AIの「最新モデル導入」より先にやること　成否を分けるのは「データの土台」

　生成AIやAIエージェントへの期待が高まると、「AIで何を自動化できるか」という議論が先行しがちだ。しかし、AIが企業の業務に深く入り込むほど、成否を左右するのはデータである。

　部署やグループ会社ごとにデータの持ち方が異なり、同じ項目でも定義がそろっていない。人であれば経験や暗黙知で補えていたズレも、AIにとっては大きな壁になる。参照するデータが整理されていなければ、AI活用の効果そのものが限定されかねない。

　ここで重要になるのが、業務をERP製品の標準機能に合わせる「Fit to Standard」という手法だ。一見すると、標準化は導入・保守を効率化するための取り組みに見える。だが、業務プロセスを標準化し、基幹データを統合することは、AIが適切な情報へアクセスするための土台づくりでもある。

　しかも、その効果は将来のAI活用だけではない。あるERP導入事例では、拡張開発を徹底して抑えたことで設計・開発・テスト工程を効率化し、同規模のERP導入プロジェクトと比較して短期間である約9カ月で稼働した。

　ただし、「標準化すればするほどよい」という話ではない。ERP刷新を阻む最大の課題は「業務と機能のアンマッチ」で28％（出典：ITR「ITR Market View:ERP市場2026」）にのぼる。無理な標準化は、現場の業務効率や自社ならではの競争力を損なう恐れもある。

　では、何を標準化し、何を残すべきなのか。本資料では、その判断方法を3つのステップで整理するとともに、ERP導入事例、さらに支払前の確認、入金処理、月次決算など、経理業務におけるAIエージェント活用の具体像まで示している。ERP刷新とAI活用を一本の線で捉えると、これから整えるべき「経営基盤」の姿が見えてくる。