人工知能（AI）は、直近1年間のニュース報道の急増からもわかるように、私たちの生活のあらゆる側面で重要な役割を果たすようになってきています。ChatGPTのようなツールは、膨大な量のデータを処理して人間の言語を理解、生成、解釈できる貴重なナレッジリソースとして、その地位を確立しつつあります。

しかし、AIがビジネス・テクノロジーに影響を与えるのは今に始まったことではありません。実際、このテクノロジーは2000年代初頭にエンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システムに登場し、データ入力や分析、財務取引、基本的なカスタマーサービスなどの日常的なタスクの自動化に焦点を当てていました。現在では、AIはERPシステムに革命をもたらし、サプライチェーン管理やパーソナライズされたカスタマーサポートなどのより複雑なタスクに活用されています。この記事では、ERPシステムのイノベーションを促進する最新のAIテクノロジー、業務変革におけるこれらのテクノロジーの役割、および企業がAIを活用することで得られる潜在的なメリットについて説明します。

ERPのAI機能とは

ERPシステムのAI機能は、企業の業務管理、リソース管理、意思決定プロセスに飛躍的な進歩をもたらします。AIの機械学習（ML）アルゴリズムとデータ分析機能を活用することで、ERPシステムは請求書処理などの日常的な業務や、財務予測などのより複雑なプロセスを自動化することができます。また、ERPシステムのAI機能は、膨大なデータセットを分析し、パターンを特定することで、トレンド予測や有用なインサイトの取得を支援します。これにより、企業は、市場の変化に迅速に適応し、対応できます。例えば、顧客行動や市場動向のトレンドを分析することで、需要の変化を予測し、それに応じて生産スケジュール、マーケティング戦略、製品開発計画を積極的に調整することで競争力を維持できます。

要点のまとめ

  • AIテクノロジーは2000年代にERPシステムに初めて登場し、データ入力や分析、財務取引、基本的なカスタマーサービスなどの日常業務を自動化しました。
  • 近年では、機械学習、自然言語処理、ロボットプロセスオートメーションなどのテクノロジーにより、ERPシステムは複雑なタスクの自動化とより的確な意思決定を可能にしています。
  • 高度なERPシステムでは、AIテクノロジーを活用してより正確な予測を行い、サプライチェーンを最適化し、パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供しています。
  • 企業は、AI搭載のERPシステムがもたらす新たなワークフローに従業員が適応できるよう、適切なトレーニングを提供する必要があります。

ERPのAI機能の詳細

AI テクノロジーが ERPシステム に登場し始めたのが2000年代初頭だったことを考えると、その影響は驚くべきものです。初期のERPシステムのAI機能は、主に基本的なタスクの自動化に焦点を当てたもので、業務効率の向上を目的としていました。例えば、機械学習アルゴリズムは、過去のデータの傾向に基づいて需要を予測することで在庫管理を最適化しました。その効果はすぐに明らかになり、間接費の削減とサプライチェーン管理の改善というメリットが企業にもたらされました。

現在、ERPのAI機能は目を見張るほどの進歩を遂げています。McKinseyによると、AIは世界経済に25.6兆ドルもの価値をもたらす可能性があるとのことです。今日のAI主導型ERPシステムは、高度な分析予測が可能であり、パーソナライズされたやり取りを通じて顧客関係管理（CRM）を強化し、最適な意思決定に役立つ戦略的インサイトを提供します。企業は、これらの機能を活用して成長を促進し、市場の変化に迅速に対応し、競争優位性を獲得しています。たとえば、財務における予測分析は収益の変動を正確に予測することで、積極的な財務計画とリスク管理を可能にします。

ERPシステムのAI の可能性は無限大です。生成AI、高度な機械学習モデル、自然言語処理（NLP）といった新興テクノロジーが原動力となり、人間の言語を使用してのコンピューターと人間とのやり取りを促進するでしょう。これらのイノベーションは、ERPシステムにさらなる革命をもたらすことが期待されており、ユーザーとシステム間のより自然なやり取り、複雑な意思決定プロセスの自動化、業務運営に関するより深い理解などが可能になります。

