SAPプロフェッショナルコラム
連載-3
SAPユーザ企業のAI活用実践ガイド ― 定着・ROI最大化・リスク対策
【第2回】AI精度はデータ品質で決まる！
SAPシステムにおけるデータクレンジング実践ガイド
AIツールを導入さえすれば、あとはSAPデータを自動で賢く分析してくれる。多くの企業で、この期待と現実のギャップが生まれています。
生成AIや高度なAIモデルへの注目が高まる一方で、実際に最も多くの費用と工数が発生しているのは"データ準備(前処理)"であることが、さまざまな調査や運用現場の知見から指摘されています。
AI導入において見落とされがちなSAPデータ品質改善とガバナンス設計を実態とともに解説します。
AI投資の中心は「モデル」ではなく「データ準備」
一例として、AI関連投資は次のような比率で語られることがあります。
| 投資領域 | 投資比率の目安 |
|---|---|
| 1データ準備（整備・クレンジング） | 40〜60% |
| 2AIモデル開発／PoC | 20〜30% |
| 3業務適用・展開 | 10〜20% |
つまり、AI導入の主戦場は高度なモデルではなく、データを使える状態に仕上げる"仕込み工程"にあると言えます。
特にSAPシステムでは購買・在庫・販売・生産など複数領域が密接に連動するため、データ品質の影響が特に大きくなります。
なぜSAPデータのクレンジングは大変なのか？
SAPデータ整備が難航する理由は主に3つです。
データが「現場入力の産物」であり揺らぎが発生する
SAPシステムでは日々データが登録・更新されるため、運用の中で入力や表記の揺らぎが生じることがあります。
| よくあるデータ品質問題 | AIに生じる影響 |
|---|---|
| 取引先名が混在(A社／Ａ社／エーシャ) | 与信・入金予測AIが誤学習 |
| 品目マスタ属性の欠落(重量、寸法、危険物区分) | 在庫最適化AIが不適切発注 |
| 過去データの欠損・異常日付 | 需要予測が乱れ精度低下 |
| コード体系の混在 | 全社データ統合が困難に |
モジュール連携が複雑
在庫AIひとつ取っても、品目・購買・販売・生産の複数依存を整理する必要があります。
履歴データが膨大
10〜20年分のデータが残存していることも珍しくなく、対象範囲の判断だけでも大きな工数となります。
また「全期間を綺麗にしようとして頓挫する」ケースも散見されます。
SAPデータのクレンジングとガバナンス設計は３つのステップで進めることをお勧めします。
Step1：現状診断(品質KPIの可視化)
Step2：データクレンジング
Step3：ガバナンス設計
AI導入を成功させるための「現実的な発想」
AI導入はツール導入ではなく、"意思決定の精度を高めるためにデータを磨く取り組み"です。
すべてを完璧にする必要はありません。
AIが使うデータから優先整備することが、成果への最短ルートとなります。
まずは現状診断から始めませんか？
「どこから手をつければいいのか？」という悩みを抱える企業に向けて、NHSは「マスタ登録ソリューション」「SAPシステムデータアーカイブ＆エージング」などクレンジングやガバナンスを後押しするソリューションをご用意しています。
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- 次回：「生成AIで業務改革！成功のポイントとリスク対策」
- 生成AIがSAP業務にもたらす可能性と、導入時に注意すべきリスク、さらに安全かつ効果的に活用するためのポイントを整理します。
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