あなたは調達部門に所属しています。それでも、承認の取得、スプレッドシートの更新、受信トレイからサプライヤー情報の検索に追われているのはなぜでしょうか？
あなたが細部にこだわって立ち往生している間に、競合他社はより正確なデータとより鋭い洞察力を活用して、より迅速に調達判断を下しています。
ビジネスリーダーの 4 分の 1 近くが、AI 予算の40%以上を生成型 AI にコミットしています。
手作業による雑務に費やされる 1 時間ごとに、戦略的なコスト削減やサプライヤーのイノベーションに費やすことができる時間が失われています。
調達におけるジェネレーティブ AI は、ゲームを変える技術です。サイロ化されたデータを統合し、リスクと機会を明らかにし、次のステップを数秒で提案します。
このガイドでは、AI が調達プロセスにどのように適合するかを紹介します。サプライヤーの発掘や契約の見直しから、支出分析や戦略的ソーシングまで、実際のユースケース、ツール、注意すべき重要な課題について解説します。
⭐️ 機能テンプレート
ClickUp の調達テンプレートは、サプライチェーンプロセスをエンドツーエンドで追跡、管理するのに役立ちます。タグ付け、ネストサブタスク、カスタムステータス、優先度ラベルなどのタスク管理ツールを備えているため、調達業務の効果的な改善と拡大を目指すチームに最適です。
調達における生成型 AI とは？
調達における生成型 AI とは、大規模言語モデル （LLM） などの高度な人工知能モデルを使用して、複雑な調達プロセスを合理化、強化、自動化することです。従来のルールベースのシステムとは異なり、調達生成型 AI はコンテキストを理解し、コンテンツを生成し、システム間でデータを統合することで、業務の迅速化を実現します。
調達組織では、Gen AI により、サプライチェーン管理における反復的なタスクに費やす時間を削減できます。たとえば、RFP（提案依頼書）の作成、契約条項の書き換え、サプライヤーへの電子メールの作成などはすべて自動化できます。
さらに、ジェネレーティブ AI を調達ワークフローやサプライチェーンシステムに導入すると、次のようなメリットがあります。
- サプライヤーのリスクを早期に検知し、エスカレーションを防ぐ
- プラットフォーム横断でのデータ品質の向上
- 反復的な文書作成に費やす労働時間を削減し、調達サイクルを短縮することで、大幅なコスト削減を実現
- 高度な分析を活用して、サプライヤーのパフォーマンスから洞察を引き出し、大規模なデータセットを要約し、過去のベンチマークからの乖離を発見します。
📮 ClickUp Insight：回答者の 21% は、ミーティング、電子メール、プロジェクトに AI を活用して、業務効率の向上を図りたいと考えています。
ほとんどの電子メールアプリやプロジェクト管理プラットフォームには AI が機能として統合されていますが、ツール間のワークフローを統合するには十分ではない場合があります。
しかし、ClickUp はそのコードを解読しました。ClickUp の AI 搭載のミーティング管理機能を使用すると、AI NotetakerとClickUp Brain により、アジェンダアイテムの簡単な作成、ミーティングのメモの取得、ミーティングのメモからのタスクの作成と割り当て、録音の文字起こしなどを行うことができます。Stanley Security のクライアント様と同様に、1 週間に最大 8 時間のミーティング時間を節約できます。
調達における生成型 AI の主な用途
生成型 AI は、調達チームの働き方を変えています。その影響が最も顕著に表れている主な分野をご紹介します。
文書の自動生成
調達文書の作成は反復的な作業です。RFP（提案依頼書）、RFQ（見積依頼書）、サプライヤー登録フォームなど、あらゆる文書は、正確で、ポリシーに準拠し、状況に合わせて作成する必要があります。
結局、古いテンプレートのコピー、条項の検索、コンプライアンスの再確認に何時間も費やすことになります。
🎯 ジェネレーティブ AI の価値：言語モデルを使用して、構造、トーン、コンプライアンス用語など、既存のコンテンツのパターンを認識し、それを新しいドキュメントに適用します。作成するドキュメントの種類を理解し、それに応じて適応します。
ClickUp Brainは、次のようなタスクに最適です。
以下の3つの調達契約の種類について知っておく必要があります：
- 固定価格契約：明確に定義されたプロジェクト範囲の場合
- 費用償還契約：範囲が不確定なプロジェクトで、買い手が売り手に許容費用と手数料を償還する契約。
