎月出るなら、それは仕入先の問題ではなく自社の記録の問題です。 そこを直せば、翌年から評価の精度が上がります。

システムへ連携する

仕入先カルテは、Google スプレッドシートに「1社1行 × 月次で列が増える」形ではなく、「1社1か月1行」で追記する形にします。年次評価のときにフィルタで抽出できるためです。

年次評価の資料は、このカルテから作ります。 12か月分をフィルタで抽出し、区分ごとの推移を並べるだけです。評価の時期に集計をやり直す必要がなくなることが、この構成の主な効果です。

購買システムへの書き戻しは行いません。発注の停止や仕入先ランクの変更は、既存の手続きに従います。

人が確認する

全社分を購買担当が確認します。ただし、確認の深さは分けます。

• 悪化している仕入先 … 所見と根拠を読み、現場の担当者に確かめる
• 発注金額の上位30社 … 悪化していなくても所見を読む
• それ以外で変化のない仕入先 … 数字だけ見て、所見は目を通す程度

全社について同じ深さで確認すると、削減効果が出ません。 180社のうち、毎月何らかの対応が要るのは10〜20社程度のはずです。

確認を速くするための設計が効きます。

• 悪化した項目がある仕入先を最上部に並べる
• 発注金額の上位30社に印を付ける
• needs_confirmation に項目がある行を別に集める
• 前月の所見と並べて表示する（同じ課題が続いているかが分かる）
• 「良い点しか書かれていない所見」を検出する（課題を拾えていない可能性がある）

例外に対処する

記録を残す

このカルテそのものが、取引先評価の根拠になります。

• 月ごとの計算値と、その元になった発注・検収のデータ
• AIが作った所見と、人が確定した所見（修正した場合は両方）
• 購買部の判断と、実際に取った対応
• 仕入先への是正要求と、その結果
• needs_confirmation に挙がった項目と、解消したかどうか

AIの所見と確定した所見の差分が、改善の材料になります。 「毎回この表現を直している」と分かれば、プロンプトを直せます。

年次評価で使った資料と、そのときの評価点も残してください。翌年、同じ仕入先について「前年は3点だったが今年は4点」と言えるようにするためです。 点数だけが残っていて根拠がない状態が、この業務でもっとも避けたいことです。