分断されたツールから統一されたエクスペリエンスへ

多くの組織では、AI の導入は既存のシステムに個別のツールをボルトで留めることを意味していました。その結果、データが断片化し、作業が重複し、統合の課題が発生し、進歩が停滞します。組み込み AI では、すでに使用しているシステムの内部でインテリジェントな自動化とアナリティクスが実現します。部門を越えてデータ、意思決定、人々をつなぎ、ビジネスのあらゆる領域で業務を変革します。

組み込み AI は、機械学習、自然言語処理、予測分析などの高度な AI テクノロジーの基盤の上に構築され、エンタープライズシステムに直接統合され、すべてのワークフローを拡張します。「組み込み AI」という用語は、ハードウェアベースまたはエッジコンピューティングのコンテキストで使用されることもありますが、ここではエンタープライズ AI ソリューションに焦点を当てています。このコンテキストでは、組み込み AI は、ERP、調達、人事、サプライチェーン管理などのコアビジネスアプリケーション内でネイティブに動作するインテリジェントな機能を意味します。企業レベルでの組み込み AI への移行は、業界のトレンドの拡大を反映しています。そのトレンドとは、アナリストやリーダーたちが次世代のパフォーマンスの定義に役立つと認識しているものです。

組み込み AI とスタンドアロン AI：重要な違い

スタンドアロン AI システムは、エンタープライズランドスケープの外部にあります。スタンドアロン AI システムは、エクスポートされたデータに依存し、個別のユーザーインターフェースを持ち、継続的な維持作業が必要になります。統合は遅く、ガバナンスには一貫性が欠ける場合があります。一方、組み込み AI はプラットフォーム内の一部分として存在します。ライブのビジネスデータを活用し、ホストシステムのセキュリティとコンプライアンスルールを継承し、リアルタイムで応答します。組み込み AI は、ボルトで留められたツールとは異なり、統合の課題を軽減し、コアビジネスシステムの一部として安全に運用できます。ビジネスアプリケーション内でコンテキストを認識したインサイトを直接提供し、仕事が行われる場所で従業員がよりスマートな意思決定を行えるようにします。

この違いは、単なる技術的な違いではなく、変革です。組み込み AI は、分析のために外部システムにデータを送信するのではなく、インサイト、自動化、予測モデルなどのインテリジェンスをデータに直接提供します。

組み込み AI がビジネスにもたらす主な利点

組み込み AI は、組織が業務を合理化し、意思決定を向上させ、責任を持ってイノベーションを拡張するのに役立ちます。具体的な利点は以下のとおりです。

• AI の保護、ガバナンス、一元管理：組み込み AI はエンタープライズプラットフォームの一部であるため、既存のセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスの構造を継承し、リスクを軽減し、管理を簡素化します。
• コンテキストを認識したリアルタイムのインサイト：組み込み AI は、レコメンデーション、予測、アラートをワークフロー内で直接提供します。そのため、ツールを切り替えることなく、よりスマートな意思決定を行うことができます。
• メンテナンスの削減と迅速なアップデート：AI のモデルや機能を一元的にアップデートすることができ、手動でのメンテナンス作業を最小限に抑え、システム全体で一貫したパフォーマンスを確保できます。
• 部門横断型のインテリジェンス：組み込み AI は、財務、人事、サプライチェーンなど、部門間のコネクテッドデータを活用し、サイロ化したツールでは見落としがちなパターンを明らかにします。
• スケーラブルな自動化：組み込み AI をビジネスアプリケーション内でネイティブに運用することで、組織とともに成長する自動化が可能になり、定型業務と複雑なプロセスの両方がサポートされます。
• コラボレーティブな AI エージェント：マルチエージェントフレームワークを活用して、組み込み AI システムをプラットフォーム間で連携させることができます。これにより、透明性が向上し、総合的な意思決定が可能になります。

