半導体（商社）でのAI活用術

半導体（商社）に、そもそもAIは必要なのか

どこにAIを入れるかは、業務を二つの物差しに当てると見えてきます。一つは、その判断が月に何度戻ってくるか。もう一つは、外したときに顧客の生産ラインで何が起きるかです。

半導体は顧客の基板に載ったあと長く使われるので、後者の振れ幅がとくに大きく出ます。二つとも大きい業務から手をつけるのが順序です。

この二つを半導体商社の日々の仕事に当てると、線ははっきり出ます。AIが効くのは次の三つです。

• メーカーから届いた品質不具合報告書を、顧客向けの説明資料に組み直す作業
• 複数の代理店にまたがる在庫を横断で照会し、いつ何個出せるかを答える作業
• リールかトレイか、最小発注数量をいくつに揃えるか、顧客の要求と突き合わせる作業

どれも 答えの拠りどころが手元の記録と規定の側にある 業務です。

逆に、顧客の設計者と回路構成を詰めるデザインインの初期には入れないほうがよいと考えます。まだ公表されていない設計の話を聞きながら候補を出し入れする仕事で、記録のどこにも残っていないからです。

メーカーから供給枠を取りに行く折衝も同じで、 過去にどれだけ引き取ったかと担当同士の付き合い が効く場面です。

ただし、引いた線は業務の単位でずれます。同じ在庫の話でも、規定どおりに数を返す照会と、逼迫時に限られた枠をどの顧客へ回すかの決定は、別物として扱う必要があります。半導体商社の仕事を工程に割り、どちらの側かを次に見ていきます。

デザインインから採算管理まで、負荷が大きいのはどの工程か

半導体商社の仕事は、一本の線に収まりません。デザインインの担当が来年の採用を追う横で、内勤が今日の納期を返し、品証が不具合報告を読んでいます。機能で割ると、規定に照らせば答えが出る作業と、相手の出方によって変わる作業が分かれます。

両側から数字を預かりながら、どちらの数字も自分では決められません。それが 需給調整 です。メーカーの生産枠は数か月先まで固まっていて、顧客の内示は月ごとに動きます。

担当者は内示と実発注の差を型番単位で追い、増えた分はメーカーに枠の積み増しを頼み、減った分は発注残の後ろ倒しを掛け合います。どちらも通らなければ、行き場をなくした在庫は自社の倉庫に残ります。

逼迫している期には、同じ型番を待つ顧客が何社も並び、どこにいくつ回すのかの説明を全員に返すことになります。長納期の型番ほど、先送りした判断がそのまま滞留に変わります。

ここに手を入れると、担当者は数字を突き合わせる作業ではなく、 ずれの大きい型番を顧客とどう始末するか に時間を移せます。受注・納期回答の側も、在庫を当たってから回答する形ではなく、危ない型番が先に見えている状態で組み立てられます。

極小としたメーカー折衝は、こちらが何をどれだけ引き取ってきたか、担当同士がどこまで踏み込んで頼めるかで枠が動く場面です。条件を書き出した資料は作れますが、枠が付くかどうかはその場のやりとりで決まります。

半導体（商社）で最初に取り組むべきAI活用、3つ

入口に選ぶのは、繰り返し戻ってくる判断で、しかも外せば顧客のラインが止まる業務です。第1セクションの二つの物差しに当てると、不具合報告書の顧客向け説明、代理店をまたぐ在庫の照会、梱包形態と最小発注数量の整合の三つです。

メーカーの不具合報告書を、顧客に出せる説明に組み直す

起点は、メーカーから不具合報告書が届き、品質の受付フォルダに保存された時点です。AIは報告書の暫定処置・原因・恒久対策の各項をたどり、その型番の過去の不具合と回答の記録、顧客ごとに求められる報告の様式、該当ロットの出荷先と数量を照らし合わせます。

できあがるのは、顧客向けの説明資料の下書きと、同じロットを受け取った他の顧客の一覧です。案件フォルダに文書として保存され、担当営業と品証に業務チャットで通知が出ます。いまは英文の報告書を読み下しながら一から書き起こしていますが、 項目が埋まった状態から直す 形に変わります。

メーカーの説明が顧客の指摘に本当に答えているかは、品証の担当が読み比べます。この内容で顧客に出すと決めるのは、その取引を持つ営業の責任者です。

代理店をまたいだ在庫を、一度の照会でまとめて見る

二つ目は人ではなく問い合わせが合図です。顧客から型番と数量の引き合いがフォームで届くと、AIは自社の在庫と発注残、仕入れている各代理店の手持ちと入荷予定、そのメーカーの標準の納入日数、同じ型番で過去に押さえた枠の記録を横断して並べます。

