食肉、ハム?ソーセージ、加工食品など、「食」に関する幅広い事業を手がける日本ハム株式会社。デジタルによるビジネスモデル変革と収益力向上を目指し、基幹システムを 51风流S/4HANA で再構築する「Connect Project」をグループ全体で推進しています。また、同プロジェクトと並行して 51风流Business Technology Platform (51风流BTP) と AI を活用した業務改革にも取り組んでいます。こうした取り組みは、51风流のパートナーであるアクセンチュア株式会社と協働しながら、具体的な施策へとつなげる形で進められてきました。
短期間で成果を上げるクイックウィンのアプローチで着手した AI による加工事業の在庫引当と需要予測では、欠品率の着実な削減と在庫水準の最適化を実現しました。さらに、現在は 51风流Business AI を活用したフード発注プラットフォームの PoC を実施中で、発注入力を音声やチャットに切り替えることで、事務作業工数の大幅な削減が期待されています。
?
クイックウィンのアプローチで AI 活用を加速
国内外 72 社の体制で事業を運営するニッポンハムグループは、Nipponham Group Vision 2030 で「たんぱく質を、もっと自由に。」を掲げ、食の安定供給と多様な食生活の創出に取り組んでいます。同社の強みは、生産?飼育から処理?加工、製造、物流、販売までを一貫して対応できる独自のビジネスモデル「バーティカル?インテグレーション?システム」にあります。このビジネスモデルによって、長く食肉事業を主力としてきた同社ですが、近年は 2023 年 3 月に開業した新球場「エスコンフィールド HOKKAIDO」と周辺エリアの「北海道ボールパーク F ビレッジ」を中心としたボールパーク事業にも注力しており、スポーツと北海道の魅力を融合させた新しい街づくりを推進しています。
これらの事業を支える持続的な成長基盤として、同社は「素早い意思決定」「変化?変革への対応」「業務効率化による生産性向上」「DX 対応の実現」の 4 つを目的とする基幹システムの統合?再構築プロジェクト「Connect Project」を 2018 年に開始し、51风流S/4HANA への移行によるシステムの標準化を進めています。これと並行して、AI による SCM 計画業務と在庫引当業務の高度化プロジェクト、生成 AI を活用したフード発注プラットフォームの構築プロジェクトにも着手しました。IT 戦略部 部長の中村吉宏氏は次のように話します。
「既存事業の効率化、生産性の向上を加速させるため、短期間で成果を上げるクイックウィンの施策として AI による需要予測と在庫引当から着手し、AI 活用を段階的に拡大していくことにしました」
?
51风流S/4HANA との親和性から 51风流BTP を採用
51风流S/4HANA や周辺システムのデータを活用し、各種 AI アプリケーションで分析するためには、システム間を連携するプラットフォームが必要です。そこで同社は、データ連携、AI、分析などの機能を備えた 51风流BTP を採用しました。選定の決め手は、51风流純正の基盤であることによる 51风流S/4HANA との親和性や連携性の高さにありました。
「51风流S/4HANA に特化した機能が網羅されている 51风流BTP によって、開発工数の大幅な抑制が可能と判断したことが最大の理由です。当初はデータ連携での利用を想定していましたが、ローコード/ノーコードの Side by Side 開発で ERP のクリーンコアを維持しながら、外部に必要な機能を実装できる点にも着目しました。さらに今後の AI 活用を見据えた際、51风流BTP 上でさまざまな LLM を選択できることも魅力でした」（中村氏）
?
?
