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鍋野敬一郎氏コラム「ERP再生計画」第9回「ユーザー企業はAIとERPをどのように使いこなせば良いのか」

□はじめに

最近のテクノロジーの進歩が早すぎて、驚きに目を見張るものがあります。

やっとスマートフォンやタブレットに馴染んできたところですが、企業システムもオンプレミスからクラウドへ、あらゆるモノにセンサーやチップが搭載されネットワーク化されてIoT対応となり、さらにそこから収集されたデータがRPA、AIで即時処理される時代に突入しています。今回はユーザー企業がAIとERPをどのように使いこなせば良いかについて考えてみたいと思います。

■AIとERPをどこから導入すれば良いのか?

ERPは既に多くの企業で導入されていますが、ビジネス環境の急激な変化に対応して再生構築を検討する企業が増えています。また、クラウドやAIといった新しいテクノロジーを積極的に導入したいと考えている企業は多いようですが事例も少なく失敗するリスクを考えて様子見しているように思います。クラウドについては、AWSやマイクロソフトのAzure、セールスフォースなど既に企業でも一般的に利用されていますが、IoTとAIについては事例も少なく経験のあるベンダがほとんど居ないという状況です。筆者は、IBM Watsonについては一度システム構築に関わっていることもあって、概ね仕組みのイメージや活用のポイントを掴むことが出来たと思います。今後のことを考えて、できるだけ早いうちに一度試しておくことを強くお勧めします。

さて本コラムでは、ERPシステムとAIを連携して活用するケースについてお話したいと思います。前回も説明した通り現状のAIは機能特化型人工知能が実用化に近く、現実のAI機能は画像認識、音声認識、対話応答、数値解析などに分かれています。日々進歩しているのは、画像認識を利用した自動運転自動車の開発ですが、この機能とERPシステムを連携するのはシナリオ的に無理があると思います。AI活用のポイントは、膨大なデータを解析してこれをベースに通常とは違ったエラーを見つけたり、データにパターンや傾向を見つけて予測したりすることです。この処理を繰り返すことで、さらに分析や予測の精度が高まる仕組みです。つまり、ERPとAIを連携して活用するためには、ERPのデータベースに大量に蓄積された精度の高いデータを生かすシナリオを考えれば良いでしょう。既に検討されているシナリオとしては、膨大な会計処理のなかから作業ミスを見つけ出すことや、不正な処理を見つけ出して職務規定違反や犯罪を未然に防ぐと言った業務などがあります。また、工場の設備管理やお客様へ販売した製品のメンテナンス業務やアフターサービスといった業務がある製造業やこれを代行する商社・卸売業は、設備の稼働データや履歴情報を集めて、そこから設備の故障を未然に防ぐことが可能です。さらに、原材料の調達管理業務において、蓄積した過去の調達データから原材料の値上げや不測を予測して仕入コストの低減と欠品リスクの回避に使えると思います。こうしたシナリオは、業種やサプライチェーンの違いが大きいので見過ごされがちなのですが、しっかりデータは蓄積されているのでAI機能を活用する効果は大きいと思われます。

■RPAとAIで即効性のあるソリューションを実現する

企業システムにおいて、AIを本格的に活用するにはまだしばらく掛かるでしょう。

その理由は、AIの機能がまだ発展途上で確実な効果を得られるノウハウが確立されていないからです。事例もまだ少ないため、AIビジネスの市場が小さく割高感がしばらく払拭されないと予想されます。しかし、人手不足や働き方改革など企業の現場では、即効性のある手段への強いニーズがあります。即効性の高い手段としてまず検討すべきは、RPAだと思われます。RPAについては、導入期間が短く(1~3ヶ月間程度)導入ライセンス費用も1システムで数十万円~百万円程度のものがあります。まずは、繰り返して行う業務を洗い出してRPA導入によって費用対効果を試算します。いくつかのベンダを比較して、まずはトライアルで導入してみるのが良いでしょう。導入効果を見極めたところで、導入本数を増やします。さらに、適用する業務を広げていけば省力化や業務の効率化を実現することができます。RPA導入のポイントは、汎用的な利用を検討するのではなくピンポイントで確実に効果が出せる業務に素早く投入することです。RPAもAIもまだ発展途上の製品ですから、使えるところに絞って使うという発想が成功の秘訣です。

※RPAに関する情報は、日本RPAに協会(http://rpa-japan.com/)のホームページなどを御覧ください。

AIで即効性のあるソリューションを実現するためには、対象とする業務と期待する効果を明確にする必要があります。そこで、まず取り組まなければならいのが、対象とする業務の問題点が、属人的な業務になっていないかという点です。AIを導入して解決できる問題は、膨大なデータから傾向分析や予測を行うことですから、属人化が問題だとAI導入で解決するのは難しいと思われます。また、データが蓄積されていてもその内容はバラバラで、データの精度や品質に疑問がある内容だとAIを導入しても効果が出せません。一部のマスメディアや書籍などでは、AIを導入すればどんな問題でも簡単に解決してくれるような説明をしていますが、こうした汎用的な人工知能はまだ実用レベルには遠い状況です。AI導入は、AIの機能を絞り込んで対象となる業務を特定してシナリオベースで期待する効果を予測するという進め方になります。ここ最近でAIに関する取り組みが世界的に広がっていますから、市場の動向や公開される事例などをウォッチしてタイミングを逃さず取組むことが良いでしょう。

□次回の内容

今回はユーザー企業の目線でAI導入について考えてみました。RPAはAIよりも手軽に使えるため即効性が期待できます。AIは発展途上ですが、今後は公開される事例も増えることからタイミングを逃さない取り組みが大切です。次回は、ERP再生について業種ごとの市場動向を踏まえた再構築のポイントをご説明したいと思います。

◆このコラムについて
ビジネスコンサルタント 吉政忠志氏(吉政創成株式会社)より

鍋野敬一郎氏の「ERP再生計画」第9回「ユーザー企業はAIとERPをどのように使いこなせば良いのか」はいかがでしたでしょうか?

今回のコラムで話題に上がっている「AI」や「RPA」は2018年のGRANDIT事業の方針にも挙がっているキーワードです。既に多くのお客様に採用されているGRANDITでもあるので、この辺りはしっかり対応されて行くのではないかと考えています。今後のGRANDITの展開にもご注目ください。

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