鋼材、樹脂、貴金属等の市況データと、自社の膨大な部品構成(BOM)をAIが統合分析。原材料高騰や為替変動が1個あたりの粗利に与える影響を即座に算出し、OEM(完成車メーカー)への価格改定交渉をエビデンスベースで支援するシステムです。経営企画として「後手に回る価格交渉」を脱却し、利益を死守。社内SEは、外部の相場APIとERPの原価データを直結。顧客別・車種別の「改定必要額」を自動算出し、交渉用レポートを生成します。2026年のインフレ下で逆ザヤを未然に防ぎ、機動的なプライシング戦略をシステム面から盤石にします。
職種 |
経営企画 | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
機械・電気 | 目的 |
リスク管理 収益最大化 |
業界② |
自動車部品メーカー | 対象 |
収益管理 |
費用 |
300〜2000万円 | 120 |
主なToDo
- 外部市況データ(LME等)と自社原価データの紐付け構造化
- 価格改定シナリオ別の収益推移モデル(AI)の開発
- 営業向け「価格交渉根拠」レポートの自動生成機能実装
期待できる効果
原材料高騰による赤字転落の防止。OEMとの健全かつ論理的な交渉。
躓くところ
OEMごとの個別契約条件の反映。市況データの反映タイムラグ。

AI原材料・為替連動「価格転嫁」シミュレーター【自動車部品メーカー】






