生成AIと機械学習AIの有効活用

このような課題を解決できます

Solution

PROBLEM

01

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

SAP AI Core / SAP Business AI を活用した安全なAI導入

  • AIモデルをSAP®クラウド上で運用することで、セキュリティ・アクセス権限・ログ管理を統合。
  • 誤操作や不正利用リスクを抑制し、安全な業務活用を支援。
Joule

SAP GRC (ガバナンス、リスク、コンプライアンス) と連携

  • AI活用ルールや承認フローを明確化し、ガバナンス体制を整備。
  • リスク管理や内部統制をAI運用に組み込み可能。
BTP- Workflow

AI活用ポリシーと運用テンプレート

  • RISE with SAP などで提供されるベストプラクティスを参考に、運用ルールを標準化。
RISE with SAP

PROBLEM

02

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

SAP Datasphere / SAP Data Intelligence によるデータ統合

  • ERP・CRM・SCM・MESなど複数システムのデータを統合・標準化。
  • AI活用に必要な整合性・フォーマット統一を自動化。
SAP Datasphere

AI向けデータパイプライン構築

  • データ取得・前処理・学習・予測・可視化までを一気通貫で自動化。
  • データエンジニアの手作業工数を削減。

SAP Analytics Cloud と連携した洞察活用

  • AIの予測結果や分析をリアルタイムで可視化し、経営判断や業務改善に直結。
SAP Analytics Cloud

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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