クラウドへの移行とデジタル変革への緊急性を感じ、SAP ユーザーは転換期を迎えようとしている。スキル不足とデータの制約が成果に影響を及ぼす可能性がある。
最大のプレッシャーの要因となっているのは、2027年にSAP Business Suite 7のメインストリーム保守が終了し、後継製品であるSAP S/4HANAへの移行に2年間の猶予が与えられることと、AIなどの新技術を取り入れたいという要望の2つである。これは、今年初めに米国SAPユーザーグループが発表した「2024年SAP顧客調査の動向」で大きく取り上げられた。
「生成型AIの出現や、GoogleプラットフォームのGemini、SAPのJoule、MicrosoftのChatGPT、Copilotなどを見てみると、すべてはこれらの新しいAIモデルと新興AIモデルに関わっている」と、ASUGのCEO兼チーフコミュニティチャンピオンであるGeoff Scott氏は、ASUGのリサーチディレクターマリッサ・ギルバート氏とのポッドキャストの対談で述べた。 「彼らが飽くことのない欲求を抱いているのは、データだ。これらのモデルに長期にわたって優れたパフォーマンスを発揮させたいのであれば、デジタルトランスフォーメーションが必要だ。
そして、SAP 顧客のそうした意欲は高まっており、ASUG 会員の48%が S/4HANA への移行を最優先事項として挙げている。2023年の42%から増加している。SAP の S/4HANA ERP ソフトウェアは2015年に初めて発売され、2024年現在、ASUG 会員の47%がすでに使用しているか、導入プロセスを開始している。また、調査では、69% が 2 年以内に S/4HANA を導入する予定であることがわかった。
ASUG 会員が S/4HANA に移行する際、オンプレミス ERP 環境からクラウド環境への移行も同時に実施するケースが多い。2024 年までに、ASUG 調査回答者の 62% が S/4HANA をクラウドで実行中または実行予定と回答した。内訳は、プライベートクラウドが 40%、マネージドクラウドが 16%、パブリッククラウドが 6% であった。
「ASUG会員の57%は、クラウドへの移行が自社のデジタル変革の取り組みに大きな影響を与えると引き続き考えている」とギルバート氏は述べ、「データ分析とダッシュボードが62%でトップドライバーとしてこれに続いている」と付け加えた。
移行に消極的な会員は、時代遅れで高度にカスタマイズされたレガシーシステムに苦労していると語っている。
「SAPを長年利用してきた多くの人にとって、長年にわたるカスタマイズをすべて取り除くのは、少し気が引けると感じるかもしれません」とスコット氏は言う。「自社のビジネスプロセスが本当に将来の環境に合わせられているかどうか、どうやって確認するのでしょうか？ そのような人にとっては、変化の必要性が最も高いと言えるでしょうし、変化を最も困難に感じるのもそのような人たちでしょう」
一方、ドイツ、オーストリア、スイスの DSAG コミュニティの SAP 顧客は、SAP の S/4HANA クラウド戦略に批判的であり、肯定的な意見を述べたのはわずか 13% に過ぎず、否定的な意見を述べた人はほぼ半数に上ったと、DSAG 会長のイェンス・フンガーハウゼン氏は述べている。
AIの重要性
この年次調査では、デジタル変革の取り組みに影響を与えるトップテクノロジーとして、AIと機械学習に注目する会員が増加していることが明らかになった。2023年の回答者の23%から、2024年には38%に急増している。会員は、AIで数多くの課題を解決したいと考えている。具体的には、ダッシュボードや分析にAIを活用したいと考えている人が42%、顧客体験にAIを活用したいと考えている人が22%、手動プロセスからデジタルプロセスへの移行にAIを活用したいと考えている人が21%、SAPシステムと非SAPシステム間の統合にAIを活用したいと考えている人が21% である。
ジェネラルAIに対する期待が高まっている一方で、Pulse調査のさらなる結果によると、データの扱いに不安があることが導入の妨げとなっていることが明らかになった。回答者のうち、現在ジェネラルAIモデルにデータを読み込む意思があると答えたのはわずか13%だった。
「企業は、モデルを通じて自社の知的財産が流出するのではないかと懸念しているため、自社のコンテンツを追加することに消極的である」と、IDCの業界、ソフトウェア、サービスリサーチ担当上級副社長ロバート・パーカー氏は言う。「大手ベンダーが、企業のコンテンツを企業内での使用に限定するプライベート実装を行っているため、この懸念は現在、やや誇張されている。かなり安全だと言えるだろう」。
しかし、パーカー氏は、データ整理には大きな課題があると語る。企業は、非構造化データ、構造化データ、計測データといったデータソースを、データ要素間の関係を認識するセマンティックグラフと重ね合わせる必要がある。パーカー氏は、推論にはこの作業が必要不可欠だと述べ、この分野では企業は依然として未成熟な状態にあると指摘する。
スキルに関する問題
ASUGが「大きな再教育」と呼ぶものにおいて、S/4HANAとAIへの移行も重要な役割を果たしている。ASUGの会員の約3分の1が今年中に新しいテクノロジーを導入する予定だが、27%がテクノロジーの変化のペースについていくのに苦労していると答えている。さらに、28%が新しいプロジェクトを管理できるスキルを持つ社内の人材を見つけるのに苦労していると答えている。会員が最も必要としているスキルとして挙げたのは、S/4HANA、AI、新技術の最適化、ビジネスプロセス管理であった。
Scott 氏は、ジェネラルAI はまだ新しい技術であるため、現状は最悪の状態にあるが、今後徐々に改善されていくだろう、と語る。 「技術の変化のペースについていくことは、私の考えでは、非常に似た道をたどることになるだろう。つまり、このペースはますます速くなるということだ」と同氏は言う。
IDCのパーカー氏は、スキルギャップについては同意見だが、企業が移行を成功させるには、テクノロジースキルと同じくらいソフトスキルについても考える必要があると指摘する。
「ある CEO は、AI が人間を置き換えるのではなく、AI スキルを持つ人間がスキルを持たない人間を置き換えるだろうと私たちに語った」と彼は言う。「私は、2 つの重要な要素があると考えている。企業は、2 つの下位ランクがなくなった現在のキャリアラダーについて考えなければならない。それによって、高等教育や人材採用にどのような影響を与えるかが決まる。次に、主に中間管理職の役割をサポートするスキルを、優れた判断力に関連するスキルへと移行しなければならない」
この移行を成功させるには、AIモデルを使用する意思決定者の権限を強化し、組織をフラット化することが必要だと彼は付け加える。
「上級経営陣は、テクノロジー、特にデータとAIモデルの価値を理解する上で、より賢明になる必要があるかもしれない」と彼は言う。
