AI によって従来の ERP プラットフォームが不要になるかどうかについて、現在議論が活発化しています。現場で実際に何が起きているのかを調べるため、PwC Germany 社の COO 兼 CFO である Stefan Frühauf 氏に、同社自身のクラウド ERP 変革と、それが AI へのアプローチにどのように影響を与えたかについて話を伺いました。

AI 時代においても、クラウド ERP は依然として重要ですか？

これは、現在「SaaSは終わった」という議論の多くを牽引している問いであり、まさに私たちがFrühauf氏に直接尋ねた点でもあります。同氏の回答は：

その見解は複数のデータによって裏付けられています。AI が ERP に与える影響に関する McKinsey 社の最近の分析では、このシナリオに直接言及しています。これは、「SaaSpocalypse」とも呼ばれる、AI が単に ERP 機能を複製し、基盤となるプラットフォームを不要にしてしまうという考え方です。同社の調査結果は逆の事実を示しています。クリーンで統制されたデータとアプリケーションのコアこそが、AI が分断されたツールや一貫性のないカスタマイズの乱立に終わるのを防ぐ要素であり、AI 統合型 ERP の早期導入企業は、5% 以上の EBIT 改善をはじめとする、目に見える成果を上げています。

IDC の最新の AI 成熟度調査では、市場全体の状況が示されています。現在、81% の組織が文書化された AI 戦略を定めていますが、有意義な AI 主導の実行に至っているのはわずか 12～16% です。これらの数値の間にあるギャップは、主にデータとガバナンスの準備に関する問題です。これこそまさに、PwC 社が AI を組み込む前に行った下準備にほかなりません。

現在、ERPにおいてAIは実際にどのような価値を提供しているのでしょうか？

AIの将来的な可能性について憶測するよりも、すでにAIが活用されている分野に目を向ける方が有益です。PwC は具体的な事例として、受領請求書に対する AI を活用した付加価値税（VAT）コード分類を紹介しており、Frühauf 氏が述べるように、手動プロセスと比較して約 95% の精度に達し、処理時間が推定 75% 短縮されました。

この結果は、エージェント型データパイプラインに関するIBM の最近の調査でより広範に明らかになったことと一致しています。つまり、自動化によって要求を確実に解釈し、適切なデータを見つけ出し、ガバナンスポリシーに照らして検証することはできますが、それはデータとガバナンスが既に存在している場合に限られるということです。IBMはこれを、基盤となる仕組みが既に整っていることを前提として、これまで数日かかっていたプロセスを数分で完了できるプロセスに変えることだと説明しています。PwC社のVATの事例は、その原則が実際の財務業務に反映された例であり、例外ではありません。

ERPシステムを標準化すべきか、それともカスタマイズすべきか？

これは、現在ERPを評価している組織の間で最も議論されている問題の一つであり、Frühauf氏との会話でも直接的に話題に上がりました。同氏の回答は、大規模な変革においてますます見られるフレームワークを反映しています。すなわち、デフォルトで標準化を行い、真の法的・規制上の要件、またはビジネス価値に関する明確で測定可能な理由がある場合にのみカスタマイズを行うというものです。同氏は次のように述べています。

Frühauf 氏は、そのビジネス価値の基準が満たされた具体的な例として、すべての PwC の従業員が毎日利用している勤怠管理を挙げました。標準的で一般的なワークフローのままとするのではなく、PwC はその特定のタッチポイントを可能な限り容易にすることに投資する一方で、その他の領域では厳格な基準を維持しました。この決定は IT 部門だけではなく経営幹部によって主導されたため、例外がパターン化するのを防ぐことができました。

なぜほとんどの ERP 変革は苦戦するのでしょうか？

ERP プロジェクトは、機能の不足、統合の制限、移行の複雑さといった技術的な課題によって停滞するというのが一般的な思い込みです。しかし、Frühauf氏はPwCの変革について、別の見解を示しています。

これこそが、前述の標準化の物語のもう一つの側面です。PwCが厳格なデフォルト設定を維持できたのは、人々に実際にそれを採用させることにも同等の投資を行ったからです。導入とガバナンスを、システム稼働後の後付けではなく、プロジェクトの最重要要素として扱う組織こそが、変革を定着させることができるのです。」

優れたAIガバナンスとは、実際にはどのようなものなのでしょうか？

多くの組織が組み込み型の自律的な AI 機能を使い始めるにつれて、ガバナンスはコンプライアンスのチェック項目ではなくなり、運用上の要件となります。監査・会計事務所のネットワークであるPwCは、データセキュリティを事業の中核として位置付けています。Frühauf氏は、彼らが構築したモデルの詳細を次のように説明しました。地域データはその地域内に留まり、アクセス権は管理階層ごとに異なり、特定のデータは特定のグループにのみ表示されます。PwCは独自の鍵を使ってデータを暗号化しているため、プラットフォーム管理者であるSAPでさえPwCのデータを見ることはできません。

他の組織はここから何を学べるでしょうか？

PwCほどの規模（150の地域、150年の歴史、そして標準化前にFrühauf氏が「150×150通りの同じビジネスの進め方」と表現した環境）で事業を展開している組織はごくわずかです。しかし、その根本にあるパターンは、この方向性を検討しているあらゆる組織に幅広く適用できます。

1. 他の何よりも先に標準化を行う—AI も例外ではありません。その上にどのようなテクノロジーを導入しても、分断されたプロセスからは分断された結果しか生まれません。
2. カスタマイズが許可される場合の明確なルールを設定する—法的必要性または測定可能なビジネス価値のみを対象とし、それ以外は認めず、ビジネスオーナーが統制します。
3. まずは1拠点でパイロットを実施 — PwCはグローバル展開に先立ちドイツでモデルの実効性を証明し、単なる理論上の展開ではなく、他の地域に実例となる参照モデルを提供しました。
4. ITチームだけでなく、実際のユーザーの中から推進者を育成する—PwCの財務バックオフィススタッフが推進者となり、他の地域でのシステム導入を支援しました。

PwC とのセッションをご視聴いただき、成長企業が押さえておくべき ERP 変革の教訓をお聞きください。

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