サプライヤー訴訟および納品リスクAIデューデリジェンスレポート・1回2,000元で月収3万元

🔧 ワークフロー

裁判文書ネット、入札プラットフォーム、企業信用情報公示システムの公開データの更新を毎日自動的に同期します。調達側がサプライヤー名を入力すると、AIエージェントが10分以内に多次元データの収集とクロスチェックを完了し、過去の納品履歴、品質紛争、行政処分、訴訟状況を含む標準化されたリスクスコアカードを自動生成します。PDFとオンライン閲覧の2形式での出力をサポートし、同時に高リスク箇所とコンプライアンス上の推奨事項にフラグを付けます。

🛠 構築のハードル

N8N自動化プロセスの構築が必要であり、企查查や天眼查などの商業データAPI、ならびに公開されている裁判文書や入札データのインターフェースに接続します。大規模モデルのAPIを呼び出して、非構造化された訴訟公告や品質苦情データに対してセマンティック分析とリスク分類を行います。デプロイには1〜2週間かかり、基本的なAPI連携とプロンプトエンジニアリングの能力があれば完了します。その後の保守は、毎週データインターフェースの安定性を検証するだけで済みます。

🧰 ツールチェーン

• 🔧 N8N
• 🔧 DeepSeek API
• 🔧 企查查API
• 🔧 飛書クラウド文書
• 🔧 裁判文書ネット公開データインターフェース

🚀 初心者ガイド

第1ステップとして、企查查や天眼查などの企業データプラットフォームの開発者アカウントに登録して商業データインターフェースの権限を取得し、第2ステップとして、N8Nにおいて企業名の受信、データ収集、大規模モデルによる分析からPDFスコアカードの生成に至るまでの完全な自動化プロセスを構築し、第3ステップとして、調達担当者や入札サービスのコミュニティに参加して無料試用事例を配信し、医療機器、建築工事、電子製造などサプライヤーの参入要件が厳しい業界の調達側にターゲットを絞ってアプローチし、有料顧客へと転換します。

📌 実例

• 📌 ある医療機器の調達側がこのレポートシステムを通じて10社のサプライヤーを一度にデューデリジェンスし、2万元を支払って過去の訴訟や納品遅延を含むスコアリングレポートを入手し、訴訟リスクの高いサプライヤーを1社回避しました。
• 📌 ある建築グループの調達側がこのシステムを使用して12社のエンジニアリングサプライヤーをデューデリジェンスし、2.4万元を支払って、過去に品質紛争のあったサプライヤー2社を首尾よく排除しました。
• 📌 ある電子製造企業の調達部門が月額サブスクリプションモデルを通じて四半期のサプライヤーリスク更新レポートを取得し、年間1.2万元を支払うことで、サプライヤー参入リスクを30%低減しました。