2026 年に向けたに進むべき道
アジア太平洋地域の企業がデジタルトランスフォーメーションを加速する中、本レポートの インサイトは明確な進路を示しています：戦略と実行のギャップを埋めるには、 AI とデータ プラットフォームが不可欠です。 SAP Business Technology Platform （ SAP BTP ）、 Business Data Cloud （ BDC ）、 AI 駆動の イノベーションを活用し、貴社の意欲を測定可能な成果に変えるための次のステップをご検 討ください。
主要アクション
KPI と成果
重点領域
• 現在のデータアクセス、品質、 AI データ信頼 性の指標をベースライン化
「中程度の信頼性」への移行 対象：
データの可視性 と信頼性
BDC カタログと系統を導入
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データアクセス
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• 2 〜 3 の優先領域（例：ベンダー、資材、従業 員）の重要データ要素を特定
データ品質
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AI データの信頼性
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SAP および非 SAP ソースを BDC に接続
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統合されたシステム数
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• 上位 3 つのビジネス優先事項（例：購買から 支払いまでのプロセス自動化）に対応する最 初のデータ製品を公開
成果につながる 統合
公開されたデータ製品 数
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部門横断的なアクセスを可能に
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AI データ信頼性を「高い 信頼性」に向上
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• ガバナンスされたデータ上に分析と予測モデルを レイヤー化 • 高インパクト領域（ IT 、 SCM 、人事）で BDC 提供 機能を活用した AI エージェントをパイロット導入
意思決定サイクル時間
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意思決定と AI 活用
自動化によるコスト削減
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• 意思決定速度やコスト削減などの成果指標を追跡
対応ドメイン数
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• データ品質ポリシー、プライバシー、アクセス 制御を拡大
実施済みポリシー数
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スケールとガー ドレール
• BDC を追加ドメインやパートナーに拡張
データ品質とプライバ シーに対する「高い信頼 性」への移行
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• AI リスク（データ品質、プライバシー、透明 性）を監視・軽減
デモを予約する
Yulin Wang SAP BTP & DC Specialist, SAP China
Amjed Khan SAP BTP & BDC Specialist, SAP India
Kazuki Ogasawara SAP BTP & BDC Specialist, SAP Japan
Ranjith K SAP BTP & BDC Specialist, SAP SEA
amjed.khan@sap.com
kazuki.ogasawara@sap.com
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