ERPのAIテクノロジーの種類

ML、NLP、予測分析だけが、ERPシステムに劇的な影響を与えるテクノロジーではありません。画像認識、異常分析、自動ボットもまた、急速なイノベーションを推進しています。以下は、ERPシステムに最も大きな影響を与えるAIテクノロジーのリストです。

機械学習

機械学習は、先進的なERPシステムの最も重要な構成要素の1つであり、さまざまなタスクの業務効率を向上させ、エラーを削減する革新的な機能を提供します。機械学習テクノロジーの人気はますます高まっており、その世界市場は2022年の211.7億ドルから2029年には2,099.1億ドルに達すると予想されています。機械学習は、明示的なプログラミングを必要とせず、ERPシステムがパターンを識別し、データから学習して予測を実行できるようにします。つまり、機械学習はルーチンワークの自動化に役立つだけでなく、予測分析を通して計画や予測などの意思決定を大幅に改善します。

自然言語処理（NLP）

NLPは、コンピューターが人間の言語を理解、解釈、生成することを可能にする基盤を形成します。この1年で、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）技術がNLPに革命をもたらし、従来のNLPモデルよりも一貫性があり、関連性が高く、文脈的に適切な応答を生成できるようになりました。また、NLP技術の爆発的な成長にもつながりました。NLP技術の世界市場は、2022年の197億ドルから、2030年には1123億ドルへと驚異的に成長すると予想されています。

ERPシステムにおいては、顧客フィードバック、電子メール、レポートなどの非構造化テキストの処理や、自然言語のユーザー問い合わせやコマンドの理解がNLPにより可能になります。NLPは、データからインサイトを引き出し、データ入力を自動化し、ユーザーが会話言語を使用してERPシステムと対話できるようにするための重要な機能です。NLPの強みは人間のコミュニケーションとマシンの理解力のギャップを埋めるその能力にあり、ERPシステムの利便性と使いやすさを向上させます。

チャットボットとバーチャルアシスタント

チャットボットとバーチャルアシスタントは、ユーザーがNLPの機能を利用するためのインターフェースです。これらのテクノロジーはNLP機能を基盤として構築されており、スクリプト化された対話やAIによる応答を使用して会話をシミュレートし、情報の取得やソフトウェアのナビゲートなど、ERPシステム内の特定のタスクでユーザーを支援します。24時間365日、即時の支援を提供することで、手動による介入の必要性を減らし、ユーザー満足度と業務効率を向上させます。チャットボットやバーチャルアシスタントは、カスタマーサービスへの問い合わせや従業員のセルフサービスポータルなど、ユーザーの関与が必要な作業に最適です。

予測分析

予測分析 （予測モデリング）は、履歴データ、統計アルゴリズム、機械学習技術を使用して将来の結果の可能性を特定する高度な分析形式です。ERPシステムでは、需要予測、メンテナンスのスケジューリング、財務計画などの作業において重要な役割を果たします。たとえば、予測分析は、過去の販売データや市場動向を分析し、将来の製品需要を予測します。この予測をもとに、企業は、在庫水準や生産計画を調整して在庫過多や在庫切れを回避できます。予測分析をERPシステムに統合することで、リソース割当の最適化によるコスト削減、ニーズの予測による顧客満足度の向上、潜在的な問題の早期発見と対応が可能になります。

画像認識

画像認識により、システムは画像内のオブジェクト、場所、人物、行動を識別できます。ERPシステムでは、ビデオ画像やスキャンしたドキュメントなどの視覚データの処理と分析を自動化できます。たとえば、このテクノロジーは、製造業における品質管理のために、原材料の欠陥や異常を特定できます。また、商品を認識して追跡し、在庫管理を改善したり、ドキュメントをスキャンして編集可能かつ検索可能な形式にしたりすることもできます。画像認識テクノロジーは、視覚データの分析を自動化し、正確に実行できるようにすることで、企業が自社の製品やプロセスについてより深いインサイトを得るのに役立ちます。

