タスクの自動化からデータ分析に至るまで、AI によるビジネス変革が加速しています。とはいえ、いまだ多くのリーダーが次のような疑問を抱いています。「AI の成果はどの領域にもたらされるのか？」「そのメリットは投資に値するのか？」

本記事では、財務、人事、マーケティング、サプライチェーンの各部門で実証済みの実践的な AI ユースケースを取り上げ、測定可能な成果を生み出す方法について解説します。AI がどのように従業員を支援し、より的確な意思決定、業務の合理化、新たな収益源の創出を実現するのかをご確認ください。

以下でご紹介する AI ユースケースは、現在多くの組織が導入し、価値を生み出している業務別 AI ソリューションの一例です。AI ユースケースやそれらを実現する SAP テクノロジーについてさらに詳しくお知りになりたい場合は、SAP の e ブック 「AI の活用例：実際にビジネス成果を得るための実践的なユースケース」 をご覧ください。

AI がビジネスにもたらすメリット

生産性、効率、イノベーションを重視する経営層にとって、AI がビジネスにもたらすメリットは明らかです。市場環境の複雑さが増す中、AI は、スマートなオペレーション、迅速な対応、競争力の強化を支援します。

あらゆる業種の企業が、以下の 5 つのコア領域で成果を上げています。

• 生産性と効率の向上：反復的な手作業（データ入力など）を自動化し、より価値の高い業務に人的資源を解放します。
• 意思決定の精度とスピード：リアルタイムデータ、高度なアナリティクス、予測モデルの活用により、従業員は自信を持って行動できます。
• カスタマーエクスペリエンス：タイムリーでパーソナライズされた的確な顧客接点をリアルタイムに提供し、顧客ロイヤルティを強化します。
• イノベーションと成長：潜在的なインサイトを引き出し、新たなビジネスモデル・製品・サービスの創出を促進します。
• レジリエンスと俊敏性：市場の変化、サプライチェーンの混乱、顧客需要の変化に機敏に対応できます。

以下で、最も効果を上げている分野の AI ユースケースについて解説します。

財務における AI

財務部門では、AI の活用による、反復的な手作業の自動化と意思決定の強化が進んでいます。

支払照合の自動化：従来のやり方は、時間がかかる上にミスが生じやすく、決算の遅延やキャッシュフローの逼迫を招きます。AI は、支払承認の前段で、請求書と社内の対応文書を正確に照合します。これを可能にするのが、履歴データの分析と送金行動のパターン認識です。

こうした機能は、120 カ国に 7,000 社以上の顧客を持つ Accenture 社にとって不可欠でした。請求書の照合に SAP Cash Application ソフトウェアを導入する前は、25 万件もの入力を手作業で行っていました。導入後は高精度な自動化が実現し、請求書の消込では、54% が自動的に処理されるようになりました。

支払遅延の予測：AI で履歴パターンと顧客行動を分析し、支払遅延の危険な兆候を早期に検出できるため、流動性や投資タイミングの見極めに、よりプロアクティブに取り組めるようになります。

特筆すべきは、すべてのユーザーが自然言語のプロンプトでこうしたインサイトにアクセスできることです。アナリストのサポートや専門スキルは不要です。必要な回答がすばやく得られるため、財務部門は、より確信を持って迅速に行動できます。

人事における AI

人事部門では、AI を活用し、全社の広範な目標に合致する人材の募集、面接、採用プロセスの効率化が進んでいます。

職務記述書の生成：明確かつインクルーシブな職務記述書で優秀な人材を惹きつけます。AI の主なメリットの 1 つは、バイアスや曖昧さのない、高品質で一貫性のある文章を、スピーディかつ大規模に生成できることです。

候補者の選考：AI ツールを活用し、募集職種に最適な候補者を高い精度で特定できます。これにより採用担当者は、何百通もの履歴書に目を通すという、時間と負担のかかる作業から解放され、潜在能力の高い応募者の見落としも防げます。

ポテトチップスやスナック、ナッツなどを 27 カ国で販売している Frit Ravich 社は、SAP SuccessFactors の導入により、応募手続きが容易になり、採用担当者は募集職種と候補者とのマッチングを効率よく行えるようになりました。

スマートなパフォーマンス管理：配属された従業員に対し、AI が各自の成長とチームの優先事項をサポートする目標を提案します。従業員と組織の目標が整合することで、従業員は主体的に各自の役割を果たし、組織に貢献できるようになります。

