xAIが調達交渉ボット「Haggle Bot」の作り方を公開：10万ドル超の直接的なコスト削減余地を特定

役割を定義する：何をもって良い仕事とするか

xAI は Haggle Bot に次のタスクを与えました。会社のベンダー支出を十分に理解し、発見したことを証拠に基づくコスト削減提案に変換することです。最終的な決定は人間が行います。

Bot にこのタスクを実行させるには、どのような結果が有用であるかを示す必要もあります。プロンプトでは、各レポートで四つの質問に答えることが要求されています。

例えば、「このベンダーは高いので再交渉すべきだ」というのは、単なる手がかりに過ぎません。効果的な提案には、契約の有効期限、未使用のライセンス数、削減を確認した担当者、そしてどれだけのコスト削減になるかという情報が必要です。情報が不足している場合は、Bot がさらに調査を続けます。

この要件により、「会社のコスト削減」という漠然としたタスクが、完了度を判断できる仕事へと変わります。すべての提案には、金額、根拠、具体的なアクションが含まれていなければなりません。 また、Bot は許可された内部範囲内で積極的にタスクを進めることが求められ、問題点を発見するたびに「必要であれば、お調べしますが」と立ち止まるようなことは許されません。

情報源につなぐ：問題を調べ切れるようにする

役割を明確にした後、xAIはHaggle BotをSlack、Notion、Drive、Gmail、Hex、Rampに接続しました。社内のやり取り、文書、データ分析、支出管理のシステムを使えるようになり、取引のある約125社のベンダーについて調査用の記録を整理しました。

これらの情報源はそれぞれ異なる質問に答えるために存在します。請求書は支払額を示し、契約書は何を購入し、いつ更新されるかを示し、使用記録はその製品がまだ使用されているかを示します。また、同僚は帳簿からは見えない業務上のニーズを説明してくれます。

未使用のソフトウェアサブスクリプション枠の特定は、この仕組みの良い例です。このような枠は通常、SaaS シートと呼ばれ、ユーザーごとに支払う利用資格のことを指します。

Haggle BotはITチームにアカウントの割り当てと直近の利用記録を求め、有料の利用枠一覧と照合しました。ある製品では43件の有料シートが過去90日間使われていないことを見つけ、確認とダウングレードのために一覧を担当者へ返しました。xAIは、この発見に対応する削減額を14,220ドルと報告していますが、対象期間は明記していません。

別の製品では、請求書内の特定のプラン、機能、またはライセンスに相当する、年間 85,662ドル 相当の未使用の購入項目を発見しました。この製品は月額課金であったため、削減は即座に支出の減少に反映されました。

データ接続に加えて、Bot が状況を理解している人物を見つけられるようにすることも重要です。ある時、Haggle Bot はベンダー関係の担当者を知らなかったため、Ramp に登録されている担当者に問い合わせることから始め、同僚から提供された情報をたどって連絡を取り続け、最終的に実際のニーズを説明できるエンジニアにたどり着きました。

継続的な役割を与える効果はここにあります。利用記録が見つからなければ、まず業務の担当者に確かめる。最初の連絡先から十分な答えを得られなければ、さらに問い合わせる。そうすることで、人に渡す提案に必要な業務の背景がそろいます。

判断方法を明記する：まずニーズを検証し、次に価格を比較する

データにアクセスできるだけでは十分ではなく、それをどう購入提案に結び付けるかの判断基準も必要です。xAI はプロンプトに調査および交渉の方法を書き込みました。実際に購入する仕様に基づいて代替品を探すこと、最低三つの現実的な選択肢を比較すること、見積もり日を記録すること、乗り換えコストを計算に含めることなどです。

最初のステップは、まだどれだけ購入する必要があるかを確認することです。 更新の見積もりには、追加シート、アドオン機能、割引が含まれていることがよくあります。単価が低いからといって、より多く購入すべきとは限りません。

Haggle Bot はソフトウェア更新契約をレビューする際、まず見積もりを現在の年換算支出と照合し、次に各費用項目を分解しました。そして、この拡張を裏付ける使用データがないとして、150〜300シートの事前追加に反対しました。さらに、同僚に過去60日間の使用状況を要求しました。

二番目のステップは、同じニーズを満たす価格を比較することです。 チャットプランの定価を企業向け会議サービスの見積もりと直接比較することはできませんし、イベント単位で料金が発生する製品とユーザー単位のプランを直接比較することもできません。Bot はまず購入内容を一致させてから、どちらが安いかを検討する必要があります。

既存システムの切り替えにもコストがかかります。別の比較でHaggle Botは、約19,000ドルの削減余地だけでは、すでに使っている106セットの会議室設備を入れ替えるのは割に合わないと判断しました。安い見積もりも、移行コストを含めて初めて判断材料になります。

三番目のステップは、交渉計画を立ててからメールを作成することです。 Haggle Bot は、担当者に対して、目標価格、初回オファー、受け入れられない条件、譲歩してもよい点、そして相手が拒否した場合、対案を提示した場合、または返答がない場合にどう進めるかを説明する必要があります。

