AI が財務組織を再構築している理由

今日の財務組織は転換点を迎えています。AI は財務業務のあり方をすでに再構築しており、そのペースは衰えることがなく、新しい生成モデルやエージェント主導のソリューションが次々と登場しています。後れを取れば、それは結果に表れます。AI を導入していないチームが手作業で指標を分析する中、AI エージェントを使用する競合他社はトレンドを予測し、インサイトを表面化し、迅速に行動しています。

AI は、財務責任者自身の役割も変えています。多くの CFO が AI への投資を主導し、それらの取り組みの成果に対して責任を担っています。取締役会や経営層からの期待も高まっています。CFO の役割は現在、財務管理、テクノロジーの導入、業務の整合性確保、戦略の策定など、多岐にわたる領域を同時に網羅しています。この変化は、財務責任者が自身の役割をどのように捉えているかという点にすでに表れています。テクノロジーが支える未来における CFO の役割の進化に関する EY のレポートによると、CFO は「企業価値を形作る役割を担う存在として自らを認識するようになっています」。¹テクノロジーと組織が急激に変化する時代において、CFO はどのようにして自分を一貫して企業価値を形作る立場に身を置くことができるのでしょうか？

この物語の主役は AI です。しかし、時代遅れの基盤では、AI の価値を実現することは困難です。財務部門が断片化された古い ERP システムで稼働している場合、データ、プロセス、コンテキストの連携がうまくいかず、AI は効果的に機能しなくなります。

財務向けの SAP ECC の限界

SAP は、レガシー ERP、SAP ERP Central Component（SAP ECC）のすべてのバージョンの保守を終了する予定です。クラウド ERP への移行をためらっている財務部門は、SAP ECC アーキテクチャの主な制限事項について把握しておく必要があります。

エンタープライズは SAP ECC をオンプレミスに導入していますが、その配信モデルには多くの利点がある一方で、課題も生み出します。カスタマイズするたびに手作業が必要となるため、AI のような最先端技術についていくのが難しくなります。

古いアーキテクチャに AI などの新技術を重ね合わせる作業は、時間がかかりコストが高くなる場合があり、それが結果に悪影響を及ぼす可能性があります。通常の更新であっても、導入サイクルが長期化し、より価値の高い業務からリソースが奪われる可能性があります。

オンプレミス ERP に依存している財務部門にとって、ERP の最新化は困難な作業のように思われるかもしれません。SAP ECC は 2004 年から存在しており、多くの企業が何年、あるいは何十年もの歳月をかけて、それを中心にプロセスやインフラストラクチャを構築してきました。現状を維持するだけでも独自のリスクが伴い、中でも最も重要なのは、変化に迅速に対応できないことです。

最新の ERP に移行することで、より安定した新しいビジネス基盤を構築できます。オンプレミス ERP では、新機能を導入するために手動のメンテナンスや実装プロセスが必要であるのに対し、クラウドベースの ERP は継続的に進化し、拡張されます。RISE with SAPでは、実証済みの方法論、専門家によるガイダンス、エージェント主導の最新化を組み合わせることで、より構造的でリスクの少ない移行を実現できます。その基盤が整えば、変更に伴う業務処理は AI エージェントが担い、意思決定者はかつてないほど迅速に行動できるようになります。

分断された財務データが AI イノベーションを阻害する理由

AI が意思決定を効果的に支援するには、クリーンで一貫性があり、標準化されたデータが必要です。人間が適切な判断を下すために正確な情報を必要とするのと同様に、AI の出力（そのインサイトや推奨事項）は、ERP 経由で流れるデータによってのみ効果を発揮します。

この依存関係は、効果的な AI 導入における大きな障壁である「信頼」を説明する手がかりとなります。コンサルティング会社 RGP が実施した CFO を対象とする調査によると、自身のデータを完全に信頼している CFO はわずか 10% にとどまります。²  基盤となる財務データが断片化し一貫性がなかったり、遅延したりする場合、どれほど高度なテクノロジーであっても、リーダーは AI 主導のインサイトを信頼できなくなります。財務組織が堅牢な AI 目標を掲げていても、データに対する信頼性の欠如が原因で導入が失敗に終わる場合もあります。

その信頼を構築するには、データを効果的に構造化し、効果的に統制する必要があります。企業は、未加工の請求書データや領収書データなどの非構造化入力と ERP システム自体の間にインテリジェントな中間レイヤーを導入することで、この問題に対処できます。このレイヤーは、データが財務のコアプロセスに入る前にデータを標準化、拡充、整理し、財務レポートや AI アプリケーションで利用できるようにします。

この基盤がなければ、その影響は甚大なものとなります。データ品質が不十分であると、財務レポートが損なわれ、自動化が制限され、意思決定にエラーが持ち込まれます。データに欠陥がある場合、その上に構築されるプロセスも同様に信頼性が低下します。