エンタープライズソリューションにおける組み込み AI の機能の例

業種を問わず、組み込み AI は、業務の合理化、正確性の向上、迅速な意思決定を支援します。いくつかの例を紹介します¹。

• 財務：財務管理環境では、組み込み AI によって照合のタスクが自動化されます。これにより、処理時間が 70% 短縮され、予測的なインサイトが得られ、市場競争分析を最大 90% 迅速化することができます。
• 調達・購買：ソーシングとサプライヤー管理のシステムでは、AI 主導のツールによって提案依頼書が自動的に生成され、リスクパターンが特定され、交渉戦略における推奨事項が提示されます。これにより、手動作業が約 70% 削減されます。
• サプライチェーン：計画とロジスティクスのオペレーションに予測モデルを適用することにより、設備の異常検出や在庫の最適化を行うことができ、計画担当者と監督者の生産性がそれぞれ 25% と 50% 向上します。
• 人事：人事ワークフロー内に組み込まれたインテリジェンスにより、職務記述書を自動生成したり、履歴書のフィルタリングを行ったり、パフォーマンス評価のサポートを得たりすることができます。これにより、定型業務にかかる時間が最大 70% 短縮されます。
• カスタマーエクスペリエンス：カスタマーエンゲージメントプラットフォームでは、コンテキストを認識した推奨事項や、次善のアクションに関するモデルが提供されます。これにより、チームはより迅速に対応し、より効果的にやり取りをパーソナライズすることができます。
• IT と開発：技術チームは、コードの提案、ロジックの説明、API の文書化を行う AI アシスタントやコパイロットを活用することにより、開発サイクルの期間を最大 75% 短縮したり、保守コストを約 30% 削減したりすることができます。

これらの例は、エンタープライズレベルの組み込み AI ソリューションが、孤立した自動化から統合されたインテリジェンスに移行するのに役立つ様子を示しています。その他の例については、他のユースケースをご覧ください。

ビジネスに対する測定可能な効果：KPI と ROI

先進的な組織では、あらゆる戦略的投資と同じ方法で組み込み AI に関する取り組みを評価しています。そうした評価は、コスト削減、効率向上、収益成長など、具体的な成果に基づきます。

一般的な KPI には次のものがあります。

• 財務や調達・購買でのサイクル時間の短縮
• 予測精度と指定納期遵守率の向上
• 手動の作業とエラー率の削減
• 複数の部門にわたる生産性の向上

SAP は、自動化、アナリティクス、AI 統合によって得られるリターンを見積もるのに役立つ、専用の AI バリューカリキュレーターを提供しています。詳細なガイダンスについては、AI による ROI を最大化するためのガイドと、AI 導入のベストプラクティスをご覧ください。

仕事を行う場所に AI を組み込む

組み込み AI は、組織を理論から実践へと導きます。ビジネスワークフロー内でインサイトが直接提供されることにより、意思決定が迅速になり、作業がシンプルになり、イノベーションが自然に拡大します。

AI をアドオンではなく組み込み機能として利用する企業は、財務、サプライチェーン、人事、カスタマーエンゲージメントなど、あらゆる部門にわたってレジリエンスと明確性を得ることができます。次のステップは、責任ある設計、明確なガバナンス、継続的な学習を通じて、この理解を測定可能な成果へと変えることです。これにより、効率、信頼、持続可能な成長という共通の目標に向けて、人とテクノロジーを整合させます。

次のステップ：理解から導入に進む

組み込み AI について学ぶことは始まりにすぎません。インサイトを測定可能な成果に変えるには、導入のための明確なロードマップが必要です。SAP では、戦略から実行に進むのに役立つツール、ガイド、ベストプラクティスを提供しています。以下のリソースをご覧ください。

• AI 導入への道：このステップバイステップガイドを使用して企業に AI を導入してください。
• ビジネス向け AI：ソリューション、ユースケース、成功事例をご覧ください。

FAQ（よくある質問）