プロンプトでは、数量の削減と単価の引き下げを別々に扱うことも指示されています。不要なシートは先に削減し、交渉は、引き続き購入する予定があり、値下げの余地がある主要項目に集中させます。そうしないと、割引を受けた後も、会社は余分な数量に対して支払いを続けることになりかねません。

xAI は、交渉パラメータ（例えば、社内目標より5%～10%低い価格からオファーを開始し、値下げ幅はベンダーの最新見積もりの25%を超えないことなど）を組織が独自に設定できるようにしています。これらはテンプレートの例です。実際に使用する際には、自社の目標、譲れない条件、外部に開示してもよい情報を入力する必要があります。

権限を明確にする：調査を購買プロセスに統合する

Bot に長期的な役割を与えるということは、その役割がどこで終わるのかも定義することを意味します。xAI は、Haggle Bot が事前に定義された範囲内で内部調査と調整を自律的に完了することを許可し、外部とのコミュニケーションとビジネス上の意思決定は人間の管理下に置きました。

したがって、Bot は調査を完了し、交渉メールを準備し、人間がレビューした後に送信することができます。人間はメールのトーンや開示する情報の程度を調整することもあります。例えば、社内の使用状況、プロジェクトのスケジュール、更新の意思などは、事前に定義されたルールに従って処理する必要があります。

事務用品の調達は、このような役割分担がどのように日常業務に統合されるかを示しています。xAI には、すでに購買実行を担当する Amazon Bot があります。Haggle Bot は、ニーズの確認、価格比較、価格交渉の準備を担当し、価格が決定したら、注文を Amazon Bot に引き渡します。

もともと、ある技術用品のリストは毎月20セットを固定で購入する設定でした。デモの会話では、Amazon Botに対し、Slackで把握できるサンフランシスコの毎週の入社人数に合わせて数量を変えるよう依頼しています。あわせて、衛生用品は引き続き月次で購入すること、ほかの技術用品リストをどう扱うか、発注前に人に金額を確認してもらうことも確かめています。

一方、Haggle Bot は、用品の消費速度、建物の座席情報、および直近四回の注文の見積もりと買い物かごの内容を組み合わせて、編集可能な表を作成しました。オフィスチームは、入社人数を調整して、必要な用品の数量を確認できます。

数量が確定すると、Haggle Bot は Amazon、Costco、Uline、Walmart の間で価格を比較しました。まず同じ製品のより安い価格を探し、見つからない場合は他のブランドの同等製品を探して、候補を人間によるレビューのためにまとめました。

この表には、同じ数量における元の価格、候補の価格、差額が並べて表示され、担当者がどの商品を乗り換える価値があるか、どの商品について交渉を続けるべきかを判断しやすくなっています。異なるパッケージを比較する際には、単価に換算し、候補となる製品の仕様も確認する必要があります。

その後、Haggle Bot は Amazon の営業担当者に宛てたメールを起草し、その日の競合他社の価格を添付して、エンタープライズ割引プログラムを通じて特定のアイテムの価格引き下げを目指しました。メールはまず人間によるレビューに回されました。

ある技術用品の調達では、この連携により、注文額を 14,629ドルから6,143ドル（約58%減） に削減できました。これは一回の注文最適化の結果であり、価格比較や代替製品の効果が含まれている可能性があります。全商品に同じ割合の交渉割引が適用されたと解釈することはできません。

この役割分担により、Haggle Bot は深い調査と行動の準備を行うことができ、一方で支払いやコミットメントはそれぞれの承認・実行プロセスに残されました。

記録を残す：次回の作業に活かす

Haggle Bot のタスクには、調査と決定を記憶することも含まれます。xAI は、各ベンダーについて、支出、契約条件、更新日、担当者、収集した見積もり、および提案に対する担当者の結論を継続的に保存することを要求しました。

却下された提案についても、その理由を記録する必要があります。これにより、次に同じ会社と関わる際に、以前に検討されたが適用できないと判断された提案を繰り返すことなく、なぜ以前にベンダーを切り替えなかったのかを Bot が理解できます。

更新カレンダーは、行動すべき時期を見極める助けになります。プロンプトでは、請求書と契約書をもとにカレンダーを更新し、検討を始める時期に入った契約を優先するよう求めています。テンプレートの例では更新の120日前です。利用量や見積もりが変われば記録を補い、適切な時期に再評価できます。

同様のシステムを構築する場合、準備は五つの領域に分けられます。長期的な役割と満足できる結果の定義、データと社内連絡先の接続、調査および交渉方法の明確化、許可されるアクションの範囲設定、そして最後にベンダーの記録の保存場所の指定です。xAI が公開している Haggle Bot タスクプロンプト に、これらの記入項目があります。

xAI が現在報告しているケースは比較的短い使用期間に基づくものであり、通年での運用効果は今後の検証課題です。すでに示されている価値は、明確な役割に、データ、判断基準、権限、そして記憶が組み合わさることで、Bot が購買の問題を深く調査し、十分に準備された提案を行うことができ、人間が最終的なビジネス判断に集中できるようになるということです。