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

RPAは、「ボット」とも呼ばれるソフトウェア・ロボットを使用して、アプリケーション間でルーチンタスクを自動化します。ボットは、コンピュータシステムに対する人間のやりとりを模倣する、あらかじめ定義されたルールや指示を使用します。ボットの人気は高まっています。Robocorpが行った2022年の調査によると、回答者の67%が前年にRPAテクノロジーに投資したと回答し、81%が翌年にRPA投資を増やすと回答しています。ERPシステムにおいては、RPAはデータ入力やトランザクション処理などの、時間と労力を要し、人為的ミスの起こりやすい重要なタスクに最適です。RPAは人為的介入の必要性をなくすことで、従業員がより戦略的な取り組みに集中できるようにします

データマイニングと高度な分析

ERPシステムは、財務、人事、顧客データなど、部門間の膨大な業務データを統合します。 データマイニング と 高度な分析 は、これらのデータを徹底的に調査し、発見が困難なパターン、相関関係、インサイトを明らかにし、インテリジェントな意思決定と、ビジネス運営、顧客行動、市場動向に対する深い理解を促します。データマイニングと高度な分析テクノロジーは、将来の需要予測、コスト削減機会の特定、サプライチェーン業務の最適化において重要な役割を果たします。その結果、より積極的かつデータに基づく意思決定が可能になり、業務効率の向上、コスト削減、顧客満足度の改善につながります。

感情分析

感情分析は、テキスト内の感情を解釈し分類する自然言語処理の一分野であり、顧客の感情からブランド認識に至るまで、あらゆるインサイトを提供します。ERPシステムでは、感情分析はCRMシステムで重要な役割を果たします。たとえば、顧客フィードバック、レビュー、ソーシャルメディア上の対話を分析して、顧客満足度を評価し、改善すべき領域を特定します。感情分析は、ブランド評判のチェック、顧客ニーズの把握、マーケティング戦略のカスタマイズといった作業に大きく役立ちます。感情分析により、顧客エンゲージメント戦略を改善し、顧客の懸念に先回りして対処し、顧客の認識の変化に基づいて意思決定プロセスを合理化できます。

異常検出

景気後退、サプライチェーンの混乱、規制の変更、自然災害など、企業は制御が及ばない予期せぬ課題に直面することがあります。こうした逆境を乗り越えて成功を収めるには、できるだけ迅速に対応して損害を最小限に抑える必要があります。異常検出テクノロジーは、通常から大幅に逸脱したデータポイントやイベントを特定するのに役立ちます。ERPシステム内では、異常検出は不正、エラー、非効率性を示す可能性のある異常を迅速に特定することで、財務取引、運用プロセス、サプライチェーン・ロジスティクスの監視と整合性維持を強化します。たとえば、財務運営における不正行為の検出、製造プロセスにおける品質管理の問題の特定、サプライチェーン混乱への即時対応などに役立ちます。

AIがERPに与える影響

AIテクノロジーは長年にわたり、ERPシステムの進化を牽引してきました。プロセス自動化から始まり、予測分析による意思決定の推進や、機械学習による運用効率の向上など、ERPはAIにより大きく進化しました。ここでは、AI搭載のERPシステムが大きな影響を与えている分野についてご紹介します。

1. 業務の自動化

自動化 は、AI主導型ERPシステムにおける最も強力なユースケースの1つです。たとえば、AIは、データ入力、財務取引、簡単な顧客問い合わせへの回答など、正確性、迅速性、効率性が求められるプロセスを自動化します。さらに、機械学習、自然言語処理、RPAなどのAIテクノロジーは、データから学習し、顧客との対話を向上させるために人間の言語を理解し、人為的介入なしでより複雑な反復タスクを実行することもできます。その結果、意思決定と予測分析のより高度な自動化が実現します。たとえば、機械学習アルゴリズムは物流や配送ルートをリアルタイムで最適化することで、運用コストを大幅に削減し、顧客満足度を向上させます。

