”そのまま移行”からの脱却へ ― AI解析で実現するSAP S/4HANA導入成功メソッド / 20260729 Akio Hane

2026/7/29 SAP NOW AI Tour Tokyo
https://www.sap.com/japan/events/sapnowtokyo.html

基幹・ERP事業部 基幹・ERPサービス部 副部長
波根 安芸生

Transcript

1. SAP NOW AI Tour Tokyo 2026 2026 7 / 29 14:50 - 15:10 「そのまま移行」からの脱却へ ～ AI解析で実現するSAP S/4HANA導入成功メソッド 株式会社SHIFT 基幹・ERPサービス部 副部長 波根 安芸生 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. Akio Hane 1
2. 自己紹介 波根 安芸生｜Akio Hane 株式会社SHIFT 基幹・ERPサービス部 副部長 前職時代を含め30年近くSAP関連事業に 従事 (コンサル・PM ほか) 現在SAPサービスデリバリー部隊の責任者 SHIFTのAI技術力を活かして SAPソリューション導入のライフサイクル 全体での高度化を推進中 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 2
3. アジェンダ 1. 基幹刷新を阻むカベとは 2. 可視化から始まる３ステップのメソドロジー 3. 基幹刷新を現実解にするSHIFTのお役立ちポイント Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 3
4. アジェンダ 1. 基幹刷新を阻むカベとは 2. 可視化から始まる３ステップのメソドロジー 3. 基幹刷新を現実解にするSHIFTのお役立ちポイント Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 4
5. 基幹刷新を阻む「3つのカベ」 基幹の刷新に踏み切れないのは、現行システムと現行業務の壁が高いから ブラックボックス 現場の理解・納得 導入の難しさへの 不安感 「既存の仕様が分からない」 「今の仕組みで困っていない」 「Fit to Standardが 「何から手を付けたらいいか 「業務を変えたくない」 自分たちにできるのか」 わからない」 「現行踏襲」が前提となり刷新プロジェクトが重厚化 もしくは現状を全く無視した Fit to Standard でプロジェクトが混乱 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 5
6. ERP移行が難しいのは製品の問題ではない 最大の要因は 「現行システムが見えていないこと」 必要なのは現状の理解に基づく合意形成 AIが抽出した共通の事実をもとに 「何を残し、何を変え、何を捨てるか」 納得感をもって決めていく Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 6
7. 納得感のあるFit to Standardへ AIが抽出した共通の事実をもとに 「何を残し、何を変え、何を捨てるか」納得感を持って決めていく 従来のアプローチ 議論のベース：感覚・記憶 SHIFTのアプローチ (「昔から必要」「たぶん使う」) 議論のベース： AIが抽出した事実 判断の基準： 現行業務・システムの維持 判断の基準： 業務目的とSAP標準の比較 結果：全機能の残存要求 → カスタマイズの肥大化 結果：不要機能の論理的破棄 → 納得感のある Fit to Standard Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 7
8. 1. 基幹刷新を阻むカベとは 2. 可視化から始まる３ステップのメソドロジー 3. 基幹刷新を現実解にするSHIFTのお役立ちポイント Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 8
9. 成功へ導くSHIFTのアプローチ 「現行を理解するが、踏襲はしない」意思決定のステップ Step 1 現行の可視化 Step 2 AIの一次診断 Step 3 検証と仕分け 既存スクラッチシステムを SAP標準(Scope Item)との AIの叩き台を起点にヒトが精査、 AIによるリバースエンジニア マッピングと適合度評価 各業務プロセスの方向性を決める SAP S/4HANA 導入へ リングで詳細解明 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 9
10. Step 1：SHIFT DQS for リバースエンジニアリング 圧倒的な「事実の可視化」 AIを活用して ソースコードから システム仕様を解析 高速な可視化 人手では数ヶ月かかる作業を AIが短期間で完了 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. ブラックボックス化した レガシーシステムを解析し 意思決定に必要な ドキュメントを高速生成 網羅的なドキュメント 仕様書が存在しないシステムも 構造から自動解析 10