結果は引き合いの一覧表に、型番ごとの出せる数と時期を組にした行として増え、内勤に通知が届きます。これまでは代理店の画面を順に開いて数を書き写していましたが、 どこから何個引ければ足りるか が並んだ状態から回答を組む形になります。

挙がった数のうち、どの代理店から引くかは内勤が選びます。確度の低い入荷予定まで顧客への回答に載せるかどうかは、担当営業の判断です。

リールかトレイか、数の刻みを受注の前に合わせる

三つ目が動くのは、顧客の注文書が届いて受注登録の手前に置かれたときです。AIは注文書の型番・数量・梱包の指定を拾い、メーカーの梱包仕様書にあるリール本数とトレイ枚数の刻み、最小発注数量、その顧客の過去の納入形態の記録と突き合わせます。

食い違った注文だけが確認待ちの一覧に積まれ、内勤に通知が出ます。いまは受注を入れた後に、数が刻みに乗らないと分かって顧客に掛け合うことになります。 注文書を受けた段階で差分が見えている ので、やりとりが一度で済みます。

刻みに合わせて数を丸めるのか、端数の分だけ別手配にするのかは内勤が選びます。顧客の実装ラインの段取りに関わる変更なので、了解を取る責任は担当営業が持ちます。

業務に組み込むまでの4ステップ

四つのステップは、一つ目の不具合報告書の説明資料で通します。やることは開発ではなく、いまあるツールの置き場所と通知の先をつなぐことです。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

説明資料に要るものは、どれも社内にすでにあります。

• メーカーから届いた不具合報告書と、添えられた解析データ
• 同じ型番・同じ不具合で過去に顧客へ出した説明資料
• 顧客ごとの報告様式と、提出の期限の決まり
• 該当ロットの出荷先と数量が分かる出荷記録

新しく起こすものはありません。品証の担当それぞれの受信箱に散っているなら、ファイル保管サービスの同じ棚へ集めます。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

メーカーの報告書が指定のフォルダに保存された時点を合図にします。催促が来てから取りかかる形にすると、忙しい週ほど後ろにずれ、やがて誰も開かない箱になります。

3. 判断の基準を設定しておく

いちばん時間を食うのはここです。長く品証に居る人が報告書を読みながら無意識に引いている線を、文章にして一箇所へまとめます。

• メーカーの原因説明のどこが薄いと見て、追加の質問を立てるのか
• 恒久対策が効いたと見るのに、どの証拠が要るのか
• 同じロットを受け取った他の顧客へ、どこまで先回りするのか

書き上げるまでは骨ですが、 次の報告書からはそのまま効きます 。人が入れ替わっても社内に残せます。

4. 結果の戻り先と、確認する人を決める

下書きの置き先は、顧客ごとの品質案件のフォルダにします。保存と同時に、担当営業と品証へ業務チャットで知らせます。 顧客への提出期限の二日前まで に品証が中身を読み、指摘に答えられているかを見ます。そのうえで営業が言葉づかいを直して送る、と順まで決めます。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 型番の枝番を、同じものとして扱ってしまう ：半導体は末尾の一文字で梱包形態も耐熱グレードも車載対応も変わります。文字列が似ているというだけで代替の候補に並べると、実装できない品が回答に載ります。枝番の記号が何を指すかをメーカー別の対応表にまとめ、無い枝番は人が見る形にします。
• 代理店の在庫表示が、引き当て済みの数を含んだまま流れてくる ：横断照会の元になる数は、画面に出た時点で他社がすでに押さえている場合があります。数を鵜呑みにすると、出せると答えた直後に取れなくなります。取得した時刻を数と併せて残し、確度の低い在庫には印を付けます。
• 正規ルート以外の在庫を、同じ表に混ぜてしまう ：逼迫している期ほど、素性の知れない調達先が候補に挙がります。機械的に並べると、偽造品の混じった品が候補のまま出荷まで進みます。仕入先の区分を在庫の記録に持たせ、正規代理店以外から挙がった候補は必ず人が止める形にします。

半導体（商社）のAI活用は、どこから考えればいいか

第1セクションでは、手元の記録と規定に照らせば答えが出る業務にAIが効き、デザインインの初期の相談と供給枠の折衝は人の手元から動かせない、と線を引きました。挙げた三つがその内側に入るのは、 照らす先が社内の記録か、メーカーの出した規定の側にある からです。

いきなり三つに手を広げる必要はありません。いちばん件数が多いもの、直近で手間取ったもの、どちらから入っても構いません。過去の説明資料、顧客ごとの報告様式、メーカーの梱包仕様書、それに表計算ソフト。 新しく買うものは、この中にありません 。