AIはヒトの仕事を奪うのではなく、拡張するもの
飛躍的なテクノロジーの進化に追従する
AIと確かなデータ基盤を用いた業務改革アプローチ
日本企業が直面するAI活用の壁、課題はデータ基盤の整備
AI技術の進化により、業務への活用が世界的に加速しています。しかし、デロイト トーマツが実施したアジア太平洋地域（APAC）における調査によると、日本はAI活用の遅れが目立つという結果が示されました。
日本企業では、生成AIの導入自体は進んでいるものの、それはあくまで個人利用に留まっているのが実情です。そのため、AIが実際の業務変革にまで至っているケースは少数です。多くの企業がPoCを繰り返すものの、ROI（投資対効果）の観点で頓挫することも多く、AI導入が「目的化」してしまう傾向があります。こうした状況を打破するには、AIを業務課題の解決手段として位置づけ、明確な目的と成果指標を設定することが不可欠です。
また、AI活用にはデータ基盤の整備が欠かせません。構造化データだけでなく、社内に散在する非構造化データ（テキスト、SNS情報、音声、画像など）を統合・活用する体制が整っていないことが、導入の障壁となっています。業務の属人化や縦割り構造が根強く残る日本企業においては、部門間の連携やデータの可視化がAI活用の第一歩となるでしょう。
AIは万能ではなく、目的に応じた設計と運用があってこそ、真の価値を発揮します。ただ、その実感はあっても実装へと進むにはハードルがあるのも事実です。そこでデロイト トーマツが提供しているのが、「データドリブン経営」や「Analytics Firstアプローチ」です。また、共創型AI体験施設「Deloitte Tohmatsu AI Experience Center」を東京・丸の内で展開し、SAPをはじめとする各社のAIソリューションを実際に体験できる場を提供しています。
ERP FirstからAnalytics Firstへ
デジタル変革を成功に導くデータ利活用の“逆転の発想”
デロイト トーマツが考えるデータドリブン経営の目指す姿は「企業価値を起点とした管理指標体系に基づき、経営層/現場がデータ分析により戦略・施策を立案し意思決定できること」と定義づけています。
しかし、多くの日本企業では今も「データは可視化されているが、それらをタイムリーに取り出すことができず、経営層やマネジメント層が意思決定に資するデータを有効活用できない」状況にあります。この課題を払拭するためには、前述したデータ基盤の整備が何より重要です。そのために、デロイト トーマツでは「Analytics First」という考え方を提唱しています。
これまでは、まず基幹システムを導入し、その後にBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを導入してデータの可視化を行う「ERP First」アプローチが主流でした。しかしこの方法では、経営層が本当に必要とするデータがタイムリーに見られず、最新情報の反映に時間を要するなど、結果としてシステム・仕組み自体が陳腐化してしまうなど、多くの課題が残っていました。
一方、「Analytics First」は、このような従来のアプローチを逆転させる発想です。具体的には、お客様自身が持つ既存のデータ・資産を有効活用しながらデータ基盤の整備を行い、既存データ自体の信頼性、レポート/ツールの操作性を含めた手触り感を確認しながら“改革効果の先取り”を行うアプローチで、基幹システム側へ遡及しながら全体最適化を行います。
また、データ利活用の重要性・必要性を組織全体に定着化・浸透させるためには、ヒト（組織）の変容が不可欠です。改革の推進には戦略・人材・プロセス・データ・テクノロジーの融合を図ることに他なりません。デロイト トーマツでは、Analytics Firstの1コンテンツとしてIDO（Insight Driven Organization）Labサービスをご用意しております。データ利活用の目的や意義、DX推進における検討課題、あるべき組織像や必要な機能・能力、進むべき道筋など、お客様の疑問や課題について、他社事例を交えながら短期間でご一緒に検討し、最適な方向性を見出します。
AIエージェントの活用は企業の競争力を底上げする
