経営における“AI活用の壁”

• 多くの企業では、ダッシュボードやBIツールによってデータは可視化されています。
  しかし、可視化された情報をもとに「次に何をすべきか」を判断するのは、依然として人間の役割です。

  たとえば、売上が前年を下回った原因をAIが説明できても、「どの施策を優先して打つべきか」という意思決定の支援までは、まだ踏み込めていないのが現状です。
  ここに、AI活用の次のステージ“判断の文脈”を理解するAIの必要性があります。

“説明”から“提案”へ ― AIの役割転換

• 生成AIや大規模言語モデル(LLM)の発展により、AIは単にデータを説明するだけでなく、「経営層の思考プロセス」を補完する存在へと進化し始めています。
  たとえば、SAP BTP上で蓄積された販売・在庫・生産・購買データをもとに、以下のような“提案型インサイト”の自動生成も視野に入る時代になりました。

「この地域では在庫回転率が下がっています。次の四半期は販促施策を優先すべきです。」
「原材料Aの価格変動リスクが上昇。代替調達ルートBの利用を検討してください。」
「EWMデータに基づき、出荷ボトルネックが特定拠点に集中しています。再配置を提案します。」

※EWM：「Extended Warehouse Management」の略。SAP 拡張倉庫管理。

• つまりAIは、経営層の議論や戦略策定の“相棒”となる存在へと変化しています。

“意思決定AI”を支えるNHSのアプローチ

• このようなAIを企業に定着させるには、単なるツール導入ではなく、経営課題と業務データを結びつける設計力が不可欠です。
  以下の3つのステップで“意思決定AI”を実装するアプローチを提案します。

• 1業務起点のユースケース定義

  　経営課題を明確化し、その判断を支えるために必要な業務データを特定。

  2SAP BTPによるデータ連携・AI基盤の整備

  　社内外データをSAP BTP上に集約し、AIが横断的に分析・提案できる環境を構築。

  3経営・業務双方に寄り添ったAI設計

  　経営層には「提案型AI」、現場には「実行支援AI」として機能するよう役割を明確に分離。
  　これにより、全社的にAIの成果を共有し、経営判断の質を高めます。

• このように、AIを“経営の一部”として組み込むには、SAPシステムやSAP BTPを熟知し、業務データ構造を理解したパートナーの存在が不可欠です。
  それこそが、NHSが長年のSAPビジネスで培ってきた強みです。

“AIが決断を助ける”時代へ

• 今後、AIは単に業務を効率化する道具ではなく、経営が直面する複雑な選択肢の中から“最適な方向”を導く羅針盤の役割を担います。
  AIが多角的なデータをもとに仮説を提示し、人間がより迅速に、より確信を持って判断できる環境を整えることです。
  AIが優れているのは「検討すべき選択肢を網羅的に提示」することであり、責任ある判断を行うのは人間です。

  これからのAI導入は、派手な概念実証(PoC)ではなく、日々の業務と経営の判断に自然に組み込まれていくことが成功の鍵です。
  NHSはその「現実的なAI導入パートナー」として、お客様のビジネス変革を確実に支える存在であり続けます。

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