AIを動かすためのデータプラットフォームを選択

　矢崎総業は長年、他社製ERPをグローバルで使ってきた。丹下氏自身、オラクル製品への切り替えは「まったく考えていなかった」という。それでもFusion ERPを選んだ理由は2つある。

　1つは、データベースを直接AIから見に行ける構造だ。他社製品の場合、ERP経由でAIを使う形にとどまっていることも多い。ERPはいわばデータベースであり、そのデータをAIで駆使して企業の効率を上げるのが本筋だと丹下氏は語る。

　もう1つは、クラウドであると同時に真のSaaSである点だ。

「次の代、その次の代に、苦しいバージョンアップをさせたくない。私の代で終わりにしたい。車もOSを更新し続ける時代に、いちいちバージョンアップ作業をするのは受け入れられなかった」（丹下氏）

　同社はまず日本からFusion ERPの利用を始めた。三澤氏は「今後はアプリケーションの提供というより、AIを動かすためのデータプラットフォームとしてFusionを位置づけていく」と語った。

AI Readyなデータ基盤の整備で、財務的な成果を可視化

　今日、自社でのAI活用は進んでいる一方で、その取り組みが業績にどう直結するのか、確信を持てない方も少なくないだろう。AI Readyなデータ基盤の整備は、どのように財務的な成果の可視化に結びつくのか。

　丹下氏曰く、経営から問われているのは「効果の大きさ」だという。小さな効果は、すでに間違いなく出ている。社員の大半が日常的にAIを使っているからだ。しかし、それだけでは財務的なインパクトがあるとはまだ言えない。

　大きなインパクトを生むには、サプライチェーンのように複数部門にまたがる大規模なシステムでAIを活用する必要がある。トラブル情報の事例も、グローバルに広げれば規模はさらに大きい。部門横断のシステムとなれば、情報システム部門やDX部門だけでは動かせない。各部門が協力し、大きな目標に向けてトップダウンでAIプロジェクトを動かすことが欠かせないという。

「今は、ほとんどがボトムアップ的なAI活用だと思う。トップダウンで大きなシステムをAI化すれば、財務的な効果も大きくなる。そこに取り組むことが重要だ」（丹下氏）

　AIを“支援役”から“実行役”へ。その転換を阻むのはモデルの性能ではなく、データと統制の設計にある。三澤氏の3つの問いと矢崎総業の率直な課題は、AI投資の成果に悩む経営層にとって、自社の現在地を測る物差しになるだろう。