ビジネスAIの利活用と弊社の取組についてのご紹介

第三次AIブームである今、ビジネスAIへの期待が大きくなる中でERP業務領域において、特に需要予測や在庫最適配置、予実分析における緊急手配や空輸などイレギュラーなコスト分析、またマスターデータの適正値判定などにAIを利活用したいというご要望が多数聞かれます。

AIは単なる業務効率化のツールではなく、企業の競争力を根本から変革する可能性を持つ存在です。DX戦略の観点からは、以下の2つで特に期待が高まっています。

従来は経験や勘に依存していた経営判断を、膨大なデータ分析に基づく根拠ある意思決定に転換できます。

市場需要の予測、リスクシナリオ分析、新規事業のシミュレーションなどにより「先を読む力」を強化します。

サプライチェーン、営業、カスタマーサポートなどの業務プロセスにAIを組み込み、自律的に最適化することが可能です。

人手不足やスキルギャップの課題に対しても、AIが補完的な役割を果たすことで、持続可能な成長を支えます。

今回はSAP IBP（ SAP Integreted Business Planning）によるS＆OP業務へのAI活用についての取組をご紹介いたします。

S＆OPにおけるAI活用には以下のような目的があります。

AIは従来の統計モデルを超えて、販売履歴、天候、経済動向、SNSトレンドなど多様なデータを取り込み、需要の変動を高精度に予測することが可能です。

これにより、在庫過多や欠品を抑制し、収益改善につなげることができます。

サプライチェーンは不確実性に満ちています。

AIは複数のシナリオを高速にシミュレーションし、リードタイム遅延や需給変動などのリスクを定量的に評価することができます。

そのため、経営層はAIの示すインサイトを基に、柔軟かつ迅速な意思決定が可能となります。

AIは需要・供給・在庫・輸送キャパシティを総合的に勘案し、最適な調達・生産・配送計画を提示できます。

さらに、突発的な需給変動が発生した際には、自律的に再計画を行い、全体最適を維持する「自己調整型サプライチェーン」へ進化することが期待されています。

ESGやサステナビリティの観点からも、AIはCO2排出量やエネルギー効率を考慮した最適計画を支援できます。

加えて、地政学リスクや災害リスクに対するレジリエンスを高め、強靭なサプライチェーンの実現に貢献します。

AIはサプライチェーンプランニングを「人手で追従する業務」から「先読みし自律的に調整する仕組み」へと進化させます。

我々の目的は、経営戦略と現場オペレーションをつなぐ形でAI活用シナリオを設計し、企業にとっての真の競争優位を確立することにあります。

S＆OPにAIを組み込むには、導入前のフィージビリティスタディ（実現可能性検討）が非常に重要と考えており、フィージビリティスタディ（実現可能性検討）の実施内容に力を入れて取り組んでいます。

S＆OP業務にAIを組み込むための、フィージビリティスタディの観点を以下にご紹介します。

アプローチ例として、以下のようなものがあります。

このように経営戦略との整合性を持った導入シナリオを描き、段階的に実証していくことが重要と考えます。

これまでのAIは、需要予測や問い合わせ対応など「業務効率化」が中心でした。今後は経営戦略と直結し、ERP領域のあらゆる業務での活用が目前となっています。

AIはもはや「導入しているか否か」では差別化になりません。差が出るのは 「どのデータを持ち、どうAIをビジネスに組み込めるか」 という点です。AIを核にしたデータ活用力こそが、企業の競争優位性の新しい源泉となります。

近い将来、AIはあらゆる業務に変化をもたらします。その変化をチャンスに変えていくために、一緒に取り組んでみませんか？