したがって、クリーンで適切に管理された財務データは、AI 拡張に不可欠です。SAP Cloud ERP Private は、統一・統合され、意味的に豊富なビジネスデータの上に AI を重ね、チームがリアルタイムの情報にアクセスするのを可能にするとともに、信頼性を改善します。

取引単位の財務からインテリジェントな財務へ

財務にレガシー ERP を使用している場合、ほとんどのプロセスは事後対応型です。財務チームは、請求書の処理、給与計算の管理、発注書の照合を取引ごとに手動で行う必要があります。ルールベースの自動化はある程度役立ちますが、状況が変化したときに自律的に調整することはできません。

最新のクラウド ERP を活用することで、より柔軟な作業への扉が開きます。AI が今日の財務組織が必要とする企業価値をもたらすよう、適切なビジネスデータ、ガバナンスコントロール、ビジネスコンテキストをまとめてインテリジェントな財務の基盤を構築します。SAP Cloud ERP Private は、この基盤を備えて構築されています。

インテリジェントな財務管理は、実際にはどのようなものでしょうか？AI レディネスを土台とした財務の ERP では、AI はこれまで単独で機能していたプロセスに接続することができ、次の新しい能力を可能にします。

• 予測に基づくフォーキャスティング：単にデータを要約するのではなく、AI エージェントは予測モデルを使用して、将来のトレンド、市場状況、財務結果を予測します。
• 継続的な分析：定期的な財務レポートを待つことなく、トレンドが起こった時点で追跡し、課題や機会を即座に把握できます。
• リアルタイムのリスク管理：AI エージェントは大規模データセットを自律的に分析し、規制環境を監視して、あらゆるリスクを財務チームに早期に警告します。
• 統合された可視性：クラウドベースの ERP は、取引記録や請求書などのデータを信頼できる唯一の情報源に一元化して、財務の変動に関するインサイトを最大化します。

SAP Cloud ERP Private により、財務組織はエージェント主導のインサイトとアクションが日常業務を推進する Autonomous Finance へと近づくことができます。

SAP Cloud ERP Private が Autonomous Finance の基盤を構築する方法

AI の能力は、その基盤となるデータとプロセスによって決まります。データが断片化され、プロセスが接続していないければ、AI は価値を創出しません。AI が機能するためには、ERP システムはデータを統合し、財務に関するビジネスコンテキストを理解し、それに応じてプロセスをオーケストレーションする必要があります。

古い ERP から移行することで、大きな違いが生まれるのはここです。古いインフラストラクチャの上に AI を重ねる代わりに、SAP Cloud ERP Private は最初から AI を組み込みます。全社的なプロセスを自動化し、インテリジェントな財務機能を組み込み、ビジネスの戦略的優先事項に合致した意思決定をサポートするために設計されています。

その設計の中核にあるのは、AI、企業データ、日常のツールを組み合わせたレイヤードアーキテクチャです。

• SAP Business AI（基盤）: このレイヤーは、AI エージェントを使用して財務業務をオーケストレーションするための技術的フレームワークを提供し、ビジネスデータとモデルを主導にした財務業務の理解によってサポートされています。
• SAP Autonomous Suite（オーケストレーション層）: これらは、統合された企業データを使用して部門横断的なプロセスをオーケストレーションするソリューションです。
• ユーザーの対話（エンゲージメントレイヤー）：これは財務チームが作業を行うインターフェースです。日常的なプロセスを支援する Joule アシスタントおよび Joule Agents との対話を可能にします。

AI が ERP システムの基盤となるため、すべての処理がより迅速かつ的確に行われます。システムの分断、回避策、サイロ化した機能に代わり、システムは統一された全体として機能します。

このアーキテクチャが財務で機能する 3 つの基本原則は以下のとおりです。

SAP Cloud ERP Private の基本原則

これらの要素が一体となって、Autonomous Finance のフレームワークを構成します。Autonomous Finance は、AI を財務業務の中核に組み込むことで、財務担当者が制御、戦略的判断、最も重要な意思決定に注力できるように、面倒な手作業を大幅に削減します。

財務ワークフロー全体で活用できる AI アシスタントとエージェント

企業規模の AI は、LLM やチャットボットの枠を超えて、中核となる財務業務を積極的に支援および自動化します。

これらの機能をが配置されると、財務の合理化を超えた恩恵をクラウドベースの ERP から受けることができます。CFO は、現代の企業が求める多面的なリーダーへと変革することができます。同様に、ERP 導入をリードする CIO も、ビジネス価値に直接貢献する存在となります。

SAP Cloud ERP Private は、Joule アシスタントと Joule Agents を財務業務に直接組み込むことで、これを実現します。以下がその仕組みです。