11. Step 1：SHIFT DQS for リバースエンジニアリング 属人的なヒアリングからの脱却 • • • 資産分析 概要（ｱｰｷﾃｸﾁｬ、業務） 品質（ｾｷｭﾘﾃｨ、保守性） 業務仕様 • • • 業務一覧 デシジョンテーブル データ更新ロジック 画面仕様 • • • 画面一覧・画面遷移図 画面レイアウト 画面項目一覧 データベース仕様 • • • テーブル一覧・ER図 テーブル定義書 データ項目辞書 • • • • クラス仕様書 メソッド処理記述 フローチャート シーケンス図 システム全体概要 SHIFT DQS for RE （AI解析） ソースコード プログラム仕様 古い仕様書に依存せず、稼働しているシステムの事実（ソースコードなど）からAIが直接解析 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 11
12. Step 2：AI による一次診断 機能を業務に整理し SAP標準(Scope Item)候補を提示 大量の機能情報を業務単位に整理し、SAP標準(Scope Item)へマッピングすることで、 Fit to Standard の判断や導入スコープ検討をスムーズに推進 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 12
13. レポートサンプル（Excel） 現行システムの業務一覧 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SAP S/4HANA 標準業務プロセスとのマッピングと分析 13
14. レポートサンプル（Web） Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 14
15. Step 3：AIの叩き台を起点に、人が判断する 各業務プロセスの方向性を確定する本質的な提供価値 1 2 3 マッピングの確認 AIのマッピングと推奨アクションなど、業種・業務の文脈で妥当かを検証 適合度の再評価 現行の独自実装は競争優位の源泉なのか、長年のツギハギなのか 推奨アクションは現実的か（誰が・いつ・何を） 仕分け判断の整理 お客様との対話を通じて、方向性を精緻化 「変える・捨てる合意」はこの段階で、業務目的に沿って議論 感情論ではなく、客観的な事実に業務の文脈と経営判断を加え、合意形成を図る Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 15
16. Step 3： AIの叩き台を起点に、人が判断する 最終的な４つの意思決定 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 16
17. 1. 基幹刷新を阻むカベとは 2. 可視化から始まる３ステップのメソドロジー 3. 基幹刷新を現実解にするSHIFTのお役立ちポイント Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 17
18. 基幹刷新の不安に寄り添う：SHIFTの"伴走"ポイント 「ERPは難しい」のではなく 難しくしている原因を取り除けば、導入は現実解になります Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 18
19. SHIFTにしかできない「一気通貫」の価値 両方の役割を兼ね備える AI ベンダー ・可視化 ・データ分析 ・AI活用 ・業務理解/洞察 SHIFT AI分析 × ERP導入 ERP導入パートナー ・ERP導入標準化 ・Fit to Standard ・導入支援 ・運用/定着化 一気通貫でご提供 SHIFTは双方の強みを統合し、システム導入・定着化までを伴走する 貴社の戦略パートナーとなります Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 19
20. SAP S/4HANA Cloudを現実解に SHIFT テンプレート for SAP S/4HANA Cloud Public Edition 販売管理 マスタ管理 購買・在庫管理 原価管理 月次・年次決算 ① 「最短9ヶ月」で導入 ② アドオンゼロの「作らないERP」 ③ 「SAP Integration Suite」を活用したI/F連携 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 20
21. まとめ 「現行を理解しつつ、踏襲はしない」 可視化は“捨てる判断”のため 現行を正しく理解することで、「手放す」「変える」「標準に乗せる」に 向けた客観的な事実を獲得できます 納得できる合意形成をもとに安定したFit to Standardに導きます 【次の一歩】 まずはスモールに 「可視化＆マッピング診断」から始められます。 お気軽にご相談ください。 AIモダナイゼーション営業部：AIModernization@shiftinc365.onmicrosoft.com Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 21
22. ご清聴ありがとうございました Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved.