Zenn
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【2023/09/22】 SAP NOW 2023に現地参加してきました！

2023/09/22に公開
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ビジネス
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講演会
idea

SAP NOW 2023

https://now.sapevent.jp/index.html

今日の内容はほとんど書けません。
あとで振り返ってみたら結構頑張って書いてますね。コンフィデンシャルは書いてないので、歯抜けのような書き方にはなってしまっています。
とはいえ、会場に電源がないので、NPCのバッテリが先に尽きた感あります。最後なんて勢いで何とかしたのがバレバレですね。
ただ、会場がホテルオークラとのことで、会場の凄さは際立っていました。

基調講演: 現場を変える、会社を変える、未来が変わる〜Future-Proof Your Business〜

紹介：SAPは「共通プログラムの提供」をミッションに掲げる

SAP ERPで使える部分＋各社でアドオンを作ったり運用したり。
そもそもSAP ERPも業務のうち90%をターゲッティングしている。
→90%内をクライアント毎にニーズ（スケーラビリティ）を満たしやすくしていく事に尽力されている。

本題：野口雄紀雄氏

スライドが配られている（データは非公開？なのか状況不明のため、本稿では非公開）ので、そちらを見ながら。画面には野口氏の発表の様子が東映されている。

内容に触れていく。
GDP(OECD OECD平均を1とする指標)のグラフを見ると、日本だけ未来の線があるのは予測モデルか何か？
事業の付加価値と賃金の関係性についても言及されている。付加価値を資本や技術による要因とすると、先進国基準で日本は成長率が著しく低い上に労働人口増加率も低い（≠少子化対策）ので伸び代が低くなってしまっている

次に、技術要因を掘り下げる。
具体的にはIT革命に乗り遅れてしまった事について、今後どのように解決していくか、という話。
IT革命、今でいうDX化（より厳密にいうとCXまで）が急務になってくる。
▶️今の世代では解決が難しくても、世代を超えて変えていく必要がある

労働力問題を解決する方法の一つとして、生成AIがある。
自動化のアプローチを以下図にて考える

労働者がいる 労働者がいない
経営者がいる 従来型 ロボット化
経営者がいない DAO, DAC AIとブロックチェーンによる完全自動会社

これにより、従来の自動化とは異なり、知的労働（経営判断など）が影響を受けるようになってくる。
▶️何の勉強会か忘れたけど、そういう話してた。

所感

特にスライドもなく、動画？の音声を聞くだけといった内容なので結構聞き落としてます。
本来はまた別の場所で配信しているんだろうな、と思いました。会場に来てリモートで音声を聞くだけなら、オンライン参加じゃダメだったのだろうか？と疑問も。

次世代クラウドERP: SAP S/4HANA Cloudの実用性と活用事例

Public Cloudを導入した例としてIPS社の登壇。
➡️あえて大衆向けシステム(Fit to Standard)を採用して業務改善（全体最適化）を促進する。

ビジネスプロセスや業務機能は問題なさそうだが、決済周りは要調査。
サービスの継続性はメリットの一つ。ランニングコストとの相談が肝要か。
➡️サービスを継続するために捨てる業務（業務の軽量化）が重要になる。

考察：Fit to Standardの課題

運用コストの低減、というアプローチで話題にされることが多いが、実際のところ（今回で言えば）SAP商材に詳しい者をプロダクトに常駐管理させる姿勢が必要、という意味で言えばフルスクラッチだろうが変わらない。

ただし、スクラッチすると対応した範囲への監視・メンテナンスコストが増える上に移行コストという形で将来への技術負荷と考える事も出来る。

所感

いわゆるトークイベントやら即売会っぽい会場の一角にシアターブースを作って、そこに席を展開しているような状態。
本セッションに限らず、他セミナーでもそりゃ席数に制限しますわな、という印象。
ゲートで入場制限をしているので予約は必須のこと。

発表のキーワードは「業務を変えろ」だと思う。
今の業務で無駄なことをやっている可能性があるので、部分最適化ではなく全体最適化を考えて対応する方がトータルコストが下がる事は大きい。
実際問題として、全体最適化のために特定の現場への負荷を上げてしまう可能性はあるので、現場の反発も想定しケアするべき。