- 時間および材料契約：範囲が明確に定義されていないプロジェクトの場合、固定価格契約と費用償還契約の両方を組み合わせたもの。
インテリジェントなサプライヤーリスク管理
サプライヤーのリスクを手作業で追跡するのは時間がかかり、事後対応的な作業です。古いレポート、散在するスプレッドシート、社内のさまざまな関係者からの断片的なフィードバックに頼らざるを得ません。調達マネージャーが問題を発見した時点で、すでにタイムライン、品質、コストに影響が出ています。
🎯 ジェネレーティブ AI の価値：サプライヤーのスコアカード、契約履歴、納期、サポートチケットなど、システム全体のデータを分析します。出荷の遅延、価格の変動、品質の低下など、サプライヤーのリスクの早期兆候を明らかにし、次のステップをプロアクティブに提案します。
⚡ テンプレートアーカイブ：効果的な調達のための RFQ テンプレート
支出分析と最適化
調達チームは、支出データの宝庫を手にしています。しかし、適切なツールがなければ、その洞察は埋もれたままになります。相互に連携していないシステムを使用している場合、レポート作成の遅れという問題が発生します。つまり、調達業務全体の支出状況を明確に把握することができないのです。
🎯 ジェネレーティブ AI の価値： ERP、調達プラットフォーム、ベンダー管理システム、その他の上流および下流のビジネスシステムからデータを取得します。その後、そのデータをリアルタイムで分類、分析することができます。トレンド、異常な支出、節約の機会を即座に可視化することができます。
データエンリッチメントとデータクレンジング
ほとんどの調達システムでは、サプライヤーのデータは不完全または古くなっています。たとえば、同じサプライヤーが複数の名前でリストされている、税務情報が欠落している、システム間で連絡先情報が一致していないなどの問題があります。
こうした不正確さは、レポート作成のエラー、コンプライアンスリスク、さらには調達や監査の前に手作業でデータを修正する時間の無駄につながります。
🎯 ジェネレーティブ AI の価値：乱雑な入力データからパターンを認識し、データの欠落を特定して修正します。不足している情報を自動入力し、エントリーを標準化し、重複をマージし、外部ソースを使用してサプライヤーのプロフィールを充実させることもできます。調達自動化のワークフローでは、すべての調達および支出の決定がデータに基づいて行われます。
⚡ テンプレートアーカイブ：Excel、Sheets、および ClickUp リスト用の無料在庫テンプレート
予測と需要計画
営業チームは独自の予測を立てています。在庫データはレガシーシステムにサイロ化されています。市場動向は、レポート作成サイクルが追いつかないほど急速に変化しています。その結果、入力情報が散在しています。
現在、予測や需要計画の決定は、古いスプレッドシートを参照して行われています。そして、最終的には推測に頼る部分が多くなってしまいます。
🎯 ジェネレーティブ AI の価値：将来の見通しがより明確になります。予測分析機能により、チームがこれまで見つけられなかったパターンを発見し、レポートに反映される前に需要の変化を把握することができます。その結果、より慎重なプランニングが可能になります。
ClickUp AIのような強力な生成型 AI ツールがどのように役立つかをご紹介します。
電子メールおよびコミュニケーションの自動化
サプライヤーとのコミュニケーションやフォローアップ、タイムラインの確認、条件の確認、社内のクエリへの対応に多くの時間を費やしています。これらの業務は重要ですが、同じ更新内容を繰り返し、若干の修正を加えるだけの作業です。
しかし、受信トレイが溢れ、100 社以上のベンダーに対応しなければならない場合、どうなるでしょうか？重要なメッセージが遅延したり、見落とされたりしてしまう可能性が高くなります。
🎯 ジェネレーティブ AI の価値： サードパーティのビジネスシステムからコンテキストを取得して正確な応答を生成することで、一元化されたコミュニケーションインテリジェンス層として機能します。調整の負担を軽減しながら、すべてのベンダーに対して、より迅速で一貫性のある体験を提供することができます。
📚 詳細：オペレーションマネジメントにおける AI の活用方法
知識の共有
誰がどのような条件交渉を行ったか、どのサプライヤーが難航したか、過去の課題を解決するためにどのような回避策が採用されたか。こうした情報は、システムではなく、人々の頭の中に保存されています。チームメンバーが退職したり、役割が変わったりすると、その知識も失われてしまうことがよくあります。