2. 高度なデータ分析

ERPシステムのAI機能は、従来のデータ処理を超えた深い分析を可能とします。このような分析により、人の手で特定するのは困難または不可能なインサイトを発見できるようになります。AI搭載のERPシステムは、機械学習、データマイニング、予測分析を活用して、過去のデータを分析し、パターン、傾向、相関関係を特定します。これにより、よりスマートなデータ主導の意思決定と、より焦点を絞った戦略的計画の立案が可能になります。また、将来の市場動向の予測、リソース配分の最適化、カスタマー・エクスペリエンスの個別化においても重要な役割を果たします。例えば、AI搭載のERPシステムは、顧客の購入履歴や好みを分析し、パーソナライズされた製品推奨やプロモーションを提供することで、ショッピング体験を向上させ、顧客エンゲージメントを高めます。

3. パーソナライズされた体験

ERPシステムのAIにより、企業は個々の好みや行動に合わせてやりとりやサービスをカスタマイズし、顧客や従業員のエンゲージメントを向上させることができます。たとえば、機械学習や自然言語処理（NLP）は、ユーザーデータ、好み、行動を分析し、個々のニーズに合わせてインターフェースや推奨事項、コミュニケーションを自動的に調整できます。顧客は、過去の購買履歴や閲覧履歴に基づいて、個々のニーズに合わせた商品推奨を受けることができます。従業員は、役割や勤務形態に応じて、ダッシュボードに優先タスクや重要な情報を表示させることができます。

パーソナライズされた体験がもたらすメリットは計り知れません。Statistaが行った2022年の調査では、回答者の50%が、パーソナライズ戦略の成功により収益が増加したと回答しています。顧客は、パーソナライズにより、ニーズにマッチしたサービスを受けることができるため、満足度やロイヤルティ、購入の増加につながります。従業員は、カスタマイズされたERP体験により、不必要な情報の流入を最小限に抑えてタスク管理を合理化し、仕事の効率と満足度を高めることができます。

4. カスタマーサービスの強化

AI対応の高度なERPシステムは、より迅速な対応、パーソナライズ、効率化を可能にすることで、企業が顧客と関わる方法に革命を起こしています。例えば、NLPや機械学習テクノロジーは、顧客からの問い合わせを解釈し、ニーズを予測し、質問に対する正確な回答を迅速に提供します。さらに、RPAを搭載したチャットボットは、注文状況の追跡から請求書の相違などの一般的な問題の解決まで、幅広いカスタマーサービスに関する問い合わせをリアルタイムで処理します。これにより、対応時間が短縮され、カスタマーサービス担当者は、より複雑な問い合わせに集中できるようになります。

顧客にとっては、問題解決までの時間が短縮され、個別対応が受けられるというメリットがあります。その結果、 顧客満足度の向上 につながります。また、AIの予測機能は、企業が顧客のニーズを予測して先手を打つことを可能にします。

5. 予測の改善

特定のAIテクノロジー、たとえば予測分析のための機械学習、複雑なデータセットの処理のためのディープラーニング、非構造化データの分析のための自然言語処理などは、予測に大きな効果をもたらします。これらのテクノロジーは、大量のデータを迅速に処理し、人間のアナリストが見落としてしまうようなパターンや傾向を特定します。その結果、ERPシステムは市場動向、顧客行動、サプライチェーンの混乱をより正確に予測することができます。また、予測精度が高まることで、企業は供給と需要をより密接に一致させ、リソースをより効果的に割り当て、市場機会を活用して、運用効率をより一層向上させることができます。

6. サプライチェーンの最適化

ERPシステムのAI機能により、企業は仕入先パフォーマンスや在庫水準から需要予測や物流に至るまで、大量のデータをリアルタイムで分析・解釈できるようになります。たとえば、機械学習アルゴリズム、予測分析、自然言語処理テクノロジーを使用することで、ERPシステムはサプライチェーンの混乱を予測し、購買プロセスを合理化できます。また、機械学習は需要の急増や低迷を予測することもでき、企業は事前に在庫や生産スケジュールを調整できます。予測分析は潜在的なサプライチェーンのボトルネックを問題が発生する前に特定します。自然言語処理は日常的な問い合わせや取引を自動化することで仕入先とのコミュニケーションを改善します。

