SAP S/4HANA Cloud Public Edition
GROW with SAP

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SAP S/4HANA Cloud Public Edition

特徴

  • マルチテナント型クラウドソリューション
  • 標準プロセスに則って導入
  • アドオンや大きなカスタマイズは基本不可（拡張はBTP側で行う）
  • 年数回の自動アップデート
  • 導入スピードが速くコストも安い

向いている企業

  • 業務プロセスをSAP®標準に合わせられる
  • オンプレ・カスタム過多の世界から脱却したい
  • 中堅企業（ミッドマーケット）
  • 初めてSAP導入する会社
  • 速くクラウドERP構築したい企業

GROW with SAP

GROW with SAPは、SAP S/4HANA Cloud Public Editionを中核に、幅広いSAPソリューションを一体的に提供するクラウドサービスです。
中堅・中小企業のニーズに最適化された標準機能をパッケージ化しており、迅速でコスト効率の高いクラウド導入を支援します。

なお、SAP ECC6.0をご利用中の場合は、蓄積された明細データを直接持ち込むことはできません。
また、パブリッククラウドは他社との共有インフラであるため、日本企業では比較的小規模な海外拠点などでの導入事例が多く見られます。

GROW with SAP = SAP S/4HANA Cloud Public Edition導入を成功させるための包括プログラム

※導入・定着・運用できるよう支援する枠組みが「GROW with SAP」です

提供要素

  • 導入テンプレート
  • SAP Best Practice
  • SAP Build（ローカルで拡張可能）
  • SAP Learning & トレーニング
  • SAP Activateメソドロジー
  • コミュニティ支援（他社事例・Q&A)
  • サクセスサービス

本サービスの特徴

「GROW with SAP」領域におけるパッケージソリューションとして日本で初めてSAP認定パートナー・パッケージ・ソリューション「SAP-qualified partner-packaged solutions（以下 QPPS）」に認定された「GBMT® Public Cloud for GROW with SAP」

GBMTは、SAPが提供するGROW with SAPを最大限に活用しつつ、当社独自のグローバル標準テンプレートにより、短期間で最適な業務プロセスをご提供するソリューションです。導入から運用まで一貫してサポートいたします。

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他にもこのような課題を解決します

Other

経営可視化と意思決定スピードの向上

  • 部門が独自システムやExcelを使っており、経営層が全社の数字を一元的に把握できない
  • データ集計やレポート作成に時間がかかり、経営判断時点では古い情報になっている
  • 経験や勘に頼った判断が多く、データ活用が形骸化している

業務効率化と人材不足対応

  • 業務手順が標準化されておらず、特定の担当者しか対応できない作業が多い
  • 業務効率化＝自動化と捉え、根本的な業務プロセス改革が後回しになっている
  • デジタル化・業務改革の方向性に対して、現場のスキルが追いついていない

クラウド移行と老朽化システム対応

  • オンプレミスシステムとの連携やデータ移行が複雑で、想定より時間・コストがかかる

  • 古いハード・ソフトの保守費用の高騰や保守終了により障害発生時の復旧も困難

  • レガシー設計のため、新機能を追加できない

サプライチェーンの強化と需要変動対応

  • サプライヤー・在庫・物流状況がリアルタイムで把握できず、全体最適な判断が困難
  • 過去データに依存しており、突発的な市場変動やトレンド変化に追随できない
  • ERPやSCMツールが部門・拠点ごとに分かれ、データ連携や分析が困難

多拠点・海外展開におけるガバナンス確立

  • 各拠点や国ごとに運用ルールや会計・コンプライアンスの基準が異なり、全社統一が困難
  • 国ごとの法制度、会計基準、労務規制が異なり、ガバナンス対応が複雑化

データセキュリティとコンプライアンス

  • 社内外への不正アクセスや紛失・盗難による機密情報の漏洩リスクが存在

  • クラウドサービスや在宅勤務環境の利用拡大に伴い、セキュリティポリシーの適用範囲が不明確

データプラットフォームとデータ連携基盤

  • 複数のクラウド・オンプレミス環境が混在し、統一的なデータプラットフォーム構築が困難

  • ERP、CRM、MES、SCMなど複数システムのデータを連携する際、フォーマットや粒度の違いで統合が難しい

  • 連携エラーやデータ不整合対応に多くの工数を割かざるを得ず、効率化が進まない

生成AIと機械学習AIの有効活用

  • DX・業務効率化の観点からAI導入が急務となっているが、リスク管理や運用ルール整備が追いついていない

  • 各システム間でデータ形式が異なり、AI活用のためのデータ基盤が整っていない

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