ジェネラティブAIインERPマーケット、テクノロジー別（ナチュラルランゲージプロセッシング、ジェネラティブアドバーサリーネットワーク、その他）、アプリケーション別（需要予測、ワークフローオートメーション、その他）、エンドユーザー別（製造業、Eコマース、ヘルスケア、金融サービス、その他）、地域別および企業別-業界セグメントの見通し、市場評価、競争状況、トレンド、および予測2032年まで

レポートの概要

ジェネラティブAI in ERPマーケットの規模は、2022年の9300万ドルから2023年から2032年の予測期間中に年率25.5%で成長し、2032年までに約853.4百万ドルになると予想されています。

ジェネラティブAIは、エンタープライズリソースプランニング（ERP）市場を変革し、ERPシステムで最も洗練された機能とインテリジェントな自動化を可能にする人工知能（AI）のサブセットです。ERPシステムは、サプライチェーン、財務、人事、顧客関係のような重要なビジネスプロセスを管理および統合するために不可欠です。ジェネラティブAIは、機械学習、深層学習アルゴリズム、および機械学習を使用して、コンテンツを作成し、オペレーションを予測および改善することでERPシステムを改善します。

ジェネラティブAI in ERPマーケットは、データ分析、意思決定、プロセスの自動化に新たな機会をもたらします。洗練されたアルゴリズムを使用して、非構造化および構造化の大量のデータから意味のある洞察を分析および抽出することができます。これにより、企業は顧客エクスペリエンスを向上させ、オペレーションの効率を向上させ、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

ドライビングファクター

データエクスプロージョン

組織内のデータの指数関数的な成長は、ERP市場における生成AIの主要なドライバーです。ERPシステムは、財務取引、サプライチェーン活動、顧客との対話など、構造化および非構造化の大量のデータを収集します。生成AIは、組織がこのデータを活用して具体的な洞察を得たり、データに基づいた意思決定を行ったり、業務を最適化したりするのに役立ちます。

高度な分析と洞察

生成AIは、ERPシステム内での高度な分析と洞察を可能にします。機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを適用することにより、生成AIはデータのパターン、トレンド、相関関係を明らかにすることができます。これにより、組織は自社のビジネスプロセスについてより深い洞察を得たり、最適化の機会を特定したり、持続的な改善を推進したりすることができます。

知能自動化の需要

ERPシステム内での知能自動化への需要が増加しています。生成AIは、データ入力、文書生成、基本的な意思決定プロセスなどのルーティンおよび繰り返しのタスクを自動化します。これらのタスクを自動化することで、組織は人的リソースを戦略的かつ付加価値の高い活動に割り当てることができ、効率と生産性が向上します。

リストレーニングファクターズ

データクオリティとアベイラビリティ

ジェネレーティブAIモデルは、正確で信頼性の高い出力を生成するために大量の高品質データを必要とします。ERP市場では、このようなデータを入手することは困難であり、しばしば機密性の高いビジネス情報に関わるため、異なるシステムや部門に分散しています。

プライバシーとセキュリティの懸念

ERPシステムは、財務情報、顧客データ、取引の秘密など、重要なビジネスデータを扱います。ERPデータにジェネレーティブAIを適用することは、データのプライバシーやセキュリティに関する懸念を引き起こします。組織は適切な措置を講じて機密情報を保護し、データ保護法に準拠する必要があります。

解釈性と透明性

深層学習を含むジェネレーションAIモデルは、通常ブラックボックスと見なされており、その出力の背後にあるロジックを理解することが困難です。意思決定が重要なERPの文脈では、解釈性と透明性が重要な課題となります。組織は生成された出力を説明し、検証できるようにすることで、AIシステムへの信頼を構築する必要があります。

コロナウイルス感染症がERP市場のジェネレーティブAIに与える影響

パンデミックの影響で、多くの組織がデジタルトランスフォーメーションの取り組みを加速させる必要がありました。これにより、ERPシステムや人工知能 AI技術の採用が増加し、企業は運用の最適化とリモートワークの実現を求めました。自動化、データ分析、意思決定支援のニーズに応えるAIを搭載したERPソリューションへの需要が増加しました。

パンデミックは企業の運営に混乱をもたらし、データのパターンと利用可能性に変化が生じました。ジェネレーティブAIモデルのトレーニングに使用されるデータの品質と量は影響を受けており、モデルの精度とパフォーマンスに課題が生じる可能性があります。特にパンデミックに関連するシナリオに特化したモデルのトレーニングにおいて、包括的かつ高品質なデータの入手に組織は困難を抱えました。

バイ テクノロジー アナリシス

2022ネン ニ ハ、ジェネレーティブ アドバーサリアル ネットワークス セグメント ガ ジェネレーティブ AI イン ERP マーケット ヲ シハイ スル デショウ。

