データ＆AI

Fact base development
あなたのデータと一緒に。

Fact base development turns internal inputs (contracts, spend, supplier history, approvals, meeting notes) and external inputs (benchmarks, quotes, market research, web research, analyst notes) into a negotiation fact base your team can use for strategy.

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Internal and external inputs for the negotiation fact base

ニュアンスが必要な場合は、制約と証拠 (契約、RFPs、コストモデル、支出エクスポート) を提供してください。まだお持ちでない場合は、AI を使用してデータ要求リストを生成します。

コンテキスト

何が変わるのか、いつ更新されるのか、何が良くなるのか (価格、期間、範囲、SLAs)。

Current terms
Renewal date / deadline
Target / acceptable / walk-away

証拠

チームがすでに信頼しているアーティファクトと数値を取り込むことができます。

Contracts, order forms, and redlines
RFPs, proposals, quotes, and benchmarks
Cost models, usage, and spend exports (PO/invoice)

制約と承認

交渉の余地のないものと承認のゲートを捉えて、出力を現実的なものにします。

Legal clauses and risk flags
Finance constraints (cash flow, prepay rules)
Security requirements and approvers

証拠が信頼できる事実基盤になるまで

交渉データは、チームが何が分かっていて、何が不足していて、何が矛盾しており、どの分析が戦略形成に十分信頼できるかを把握できて初めて有用になります。

証拠の取り込み

契約書、支出エクスポート、提案書、見積書、会議メモ、メール、ベンチマーク、市場調査を接続またはアップロードします。

AI抽出

商務上の事実、サプライヤーのシグナル、制約、情報源の参照、分析可能な前提を構造化します。

人による検証

戦略や承認に影響する前に、ギャップ、矛盾、前提条件、完了した分析を確認します。

戦略更新

検証済みのファクトベースを使って、目標、選択肢、レバー、譲歩ロジック、そしてステークホルダー向けブリーフを作成します。

Fact base output

Review facts, gaps, conflicts, assumptions, and completed analyses before strategy

The fact base is the handoff between raw data and negotiation judgment. It keeps AI-generated recommendations grounded in evidence that the team can inspect and approve.

AI drafts the first version from evidence and assumptions.

Humans review, edit, approve, and decide what to use.

Every round updates the strategy and memory loop.

Fact base

Northstar Packaging renewal

AI 84%In review

PrepareFact baseStrategyTacticsSimulationsMeetings

Used in outputs 38Needs review 6Conflicts 2

Pricing and commercials14 facts

Contract obligations9 facts

SKU-level pricing12 facts

Data coverage5 gaps

Completed analyses

10 ready

Revenue comparison across packaging suppliers

Scope: this negotiation · Updated today

Use for update

Term variation dollar impact analysis

Scope: this negotiation · Updated today

Use for update

Cost-driver index and freight sensitivity

Scope: this negotiation · Updated today

Review

Supplier profile and risk scan

Scope: this negotiation · Updated today

Use for update

Gaps

Receiving-plant freight matrix still missing.

Conflicts

Two payment-term sources disagree.

Assumptions

Index exposure estimated from 8 SKU families.

調達に関する一般的な質問 (および提供するもの)

This is the prep gap in plain terms: the answer is usually in your internal systems, documents, and external market signals. AI helps you assemble it into a decision-ready brief and pressure-test options with game-theory scenarios.

質問	最良の情報源	AI がどのように役立つのか
サプライヤーの支出、量、レバレッジはどのくらいですか?	Your PO/invoice history, spend cube, supplier master, renewal calendar.	Summarize patterns, highlight concentration/renewal risk, and propose leverage questions and trade packages.
市場は価格と条件について何を言っていますか?	Benchmarks you trust, competing quotes, cost models/should-cost, analyst notes, peer comps, prior deals.	Turn evidence into assumptions + ranges, draft counter-arguments, and flag missing benchmarks to request.
サプライヤーは実際に何を望んでいますか?	Meeting notes, email threads, call transcripts, stakeholder context.	Extract signals and hypotheses, then generate the next-best questions to validate intent and constraints.
キャッシュフローに問題があるのでしょうか（それとも戦略なのでしょうか？）	Payment terms history, finance constraints, alternatives (prepay/discount), supplier signals.	Structure options (Net terms vs discount vs scope), draft talk tracks, and pressure-test concessions.
他のカテゴリーにわたって彼らと協力しているのでしょうか？	Supplier master + contract inventory + category mapping (enterprise integrations help here).	Surface cross-category context, bundling opportunities, and stakeholder alignment questions.