企業のDXが加速するなかで、AI（人工知能）を活用して業務効率化や競争力強化を図る動きが広がっています。一方、会計や在庫・販売などの基幹業務を一元管理するERP（Enterprise Resource Planning）は、企業におけるデータの集積基盤として定着しつつあります。
こうした状況下、AIとERPを組み合わせることで、これまで人手に頼っていた業務の高度化や自動化を実現できる可能性が高まるでしょう。
本記事では、AIやERPの概要、その両者を組み合わせるメリットや課題、成功のためのポイントをわかりやすく解説します。
AIとは何か
AIは「Artificial Intelligence」の略で、人間の知的活動をコンピューター上で模倣・強化する技術です。
近年はディープラーニング（深層学習）の進展により、高度な画像認識や自然言語処理が急速に実用化しました。製造業や金融、小売など、あらゆる業種でビッグデータを活かした効率化や分析が注目され、AIは多くの企業にとっても無視できない存在となっています。
AIが注目されている背景
AIがこれほど注目されているのは、以下の理由が大きいです。
- 計算処理能力とクラウドサービスの向上
- IoTなどの普及によるビッグデータ取得の容易化
- ディープラーニング技術の発展
クラウド環境の充実とハードウェア性能の飛躍的向上により、大量のデータを高速に分析できるようになりました。さらに、SNSやIoTで収集される多彩なデータをAIが取り込み、高精度の分析や予測を行う事例が増えています。
こうした成果がビジネスの場でも広く採用されるようになり、AI導入の動きが加速しているのです。
ERPとは何か
ERP（Enterprise Resource Planning）は企業の基幹業務をまとめて管理するシステムです。会計、人事・給与、販売、在庫などが別々のシステムで動いていると、同じデータを何度も入力したり、部門間の情報連携が遅れたりといった問題が生じがちです。
ERPを導入すると、これらのデータが単一の基盤に集約されるため、重複入力や整合性の不備を減らし、経営判断の精度を高めることができます。
また、近年はクラウド型ERPの普及により、初期投資を抑えてスピーディーに導入できるケースも増えました。ただし、企業の業務に合わせた設定や要件定義が必要で、導入にあたっては社内の業務フローを整理し、ベンダーと十分な連携を図ることが大切です。
ERPとAIを組み合わせるメリット
AIとERPを組み合わせるメリットは以下のとおりです。
- 需要予測が高度化する
- 意思決定を迅速にできる
- 業務の自動化・効率化が進む
- 不正検知・防止に役立つ
- 人材管理の最適化につながる
順に解説します。
需要予測が高度化する
ERPには販売や在庫の情報が集約されています。AIがこれらを学習すれば、需要の波をより正確に予測し、欠品リスクや過剰在庫を抑えやすくなるでしょう。
従来の売上履歴だけでなく、外部の気象データやSNS動向も取り入れれば、市場変化に合わせた最適な生産・仕入計画を立てられる可能性があります。
意思決定を迅速にできる
経営判断には財務や在庫、営業など多角的な情報が必要です。AIがリアルタイムで異常を検知したり、未来のトレンドを予測したりすれば、管理者や経営者は早期に対策を打てます。
市場環境が急速に変化する中、迅速な意思決定は大きなアドバンテージとなるでしょう。
業務の自動化・効率化が進む
AIとERPを統合することで、定型業務をシステムに任せられる可能性が高まります。
経理業務の一部や在庫発注のタイミングなどを自動化すれば、担当者は例外処理や付加価値の高い作業に集中できるでしょう。
入力ミスや人的エラーの減少も期待できます。
不正検知・防止に役立つ
ERPに集約される取引データや経費精算情報をAIが分析し、通常とはかけ離れた数値を検出すれば、不正や不審な取引をいち早く発見できるかもしれません。
企業のガバナンス強化やリスク管理の一環として、AIの異常検知機能を活用する事例が増えています。
ERPとAIを活用する際の課題
AIをERPに組み込むことで、業務プロセスの自動化や意思決定の高度化が可能になります。しかし、実際にAIを活用するためにはいくつかの課題をクリアする必要があります。ここでは、代表的な課題を取り上げ、それぞれのポイントを解説します。