よく見かける光景です。新任のマネージャーが過去の過ちを繰り返したり、すでに解決済みの問題を再発見して時間を無駄にしたりしています。
🎯 ジェネレーティブ AI の価値：部族の知識を共有の知性に変えます。電子メール、契約書、ミーティングのメモ、社内チャットを分析することで、そうでなければ忘れ去られてしまったであろう重要な洞察を明らかにします。この継続性により、新入社員をより早く戦力化し、すでに知られていることを基盤として業務を進めることができます。
⚒️ クイックハック：ClickUp Brainを使用すると、このすべての情報をアクションに変換できます。サプライヤーとの会話の要約、契約に関する洞察の抽出、調達に関するクエリへの即時回答など、ClickUp Brain はチームの連携をサポートします。
ClickUp ダッシュボードと組み合わせることで、サプライヤーのパフォーマンス、保留中の契約、支出の傾向を 1 か所で追跡できます。新しいベンダーのオンボーディングや、チームメンバー間のサプライヤーの所有権の移管など、コンテキストが失われることはもうありません。
調達における生成型 AI の実例
調達におけるジェネレーティブ AI がまだ試験段階にあったフェーズはすでに過ぎました。大手企業が調達業務全体でジェネレーティブ AI を活用している方法をご紹介します。
1. よりスマートな契約管理とコンプライアンスレポート作成
課題：*eBay の調達チームと財務チームは、複雑な契約から重要な用語を手作業で抽出したり、財務データを照合したり、変化し続ける税務や持続可能性に関する規制に準拠したりといった作業に非効率性がありました。
何十年にもわたって蓄積されたデータにより複雑さが増し、正確性とスピードの維持が困難になっています。
導入ソリューション：生成型 AI を採用することで、契約分析の自動化、支払いの照合の効率化、間接税に関する規制分類のサポートを実現しました。
調達チームも、RFP プロセスとサプライヤーの文書処理を強化するために AI の活用を開始しました。
影響：Gen AI が調達とコンプライアンスを変革した方法
- 調達、財務、コンプライアンス業務における手作業による作業負荷の軽減
- 契約解釈、税務コンプライアンス、および持続可能性に関するレポート作成の精度向上
- コスト効率の向上、調達サイクルの迅速化、エンジニアリングおよびカスタマーサポート全体のチーム生産性の向上
2. より強靭なサプライチェーンの構築
課題： 広範で複雑なグローバルサプライチェーンを管理する中、ユニリーバはサプライヤーとの協業、契約管理、および変化する規制への準拠確保において課題に直面していました。
これらの手作業によるプロセスは、時間がかかり、エラーが発生しやすく、俊敏性や対応力を妨げていました。
ソリューション： ユニリーバは、アクセンチュアと提携し、企業全体で生成型 AI アプリケーションの規模を拡大しています。
ユニリーバは、アクセンチュアのGenWizardプラットフォームを使用して、契約分析の自動化、サプライヤーとのコラボレーションの強化、調達プロセスの効率化を実現する AI 駆動型ツールを開発しました。これらのツールにより、サプライヤーのマッチング、パフォーマンスの追跡、フィードバックの収集が効率化され、サプライチェーンのイノベーションと回復力が強化されました。
影響：業務効率の向上のために Gen AI を導入
- 調達タスクの自動化により、大幅な時間の節約と手作業による作業負荷の軽減を実現
- AI によるプロセスは、サプライヤーの選択と契約管理を最適化することで、大幅なコスト削減に貢献しました。
- サプライヤーとのコラボレーションの効率化により、製品開発とイノベーションの迅速化を実現
📚 ボーナス：企業チームのための AI の活用事例とアプリケーション
調達プロフェッショナルに最適な生成型 AI ツール
以下は、調達担当者に最適な生成型 AI ツールの一部です。
ClickUp
ClickUp は、タスク、ドキュメント、コミュニケーション、AI、自動化を 1 つの強力なプラットフォームに統合した、仕事のためのすべてを備えたアプリです。
AI を活用した調達プロジェクト管理に ClickUp を活用する方法をご覧ください。
組み込みの AI アシスタント「ClickUp Brain」を使用すると、要約を生成したり、文脈に応じて質問したりすることができます。また、Brain は、更新の自動化、契約メモの迅速な要約、「どの RFP が遅延しているか」などの質問への即時回答も支援します。
