生成AIやAIエージェントの活用が広がる一方、AIを導入するだけでは基幹業務そのものを変えることはできない。財務・調達・在庫などミッションクリティカルな領域では、単に「もっともらしい答え」を返すだけでは不十分だ。AIが企業固有の業務プロセスやデータの意味を理解し、権限や承認フロー、コンプライアンス要件に沿って行動できる基盤が必要になる。

その背景にあるのが、従来型ERPの「部門・個別最適」の限界だ。過度なカスタマイズやシステム間の分断、部門ごとに異なるデータ定義が積み重なると、業務プロセスやデータの一貫性が失われ、AIが正確な業務コンテキストを得ることも難しくなる。AIによって個々の作業を自動化しても、業務そのものが分断されたままでは、全体としての非効率や複雑性は残り続ける。

本資料では、AIを基幹業務で本格的に活用するための「AI-Ready ERP」の条件として、「深いプロセス知識と業界知識」、「セマンティックリッチなビジネスデータ」、「エンタープライズグレードのガバナンス」の三つを提示。さらに、エンドツーエンドでつながった業務プロセスと信頼できるデータを土台にAIを業務フローへ組み込む考え方や、AIエージェントが業務のゴールに沿ってデータ取得から実行までをになう仕組について解説している。

また、AI活用の土台となる「クリーンコア」にも焦点を当て、過度なカスタマイズを避け、業務プロセスとデータをシンプルにつなぐことが、AIから正確な結果を得るためにも重要であることを紹介。ERPのデータを外部データと連携し、分析やAI活用へ展開する考え方にも触れている。AIを個別のツールとして追加するのではなく、業務プロセス、データ、ガバナンスを一体で整え、AIが企業のルールに沿って成果を生み出せる環境をどう構築するかを考えるとき、大いに参考になるだろう。