- AIの判断の正確性を担保しきれないリスク
- データの質と整備
- 専門知識を持つ人材や体制の整備
- セキュリティとプライバシー
- 導入にはコストがかかる
順に解説します。
AIの判断の正確性を担保しきれないリスク
AIが学習するデータに偏りや誤りがある場合、出力される予測や判断は正しいとは限りません。特にERPのデータは企業経営に直結するため、精度不足のAIを過信すると取り返しのつかない損失を招く危険があります。
ERPを活用し、ERPに蓄積された過去の稼働データやメンテナンス履歴をAIに分析させることで、故障リスクの高い機器や異常な動きを早期に検出できるでしょう。
データの質と整備
AIの精度向上には十分なデータと質の高いデータが欠かせません。ERPに蓄積された情報を活用するにしても、入力フォーマットやデータの綺麗さなどが重要です。
また、外部データを取り込む際にも、ライセンス面やAPI連携の方法を確認しておく必要があります。
専門知識を持つ人材や体制の整備
AIを適切に運用するためには、機械学習や統計学、さらには業務知識を兼ね備えた人材が必要です。
社内にデータサイエンティストがいない場合、外部に委託する選択肢もありますが、ノウハウが社内に残らない問題が生じる可能性があります。
セキュリティとプライバシー
ERPには機密情報や個人情報が大量に蓄積されています。AIを活用することで、これらのデータをより高度に分析できる一方で、不正アクセスのリスクや、外部のクラウドAIツールとの連携に伴うリスクも考慮する必要があります。
こうしたリスクに対応するため、アクセス制御の強化、データの暗号化、匿名化技術の活用などが求められます。さらに、AIが扱うデータの範囲や利用ポリシーを明確にし、十分なセキュリティを確保したうえで活用することが重要です。
導入にはコストがかかる
ERP自体が大規模投資になりやすいなか、AIの導入で開発・コンサルティング費用が上乗せされるケースも多いです。
クラウド環境の活用で初期費用を下げられることもありますが、運用コストや人件費を含めたトータルな試算を行うことが大切です。
ERPとAIを活用する場合のポイント
上記で解説したような課題をクリアにし、ERPとAIを活用するポイントは以下のとおりです。
- 補助金や各種支援制度を活用する
- 大量のデータを収集・整備する
- トライアルから始める
順に解説します。
補助金や各種支援制度を活用する
AI関連やDX推進を支援する国の補助金、助成金制度が展開されている場合があります。要件を満たしていれば、初期投資の一部をまかなえる可能性があるため、経済産業省や自治体の情報をチェックしてみるとよいでしょう。
大量のデータを収集・整備する
AIモデルの精度を高めるには、綺麗かつ豊富なデータが不可欠です。ERPに集約される情報を定期的にクレンジングし、不備や重複を除去することで、学習結果の信頼性が向上します。
IoTセンサーや外部APIを活用して、必要なデータを継続的に得る工夫も重要です。
トライアルから始める
リスクを抑えつつノウハウを蓄積するには、まず一部の部門や商品群など限定範囲でAIを導入し、PoC（概念実証）を行うのが効果的です。
小さな成功体験が得られれば、社内説得もしやすくなり、段階的に適用範囲を拡大していけるでしょう。
まとめ
本記事では、ERPとAIの関係や活用するポイントなどを解説しました。
AIの導入が企業の競争力強化に寄与するのは確かですが、その効果を最大化するうえではデータ基盤としてのERPが重要な役割を果たします。ERPとAIを組み合わせることで、需要予測や円滑な経営判断だけでなく、業務の自動化やリスク管理の高度化も期待できます。
今後もAIとクラウド技術は発展が続くため、最新のトレンドに目を向けながら、自社に最適な導入タイミングとスキームを検討してみてはいかがでしょうか。
当社では、さまざまな企業へのERP導入実績があり、導入手順やポイントなどを熟知しております。ERPのことなら株式会社システムインテグレータにぜひ一度ご相談ください。
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