最新事例で読み解く製造業調達AIエージェント市場と資金調達動向

#### 製造業調達AIエージェント市場の概要と成長背景 製造業の調達業務は、サプライヤー探索から見積依頼（RFQ）、発注・納期管理、請求書照合、支払い処理まで多岐にわたり、データもメールやERP、Excelなどに分散しがちです。こうした手作業の煩雑さや属人化を解消し、効率化・ガバナンス強化を図るツールとして、製造業調達AIエージェント市場が急速に拡大しています。 1. なぜ今、製造業調達にAIエージェントなのか * サプライチェーンの複雑化・グローバル化に伴い、調達チームの工数とコストが急増。特に中堅・中小製造業では、大掛かりなERP投資が難しく、代替手段として「エージェントによる自動化」が求められます。 * 新興のAIエージェントは、複数のAIモデルを目的別に組み合わせ、メールやPDF、ERPデータを統合して一連の調達ワークフローを自動化します。 2. 市場成長を牽引する主要ドライバー - DX（デジタルトランスフォーメーション）推進によるバックオフィス効率化ニーズ - グローバル混乱（パンデミック、物流遅延など）への迅速対応 - 労働力不足とコスト削減プレッシャー - ESG（環境・社会・ガバナンス）対応の一環として、可視性強化・サプライヤーリスク管理への注目 3. 投資動向：調達・物流管理分野への資金流入 海外の業種特化型AIエージェント212社を分析した結果、累計調達額構成比で「調達・物流管理」は上位5位にランクインする領域となっており、AIエージェント全体の中で比較的資金を集めつつあることが確認されています[0](https://blog.allstarsaas.com/posts/ai-lab-01)。シリーズA以上の割合でも上位に入り、投資家の期待値が高まっていることが示唆されます。 4. 主要プレイヤーと事例 • Didero ・中堅製造業向けに特化したAI調達エージェントを2023年にローンチし、現在シードラウンドで700万ドルを調達済み。SAP等の大規模ERPを導入しにくい企業を主なターゲットとし、サプライヤー探索～請求書管理～支払い自動化までを一気通貫で支援しています[1](https://newcommerce.ventures/column/1888/)。 ・導入企業では、週あたり数十時間の工数削減、月数万ドルのコストダウンを実現した事例もあり、明確なROIが示されています。 • Vorto ・AIによるサプライチェーン自動化プラットフォーム「Reload」で、調達・ロジスティクス・バックオフィス業務をリアルタイムに自律制御。非効率削減で年間最大4.8億ドルのコスト削減と炭素排出量低減を目指します[6](https://www.omdena.com/blog/top-25-ai-enabled-logistics-and-supply-chain-startups-transforming-global-trade)。 ・エンドツーエンドでの自律最適化は、製造業の複雑な需給変動にも柔軟に対応可能です。 • 他の調達特化AIスタートアップ Traction Technologyが挙げるグローバル調達領域の注目5社には、サプライヤーデータのクレンジングとリアルタイムインサイトを提供するTealbookや、テールスペンド調達を自動化するFairmarkit、リスク管理に強みを持つResilincなどがあり、市場の裾野は製造業に留まらず広がっています[8](https://www.tractiontechnology.com/blog/ai-driven-procurement-top-startups-transforming-the-supply-chain-landscape)。 5. 次のステージ：エージェントの「自律性」強化 Agentic AIの発展により、1つのエージェントが単独で意思決定→実行→再調整をループし、調達計画をほぼ自律的に最適化するフェーズが到来しつつあります[7](https://www.ey.com/en_us/insights/supply-chain/revolutionizing-global-supply-chains-with-agentic-ai)。製造業の調達チームは、 * 目的の明確化（KPI設定） * データ基盤の整備（構造化／非構造化データ連携） * エージェントの小規模実証→段階展開 というステップを踏むことで、初期導入リスクを抑えつつ自律化を推進できると考えられます。 ―――― 製造業調達AIエージェント市場は、DX加速とサプライチェーンの不確実性増大を背景に、機能深化と自律化を四段階で進化させながら急拡大しています。中堅・中小企業から大手まで、多様な規模・業態での導入が進むなか、データ統合基盤の整備と明確な成果指標の設定が、市場参入と投資効果を左右する鍵となるでしょう。今後12～18か月でのエージェント間連携やプラットフォーム化の進展にも注目が必要です。

#### 主要スタートアップ事例と提供機能の比較 製造業の調達業務に特化したAIエージェント市場では、「大企業向けのエンタープライズOS型」から「中堅・中小向けのニッチソリューション」まで、多様なスタートアップが資金調達を背景に競合しています。本節では代表的な7社をピックアップし、設立年・拠点、調達状況、主な提供機能を比較します。 | スタートアップ | 設立年・拠点 | 調達ラウンド・調達額 | 主な提供機能 | |-----------------------|----------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | CADDi | 2017年・日本[0](https://siliconangle.com/2025/03/27/ai-startup-caddi-nabs-38m-help-manufacturers-optimize-supply-chains/) | シリーズCエクステンション：3,800万ドル[0](https://siliconangle.com/2025/03/27/ai-startup-caddi-nabs-38m-help-manufacturers-optimize-supply-chains/) | PDF/図面スキャンで部品情報を抽出し、類似性検索を通じて代替サプライヤーを発見。非構造化ドキュメントを構造化データ化し、コスト最適化を支援。 | | Find My Factory | –・スウェーデン[1](https://arcticstartup.com/find-my-factory-raises-e1-18-million/) | シード：118万ユーロ[1](https://arcticstartup.com/find-my-factory-raises-e1-18-million/) | 機械学習によるサプライヤー発見プラットフォーム。既存データを分析して代替サプライヤーを提案し、選定の初期調査を自動化。 | | Tacto | –・ドイツ[3](https://en.tacto.ai/) | 非公開 | 中堅製造業向けSRMコパイロット。データ一元化、RFQ最適化、リアルタイム貯蓄機会提示、ESG/コンプライアンスの自動レポート機能。[3](https://en.tacto.ai/) | | Mandel AI | 2023年・米国[4](https://www.ycombinator.com/companies/mandel-ai) | YC Summer ’23選出（資金額非公開）[4](https://www.ycombinator.com/companies/mandel-ai) | 自律エージェントがメール／ERPと連携し、発注更新や納期問い合わせを能動的に実施。サプライチェーンの混乱を検知し、週20時間超の手動工数を削減。 | | Procurable | –・米国[5](https://procurable.ai/) | 非公開 | 包括的RFQ管理、2D図面ベースの適正原価（Should-Cost）分析、コスト削減エンジン、リアルタイムサプライヤー評価、購買要求ワークフロー統合。[5](https://procurable.ai/) | | Mercanis | 2020年・ドイツ[6](https://procurementmag.com/news/mercanis-revolutionising-procurement-agentic-ai) | シリーズA：1,730万ユーロ[6](https://procurementmag.com/news/mercanis-revolutionising-procurement-agentic-ai) | Agentic AIで支出分析（Spend Analytics）、RFx管理、SRM、契約管理を統合。Mercu AI Co-Pilotが反復タスクを自動化し、ROI12倍を実現。 | | LightSource | ～ステルス運営～2025年3月正式ローンチ・米国[7](https://www.cnbc.com/2025/03/31/lightsource-raises-33-million-funding-round-led-by-bain-lightspeed.html) | シード＋シリーズA：3,300万ドル[7](https://www.cnbc.com/2025/03/31/lightsource-raises-33-million-funding-round-led-by-bain-lightspeed.html) | エンタープライズOS型プラットフォーム。サプライヤー特定、RFQ管理、入札比較をAIで自動化し、異フォーマットの見積もりをBOMレベルで標準化・比較。[8](https://lightsource.ai/unlocking-efficiency-and-value-with-advanced-sourcing-software) | #### 機能フォーカス別クラスタリング ```mermaid flowchart LR A[エンタープライズ向けフルスイート] --> LightSource A --> CADDi B[中堅製造業向けカスタマイズ型] --> Tacto B --> Mercanis B --> Procurable C[中小企業／ニッチ機能] --> FindMyFactory C --> MandelAI ``` #### 考察と示唆 1. 資金調達規模と成熟度の相関 - CADDi（3,800万ドル）やLightSource（3,300万ドル）は、豊富な資金力を背景に機能を急速拡張し、Fortune 500企業との実契約を獲得している点が共通しています[0](https://siliconangle.com/2025/03/27/ai-startup-caddi-nabs-38m-help-manufacturers-optimize-supply-chains/)[7](https://www.cnbc.com/2025/03/31/lightsource-raises-33-million-funding-round-led-by-bain-lightspeed.html)。 - 一方、Mercanis（1,730万ユーロ）は中堅市場を狙い、比較的早期から実績を示しつつシリーズAで成長フェーズに移行したと考えられます[6](https://procurementmag.com/news/mercanis-revolutionising-procurement-agentic-ai)。 2. 機能の横断比較から見える戦略的ポジショニング - **フルスイート（OS型）**：LightSourceは「調達のオペレーティングシステム」を標榜し、見積もりから発注、BOMレベル比較まで一気通貫で自動化します[8](https://lightsource.ai/unlocking-efficiency-and-value-with-advanced-sourcing-software)。 - **エージェントAIプラットフォーム**：MercanisやTactoは、中堅製造業の既存システムに柔軟に組み込めるカスタマイズ性と、Co-Pilot的な推薦機能を強みとし、運用負荷の軽減と戦略的判断支援を両立しています[3](https://en.tacto.ai/)[6](https://procurementmag.com/news/mercanis-revolutionising-procurement-agentic-ai)。 - **ニッチ／スタンドアロン**：Find My FactoryやMandel AIは、サプライヤー発見やメール自動問い合わせなど特定プロセスに特化することで、導入ハードルを低く抑えつつ即効性のある効果を提供します[1](https://arcticstartup.com/find-my-factory-raises-e1-18-million/)[4](https://www.ycombinator.com/companies/mandel-ai)。 3. 導入検討時のポイント - **大手グローバル企業**は、豊富な資金とエンタープライズ対応力を持つLightSourceやCADDiの全社展開型プラットフォームが適合しやすいでしょう。 - **中堅製造業**では、既存ERP／システムとの連携や個別要件への適合性が重視されるため、TactoやMercanisのカスタムコパイロット機能が魅力的と考えられます。 - **中小企業や特定フロー最適化**を狙う場合は、Find My FactoryやMandel AIのように「部分的な自動化」でROIを示しやすいソリューションからトライアルを始めるのが有効です。 言い換えると、製造業調達AI市場は「包括的エンタープライズOS」→「中堅向けエージェントプラットフォーム」→「ニッチ型自動化ツール」という３層構造で成長しており、自社の規模・ニーズ・評価期間に応じてサービスを選定することが、導入成功のカギとなると考えられます。