経営可視化と意思決定スピードの向上

このような課題を解決できます

Solution

PROBLEM

01

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

SAP S/4HANA Cloudによる全社データの統合基盤化

  • 会計・販売・購買・在庫・生産などを単一のプラットフォームで統合し、データをリアルタイムで共有。
  • 部門ごとの独自管理やExcel集計を廃止し、「単一の真実のデータ（Single Source of Truth）」を確立。
SAP S/4HANA Cloud

SAP Analytics Cloud（SAC）による経営ダッシュボード

  • SAP® S/4HANAのリアルタイムデータを可視化し、経営層がいつでもKPIをモニタリング可能。
  • KPIの変化をドリルダウンして、要因分析まで即座に実施可能。
SAP Analytics Cloud
SAP Datasphere

PROBLEM

02

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

インメモリ技術（SAP HANA）による高速集計

  • 膨大なトランザクションデータをリアルタイムで集計・分析可能。
  • 月次・週次レポートではなく「リアルタイム経営レポート」へ移行。
SAP HANA Cloud

自動レポート化による業務効率化

  • SAP Analytics Cloudで定期レポートを自動生成・自動配信。
  • Excelでの手作業集計・転記を削減し、担当者の分析業務へシフト。
SAP Analytics Cloud
SAP Datasphere

AI・機械学習による予測分析

  • 過去データから将来の売上・在庫・需要を自動予測。
  • 経営判断を“過去実績の確認”から“将来予測に基づく意思決定”へ転換。
Joule

PROBLEM

03

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

データドリブン経営の仕組みづくり

  • SAP S/4HANA CloudとSAP Datasphereを連携し、全社データを統合・構造化。
  • SAC上で部門横断的な分析・シミュレーションを可能にし、事実に基づく判断を促進。
SAP S/4HANA Cloud
SAP Datasphere

生成AI活用による洞察支援

  • SAP Business AI（Copilot）を活用し、自然言語で「今月の利益率の変動要因は？」などを質問すると、即座に可視化＋要因分析を提示。
  • 担当者のスキルに依存せず、AIが“仮説づくり”を支援。
Joule

意思決定プロセスの標準化

  • KPI・レポート指標を全社共通化し、判断基準を統一。
  • AIが提示するインサイトをもとに、根拠ある意思決定を可能に。
SAP Analytics Cloud
Joule

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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