次に、ClickUp 自動化機能を使用して、ワークフロー内のこれらの反復的なタスク用に、ルールベースのカスタムワークフローを構築します。次のようなトリガーを作成できます。
- 注文管理ソフトウェアに新しいサプライヤー契約がアップロードされたら、法務レビューのタスクを割り当てます。
- RFP タスクが「送信済み」になったときに、評価のためのフォローアップタスクを自動的に作成
- ベンダーの認証が期限切れになる直前に、関係者に自動通知します。
- 最終承認が完了したら、タスクを「閉じた」に移動します。
ClickUp Docs は、共有の安全なワークスペースで、あなたとサプライヤー間のコラボレーションを簡素化します。オンボーディングチェックリスト、RFP 指示、監査テンプレートなどをリアルタイムで共同編集することができます。
ゲストアクセスにより、サプライヤーは必要な情報のみを確認でき、社内のデータを漏らす心配がありません。コメントやメンション機能を使用すると、社内の関係者にタグを付けて、リアルタイムでレビューやコメントを行うことができます。
編集履歴を使用すると、ドキュメントに変更を加えたユーザーと変更日時を確認できるため、重複を回避できます。
ClickUp Docs を使用すると、ドキュメント管理も簡素化できます。ベンダー固有のフォルダを作成して保存することができます。さらに一歩進んで、ドキュメントをタスクにリンクすることもできます（例えば、タスク自体に関連付けられたサプライヤー評価フォームなど）。
📚 ボーナス：ClickUp Brain を使用すると、長い契約書を要約したり、重要な条項を抽出したり、ミーティングのメモからフォローアップタスクを生成したり、すべてドキュメント内で実行できます。
ClickUp の柔軟なビューとダッシュボードにより、調達追跡がはるかに簡単になります。ボードビューを使用して、各ソーシングプロジェクトの進捗状況を視覚化できます。また、ガントチャートビューやタイムラインビューでは、納期を追跡できます。
📊 ClickUp を使用して追跡できる調達 KPIの例をいくつかご紹介します。
- サプライヤーの番号
- コスト削減
- サプライヤーのリードタイム
- サプライヤーの不良率
- 発注の正確性
- 調達ROI
ClickUp ダッシュボードは、プロジェクトの予算管理、サプライヤーの応答時間、契約更新日、直接および間接的な支出など、すべての重要な KPI を監視するのに役立ちます。
さらに、ClickUp 統合により、ツールの切り替えが不要になります。ソーシングワークフロー、サプライヤーのオンボーディング、調達分析など、ClickUp はチームがすでに使用しているツールからデータを取得し、常に最新の情報を一元的に提供します。
調達チーム向けのその他の主要な生成型 AI ツールは以下の通りです。
1.Icertis：Icertis は、調達、法務、財務チームで活用される AI 搭載の契約ライフサイクル管理 （CLM） プラットフォームです。その契約インテリジェンス （ICI） ツールは、大規模な言語モデルを活用して、契約の自動生成、リスクのある条項のフラグ付け、重要な義務の抽出を行います。
Icertis は、交渉中にコンテキストに応じた推奨事項を表示することで、チームが承認を迅速化し、法的ポリシーを順守し続けることを支援します。
2.SAP Ariba：SAP Ariba は、サプライヤーの発見からリスク評価に至るまで、調達業務を強化するために Business AI を使用しています。大規模なベンダーネットワークを管理する調達チームやサプライチェーンチームに役立ちます。
AI は、リアルタイムのリスクプロフィールと履歴データに基づいて、契約案、調達先候補、サプライヤーのスコアリングを支援します。
3.Zycus：エンドツーエンドの調達自動化プラットフォームである Zycus は、Merlin AI スイートを通じて Gen AI 機能を提供しています。調達チームは、RFP を自動生成し、コンテキストに応じたスコアリングでサプライヤーの回答を評価し、交渉の要約を作成することができます。
システムは履歴データから学習し、最適な調達戦略を提案します。
4.Ivalua：Ivalua は、調達、サプライヤー管理、支出分析を 1 つの適応性の高いエコシステムに統合するために設計された、コード不要の Source-to-Pay （S2P） プラットフォームです。