また、サプライチェーンの最適化により、コミュニケーションが強化され信頼性が増すことで、仕入先との関係がより強固 なものになります。また、より迅速で正確な注文配送を通じて顧客満足度が向上します。

7. リスク管理

今日の急速に変化するビジネス環境において、業務から財務、サプライチェーン、コンプライアンスに至るまで、さまざまなリスクを巧みに回避することは、企業の成功と存続におけるカギとなります。リスク管理にAIを組み込むことで、企業は不確実性に対する対応力を強化し、リスク環境を明確に理解しながら機会を活用できるようになります。

ERPシステムにAI機能を取り入れることで、企業は事後対応から事前対応へとシフトし、リスクが拡大する前にそれを予測して軽減し、資産を保護し、運用の継続性を確保できます。特に、機械学習と予測分析は、リスク管理プロセスに大きな変化をもたらしています。機械学習アルゴリズムは大量のデータを処理してパターンと異常を検出し、潜在的なリスクを明らかにします。たとえば、財務取引における不正検出などに役立ちます。予測分析では、市場動向、仕入先の安定性、地政学的イベントを分析することで、潜在的なサプライチェーンの混乱を予測し、企業が予防措置を取れるようにすることも可能です。

8. 継続的な学習と改善

AIテクノロジーは、企業の継続的な改善サイクルにおいて重要な役割を果たします。AIテクノロジーにより、ERPシステムは構造化データと非構造化データの両方を処理してそれらから学習し、トレンドを特定して予測精度を徐々に高めます。例えば、AI搭載のERPシステムは、業務データを継続的に分析し、非効率性を特定して改善策を提案します。これにより、リアルタイムのフィードバックと分析に基づいてプロセスが絶え間なく改良される環境を構築できます。AIテクノロジーによる継続的な学習により、市場の変化に対する俊敏性と対応力が高まり、運用効率が向上し、最終的にはイノベーションを加速することができます。

ERPのAI機能のメリット

統合ERPシステムは、効率性の向上や意思決定の改善など、すでに多くのメリットをもたらしていますが、AIテクノロジーはさらなるメリットをもたらす可能性があります。以下では、AI搭載のERPシステムが生産性、意思決定、拡張性、カスタマー・エクスペリエンス、セキュリティなどさまざまな側面にどのような効果をもたらすかを説明します。

  • 全体的な生産性の向上: AIは一般的にビジネスの生産性を向上させる主な推進要因です。2023年のForbesの調査では、64%の企業がAIは全体的な生産性を向上させると回答しています。ERPシステムでは、RPAや機械学習は請求書処理や顧客注文管理などのワークフローを改善します。これにより、手動でのデータ入力やエラーを最小限に抑えると同時に、スタッフがより戦略的なタスクに集中できるようになり、生産性と運用効率が向上します。
  • リアルタイムのインサイトと予測分析を提供: 機械学習アルゴリズムは、過去の販売データと現在の市場動向を分析して将来の需要を正確に予測できるため、企業は、在庫水準と生産スケジュールをリアルタイムで最適化できます。これにより、在庫切れや過剰在庫のリスクが軽減され、業務効率と顧客満足度が向上します。
  • パターンの発見と実行可能なインサイトの提供: 機械学習と データ分析 は、注文処理時間、配送効率、仕入先パフォーマンスなどのパターンを分析することで、サプライチェーン・ロジスティクスのボトルネックを特定します。これにより、企業はデータに基づいた改善を行って運用効率を高め、コストを削減できます。
  • パーソナライズされたユーザー・エクスペリエンスの創出: NLPや機械学習などのAIテクノロジーは、ERPシステムが顧客とのやりとりやフィードバックを分析し、個別の製品推奨やサポートサービスを提供できるようにします。顧客に関連性の高いパーソナライズされたコンテンツやサポートを提供することで、顧客満足度やロイヤリティを高めることができます。チャットボットも、ERPユーザーにパーソナライズされた体験を提供することができます。
  • ルーチンタスクを自動化して効率性を向上: ERPシステムに搭載されたRPA、機械学習、画像認識テクノロジーにより、請求書の照合やデータ入力などの ルーチンタスクを自動化できます。これにより、トランザクション処理が高速化されるだけでなく、手動でのデータ処理に関連するエラーも削減されます。また、従業員はより複雑で戦略的な業務に集中できるようになります。
  • 予測ソリューションが顧客とのやり取りを強化: AI搭載のERPシステムにおける予測分析と機械学習は、企業が個々の顧客のニーズや好みを予測し、製品提供を積極的にサポートおびカスタマイズできるようにします。その結果、たとえば、需要の高い製品の不足を予測して補充するなど、顧客に影響が出る前に問題を予測して対処できるようになります。これは顧客満足度とロイヤリティの向上につながります。
  • 戦略的インサイトのためのトレンド分析: AI搭載のERPシステムは、機械学習アルゴリズムを使用して履歴データや外部市場のトレンドを分析し、たとえば新たな消費者ニーズや潜在的なサプライチェーンの混乱を特定できます。企業は、その情報をさらに活用して、市場の変化に先んじて製品ラインや在庫水準を調整できます。
  • スケーラブルな柔軟性でリソース効率を向上: ERPシステムは リアルタイムの需要予測 と業務遂行能力に基づき、機械学習テクノロジーを使用してリソースを動的に割り当てます。適切な割り当てにより、無駄が削減され、生産効率、在庫管理、および人材計画が改善されます。
  • 運用を監視して整合性を維持: AI搭載のERPシステムは、異常検出アルゴリズムを使用して、不正なシステムアクセスや異常なトランザクションパターンなどの予期せぬ逸脱を継続的に監視します。その結果、企業はセキュリティやコンプライアンスに関する潜在的な問題をリアルタイムで特定できます。

