CIO は常に人工知能を活用する重要性を指摘していますが、最大の課題は AI を効果的に拡張することです。テスト段階ではすべてうまくいっていても、AI の導入が成功するかどうかは、企業の準備状況にかかっていると私は考えています。

今こそ、最先端の AI モデルを活用して、ビジネスの状況に合わせてプロセスとデータに AI を組み込むべき時です。そして、SAP はこれらすべてをお手伝いいたします。しかし、この段階に至る前に、適切なクラウドアーキテクチャーを導入することが不可欠です。

この記事では、有意義な AI の効果を拡張するために必要な準備について考察します。これには、統合 ERP プロセスとシステムモジュール性、適切なビジネスカルチャーが含まれます。社内で準備が整っていなければ、AI 導入は失敗することになるからです。

CIO の役割の変化

課題：

AI ブームの中、組織内には一定の懸念がありますか？どこから取り組めばいいかも戸惑うものですが、私が話した多くの CIO は「とにかく導入しましょう」というプレッシャーにさらされていると話しています。

CEO は、テクノロジーの迅速な導入と稼動を、競合他社よりも先に実現（または少なくとも同時期に実現）することを求めています。リーダー達は、インテリジェントな自動化がもたらす新たな効率性に期待しています。また、ビジネスプロセス内で大規模に AI を効果的に使用する上で中心的な役割を果たすのが ERP であるため、プレッシャーは現実化しつつあります。

解決方法：

まず、チーム内および組織のさまざまなレベルで信頼を築きましょう。これは、最適な戦略の定義と導入の基盤となります。

長期的な成功に必要なのは、真のシステムと運用の最新化を実現するための近道ではなく、ビジネスとテクノロジー間の戦略的な連携です。現在の CIO は、技術的なリーダーシップやシステムオーナーシップの枠を超えて進化しました。真の変革パートナーの役割を果たすことが CIO に求められるようになったのです。

CIO が今やるべきこと

時代遅れのシステムやサイロ化により、リアルタイムの応答性が妨げられることは分かっています。IT アーキテクチャーとビジネス KPI 間の連携の欠如により、組織の制約が明らかになります。

この機会に、ERP コアを最新化する必要があります。統合されたモジュラー型クラウドアーキテクチャーがあれば、厳格な固定化や、混乱を引き起こしたりすることなく、テストができるようになります。これは、システム制御を維持し、変化する規制へのコンプライアンスを確保しながら、イノベーションを進める道筋となります。

企業はすべてを手に入れることができます。それは事実です。ただし、AI のユースケースから価値を実現するまでの時間を短縮するには、統一されたデータとワークフローが必要になります。

主要な戦略的ステップ

AI の導入はシステム設計から始まります。そしてそれは、俊敏性と統制のトレードオフではなく、両方を確保するための構造的な要件なのです。そのため、実施すべきステップは以下のとおりです。

• 破綻したプロセスに AI を適用することは避ける。コアシステムの外部でコンテキストを再構築した場合、脆弱性が生まれ、エラーが発生しやすいためです。代わりに、導入を考える前に最新化、オーケストレーションと統合を行いましょう
• テスト用のスタックを設計する。このとき、テストと学習の俊敏性を実現するモジュラーサービスと分かりやすいインタフェースを使用します。重要なのは、スピードではなく、ビジネスを中断しないでレジリエンスを高め、テストしやすい環境を整えることです
• システムの接続性とコンテキストを構築する。AI が価値（リアルタイムのインサイト、異常検出、組み込みの自動化）をもたらすのは、適用される運用ランドスケープを AI が把握している場合のみだからです
• ワークフローではなく、成果の観点から考える。CIO として、すべての変革プロジェクトを組織の KPI に合わせて調整し、目標を設定します。そしてこれらを、技術的な成果物ではなく、機能または地域に関連付けます
• AI ビジネスケースを過度にシンプル化しない。具体性が、CFO と CEO の賛同を得る可能性を高める鍵となります。そのため提案を、コスト削減だけでなく、部門間の利益と戦略的な強みに焦点を当てて組み立てます
• 明確なデータ境界を確保する。AI が企業の壁の内側のみで使用されるようにします。ユーザー（特にクラウド環境を初めて使用するユーザー）は、自分のデータが外部モデルのトレーニングに使用されないことを望んでいます
• 統合は、高速化の妨げになるのではなく、高速化を後押しするものであることを忘れない

私が知っているある SAP のお客様は、ERP の最新化にともなって大幅なカスタマイズが必要だと考えていました。しかし、組み込みワークフローの評価後、70 ～ 80% のプロセスがネイティブでサポートされるか、シンプルなクラウド拡張機能でサポートされることが判明しました。カスタムビルドの必要性を減らすことで、企業は俊敏性を維持し、不要な技術的負債を回避できました。

ここから学べることは、エンタープライズシステムの AI は、組織のインテリジェンスを反映する必要があるということです。つまり、AI は核となる事業のコンテキストから切り離してはいけないということです。

まとめ

AI 導入する上で、クラウドアーキテクチャーと統合が付随的なものではなく、基盤となります。企業向けの AI を大規模に構築するには、技術的な課題の枠を超えて、戦略的な準備が必要です。

ERP ロールアウト計画のもう 1 つの主要要素は信頼です。信頼があれば、生成された新しいインサイトに基づいて自信を持って行動できるようになります。そのため、チームにはサポート、トレーニング、透明性が必要です。

これらすべてを実現できるようお客様を支援することが、SAP のビジョンです。具体的には、AI が新しいアーキテクチャーにネイティブに最適化されるように、お客様のビジネスカルチャーと業務の変革を支援します。企業には、俊敏性、透明性、成果主導の変革を実現する力があります。

CFO と早期にパートナーシップを結び、競争力を高める ERP に関する、AI 投資と成果主導の変革目標との整合を図りましょう。そして、AI の成功は、テクノロジー自体よりも目的の明確さと人間の能力にかかっていることを心に留めておいてください。