データドリブン経営にはもちろん、企業の競争力を維持していくには今後、AI活用が必要不可欠です。その中でも昨今話題を集めているのがAIエージェント。従来までのAIはヒトが指示を与える必要がありましたが、AIエージェントは与えられた役割や目標に沿って複数の工程にまたがる作業やタスクを自律的に計画・実行することができ、仕事を任せることができます。たとえば、販売計画用、生産計画用、在庫管理用、調達用など、業務ごとにAIエージェントが配置され、全体の目標設定に基づいてマルチエージェントが協調しながら最適解を導き出して業務を行うことができます。
SAP Business AIも、SCM、Finance、経営管理といった多彩な領域で活用可能です。デロイト トーマツの国内事例でも在庫引き当てや顧客調整メールを自動化する「荷繰り調整AI」や、ベテランバイヤーのノウハウを学び、データ収集・分析して交渉メールを作成する「調達価格交渉AI」、各部門に分散したデータを収集・分析して行う「サプライヤ評価AI」、入金消込の差異原因を特定し、顧客にメールを送る「入金差異原因推測AI」、自然言語による対話形式で機能する「経営数値シミュレーション」など、様々なAI活用の事例が広がっています。
また、デロイト トーマツはグローバルでNVIDIA AIを基盤としてSAP S/4HANAとも連携可能な「Zora AI」を展開し、CxO向けに財務、調達、販売、マーケティング、SCMなど、企業全体を横断して最適な意思決定を支援するマルチエージェントのプラットフォームを展開しています。
一般に、業務レベルでAIエージェントを導入するには時間がかかると思うかもしれません。しかし、SAP標準のデータ定義を活用したGoogle Cloud Cortex Frameworkとの連携により、AIエージェントの導入期間を従来の52週から3週間に短縮したという事例も登場しています。
AIエージェントによる業務改革はスピード感を増しており、それは企業の競争力強化に直結します。言語の壁を越えた交渉も、AIチャットボットの多言語対応によって実現しつつあり、国際取引においても強力な武器となるでしょう。
AIエージェントの導入は、単なる業務効率化にとどまらず、従来の業務フローの在り方や企業の意思決定プロセスそのものを変革する可能性を秘めています。ヒトが担っていた判断業務の一部をAIが補完することで、より迅速かつ精度の高い意思決定が可能となり、企業の競争力を根本から底上げすることができるのです。
企業変革を加速する「共創の場」Deloitte Tohmatsu AI Experience Center
さて、冒頭でも紹介した「Deloitte Tohmatsu AI Experience Center」には、各社のAIソリューションを実際に体験できる展示が多数用意されています。来場者の業務領域に応じたシナリオでの体験が可能です。
たとえば、CFOの方には会計・財務領域でのAI活用を、サプライチェーン関連の方には商品開発・計画・調達・生産・物流・在庫管理などそれぞれの立場に適したAIソリューションをご紹介するなど、来場者の関心に合わせたデモンストレーションが行われます。SAPの最新モジュールやAI機能も展示されており、導入の流れや活用方法を実機で確認することができます。
また、企業の業務マップをもとに、調達・販売・生産などの業務単位でAI活用の可能性を検討するワークショップも実施。たとえば調達部門では、価格交渉の最適化を目指し、AIが全社的な購買履歴を分析して交渉材料を提示するなど、実践的な支援が行われています。
AI活用の相談を通じて、企業が気づいていなかった業務課題や新たな活用領域が見つかるケースも多いです。デロイト トーマツでは、業務とテクノロジーの掛け合わせによって「何ができるか」を可視化し、実現可能なロードマップを提示することで、企業のAI導入を現実的かつ効果的に支援しています。
Deloitte Tohmatsu AI Experience Centerは、単なる展示施設ではありません。企業の変革を加速させる「共創の場」として機能しています。専門家とのディスカッションを通じて、業務課題の本質を見極め、AIによる解決策を具体化することで、企業はより確信を持って次の一歩を踏み出すことができるのです。
AIとヒトが協調する新しい業務設計が求められる時代が到来しています。デロイト トーマツが提唱する「データドリブン経営」。そしてそのために欠かせない「Analytics First」の考え方。さらには進化を続けるAIの効果的な活用は、企業の業務変革を支援する強力なソリューションです。ヒトにしかできない意思決定や関係構築の価値を再認識しながら、AIと共創する未来へ。日本企業の変革は、ここから始まります。
