S/4HANAツイートするすでに数多くのユースケースが登場し、私達にとって身近な存在になっている機械学習。ERPパッケージのトップベンダーとして知られるSAPでも機械学習への取り組みを積極化しており、機械学習を活用した数多くの機能をリリースしています。S/4HANAと機械学習との関係は、今後どのようになっていくのでしょうか。そのポテンシャルを最大限に引き出すためのインフラは、どうあるべきなのでしょうか。氏に話をお聞きしました。Now」において、機械学習に関する本格的な戦略を打ち出したSAP。S/4HANAにも機械学習を活用した数多くの機能が盛り込まれており、ERPと機械学習との融合は急速な勢いで進みつつあります。ERP」といったキーワードだと説明します。Enterpriseのフレームワークは、大きく3つの要素で構成されています。これらを連携させることで、最新テクノロジーをビジネス全体で活用できるようになります」。S/4HANAにおける機械学習のユースケースも増えています。1809」ではその数が一気に増大しているのです。2018「非常に多岐にわたるユースケースが盛り込まれていることがわかります。これらを活用することで、業務のさらなる自動化や効率化が可能になります。proposal(GR/IR)』がありますが、これは機械学習を使って請求書と納品書を突き合わせ、自動消込を支援する機能です。輸入品では為替の影響で金額がずれることがあり、請求書と納品書とで住所表記が微妙に異なるケースも少なくありません。6.0からある、ルールベースの消込機能では自動消込ができず、人手で突き合わせる必要がありました。GR/IRを利用すれば対応するものを機械学習が見つけ出し、人はそれを確認するだけで済みます。このように業務を自動化あるいは半自動化するために、機械学習が積極的に活用されているのです」。このような取り組みは、今後さらに加速していくはずだと山崎氏。ERPのユーザー企業には、機械学習で業務を自動化したいという強いニーズがあるからだと語ります。「ある調査では94%の企業が、機械学習は競争優位性確保のために欠かせない技術だと述べています。現在手作業で行われている業務も、2025年までには60%が機械学習で自動化されるだろうと予測されています」。S/4HANAにおける機械学習活用は、どのような形で行われているのでしょうか。大きく2つのパターンがあると山崎氏は説明します。S/4HANAの中に機械学習を内蔵させるというものであり、ERP内のトランザクションデータをベースにした、比較的シンプルな学習を目的としています。S/4HANAとAPI連携させるというものです。ERPの外のデータを利用し、画像認識や自然言語処理のような複雑で負荷の重い学習を行うのに向いています。S/4HANAの拡張に利用する方法もあります。Library」です。Server(TMS)との連携を行うためのものです。Network)」の1つです。その学習済みモデルを実サービスで利用するためのサーバーがTMSなのですが、畳み込みは膨大な処理が必要になるため、GPUの利用が求められます。S/4HANAから利用できるようにするものといえます」。NVIDIA」をラインアップ。NVIDIA」だと山崎氏は説明します。「GPUを搭載したハードウェアに加え、TensorFlowに必要なソフトウェアスタックも実装済みなので、これを導入すればすぐにでもTensorFlowが使えます。NVLinkで接続することで、最大300GB/秒の転送スピードを実現しています」。NVIDIA概要このようなサーバーを活用すれば、画像認識や自然言語処理も、高速に行うことが可能になるでしょう。これを業務アプリケーションから利用することで、業務自動化も容易になるはずです。S/4HANAがGPUをサポートするようになると述べています。NVIDIAのようなソリューションの重要性はさらに高くなるはずです。これによってERPと機械学習との関係は、より緊密なものになっていくでしょう」(山崎氏)。S/4HANAのインフラをどのように構築すればいいのでしょうか。「オンプレミスで運用する必要がある」と考える方も多いかもしれませんが、クラウドでの運用も可能です。これを実現できるクラウドサービスが、CTCが提供するCUVICmc2です。さいごにCUVICmc2はSAP、基幹システム向けに特化したクラウドサービスです。S/4HANAを運用しています。評価を受けたセキュリティ設計を踏襲することで実現した「高いセキュリティ&コンプライアンス」、そしてコンピューティングリソースの「実使用量に応じた従量課金体系」にあります。これらに加え、CUVICmc2と同じデータセンターに物理サーバーを収容し高速連携できる点も、見逃せない特徴だといえます。S/4HANAをクラウド化できるのです。今後機械学習との融合が進むERPのポテンシャルを最大限に引き出すには、このようなシステムインフラを選択することも重要だといえるでしょう。各社の商標もしくは登録商標です。Corporation。