ERPのAI機能の課題

AIによる自動化は、ERPシステムの複雑性の軽減に役立つ一方、導入前に企業が認識しておくべき課題もいくつかあります。次の課題に備えることで、スムーズな移行が可能になります。

  • 統合の複雑さ: AIテクノロジーの能力は、分析するデータの品質に直接比例します。そのため、ERPシステムでAIのメリットを最大限に享受するには、クリーンで一貫性のあるデータと、理想的には単一のデータベースが必要です。そのため、財務、CRM、サプライチェーン管理（SCM）、人事システムなど、さまざまなシステム間のシームレスな統合が非常に重要となります。また、AIツールをERPのすべてのコンポーネントとシームレスに統合できるようにする必要があります。このプロセスは、コンポーネントのネイティブな統合を可能とするモジュール式のAI対応ERPソリューションにより簡素化できます。
  • 変更管理: ERPシステムにAIを導入すると、組織のプロセスに大幅な変化が生じる場合がよくあります。従業員は、新しいスキル要件やワークフローに適応できるよう、追加のトレーニングを受ける必要があります。この移行は、企業にとって技術的なスキル向上だけでなく、AI主導の意思決定と運用を積極的に受け入れるための文化的な変化も必要とします。従業員が新しいテクノロジーに不安を抱いたり、職を失うことを恐れたりしている場合、変化を拒む可能性があります。この課題を克服するには、 綿密な計画、効果的なコミュニケーション、そして従業員がAIテクノロジーに慣れるためのトレーニング・プログラムが必要です。
  • スキルギャップ: AIテクノロジーの導入と管理には、データサイエンス、機械学習アルゴリズム、AI統合に関する専門知識が必要となる場合がありますが、既存スタッフがこれらのスキルを満たしていない可能性があります。その結果、組織は、現在の従業員のスキル向上に投資するか、必要な技術スキルを持つ新しい人材を採用するかの選択を迫られます。AI専門家の需要が高い競争の激しい市場では、適格な専門家を見つけて確保するのは困難で高コストになる可能性があります。企業はトレーニングと開発に投資することで、これらのスキルギャップを埋め、AIの価値を最大限に引き出すことができるチームを構築できます。

