「答えるAI」から「動くAI」へ──Inforが示す「実行するERP」の進化形

暗黙知を形式知に変換し、技能承継と人材不足に応える

　Inforは今回、自社のAI戦略が日本を含む多様な産業構造にも適用可能だと強調した。日本の製造・流通業に見られる「標準化と現場の多様性の両立」という課題は、マイクロバーティカル設計を前提とするIndustry CloudSuiteの設計思想と整合するというのが同社の主張だ。

　特に日本の製造業では、業務プロセスをカスタマイズする傾向が強い。こうした状況に対してサミュエルソン氏は「各産業の特性を前提に設計されたテンプレートを活用することで、標準化を維持しつつ、柔軟に運用できる」と訴える。

　また、Explainable AI（説明可能なAI）を中核に据えたアプローチも、日本企業にとって重要な意味を持つと同氏は語る。

　「AIが業務構造を理解し、判断の根拠を可視化することで、熟練者の暗黙知を形式知として共有できるようになる。これにより経験に依存した判断が減り、人材不足や技能承継といった課題への対処が期待できる」（サミュエルソン氏）

　実際に米State Electric Supply社では、AIがプロセス上の課題を自動特定し、改善チームが原因を把握するまでの時間を数週間から1～2日程度に短縮。改善サイクルを大幅に加速させたという。

　ただし、日本市場への適用には留意点もある。商習慣や会計実務の違いなど、個別検証が必要な領域は依然として残る。また、Inforが重点を置く8業界以外では、提供価値が限定的になる可能性もあるだろう。

　それでも同社が示した「AIに業界知識を持たせ、業務の一部として機能させる」という原則は、生成AIへの投資成果を確実にする実践的なアプローチだ。今回のイベントは、AIを単なる支援ツールから企業の中核機能へと進化させるという、Inforの方向性を明確に示す場となった。