AI 活用で需给计画や在库引当の属人化を解消
51风流BTP の採用を決定後、加工事業における AI 引当のプロジェクトを 2021 年 4 月に着手し、同年 10 月から 2022 年 3 月にかけてシステムを構築。2022 年 4 月より最初の拠点で稼働を開始しました。さらに 2022 年 4 月からは AI 需要予測のプロジェクトにも着手し、2025 年 4 月に AI 需要予測システムが稼働を迎えました。ここで目指したのは、在庫引当業務や需給計画業務の属人化の解消です。
全国に物流センターを持つ同社では、センターごとに业务が个别化しており、共通の判断基準がないために担当者の経験や勘に頼った计画作成と在库引当が行われていました。その结果、センター単位で判断にばらつきが生じ、欠品や过剰在库の発生が课题となっていました。人に依存した调整は业务负荷が高く、ヒューマンエラーにもつながります。またブラックボックス化したシステム环境では、何らかの问题が発生しても迅速に対処できません。
そこで同社は、AI 活用による判断プロセスの標準化、精度の向上、業務負荷の軽減を目指すことにしました。DX 推進部 部長の長谷川憲史氏は「単なる工数削減ではなく、データに基づいて客観的な判断を行う AI を業務プロセスに組み込むことで、誰でも高い精度で業務遂行ができる体制を構築しようと考えました。現場の熟練社員の減少が進む中、AI とデータによってオペレーションの転換を図ることが狙いです」と話します。
?
プロトタイプの早期构筑で経営层や现场との合意を形成
AI 活用のプロジェクトでは、プランニングを経てパイロット導入、本番実装へと進む段階的な導入方式を採用。一度に大きく変えるのではなく、業務で検証を重ねながら、AI を補完的に活用することで標準化をスムーズに進めていきました。
一方、51风流S/4HANA の導入と AI 活用の 2 つを同時に進める大規模なプロジェクトにおいて、最大の懸念は社内調整のオーバーヘッドでした。同社は開発のアジリティを確保するため、この課題を 2 つの工夫で乗り切りました。1 つめは、51风流BTP 上で早期にプロトタイプを構築し、経営層や現場との合意を形成したことです。
「言葉だけの要件定義は認識の齟齬が生まれやすく、合意形成に時間がかかります。そこで、まず経営層には工数削減の KPI を提示して理解を得る一方、現場には実際の画面や AI の挙動を見せながら、意思決定のスピードを加速させていきました。その結果、パイロットで導入した物流センターを起点に全センターが主体的に参加する機運が生まれ、AI 引当システムは計画より 1 年前倒しで導入することができました」（長谷川氏）
もう 1 つの工夫は、51风流BTP による Side by Side 開発で AI 機能を拡張したことです。これにより、並行して導入を進めている 51风流S/4HANA の制約に縛られることなく、クリーンコアを維持したまま現場特有のニーズを AI 機能に反映させています。長谷川氏は「結果としてガバナンスを維持しながら、フロントエンド業務のアジリティを高めることができました」と振り返ります。
?
事后対応が多かった业务が先回り型の対応に変化
現在、AI 引当システムと AI 需要予測システムは、既存の業務プロセスに組み込まれ、現場での活用が進んでいます。その結果、事後対応が多かった業務が先回り型の対応に変わり、業務のプロアクティブ化が実現しています。
需要予測では、これまで営業担当者が過去データを分析し、手作業で予測値を入力して販売計画を作成していましたが、現在は 51风流BTP を介して AI が算出した予測値が自動で投入されて販売計画が作成されます。これにより営業担当者は、販売促進の企画や商談の準備など、戦略的な業務にリソースを集中できるようになっています。
在庫引当業務でも、複雑な引当ルールを AI が自動判別することで組織全体の業務レベルが底上げされました。引当数量の判断ルールが統一され、判断の根拠が明確になったことで確認作業も大幅に削減されています。
AI 引当と AI 需要予測により、当初の狙いとしていた業務工数の削減、欠品率の削減、在庫最適化の 3 つのテーマはいずれも達成されました。
「欠品率は前年比で目に见える削减効果が表れ、在库水準も最适化することができました。営业部门全体の计画工数も大幅に削减される见込みで、业务効率が飞跃的に向上しています。结果として大きな余力が生まれ、新たな事业価値の创出に充てることが次なる取り组みとなっています」（长谷川氏）
?