NetSuiteのAI搭載ERPソリューション

NetSuiteのAI対応 ERPソリューション は、プロセス自動化、実行可能なインサイトの提供、ユーザー・インタラクションのパーソナライズに重点を置いています。AI機能は、NetSuiteのシームレスに統合された財務、人事、CRM、SCM、製造モジュールにネイティブに組み込まれています。各モジュールは、高度な分析、予測インサイト、自動化機能を活用して、財務照合やカスタマーサービスに関する問い合わせなど、幅広いタスクを簡素化します。NetSuite ERPの最新リリースでは、テキスト生成、請求書情報のキャプチャおよび手動データ入力の排除、計画と予算編成におけるデータ分析の自動化に対応する3つの新しいAIツールが導入されています。NetSuiteのAI主導の分析機能は、販売傾向を予測し、在庫水準を最適化し、サプライチェーン内の非効率性を特定するためのツールをお客様に提供します。これにより、課題を先取りして解決し、機会を確実に掴むことができるようになります。

NetSuiteは、インテリジェントなワークフロー自動化機能も提供しており、手動でのデータ入力や処理時間を削減し、スタッフが他の戦略的業務に集中できるようにします。さらに、AIによるパーソナライゼーション機能により、ユーザーの好みや行動に合わせてインターフェースや推奨内容をカスタマイズし、カスタマー・エクスペリエンスを向上させます。

NetSuiteのAI主導型プラットフォームは、大規模なカスタマイズを必要とせずに、生産性と意思決定を向上させる統合されたエクスペリエンスを提供します。さらに、NetSuiteのクラウドネイティブERPプラットフォームにより、あらゆる規模の企業が、これらの強力かつスケーラブルなAIツールを利用できるようになります。

AIテクノロジーは、使用するほど学習し、精度が高まります。これは、AIを活用して複雑化するタスクを自動化するだけでなく、より良い意思決定につながるインサイトを提供するためにデータを活用するERPソリューションのようなデータリッチなシステムの今後の発展にとって大きな意味を持ちます。

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ERPのAI機能に関するよくある質問

AIはERPでどのように使用されていますか?

人工知能（AI）は、意思決定の強化、ルーチンタスクの自動化、予測分析の提供など、エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システムの機能を強化するために使用されます。AIは、企業がビジネス運営に関するリアルタイムのインサイトを取得し、需要を正確に予測してサプライチェーンを最適化し、インテリジェントなチャットボットやバーチャルアシスタントなどのテクノロジーを通じてカスタマーサービスを向上させるのに役立ちます。AI主導型ERPシステムでは、データの異常を検出して不正を防止し、コンプライアンスを確保することもできます。

AIはERPに取って代わるものでしょうか?

いいえ、AIは、エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システムに取って代わるものではなく、ERPを強化するものです。ERPシステムは企業運営のバックボーンとして機能し、財務、人事、サプライチェーン管理などの中核的なビジネス・プロセスを統合します。一方、AIは、これらのプロセスを最適化する強力なレイヤーとして機能します。AIは従来のERP機能にインテリジェンスを追加し、タスクを自動化し、意思決定と運用効率を向上させるインサイトを提供します。AIとERPを組み合わせることで、より高度で効率的かつインテリジェントなビジネス運用管理システムが実現します。

ERPは自動化できますか?

はい。エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システムは、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）や機械学習（ML）などの人工知能（AI）テクノロジーを使用することで、大幅に自動化できます。これらのテクノロジーは、データ入力、請求書処理、レポート作成などの反復的な作業を自動化し、効率性を向上させ、ヒューマンエラーの発生を低減します。これにより、ビジネス・プロセスが迅速化されるだけでなく、従業員がより戦略的で付加価値の高い業務に集中できるようになります。

ERPとビジネス・インテリジェンスの関係は何ですか?

エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システムとビジネス・インテリジェンス（BI）ツールは、お互いを補完し合うテクノロジーです。ERPシステムは、組織全体からデータを収集し、整理する、包括的なデータリポジトリとして機能します。BIツールは、そのデータを分析し、戦略的意思決定をサポートする実行可能なインサイト、傾向、パターンを提供します。BIをERPシステムと統合することで、ERPシステムによって収集されたデータの価値が高まり、リアルタイムの情報に基づいた健全な意思決定の基礎が提供されます。