ERPにおけるAI

AIを使用すると、従来のERPシステムは、データから学習し、変化する状況に適応し、ビジネス・インテリジェンスをリアルタイムで最適化するインテリジェント・プラットフォームに返信します。これにより、全体的な効率が向上し、コストが削減されます。IBM Institute for Business Valueの 最近のレポートによると、SAPデータに生成AIソリューションを適用している組織は、すでに収益性の向上を実現しています。

ERPベンダーは通常、システムを一連のモジュール・アプリとして設計します。これらを組み合わせることで、組織の財務部門から調達、サプライチェーンの物流まで、ビジネスのあらゆる部分を管理する能力が得られます。1990年代に「ERP」という用語が導入されて以来、ERPソフトウェア業界は年間440億米ドル規模の市場に成長しました。¹今日、多くの大手グローバル企業は、何らかのERPソリューションを使用して、ビジネス全体にわたる「信頼できる唯一の情報源」にアクセスしています。

ERPソフトウェアの人気が高まり、その機能が強化されるにつれて、組織はこれらのシステムを一貫したビジネス・ストラテジーの一部として採用するようになりました。ERPは、別のソフトウェアとして機能するのではなく、新しい洞察を発見し、ビジネス・プロセスに大きな影響を与えると同時に、ビジネス・インテリジェンスの新しい手段を提供する可能性があります。そして2010年代には、現代の組織が個人が処理できる以上の情報を生成し収集するようになったため、ERPシステムはビッグデータの管理と分析に不可欠なものとなりました。

過去10年間で、AI対応のERPシステムは、データ入力や分析などの特定のタスクを自動化してきました。しかし、生成AIなどの最近の進歩により、ERPを取り巻く状況は劇的に変化し始めています。クラウドERPシステムは、より高いコンピューティング能力の恩恵を受け、より堅牢なAIアプリケーションをサポートします。

高度な機械学習モデルと自然言語処理機能により、ERPシステムはより使いやすく、より正確になり、洗練されたビジネス・ソフトウェアの新しい時代が到来しました。今日の AI 対応 ERP システムの可能性は、最近のいくつかのビジネス取引に反映されています。これには、Microsoft社とOpenAI社による130億米ドル規模の提携や、AI支援ERPソフトウェアであるMicrosoft Dynamics 365のリリースが含まれます。² 別の大手ERPベンダーである SAP社は、2023年に生成AIアシスタント「Joulie」を発表しました。³

ERPソフトウェアは、ビジネス・オペレーションの改善と管理のためにさまざまな方法でAIテクノロジーを活用します。ERPシステムに頻繁に統合されるAIテクノロジーには、次のようなものがあります。

• 予測分析
• 自然言語処理
• ロボティック・プロセス・オートメーション
• 機械学習
• チャットボットとバーチャル・アシスタント
• 画像認識

予測分析では、履歴データを使用して将来の傾向と結果を予測します。AIツールを組み込んだERPシステムは、過去の行動や組織固有の入力を使用して消費者の行動や市場の動向を予測し、ビジネス・リーダーがデータに基づいた意思決定を迅速に行えるようにします。

自然言語処理（NLP）を使用することにより、ERPシステムは人間の言語を理解して応答できるようになり、ユーザーとのやり取りが向上します。近年、ChatGPTなどの新しい 大規模言語モデル（LLM）テクノロジーによってこの分野が大幅に改善され、ERPソフトウェア内でより微妙で文脈に適したNLPツールが使用できるようになりました。

例えば、NLPは顧客からのEメールなどの非構造化テキストを処理してセンチメント分析を実行したり、よりカジュアルな口調で書かれたバックオフィスのユーザーからのクエリーを理解したりできるため、ソフトウェアをより直感的に使用できるようになります。

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、「チャットボット」を使用して日常的な反復タスク、またはワークフロー全体を自動化します。アプリケーションには、データ抽出、データ入力、ファイル移行が含まれます。RPAを使用すると、ERPシステムは、レポート生成、重要な人事文書の配布、顧客や従業員の情報のデータ管理を自動化します。

機械学習（ML）システムは、時間の経過とともにデータから「学習」し、予測と意思決定プロセスを改善します。このテクノロジーをERPソリューションに適用すると、時間の経過とともにAIがタスクをより適切に実行できるようになるため、運用上のエラーが削減され、効率性が向上します。ERPシステムは組織固有の大量のデータを活用する傾向があるため、特定のビジネスケース向けにトレーニングされたMLモデルはERPの機能に大きな影響を与える可能性があります。