American Honda 社は、このアプローチを活用し、自社に必要なスキルと従業員の現有スキルとの人材ギャップを解消しています。

カスタマーエクスペリエンスにおける AI

財務や人事と同様に、マーケティング部門やコマース部門も、AI のメリットを最大限に活用して、手作業を自動化し、データから潜在的なインサイトを引き出しています。

顧客行動の予測：AI は、顧客のエンゲージメントパターンや閲覧行動、購買履歴、その他の意図シグナルを分析し、コンバージョンの可能性が高いリードを特定します。これによりマーケティング部門は、特定のリードに的を絞り、関連性の高いキャンペーンをタイムリーに提供できるようになります。

製品コンテンツの作成：AI が、製品のスペック、機能、価格などの構造化データを参照し、精度の高い製品説明を生成します。こうしたコンテンツで、オーディエンスの嗜好や SEO 戦略との整合性も図れます。そのため、マーケティング部門は、ブランド構築やさらに高度なストーリーテリングに注力できます。

受注入力：顧客が購入を決めたタイミングで、AI がメールやスキャン文書から受注データを抽出し、一元化します。これにより営業部門は、反復的でミスの生じやすい手作業のデータ入力から解放され、新規顧客との関係構築に集中できます。

カスタマーサービスの最適化：AI エージェントがカスタマーサービス部門と連携することで、対応の迅速化、初回解決率の向上、より一貫性のあるサービス品質が実現します。

例えば Bosch Power Tools 社は、AI エージェントを活用して年間何百万件ものカスタマーサービスチケットの内容やコンテキストを個々に分析し、適切なサポートチームに迅速に振り分けています。このアプローチにより、年間数千時間の節約と大幅なコスト削減を実現しています。

サプライチェーンにおける AI

地政学的な不確実性から輸出制限まで、サプライチェーンリーダーは、かつてない課題に直面しています。AI は、混乱を予測し、データの不一致を検出してサービスの継続性確保を支えます。

• サプライチェーンのリスクを早期に特定
  混乱の解消は、一刻を争います。AI は、ロジスティクス、在庫、業務の各データを監視して、高コストの遅延が生じる前に異常を検出します。
  
  Microsoft 社は、計画プロセスに AI を組み込み、ハードウェアビジネスにおける完成品在庫の大幅な削減と、在庫リスクのプロアクティブな軽減を実現し、事後対応型のサプライチェーンをリアルタイムの予測型モデルへと変革しました。
• 精度の高い需要予測
  AI 支援型の需要予測は、機械学習を活用して市場の変化にリアルタイムで適応するため、意思決定者は、欠品や過剰在庫を未然に防ぐことができます。
• 入庫処理の迅速化
  商品の入港時に発生する処理の遅延の影響は、サプライチェーン全体に波及します。AI ツールを活用した入港プロセスの合理化では、受領書の読み取りと照合をすばやく正確に行えます。

業務における AI 導入の進め方

ビジネスにおける AI の可能性は明らかです。しかし、実際に導入する道筋は明確とは言い切れません。

ビジネスに AI を導入するには、従業員のレディネス（受け入れ態勢）、ビジネスニーズとの整合、測定可能な目標の設定が不可欠です。

いずれも重要な要素ですが、私たちは、その定義に役立つガイドをご用意しています。

SAP の e ブック 「AI 導入への道筋」 では、AI のメリットを組織で活用する方法をご紹介しています。

初期のレディネス評価から成果の測定まで、本ガイドが示すステップは、自信を持って前進し、測定可能な結果が得られるよう設計されています。

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ご紹介したユースケースが明確に示していることが 1 つあります。AI は単なるツールではなく、ゲームチェンジャーです。財務部門は、AI を活用して複雑さと不確実性に俊敏に対応しています。人事部門は、人材の獲得と維持に活用しています。マーケターは、定型業務を AI に任せ、代わりに戦略的な取り組みに注力しています。サプライチェーンのリーダーは、よりプロアクティブな計画立案ができる体制へと転換しています。

AI のメリットを組織で活用する準備が整っている方、または、営業や調達・購買の AI ユースケースについてさらに詳しくお知りになりたい方は、SAP の e ブック「AI の活用例：実際にビジネス成果を得るための実践的なユースケース」をダウンロードすることをお奨めします。AI の可能性を最大限に活用したいとお考えのビジネスリーダーに、ぜひご覧いただきたい内容です。

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