期間システム全刷新プロジェクト〜顧客とパートナーが語る三位一体でのプロジェクト推進〜

本会場でのパネルディスカッション。
基調講演がアレだったのでちょっと腹括ったが、動きが見えるのは良き。

基幹システムを入れて部署システム毎の対応を廃止していく
➡️基幹システムを守りのITから攻めのIT（スピード感）に
➡️導入にあたり各部署の責任者？（リーダーと表現）を置き、統括する体制を維持

チーム体制の整備（特にメンバースキル）を統一する方が課題。
未知の技術要件などはベンダー伴走のおかげで不安なし。
or
ベンダー目線だと最初から信頼されていたわけではない事が気になった。
➡️これは（私の経験からも）共感。とはいえ、いずれいなくなる人たちだと意識していたので保守の心理面の負荷はあったのも補足しておく。

コロナ禍（オンライン）でのコミュニケーションの強化

コロナ禍前は居室の配置などで近いコミュニケーションを促進していたが、コロナにより出社できない状態が続いた。
その中でもフルリモートに舵を切っての施策も検討された。

とはいえ、計画遅延は免れない。
ざっくり１年半の遅れが発生。コロナだから遅れた、というのもあるが見積もりの甘さも無視できない。

運用を始めてみて

まず大きな問題（特に物流面の課題や在庫）は現状までは起こっていない。計画ももちろんだが運用面（新しいシステム）に慣れて使いこなす＝教育面の課題は半年では解決しきれない。
▶️大規模プロジェクトこそ若手を入れて経験させよう

結局物流の課題はシステムだけで解決できなさそう。
（人手不足はとりあえず置くとして）
▶️協調物流など、複数社対応で解消する努力はある。

所感

発注側もベンダーへのリスペクトがあるのは素晴らしい！
長期的に付き合っていくとなかなかそういう話にならない（プロパーと同じ扱いに感じる）ので、体制とか契約とかは現場側でマネジメントする必要がありそう。
全体最適化を考える場合、経営サイドから現場へ下ろす（トップダウンモデルの場合）はキーになる。
人手不足問題はシステムで解決できる範囲には限度があるよね、と痛感。

AWSへのSAPシステムクラウド化

信頼性の話がメインか。
クライアント視点だとコストはどうしても外せない。

SAPをAWSに載せた理由

  • オンプレミスのサポート問題
  • 業務の高速化（教育・運用コストの低減）
  • AWSのサービス導入を検討

AWS > SAPの関係にあるもの

世界中に拠点があるクライアントの場合、障害対策（リージョン・アベイラビリティゾーンを分けるなど）が評価されている。
これはAWSしか出来なさそうな印象。

東京リージョンと大阪リージョンの２箇所にデータを物理的に分けて格納する運用方法。
DBだけバックアップするか、運用システムをコピーして更に信頼性を高めるか。

S/4HANA CloudからRISE With SAPへの移行の話。
➡️DXの推進が目的のようだが、なんでS/4HANA Cloudじゃないの？

所感

AWSを選ぶ理由より、S/4HANA Cloudじゃない理由が知りたい。
SAPを使うのにS/4HANA Cloudの方が色々と連携も強そう。

日立ハイテクが進めるデジタルトランスフォーメーション〜商標管理DXの取り組み

S/4HANAの拡張ソリューションがあるよ（他にも似たような話をしていたが、内容はパートナーにより異なるのか？➡️Fit to Standardとは）
オープンテキストさんの事業はAWSの方が向いてそうだけど、なんでS/4HANAなのかは気になる。残念ながら本題ではない。

本題

部分最適化のフローと全体最適化のフローの違いの話。
部分最適化のためにシステムアドオンが9000も必要になってしまう。
そのため、業務改革（システムアドオンを減らす）を実施していく。
他社に納品請求書を紙で送ってこられるので、これを吸収しなければならない。
▶️政府が電子帳簿保存法を法律として決めたのでそのうち無くなりそう。

部署間連携も紙でやってるのが問題。
S/4HANAの良さはFit to Standardの機能が強い事だろうか。
OpenText社：SAP+Saasを提供しているのでこれを採用。
▶️パートナー製品が入るのはFit to Standardの理念であった移行負荷軽減に寄与できるのか？スクラッチと何が違うのか。

