SAP Business AI の説明

Objectives

After completing this lesson, you will be able to:
  • SAP BTP の範囲に含まれる人工知能 (AI) について説明します。
  • SAP Business AI を分析します。

人工知能 - 概要

概要: SAP BTP AI で使用されます。

SAP BTP 上で動作するサービスを通じて人工知能を活用することで、プロジェクトの革新性と柔軟性を高め、複雑なビジネス上の問題を解決することができます。業界をリードする倫理およびデータプライバシー基準に基づいて構築された AI を実行しながら、組織全体の完全なガバナンスとライフサイクル管理を維持します。SAP は、人工知能を含む複数の製品を提供しています。これらは、AI 統合ビジネスプロセスおよびソリューションです。さらに、人工知能を活用するスタンドアロンソフトウェアソリューションも増えています。

SAP AI Services
SAP AI Business Services を使用して、ビジネスプロセスを自動化し、カスタマーエクスペリエンスを強化します。
SAP AI Launchpad

SAP AI Launchpad は、SAP Business Technology Platform のマルチテナントの SaaS (Software as a Service) アプリケーションです。カスタマおよびパートナは、SAP AI Launchpad を使用して、AI ランタイム (SAP AI Core など) の複数のインスタンスにわたる AI ユースケース (シナリオ) を管理することができます。

SAP AI Core

SAP AI Core は、AI 資産の実行と運用を処理するように設計された SAP Business Technology Platform のサービスです。

SAP HANA Cloud

SAP HANA Cloud には、大規模な並列インメモリ処理向けに設計および最適化された複数の機械学習ライブラリが組み込まれています。SAP HANA Cloud には、機械学習に使用できる 2 つの主要コンポーネントがあります。

  • PAL – Predictive Analysis Library
  • APL - Automated Predictive Library

SAP HANA Cloud のベクトルエンジンは、コンテキストのリトリーブ拡張生成および埋め込みベクトルを使用して、生成 AI を拡張します。これは、たとえば、小売業者が販売データから取得した顧客の購買パターンを理解するのに役立ちます。外部ナレッジベースから現在のファクトを取得することで大規模な言語モデルを改良し、生成プロセスに関するインサイトを提供します。また、ベクトル検索を実行し、これらの結果を他の SQL 操作と統合します。

SAP Datasphere
SAP Datasphere は、さまざまなソースからのデータを収集および処理するためのセントラルハブとして機能します。AI を使用することで、このデータのソートと分析が簡素化されるだけでなく、傾向を予測することが常に学習されます。たとえば、過去の行動に基づいて顧客の好みを予測し、多大な時間と労力を節約します。

SAP Datasphere の詳細については、このブログ投稿または公式文書を参照してください

詳細

詳細については、Artificial Intelligence を参照してください。

それに加えて、SAP は、人工知能を使用して複雑なビジネス上の問題を責任ある倫理的な方法で解決したいと考えています。詳細はこちらをご覧ください

SAP Business AI

ビジネスプロセスおよびソリューションへの AI の統合、会社間照合、受注の自動化、SAP Cash Application、ワークフローインテリジェンス、デジタルアシスタント、パーソナライズされた学習レコメンデーション、インテリジェントな経費スキャニング、自動請求書処理、製品および価格設定の推奨、要返却梱包材管理

SAP では、人工知能 (AI) がビジネスプロセスおよび既存の SAP ソリューションに統合される複数のシナリオを提供しています。そのため、追加の SAP ソリューションを使用しなくても、SAP Business AI のプラスの影響の一部を活用することができます。AI を活用したインサイト、レコメンデーション、自動化を即座に行うことで、ビジネスのあらゆる側面を最適化できます。SAP は、AI を業務に統合するだけでなく、生成 AI の機能を活用しています。ビジネスデータとプロセスで調整することで、通常、特定のビジネスニーズに合わせて一般的な結果をカスタマイズすることができます。これらの拡張 (自然言語クエリの登録、ジョブ記述書やプロセスモデルの生成など) は、日常のビジネスアプリケーションに組み込まれています。この開発は SAP の標準 AI 原則に沿っており、人間は生成された情報を監視し続けます。

統合 AI シナリオを使用することで、インテリジェントで持続可能な企業の 4 つの主要ビジネスプロセスを拡張することができます。SAP AI で採用から退職までのプロセスを変革し、従業員エクスペリエンスを組織のビジネス目標と密接に結び付け、採用、キャリア開発、出張経費、定着率、オフボーディングを含むすべてのアクティビティを改善することができます。これには、以下のような統合機能があります。

  • SAP S/4HANA のインテリジェント要員配置分析。
  • SAP Fieldglass でのインテリジェントな履歴書スクリーニング。
  • SAP SuccessFactors の学習レコメンデーション。
  • など。

最初のマーケティングコンタクトから購入後サービス、およびその間のすべてのタッチポイントまで、SAP AI でリードから入金までのプロセスを変革します。以下のような統合機能を使用して、マーケティング、販売、顧客サービス、オーダフルフィルメント、サービスデリバリ、請求、および債権管理に関連するすべての活動を改善します。

  • SAP S/4HANA のインテリジェントなパフォーマンス予測。
  • SAP Sales Cloud での案件スコアリング
  • SAP Customer Data Cloud での AI 侵入検知。
  • など。

SAP AI を使用して製造を合理化し、製品ライフサイクル管理 (PLM) を強化することで、設計から運用までのプロセスを変革します。SAP AI を使用すると、以下のような機能を使用して、製品またはサービスの特定、取得、設計、プロトタイピング、および廃止に関連するすべてのアクティビティを改善することができます。

  • SAP S/4HANA Cloud での正確な納入日付予測。
  • SAP S/4HANA Cloud での排出量予測。
  • SAP Digital Manufacturing Cloud でのビジュアル品質検査。
  • など。

SAP AI で調達から支払までのプロセスを変革し、サプライチェーン全体の可視性と透明性を高めます。ソーシングおよび調達の管理に関連するすべての活動を改善します。これには、計画、支出管理、契約、調達、サプライヤ支払、AI を活用した以下のような機能によるコラボレーションが含まれます。

  • SAP Ariba での新しい推奨サプライヤ。
  • SAP S/4HANA Cloud における契約消費の予測分析。
  • SAP Ariba での自動データエンリッチメント。
  • など。

詳細

ご覧のとおり、SAP ソリューションの既存のポートフォリオには、人工知能を利用する多くの機能があります。ビジネス AI と AI の統合シナリオの詳細については、製品: 人工知能を参照してください。

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このレッスンの主なポイント

SAP の戦略は、既存の SAP 製品およびテクノロジーに人工知能を含めることです。たとえば、SAP Analytics Cloud で AI ベースの予測を使用することができます。人工知能を早期に導入すれば、競合他社よりも有利な優位性を獲得できます。このようなテクノロジーや製品を利用することで、現場のイノベーターになることができます。