テクノロジー ニ キヅイテ、ジェネレーティブ AI イン ERP マーケット ハ ナチュラル ランゲージ プロセッシング、ジェネレーティブ アドバーサリアル ネットワークス、クラウド コンピューティング、データ アナリティクス、オビキョウ タク ニ セグメントカ サレテイマス。コレラ セグメントノ ナカデ、ジェネレーティブ アドバーサリアル ネットワークス セグメント ガ シジョウ オ シハイ シテイマス。GAN ハ、ジェネレーティブ AI ノ チュウシンテキナ ギジュツ デス。GAN ハ、トレーニング データ ニ シタ マタ タ シュ ニュウ データ サンプル ヲ セイセイ スル タメ ニ セイセイシャ ト シキブキ シャ ノ ネットワーク ガ キョウソウテキナ カンキョウ デ イッショ ウソロワキ ツタガイ アラシ ニ イッショ ニ ハタラキマス。

生成器ネットワークは、トレーニングデータに似た新しいデータサンプルを生成することを学びます。一方、識別器ネットワークは、実際のデータと生成されたデータの区別を学ぶことを学びます。GANは、データオーギュメンテーションのための合成データの生成やERPシステムにおけるデータ不足の問題の解決に使用することができます。NLPの技術は、ERPシステム内で人間のようなテキストを理解し生成するためにGenerative AIで利用されます。NLPアルゴリズムは、自然言語のクエリを処理し解釈したり、会話インターフェースを可能にしたり、ERPデータに基づいてテキストベースのレポート、要約、または説明を生成するために使用することができます。

バイアプリケーション分析

ジュヨウ ヨソク セグメント ガ ジェネレーティブ AI イン ERP マーケット ヲ シハイ シ、サイコウ ノ シュウエキ シェア オ モツテイマス。

アプリケーション ニ キヅイテ、ジェネレーティブ AI イン ERP マーケット ハ ジュヨウ ヨソク、ワークフロー ジドウカ、パーソナライズ サレタ スイセン、ヨスクホ シュ イ、ヨスク ホ サン タク ノ アプリケーション ニ セグメントカ サレテイマス。コレラ ノウチ、ジュヨウ ヨソク セグメント ガ シジョウ オ シハイ シテイマス。ジェネレーティブ AI ハ、ERP システム ナイ ヨウキ ヨソク ノウリョク ヲ ダイカク ニ コウジョウ サセル コト ガ デキマス。ジェネレーティブ AI モデル ハ、カコ ノ データ ヤ パターン ヲ ブンセキ シテ ショウライ ノ ジュヨウ ノ セキズク ナ ヨソク ヲ セイセイ スル コト ガ デキマス。

コレ ニ ヨリ、ソシキ ワ セイサン ケイカク、ザイコ カンリ、サプライ チェーン ノ サイテキカ ニ カンスル ジョウホウ ニ モトズイタ イシケッテイ オ オコナウ コト ガ デキマス。ジェネレーティブ AI ニ ヨル ジュヨウ ヨソク ノ シュヨウ ナ ソクメン ニ ハ、データ ブンセキ ト パターン ニンシキ、セキズク ナ ヨソク、ジュヨウ ノ カンシ ニ ゴチュウ シテ イマス。ジェネレーティブ AI ハ また、ERP システム ナイ ワークフロー ノ ジドウカ ニ ジュウヨウ ナ ヤクワリ オ ハタシテ イマス。クリカエシ ノ ルール ベース ノ タスク ヲ ジドウカ スル コト デ、ジェネレーティブ AI ハ カケイ オ コウジョウ サセ、エラー ヲ ヘラシ、ジンテキ リソース ヲ ヨリ フカ カチノ タンサク ニ ワリアテル コト ガ デキマス。

バイ エンドユーザー アナリシス

2022ネン、セイゾウ セグメント ガ ジェネレーティブ AI イン ERP マーケット ヲ セキカン シマシタ。

エンドユーザーに基づいて、ジェネレーティブAI in ERPマーケットは製造、Eコマース、ヘルスケア、金融サービス、その他のエンドユーザーにセグメント化されています。これらの中で、製造セグメントが市場を席巻しています。複雑なサプライチェーンを持つ製造企業や組織は、ジェネレーティブAI in ERPシステムの重要なエンドユーザーです。需要予測、在庫最適化、生産計画、サプライチェーン管理においてジェネレーティブAIを活用しています。

ジェネレーティブAIは製造業者にリソースの割り当て最適化、コスト削減、効率的な生産と配送プロセスの確保を支援します。Eコマース企業はジェネレーティブAI in ERPシステムを需要予測、在庫管理、個別の顧客体験に活用しています。ジェネレーティブAIにより正確な需要予測が可能となり、最適な在庫レベルの確保、在庫切れの削減、個別の推奨や特定の製品提供を通じた顧客満足度の向上が実現されます。

