サプライヤー品質データ統合システム

背景

サプライヤーから受領する品質データ（検査成績書、不適合報告、出荷実績）の形式が各社バラバラで、横断的な品質トレンド分析が困難な状況だった。

課題

• 20社以上のサプライヤーから異なる形式のデータが届く
• Excel、PDF、メール本文など入力形式が統一されていない
• 品質問題のトレンドをリアルタイムで把握できない
• 問題発生後の対応が主で、予防的アクションが取れていない
• データ収集だけで週に数時間を消費

対応内容

Pythonで多様な形式のデータを吸収・正規化する統合エンジンを構築。Claude APIを活用してPDF・メール本文からの情報抽出を自動化した。

仕組み

データフローの概要：

サプライヤーA (Excel)  ─┐
サプライヤーB (PDF)    ─┤→ データ正規化エンジン → 統合DB → リスクスコア算出 → アラート
サプライヤーC (メール) ─┘                                ↓
                                                     ダッシュボード

リスクスコア算出ロジック（0〜100）：

スコアが70以上になると自動アラートが発動し、担当者にSlack通知が届く。

成果

• データ収集工数：70%削減
• 品質問題の検知：平均14日前倒し
• 高リスクサプライヤーの特定精度：85%
• 予防的改善アクション数：月平均3件 → 8件に増加
• サプライヤー月次レビュー準備時間：60%削減

展開可能性

• 環境・CSRデータの統合（ESGレポーティング対応）
• 物流パートナーの品質・コスト・納期統合管理
• 顧客クレームデータとの連携による根本原因分析（4M分析の自動化）

関連資料

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