所感

全体最適化の現実を見た気がする。現状の運用はほぼ何も変わってない。
やり方が変わっただけで業務効率化と言えるかどうかは微妙な感じがする。
つまり、DXを目的にするのかCXを目的にするのか、という話。
ただ、システム化が出来ただけでもデータ欠損が起こらなくなるので、そこは改善点か。

DX化したからといって必ずしもコストが下げられるわけではない。
長期的に見るとメリットは多い。

次世代ものづくりに向けたレジリエントなサプライチェーン改革 データドリブン経営を支える基盤システム

場所を間違えました。しかも間違えていることにも気づきませんでした。

講演

  • ERPを更新する理由▶️DXを推進するため
    • (SAP ERPなら2025年問題も)
  • SAPを入れている部分とSAPに入っていないシステムアドオンをS/4HANAで統合する！
  • アドオンを削除したり、他シスを削減する(SAP S/4HANAをよりモノリシックに)

コロナ禍にも関わらずQCDをキープ！

成功の鍵はベンダーとの伴走だった。

  • オンラインコミュニケーションとオフラインコミュニケーションの違いに課題を感じる。
  • リモート疲れもある。
  • オフショア

トークセッション

講演に絡む話も多いので、講演欄にも追記

  • プロジェクト終了後の課題感として、どこからどこまでやるかの検討フェーズにおいて数を減らすことを目標に、数を減らすために新規で作るものもあった。
    • Fit to Standardに向けての課題。ハード・ソフト両面での対応。
      • 追加について厳し目に審査・レビューする機会を作る。

導入後は国内だけでなく、海外も視野に入れていきたい。
次のポストも検討していく。

所感

テーマとは全く関係ないんですが、つかみは動画が一番いいかもしれない。
TQM=テクニカルクォリティマネージャー。そんなポジションあったのか。

こちらだと90事業あって追加アドオンが2000ぐらい。
アドオンのカウントの仕方もまばらにあるので、数値は真に受けない方がいい（漠然と、規模が大きいぐらいの認識）かもしれない。

文字で表現できないのが悔しいが、トークセッションの内容が面白かった。

AI予測と計画シミュレーションによる先読み型プランニングの実現

先読み力

先読みプランニング（SAP Analytics Cloud）とは➡️未来から経営を学ぶという考え方（MDF事例）

  • 要諦
    • 航海図（中計・予算・見通しなど）
    • 経営計画は過去の経験と勘から過去の延長であったり個別最適でしかない
  • AI予測：データは説明できてナンボ
    • 過去を学習すれば未来がある　▶️ 学習すべきは将来にある
    • 過去の分析と未来の予測はAIにやらせる
  • 実現化
    • S/4HANAとAI予測をSAP Analytics Cloudに食わせる
      • よくBIツールだと考えられるが、予測も含めたレポーティングにも活用できる

要素

  • 計画シミュレーション
    • パラメータ（実績などのデータ）
    • ビジネスロジック
    • 出力
    • 上記３つを経て意思決定し、経営計画を策定する。

実現

  • 最新テクノロジー：外部知見を入れる
  • 段階的拡大：費用対効果の大きい業務にフォーカス
  • 意識改革：新制度をKPTや評価制度と連動させる（経営層からアプローチ）

所感

話が抽象的すぎて何をいってるかわからないなりに書き出す。

言っている事は理解できるが、何の話をしているのかが分からない。

全体最適化をするためには経営層からの介入が必須である事は理解した。
AIの話というよりは、AIを入れる前のシステム化要件をビジネスサイドからの話をしているように感じた。