Ivalua の IVA （Intelligent Virtual Assistant） を使用すると、サプライヤーの調査、契約の要約、コミュニケーションの草案作成などのタスクを自動化できます。
5.Cherrywork：AI を活用したワークフローを備えた Cherrywork の Intelligent Procurement Suite は、ソース・トゥ・ペイのライフサイクルを効率化します。コンプライアンスと一貫性を確保しながら、サイクルタイムの短縮に貢献します。
このクラウドベースのアプリケーションは、ネイティブ統合機能を備えているため、SAP を使用している組織に役立ちます。
6.Klevaar：大量または多変数の RFQ を管理するチームの場合、ソーシングの最適化とインテリジェントな自動化を組み合わせることで、チームに過大な負担をかけることなく、大規模な複雑なイベントを処理することができます。
AI を搭載した eSourcing プラットフォームは、バイヤーが設定したルールや優先順位を適用して、数百（または数千）ものサプライヤーの回答を同時に処理することができます。
7.LevaData：LevaData は AI を使用して、コスト削減の機会を検出し、調達リスクを評価し、代替サプライヤーや部品を推奨します。
この AI 調達ツールは、直接材料および戦略的ソーシングに最適です。外部市場のシグナルを、ソーシングサイクル全体にわたるプロアクティブな意思決定サポートに変換するからです。
8.Sievo：Sievo の調達分析ソフトウェアを使用すると、乱雑な調達データを構造化された支出情報に変換できます。企業向けに、包括的な支出の可視性、AI による洞察、高度なデータ管理、ESG 追跡機能を提供します。
支出分析ダッシュボードでは、過去のパフォーマンスを比較し、事業部門ごとにデータをフィルタリングすることができます。
9.GEP Smart：GEP SMART は、AI を組み込んだエンドツーエンドの調達プラットフォームです。統合された調達プラットフォームにより、機会の特定、節約の管理、直接および間接の支出管理の効率化を実現します。
10.Fairmarkit：自律型支出管理プラットフォームFairmarkit は、テール支出のソーシングのために特別に設計されています。需要の収集、ソーシングイベントの作成、サプライヤーの回答の分析、進捗のレポート作成、スプレッドシートを多用するワークフローなど、手作業によるタスクを自動化することができます。
📚 詳細：在庫管理のための AI ツール
AI による調達における主な課題と倫理的考慮事項
AI による調達には、文書の自動生成から、インテリジェントなサプライヤーのリスク管理、支出分析、最適化に至るまで、さまざまなメリットがありますが、それには固有の課題もあります。その課題には、次のようなものがあります。
1. アルゴリズムのバイアスと公平性
過去の調達データに基づいてトレーニングされた AI システムでは、既存の偏見が永続化するおそれがあります。たとえば、過去のデータで地理的要因やサイズに基づいて特定のサプライヤーが優先されていた場合、AI モデルもこの傾向を引き継ぎ、サプライヤーの選択に不公平が生じ、差別につながるおそれがあります。
主な考慮事項：
- データの多様性： トレーニングデータには、体系的な偏見を強化しないよう、幅広いサプライヤーのプロフィール（サイズ、地域、所有権の種類など）を確実に含める。
- バイアス監査： AI モデルを定期的にテストし、サプライヤーのスコアリング、選択、推奨事項に偏りがないかをチェックします。
- 説明可能性： 意思決定の透明性を確保する AI システムを使用することで、必要に応じて意思決定に異議を申し立てたり、見直したりすることができます。
- インクルーシブデザイン： AI モデルの開発とテストに、サプライヤーの多様性チームを含む複数のステークホルダーを関与させ、盲点を回避します。
👀 ご存じでしたか？ 調達チームは、承認の追跡やスプレッドシートの更新など、手作業で繰り返しのタスクに時間の 40%近くを費やしています。これは、自動化や AI などのツールで簡単に処理できる作業に、ほぼ 週 2 日分 の時間を費やしていることになります。
2. データのプライバシーとセキュリティ
調達 AI システムでは、サプライヤーの財務情報や契約書類、法的文書など、機密性の高いサプライヤーや組織のデータを処理することがよくあります。しかし、強力な保護措置が講じられていない場合はどうなるでしょうか？AI システムによるデータのアクセス、処理、共有について明確なガバナンスが確立されていない場合は？