チャットボットとバーチャル・アシスタントは、NLPを活用してリアルタイムのサポートを提供し、顧客体験を向上させ、ERPソフトウェア・ワークフローを通じて従業員を誘導します。ERPシステムでは、日常的な人事タスクに関する質問に答えるなど、従業員セルフサービス・ポータルの処理にチャットボットやバーチャル・アシスタントが適しています。

画像認識またはコンピューター・ビジョンは、AIを使用してオブジェクト、テキスト、場所などの視覚入力を識別します。ERPシステムは、このテクノロジーを使用して、動画やスキャンされたドキュメントなどの視覚データを分析し、検索可能または編集可能な形式でレンダリングします。画像認識技術は、製造材料を監視して品質管理を向上させるためにも使用できます。

近年、対話型AIと生成AIは、人間の知能を模倣し、ERPシステムにより多くの機能を追加することで、ビジネス・プロセスを根本から変えました。

ERPプラットフォームはAIの力を活用してレポートや推奨事項を作成し、リアルタイムのデータ収集に基づいて組織に実用的な洞察を提供します。これらのアプリケーションには、次のようなものがあります。

生成AIは、生データから詳細なビジネス・レポートを自動的に作成できるため、時間を節約し、一貫性を確保できます。これらのレポートはオンデマンドで生成でき、関係者に必要な情報を提供します。

生成AIは、事前定義されたパラメーターに基づいて、Eメール、マーケティング・コンテンツ、コード、または技術文書を作成できます。アプリケーションには、個々の消費者や従業員へのパーソナライズされたメッセージの生成や、ある言語から別の言語へのコードの翻訳が含まれます。

AIはさまざまなビジネス・シナリオを生成し、潜在的な結果を評価するため、以前のERPシステムのストラテジー計画能力が大幅に向上します。例えば、AI対応のERPシステムは、持続可能性規制を分析し、組織の二酸化炭素排出量を削減するための一連のカスタマイズされた推奨事項を生成する可能性があります。

ERPプラットフォームとの統合に利用できるAIツールの数を考えると、このテクノロジーには、実に多岐にわたる、実用的なアプリケーションと潜在的なユースケースがあります。一般的なAI ERPのユースケースには次のようなものがあります。

AI対応のERPシステムは、自動化と高度なデータ分析を通じて人為的エラーを削減し、人間が理解することが不可能な大規模なデータセットを迅速かつ正確に探索します。

状況にアジャイルに対応できる機敏なビジネスは、市場の変化や予期せぬ出来事に迅速に対応します。AI対応のERPシステムを使用すると、組織はすべてのビジネス・プロセスが可能な限り最も効率的なレベルで動作していることを保証し、リアルタイムの洞察と分析によって課題に迅速に対応できます。

プロセス・オートメーション機能を備えたERPシステムは、請求書処理や注文管理などの機械的な作業を自律的に実行するため、従業員はより創造的で価値のある作業に集中することができます。

AIは、人間の従業員よりも迅速かつ正確に、セキュリティーの脅威や異常を特定して軽減できます。AIは、異常なアクティビティーがないかシステムを継続的に監視することでこれを実現するため、AI対応のERPシステムは組織全体のセキュリティーを大幅に強化できます。

IBM Institute for Business Valueの最近のレポートによると、調査対象となったCEOの64％が、投資家、債権者、融資機関からAI導入を加速するよう強い圧力を受けていると回答しています。しかし、半数以上の企業がまだ一貫した導入アプローチを確立していません。インテリジェントなERPシステムを選択し、慎重に実装することで、これらの組織はAIのメリットを享受できます。導入のベスト・プラクティスをご紹介しましょう。

慎重なデータ・ガバナンス： 成功する専用AIのトレーニングと調整に使用されるデータは、通常、高品質でエラーがなく、安全に保存されます。

スケーラブルなインフラストラクチャー：AI対応のERPがクラウドでホストされているか、オンプレミスとクラウドのハイブリッドとしてホストされているかにかかわらず、スケーラブルなITインフラストラクチャーに投資することで、高度なAI機能をサポートできます。

継続的な監視：AI対応のERPシステムを定期的に監視および更新するか、外部パートナーと連携することで、組織はシステムのパフォーマンスを維持し、長期的な成功を確保できます。

十分に検討された統合ストラテジー：他のERPおよびAI導入プロジェクト同様、中核となるビジネス目標に沿った明確な統合ストラテジーは、通常、組織が目標を達成するのに役立ちます。