• 財務チームが方向性を設定：財務担当者が Joule アシスタントに指示を出します。
  • たとえば、財務専門家は、財務・資金管理アシスタントにグローバルキャッシュフローを継続的に監視し、流動性リスクが発生したらフラグを付け、組織の財務方針の範囲内で事業体全体の資金配分を最適化するよう指示することができます。

• Joule アシスタントが作業を調整：コンテキストが豊富なビジネスデータを活用し、タスクをオーケストレーションして、リクエストされた方法とペースで作業を実行する Joule Agents に指示を出します。
  • たとえば、財務・資金管理アシスタントは、関連するエージェントに現金ポジションをリアルタイムで統合し、深刻化する前に資金ギャップを特定し、ポリシーに従って資金管理タスクを準備するよう自律的に指示します。

このモデルは財務部門全体へと拡張されます。国際税務や運転資金管理から企業の全体的な計画まで、Joule は中核となる財務業務を自律的にサポートします。財務チームは日常のプロセスに追われることなく、管理能力を維持できます。

AI 主導の財務に関する業務価値とビジネス価値

AI を財務業務に組み込むと、測定可能な価値が提供されます。長年にわたり、企業や組織はかつてないほどのデータを収集してきましたが、それを理解し、意思決定に役立てるための効果的な方法が欠けていました。ここでの問題はアクセスではなく、データを明確なインサイトやアクションに変換する能力でした。しかし現在では、AI がそのギャップを解消し、CFO や CIO に取締役会に提示できる結果をもたらすことができます。

SAP Cloud ERP Private では、財務向けに設計された Joule アシスタントが Joule Agents をオーケストレーションし、コアプロセス全体に成果をもたらします。これらのエージェントやアシスタントは、請求から照合や調整、資金管理などの財務機能の生産性と効率性を向上させ、所要時間を削減するのに役立ちます。

このような具体的な成果は、単独で起こるものではありません。明確で統合されたデータと、中核となる業務をオーケストレーションするよう設計されたクラウドベースの ERP に依存しています。これらがすべて配置されることにより、Autonomous Finance が実現します。

AI がより多くの業務負荷を担当することにより、財務組織は戦略、成長、長期的な価値創出に焦点を移すことができます。それにより、ビジネスの優先事項が明確になり、リーダーはより明確に Joule に指示を出すことができます。

SAP ECC の移行から Autonomous Finance への実際の道筋

多くの組織は依然として、ERP の導入は長時間かかり、膨大な手作業が必要になると考えています。SAP Cloud ERP Private を通じた Autonomous Finance への道のりは異なります。SAP Cloud ERP Private は最新化プロセス自体に Joule Agents を組み込んでいるため、Joule Agents はこれまで移行を遅らせていた作業を実行できます。

RISE with SAP 取り組みの一貫として、エージェント主導型ツールチェーンは SAP ECC から Autonomous Finance への移行パスを短縮します。SAP の専門家も、実装と AI 導入についてのガイダンスを提供します。ここでは Joule Agents は古い SAP ECC コードを刷新し、技術的負債を削減し、clean core アーキテクチャの確立を支援するなど、直接的な役割を果たします。clean core を活用することで、組織は ERP の基盤を変更することなく、必要に応じてシステムを拡張できるようになります。

また、RISE with SAP も、最初からプロセスにガバナンスを組み込みます。ガードレールは、初期の実装と会社のガバナンス、アーキテクチャ、セキュリティ基準の拡張機能を整合し、スプロールと矛盾を回避するのを支援します。

最新化は本番稼働で終わるわけではありません。CIO は、ビジネスの進化とともにシステムを変更および適応させることができます。古い ERP 環境を定義する手動で、1 回限りのカスタマイゼーションに依存する必要はありません。

結論：ERP の最新化が今、財務にとって AI レディネス戦略となる理由

一部の組織は、古いインフラストラクチャに後付けして財務向けの AIを実現しようとしています。しかし、この方法には限界があります。AI はその基盤となるインフラストラクチャの強さ、つまりデータ品質、プロセスの接続方法、AI の運用を形作るビジネスコンテキストに依存します。その基盤がなければ、結果は限定的なものになります。

だからこそ、クラウドベースの ERP への移行を最優先にする必要があります。それにより、単なる段階的な改善ではなく、AI が実際に意義のある成果を実現するために必要な条件が整います。この変化は、リーダーシップのあり方を変えることにもなります。CIO は、自分が単なるシステム管理者ではなく、財務組織に主要なビジネス価値を生み出す存在であることを証明するための明確な機会を得ることができます。同時に、CFO は成長と価値創出を中心とした役割をより全面的に担うことができます。

AI アシスタントやエージェントは、その移行を実現する上で中心的な役割を果たします。それらを活用するために、組織には AI を最初からサポートするように構築された ERP が必要です。その基盤に移行することにより、AI は概念からビジネスを継続的に前進させる要因となることができます。

よくある質問