コラム「ERP千里眼」第07回「もしかしてベンチャー企業ほどAI機能を搭載したERPが必要かもしれません」

こんにちは。ビジネスコンサルタントの吉政創成の吉政でございます。

今回は「もしかしてベンチャー企業ほどAI機能を搭載したERPが必要かもしれません」というタイトルで書きます。

ERPとそのAI機能と聞くと、かなり高価システムのイメージに聞こえますが、最近はERP出もクラウド化されているものが出てきていますので、だいぶお手頃になってきました。そこで、最近は表題にもあるとおりベンチャー企業でも導入できるようになってきたと思っています。

※国産ERP「GRANDIT」のクラウド版については以下をご覧ください。

https://erp-jirei.jp/grandit/cloud_erp

一方、ERPは大手企業が導入する高額なソリューションというイメージがありますが、ベストプラクティスの塊であるERPこそ、会社が成長過程にあるベンチャー企業が採用するべきと思っています。

多くのベンチャー企業は企業体が小さい時から優秀な人材を雇用できません。ひとクセもふたクセもあるけど、特定の現場業務で優秀な人材をなんとか探して来たり、育成したりして成長していくベンチャー企業が多いです。そのようなベンチャーでは現場で優秀なベテランを管理職に引き上げることが多いのですが、そのような方々は管理職経験が少なく、数値管理や人材育成、または一般的なコンプライアンスに関する知識などで不足していることも少なくないです。結果的に、経験がある管理職が少ないこともあり、オリジナリティあふれる経営をされているベンチャー企業も多いです。

一方でERPのAI機能を一言で言えば、確定している判断を自動処理したり、もしくは過去の傾向から適切な提案をしてくれるような機能だったりすると思うのです。AIが導入される前のERPは入力されたデータが正しいことが前提になっています。一方でAIが導入されたERPはその機能にもよりますが、入力されたデータが正しいかどうかも判断でき、その対応も自動処理できると思います。

ここでは、受注管理、顧客管理、在庫管理の話をします。従来のERPでは、正しい情報が入力されて、その情報を正として処理されて行きます。 具体的には営業案件があり、この受注確度が80%だと営業課長が思ったとします。この受注確度が80%正しいかどうかは営業会議などで営業部長が詰めてその月の受注着地予想を計算して経営会議でまた議論するようなことをしています。その受注着地予想をもとに、必要在庫を予想して適正に納品できるようにしていきます。この流れを顧客管理にログしていくのがどこでもやっている一般的な流れだと思うのです。

この流れにAIと過去のデータ分析を入れるだけで、かなり運営が正確になり、時間や金銭的なロスが減ります。 例えば、営業マンのA君が初回訪問日から2週間以内に見積もりを提示した案件の受注率は80%でその案件のクローズが見積もり提出から2カ月を経過した場合は、受注率は減少し40%であるという過去の傾向値があったとします。受注予測から在庫管理までのプロセスで一番変動リスクを持つのは受注率であり、そこが管理職の経験値で運営されていたりします。でも、過去のデータと、その会社の平均値、または初期設定値を予めAI機能を搭載したERPに入力しておけば、営業マンは確定した数値である見積金額や、見積もり提出日を入力するだけで、「過去の傾向からA君の月末の受注予想はXX円です」とかなり正確な数値がでます。これらの入力項目や判断基準などは業界でほぼ決まっているため、業界ごとのAIテンプレートがあれば、相当有用だと思います。

これらのテンプレートは会社としてまだ未熟なベンチャー企業こそ必要なものだと思いませんか? ベンチャー企業が試行錯誤して会社運営を鍛えていくプロセスを効率化できるのです。この過程でロスする時間とお金を考えれば導入するベンチャー企業は多いと思います。いかがでしょうか?

さて、このコラムを掲載いただいているサイトでは業種カットのテンプレートのERPを販売しています。興味がある方は以下をご覧ください。

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