データの不正使用、プライバシー法の違反、サプライヤーの信頼の低下など、大きなリスクが残ります。
✅ チェックリスト：調達 AI における倫理的保護措置
- 役割ベースの許可を使用して、機密データへのアクセスを制限
- AI ツールがサプライヤーや契約データをどのように処理するかを公開
- プライバシーコンプライアンス（GDPR、CCPA など）に関する AI の決定を監査
- 外部とデータを共有する際の同意プロトコルを確立する
- データ保持と削除ポリシーを定期的に見直してください。
📌 GDPR違反の罰則はどのようなものですか？
重大な違反の場合、罰金は、公的機関と民間企業の両方で、最大2,000 万ユーロまたは年間グローバル売上高の 4% に達する可能性があります。
適切な記録の保持の怠りやデータ侵害の報告の遅れなど、それほど重大ではない違反であっても、罰金は 1,000 万ユーロ、あるいは世界全体の売上高の 2% に達する可能性があります。
3. 自動化への過度の依存
AI の能力が高まるにつれて、チームが自動化された意思決定に過度に依存するリスクが高まります。
契約書の作成を例にとってみましょう。AI システムは、契約書の作成時に、一見冗長に見える条項を削除して文書を簡潔にするかもしれません。しかし、その条項は、過去の紛争に基づいて、法務チームがリスクの高いベンダーに対して主張した予備的な保護条項である可能性があります。
AI が重複と認識するものは、実際には、組織を保護する苦労の結晶であるかもしれません。
✅ チェックリスト：自動化と人間の判断のバランスをとる方法
- 承認やサプライヤーのスコアリングの前に、AI によって生成された出力を確認
- 自動化されたアクションに人間の承認が必要なしきい値を設定する
- 例外やオーバーライドのパターンを追跡して、自動化の失敗箇所を特定
- AI の限界を理解する研修を調達マネージャーに実施する—ツールの使用方法だけにとどまらない
📚 詳細：AI を使用してタスクを自動化する方法
4. 知的財産権とベンダーの権利
ベンダーは、公正で安全なパートナーシップを期待して、独自のデータをあなたに信頼しています。AI ツールが、意図的であるかどうかに関わらず、その情報を再利用または公開した場合、深刻な結果招くおそれがあります。また、法的措置の対象となる可能性もあります。AI はその境界線を引くことはできません。それを決定するのはあなたです。
AI ワークフローにおけるベンダーデータの保護に関する重要な考慮事項
- 契約上の明確性：AI ベンダーが、入力データの使い方や結果の所有権を明確に記述していることを確認する。
- データ使用権：AI トレーニングに使用されるサードパーティのデータは、侵害の主張を回避するため、適切なライセンスが取得されていることを確認してください。
- ベンダー契約：ベンダーの行為により生じる可能性のある知的財産権の侵害から保護するため、損害賠償条項を含める。
👀 ご存知でしたか？2024年11月、カナダの複数の報道機関が、ChatGPT のトレーニングに自社のニュース記事を使用したことに関する著作権侵害で OpenAI を提訴しました。彼らは、トレーニングに使用されたニュース記事 1 件につき最高20,000 カナダドルの損害賠償を求めています。
ClickUp で調達を強化
調達業務が変化していることは既にご存知でしょう。しかし、つぎはぎのツールや断片化したデータでは、今後の変化に対応できません。
戦略的なコスト削減を実現し、サイクルタイムを短縮し、先見性を持ってリードするには、生成型 AI は単なる実験以上のものになる必要があります。ソーシングやサプライヤーのリスク追跡から、契約の自動化、支出の可視化に至るまで、ワークフローのあらゆるフェーズに組み込む必要があります。
そこで ClickUp が役立ちます。
調達タスクを管理するだけではありません。AI を搭載した 1 つのワークスペースで、従業員、システム、データを接続します。
さらに、ClickUp Brain を使用すると、散在するサプライヤーとの会話を要約に、長い契約をアクションアイテムに、複雑な調達に関する質問を即座に回答に変換することができます。これは、調達アナリスト、オペレーションリーダー、メモ取りを 1 つのツールで実現するようなものです。
AI による戦略的調達を拡大する準備はできましたか？ClickUp に無料で登録してください。