キーマーケットセグメント

テクノロジーに基づく

• ナチュラルランゲージプロセッシング
• ジェネラティブアドバーサリーネットワーク
• クラウドコンピューティング
• データアナリティクス
• その他のテクノロジー

アプリケーションに基づく

• 需要予測
• ワークフローオートメーション
• パーソナライズドレコメンデーション
• 予測保守
• その他のアプリケーション

エンドユーザーに基づく

• 製造業
• 電子商取引
• ヘルスケア
• 金融サービス
• その他のエンドユーザー

グロースチャンス

データの生成と拡張

Generative AIは、リアルワールドのERPデータを模倣した合成データの生成に使用することができます。これにより、限られたまたは不完全なデータセットの課題を克服することができます。生成されたデータは既存のデータセットを補完し、ERPモデルのトレーニングにより多様で包括的な情報を提供することができます。これにより、ERPシステムの精度とパフォーマンスが向上します。

予測と予測分析

Generative AIモデルは、過去のERPデータを分析し、正確な予測と予測を生成することができます。これは需要予測、在庫管理、生産計画など、予測分析が重要な役割を果たすERPの他の領域にとって価値があります。Generative AIを活用することで、組織はより情報を得て意思決定をし、リソースを最適化し、全体的な業務効率を向上させることができます。

Latest Trends

エクスプレナブルAI

ジェネレーティブAIの採用がERPシステムで増加するにつれて、解釈可能で透明性のあるモデルの開発に対する注目が高まっています。エクスプレナブルAIの技術は、ジェネレーティブAIモデルがどのように意思決定や推奨を行うのかについて洞察を提供することを目指しています。このトレンドは、特に重要なERPの意思決定プロセスでジェネレーティブAIモデルの出力を理解し、検証する必要性に対応しています。

インターディシプリナリーコラボレーション

ジェネレーティブAIを活用したERP市場では、データサイエンティスト、ERPの専門家、およびドメインの専門家の間での協力が必要です。異なる専門分野間での知識共有と協力を促進するために、クロスファンクショナルなチームが結集して、AI、ERP、およびビジネスプロセスの専門知識を結集しています。このトレンドは、ERPシステムの最適化においてジェネレーティブAIのフルポテンシャルを活用するための協力を促進しています。

リージョナル・アナリシス

2022ネン、ホクベイ ガ サイコウ ノ シュウエキ シェア オ モツ ジェネレーティブ AI イン ERP シジョウ ヲ シュドウ シマシタ。

北米は、Generative AI in ERP市場の採用と開発において、市場シェア41％を占めるリーディングリージョンです。確立されたERPベンダー、AI研究機関、強力な技術エコシステムの存在が、この地域でのgenerative AIの成長に貢献しています。特に、アメリカ合衆国は、多くの大企業がAIによるERPシステムを導入して業務効率と意思決定を改善するための主要市場です。

主要なリージョンと国々

北米

• アメリカ合衆国
• カナダ
• メキシコ

西ヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• イギリス
• スペイン
• イタリア
• ポルトガル
• アイルランド
• オーストリア
• スイス
• ベネルクス
• ノルディック
• 西ヨーロッパその他

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• 東ヨーロッパその他

APAC

• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• オーストラリア＆ニュージーランド
• インドネシア
• マレーシア
• フィリピン
• シンガポール
• タイ
• ベトナム
• APACその他

ラテンアメリカ

• ブラジル
• コロンビア
• チリ
• アルゼンチン
• コスタリカ
• ラテンアメリカその他

中東およびアフリカ

• アルジェリア
• エジプト
• イスラエル
• クウェート
• ナイジェリア
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• トルコ
• アラブ首長国連邦
• 中東およびアフリカその他

マーケットシェア＆主要プレーヤー分析

SAP ハ、ERP ソリューション ノ セカイテキ ナ リーディング プロバイダー デ アリ、ジェネラティブ AI オ フクム AI ギジュツ エノ トウシ ヲ オコナッテイマス。Oracle Corporation、Infor、Microsoft Corporation モ、ERP シジョウ ニ オイテ ジェネラティブ AI ノ カイハツ ト ジッソウ ニ セッキョクテキ ニ トリクンデ イッコウテイマス。

ジェネラティブAIのERP市場の主要プレーヤー

• SAP
• Oracle
• Microsoft
• Infor
• Epicor
• その他の市場プレーヤー

レセント デベロップメント

マーチ 2023：マイクロソフト ハ、OpenAI ト ノ パートナーシップ オ カツヨウ シ、AI ノ キノウ オ チョクセツ CRM ト ERP セイヒン ニ トウゴウ シテイマス。マイクロソフト ハ サイキン、ジセダイ ノ Dynamics 365 コパイロット ヲ ハッピョウ シ、スベテ ノ ビジネス キノウ デ インタラクティブ ナ AI シエン オ テイキョウ シテイマス。

レポートの範囲：