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生成AI×SAPによるビジネストランスフォーメーション
人的リソースの減少傾向と、システムの複雑化により、従来の考え方の延長では、業務・システムそれぞれが抱える足元の問題・課題を解決することが難しくなっています。一方で、企業の各部門に期待される役割は増大しており、スピード感のある戦略策定、ガバナンス強化、業績予測／管理の精度およびスピードの向上などが求められています。しかし、足元の問題・課題の解決に足を取られ、期待される役割への対応に手が回らない状態に陥っています。
PwCコンサルティングは生成AIを活用することで、従来のシステム構成に対する考え方が変わり、業務部門、IT部門それぞれの足元の問題・課題だけでなく、期待される役割への対応にも大きく貢献できると考えています。
PwCコンサルティングが考える「生成AI×SAP」の将来像
PwCコンサルティングでは、システム構成に対する考え方をデータ入力、開発、解析の3点で整理しています。
図表1:「生成AI×SAP」の将来像
A：データ入力
従来の方法では、直接SAPに入力する、表計算ソフトなどからアップロードする、専用のユーザーインターフェース機能を利用する、などさまざまな方法でデータを入力していました。しかし将来のシステム構成では、これらユーザーインターフェースはチャットによる会話に置き換わり、システム間のインターフェースも生成AIに置き換わると考えています。
図表2：チャットを使用した会計伝票起票のイメージ
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図表2：チャットを使用したマスタ登録のイメージ ,
出所：PwCコンサルティングのPoC（概念実証）
B：開発
将来のシステム構成では、大部分が生成AIに置き換わるため、追加開発の絶対数が減るとともに、追加開発の手法も、チャットボットと会話しながら設計書を作成する世界になると捉えています。生成AIが記載の抜け漏れを確認しながら設計書を作成することができるため、品質の向上も期待できます。もちろん、作成した設計書をもとに生成AIがプログラムを自動生成するため、開発工数も大幅に削減できます。
C：データ／プログラム解析
定型フォーマットでの描写以外にも、会話によってグラフや表を描写することができるため、より分析の自由度が上がり、分析速度の向上も見込めます。
また、生成AIによるプログラム分析を実施することで、数十分でプログラム解析が終わり、その結果は人が分析するよりも高い精度となります。
図表3：プログラム解析イメージ
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図表3：プログラム解析イメージ ,
出所：PwCコンサルティングのPoC（概念実証）
生成AI×SAPのユースケース
業務部門が抱いている「オペレーション高度化」「分析高度化」の要望や、IT部門が抱えている問題点や課題に対して、生成AI×SAPを活用することで解決に導くことができます。
図表4：業務部門からITシステムへの要望に対するユースケース
図表5：IT部門が抱える問題点と課題に対するユースケース
PwCコンサルティングのサービス
PwCコンサルティングは、PwCグローバルネットワークと生成AI×SAPのユースケースを共有しています。そのため、将来構想をベースとした場合、業務がどのように変わるのか、将来構想に向けたシステム構成はどうあるべきか、現実的な仮説を持っています。その仮説をもとに、クライアントと議論し、クライアントにおける目指すべき新しい業務の形を描くことを支援します。
図表6：アセスメントの進め方イメージ
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