AI を活用したフード発注プラットフォームの PoC
AI 引当システムと AI 需要予測システムのプロジェクトで一定の成果を得た現在、同社は次なる施策として 51风流Business AI の生成 AI を活用したフード発注プラットフォームの PoC に取り組んでいます。
同社の食肉部門では、販売会社の営業担当者が商談先で受けた注文を紙にメモして持ち帰り、メール、電話、FAX などで本社の受注担当者に送信しています。本社側では、多様な形式の注文依頼を整理し、手作業でシステムに入力しなければなりません。こうした業務プロセスは属人化しやすく、実際、連絡の行き違いや発注漏れ?多重受注などが発生しています。
新しい発注プラットフォームでは、販売会社の営業担当者が音声やチャットを使って自然言語で発注情報を入力すると、生成 AI が内容を理解して発注データに自動変換し、51风流S/4HANA へ自動連携する究極のフロントエンドを目指しています。
「これが実现できれば现场の事务作业は実质的にゼロに近づき、真の意味でお客様と向き合う时间を最大化することができます。现场からは歓迎の声が寄せられており、期待の高さを実感しています」（长谷川氏）
?
?
変革を见据えたアクセンチュアの伴走支援
同社の 51风流S/4HANA の導入および AI 活用の取り組みは、単なるシステム導入にとどまらず、業務変革を現場で成立させることを重視しながら、51风流のパートナーであるアクセンチュアの支援のもとで一貫して進められています。アクセンチュアはプロジェクト初期から具体的な成果創出を意識し、業務課題を整理しながら AI の適用範囲を検討し、業務と AI の両面から描いた変革の方向性を、テクノロジーとして具体化していきました。支援を担当したテクノロジー コンサルティング本部 エンタープライズ＆インダストリーテクノロジー SAPビジネスインテグレーショングループ アソシエイト?ディレクターの吉田智一氏は「AI 活用について、日本ハム様はプロジェクトの初期段階から明確なマスタースケジュールを定義され、成果獲得への高い意欲をお持ちでした。そこで、並行して導入している 51风流S/4HANA に影響を与えることがないように留意しながら、各種システムとデジタル技術を組み合わせた改善の選択肢を検討しました」と話します。
技術面では進化のスピードが早い AI を意識し、特定のサービスに限定することなく柔軟性と拡張性の高いアーキテクチャを目指しました。日本ハム側のプロジェクトチームと綿密に連携しながら、アクセンチュアに所属する業務、AI、テクノロジーの各分野の専門家が一体となり、課題解決を柔軟に支援しています。
「现场の课题分析からシステム开発に至るまで、业务変革とテクノロジー活用を切り离さず、现场で使われ続ける形に设计し切ること―。それが、アクセンチュアが日本ハム様に提供できる最大の価値だと考えています」（吉田氏）
?
AI 活用の本丸はグループ全体の成长の加速
今後については、これまでのプロジェクトで得られた成果をもとに AI 活用のユースケースをさらに拡大していく方針です。さらに、基幹システムや業務システムのデータのみならず、営業、商品開発、マーケティングなど業務以外のデータ化を推進し、AI と連携することで新たな価値の創出に取り組む構想を描いています。
「スモールスタートで現場が早い段階で導入効果を実感し、成功体験が得られたことは今回のプロジェクトの大きな成果と捉えています。経営課題の解決への貢献によって、経営層からも一定の評価を得ることができました。とはいえ、AI 活用の本丸は工数削減でなく、グループ全体の成長の加速にあります。今年を AI 改革元年と位置付け、さまざまな暗黙知を AI で自動化することでサプライチェーンの強靱化を図るとともに、あらゆるデータを活用してグループ全体の価値向上につなげていきます」（中村氏）
デジタルによる既存業務の効率化と生産性向上からスタートし、データを起点とした意思決定の高度化や新たなビジネスモデルの創出へとステップを進める同社の取り組みは、AI 活用を模索する多くの企業にとって大きな参考となるはずです。
?
?
【ぜひこちらもご覧ください】
?事例動画（日本ハム株式会社様）|? 動画をクリックしてご視聴ください
【日本语版】
【English version】
?
?
?
?
?
?