AIを仕事で当たり前に使う世界〜BusinessAI黎明期を語る〜 SAP Now The 夜会： SAPとユーザーで変える日本企業の未来

部屋を間違えた、けど気付かなかったのでそのまま参加した途中まで残します。
この会が面白かったのでメモ。

会場参加者も含めてお酒のイベントに。
私も一本いただきました。
なにやら会場では始まる前から飲んでる？のか、グラスや瓶を誤って転がしてしまう事件が勃発してます。

本セッションはモデレーターもパネリストも飲んでますが、聞き手（私）も飲んでますので、乱文雑文はご容赦！
JSUGの関係者が並んでる。

乾杯から始まる

これ書く必要あったかな？
後の私に判断を放り投げる！

SAPの課題

  • 「製品の良さ VS 製品の使い勝手が悪い（レスポンスを含め機能面、UX面）」が混在している
  • カスタマーサクセスが希薄（ビジネス理解やSAP社内共有）
    • 変革へのアプローチや訴求が薄い（システムを刷新しましょう的な話ばっかり）

▶️これSAPの問題ではなく、SIerとかサービスベンダーのITに関する気質の問題では？
クラウド事業でクライアントのデータを預かる立場になって意識が変わってきた。

所感

会場を間違えたらしいので移動してます。

AIを仕事で当たり前に使う世界〜BusinessAI黎明期を語る〜

本当に聞きたかった話に移動。
一番最初に基調講演で配信してたのここか！
なお、途中参加のため抜けてます。

頑張ってお酒抜きます。

茂木氏：AIアライメントとは

  • すぐに使えるAI
  • 信頼できるAI
  • 責任を果たすAI

スライドの丸写し。
生成AIを使って脳を鍛えるのか、サボるために使うのかがターニングポイントになる。
▶️壁打ちという言葉の良し悪し

「生産性」を「人間の欲望」と言い換える。
便利な道具（生成AIも含め）は人間の欲望を叶えるためのツールである。
▶️茂木氏らしい表現。言われてみれば納得する。

  • 将棋の藤井７冠（執筆時点）はAIをうまく使いこなせている。
  • ChatGPTは頼るツールではなく、出力結果を見るためのツールと捉えている。
    • 統計的な平均値（既出なもの）を出す事はできるが、本当の意味で未知を出力する事はできない
    • あくまでChatGPTは最低限レベル（執筆時点）
  • 生成AIにこだわりを認識させるのはどうか？(ChatGPTによらず)

AIを楽しくクリエイティブに付き合っていきたい！

所感

AIが人間の気遣い（ホスピタリティ）を学んだら、本当に人間によるサービスは高度なもの以外不要になるな。
チップ文化の海外に入ってくると市場破壊もいいところか。
サービス競争も激化すべきだとは思うけど、チップ文化は堅持すべきなので日本の基準でサービスが当たり前だと思ってほしくはない。

教育に携わるエンジニアとして、AIが人間に教育することを考えてみる。

生成AIがAIを超える教育を人間に施す事ができるのか？
高度成長したAIは人類をノイズと見做した時にターミネーターが実現する説は面白いけど、人間はAIと物理戦争するまでもなく勝てないだろう。

いわゆるアニオタゲーオタの話になるが、同じ知能レベルを持つ文明で寿命が異なるケース（人間とエルフを比較する）を普通に考えると、人間がエルフに勝てる道理がない。
抗争や戦争の歴史からなら繁殖力という点で人間が勝るというのは、人類史を見て先進国と発展途上国の関係から想像ができる。
しかしながら、繁殖力が高いエルフ（＝AI）に人間が勝てるか？という命題を考えるとどうだろうか。

ドラえもんの世界の実現に期待したい。

全体所感

電源とWifiがないのが辛すぎた。
席数も来場規模も考えるとこういった環境を提供すると全員が使い始めてパンクしかねないので仕方のない部分はあるか。

物流系は独自性がヤバいらしいのと、全体最適化ができるかどうかはトップダウンがうまく回っているかどうか（大体の企業は部署間連携ができていない）と、経営層から現場にきちんとビジョンが伝わっているかがポイントになる（事が多い＋大きい）

ホテルオークラについて

オーチャードは２階（エレベータを使用）
曙の間も広いので基調講演の場になってます。
次参加する時は本当に気をつけよう。

Zennへの要望

そもそもZennがこういう使い方を想定していないと思いますが、リアルイベント（オフライン）だと移動時間があったりするので、オンラインイベント以上に注釈記法で何番目のコメントだったか管理をするのが大変なので採用を見送りました。
落ち着いてきちんと書く事ができれば便利な注釈記法ですが、使いにくさが目立った印象でした。

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