近年のChat-GPTをはじめとする生成系AIの進化には目を見張るものがあります。
大量のデータで訓練し、パターンや傾向を学習したモデルによって、画像、文章、音声、プログラムコード、構造化データなどさまざまなコンテンツを人間が作成したようなレベルで生成できるようになりつつあり、自然言語処理（NLP）によって自然会話の形式で利用できることから、様々な領域での利用拡大が期待されており、その期待は企業の財務・経理といった、いわゆるバックオフィスの領域にまで広がりつつあります。
業務領域でのAI利用の課題
生成系AIの急速な発展に伴い、企業が解決したい課題の上位に「AI・人工知能」がランクインするなど、人間の処理能力を超えるAIへの期待が高まっています。
一方でAIを活用するためには、AIに学習させるための学習データの収集が必要不可欠であり大きな課題となっています。
企業におけるERPの役割り
ERPは、従来の業務システムで分断されていた「業務プロセス」「マスター」「データ」を統合することで業務の精度や生産性向上、スピードアップアップを支援、全てのマスターや業務データを一ヵ所で管理することにより情報活用を支援しています。
具体的には企業の主要な業務プロセスである、財務会計、製造、人事、販売、購買、在庫などの業務を統合しながら、企業活動の中で発生する全ての企業データやマスターデータを収集しているのです。
AIとERPの融合への期待
今後は、ERPに蓄積されている「企業データ」をAIに学習させることでAIとERPが融合。次世代のERPが経営判断や業務処理を今よりも強力にサポートできると期待されています。
ERPとAIの融合の例
- 統合されたデータ管理と分析
ERPシステムとAIを組み合わせることで、企業は膨大なデータから価値ある情報を取り出しやすくなります。これにより、意思決定が迅速かつ効果的に行えるようになります。
- 予測分析と最適化
AIは、過去のデータから学習し、将来の傾向や予測を行う能力を持っています。ERPと組み合わせることで、需要予測や在庫最適化などの業務プロセスを向上させることが期待されています。例えば、「市場変動に素早く対応し、競争優位性を確立する」、ERPに蓄積されている膨大な量の企業データから「類型」や「レコメンド」などの「気づき」を提示することなどもその一例です。
- 自動化とプロセス効率向上
AI技術をルーチンで繰り返しの作業を自動化するために使用します。これにより、従業員はより価値のある業務に集中でき、全体的な業務プロセス効率の向上が期待できます。特に処理の内容にあいまいな要素が多くプログラムでの自動化が難しかった領域での自動化で、より幅広い範囲やよりパーソナライズされたサービス提供による業務生産性向上などが期待できます。
- セキュリティの向上
近年、膨大なデータの取り扱いに伴い、セキュリティの確保とプライバシーの保護がますます重要になっていますが業務処理上の異常検知や不正アクセスなどのセキュリティ脅威への対応などにおいて、AIは迅速で効果的な手段を提供することができます。
- クラウドベースでの親和性
クラウドERPとAIはクラウド上での展開、利用が拡大しています。これにより、データ連携などの柔軟性や連動性といった拡張性が向上し、リアルタイムでのデータ利用が可能になります。
