SAP Inside Track Tokyo 2019 D-1

1. 関口 恭子
SAPジャパン株式会社
Intelligent Enterprise Update
S/4HANA 導入と並行してすすめるイノベーション
SAP Inside Track 2019
TOKYO
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〇 〇 〇 Slide
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#sitTokyo
#chillSAP

2. 2
自己紹介
✓ 名前： 関口恭子
✓ 会社： SAP
✓ 部門： SAP Digital Business Services
✓ 役割： Senior Consultant, SAP Technology Ambassador
✓ 参加目的：参加者（TAハンズオンサポート講師）
✓ 来歴：1997年SAP入社以来、コンサル部門：Basis/ABAPコンサルタントおよび製品管理。営業部門：
NetWeaver MDM ソリューションオーナー、医薬業界事業開発としてプランニングと遂行、営業活動、パー
トナー育成を実施。開発部門：ローカルプロダクトマネジャーとして複数製品の日本向けローカライズ要件
の収集と開発へのロールイン活動を行う。複数の製品の日本市場導入、難解な日本の法要件の説明を行うな
ど開発との交渉に絶対的な強みを持っている。現在、コンサル部門にてLeonardo製品のデリバリとローカリ
ゼーション支援を行っている。

3. 3
SAP Inside Track Tokyo 2019
スポンサーのご紹介
ご協賛いただきありがとうございます
企業/団体
株式会社KYOSO 様
コベルコシステム株式会社 様
株式会社NTTデータ グローバルソリューションズ 様
SAP PRESS 様
ESPRESSO TUTORIALS 様
株式会社ワールドシステムコンサルタント 様
SAP Leonardo Experience Center Tokyo 様
SAPジャパン株式会社 様
個人
株式会社BeeX 代表取締役社長 広木 太(@baborin) 様
SAPジャパン株式会社 エヴァンジェリスト 吉越 輝信(@teru4454) 様
#sitTokyo
#chillSAP

4. 4
1. Intelligent Enterprise に関するキーメッセージ
2. どれだけ知っていますか？Intelligent Enterprise シナリオ
3. S/4HANA コンバージョンとイノベーションの両立
4. まとめ
内容

5. Intelligent Enterprise に関する
キーメッセージ

6. 6
TechEd 2019 で Juergen Mueller はこう言った
「Intelligent Enterprise によって、カスタマーはオペレーションデータとエ
クスペリエンスデータを一緒に扱うことができるようになる」
✓ SAP は長年オペレーションデータを管理してきた（OData）、Qualtrics が加わり従業員、
カスタマー、人々の好み、感情の含まれるエクスペリエンスデータ（Xdata）を活用できるよ
うになった。
✓ 両者を合わせてみることで、どうしてそれが起こったのかの洞察を与え、経営判断に生かせる。
OData には何が起きたのか記録されており、XDataにはどうして起きたのか記録されている
✓ ビジネスの正しいタイミングを適切に判断するために使われる、新しいSAPのDNAである。
✓ SAP Business API Hub にエンドツーエンドのプロセスフローを掲載する。開発者はそこか
らコンシュームすればよいだけ。
Intelligent Enterprise でエンドツーエンドのビジネスプロセスをサポート
✓ ビジネスルールやMLの活用でマスタデータの統合を自動化できる。
✓ Extension Factory でカスタマーの必要に応じた拡張を簡単に実装できる。
S/4 HANA マイグレーションにはデータ連携が不可欠

7. 7
TechEd 2019 で Juergen Mueller はこう言った
「Intelligent Enterprise によって、カスタマーはオペレーションデータとエ
クスペリエンスデータを一緒に扱うことができるようになる」
✓ SAC は、自然言語でのデータ検索、ダッシュボード、Smart Insight で分析結果の説明
をつけてくれる。
✓ SACはSFSFとS/4HANA Cloud 2019 Q4 から Embedded に組み込まれる。
2020年Q1 にはSAC をSAP CP に組み込まれる。事前定義済のストーリー、カスタムクエ
リの作成。
SACはデモクラティックなゲームチェンジャー
✓ Amount X Quality X Usage = Value
✓ 画面キャプチャまたはDOM連携を使用して、付加価値の低い単調作業をマシンで実行
✓ S/4 HANA 上で約20個のベストプラクティスを用意している
iRPA のユースケース MLシナリオの提供
✓ SFSF では 2020 に CAI が統合され、ハイアリングタスク全般のシナリオが提供される
✓ SAP CP レスト宛先 （Cloud Connector ）を使用した SAP Application の 呼出し
✓ 画面も User Channel で Fiori 3.0 形式のSAP CAI Web Clientが選択できる。
チャットボットを実行してAnalytics でインサイトを得よう

8. 8
• Intelligent Enterprise を活用して、X
とOデータを経営資源に生かせるようにしよう
（裏テーマ）
・SAP S/4 HANAコンバージョンの裏側でイノ
ベーションを実現して価値追加するには
・SAPコンサルとしてモジュールコンサルを離れた仕
事をするには

9. 9
SAP の考えるビジネストランスフォーメーション
日常業務の自動化からその先にある新しいビジネスモデルや成長を支援
自動化
Running
the Business
Insights
Operations
Deliver
Insights
Operations
Predictive
Insights
Backward
looking
Real-time
Insights
Support
Strategy
Operations
Forward
looking
Predictive
Insights
Real-time
Insights
Backward
looking
コスト効率＆コンプラ
イアンス順守の会計プ
ロセス
プロアクティブに
ビジネスのハンドルを
握る
高度なア
ナリティ
クス

10. 10
Intelligent Enterprise

11. 基幹業務の真のデジタル化：SAP S/4HANA
従来のERP SAP S/4HANA
ERPの役割 処理・記録 予測・最適化
働き方 ERPを使う ERPが働く・一緒に働く
情報 人間が探す・分析する ERPが分析する
知見・ノウハウ 人間が学ぶ ERPが学ぶ
運用の考え方 固定・長期・安定 進化し続ける
フォーカス 構築・運用 活用・進化

12. インテリジェンスは業務アプリケーションの一部として提供していく
学習提案
職務分析
入力
アシスタント
登録人材分析
履歴書診断
管理職向け
アシスタント
キャリアプランニング
アシスタント
自動ヘルプデ
スク
給与詐欺検出
人材活用予測
求職者向け
求人推奨
自動ヘルプデスク
求職者スキル
ランキング
インテリジェンス
顧客情報基盤
引き合い
予測
顧客離反防止
最適化
自動対応
ヘルプデスク
商品/値引
自動推奨
マーケット分析/案
件発掘自動化
キャンペーン
自動最適化
最適商品
自動推奨
経費自動入力
領収書自動判別
異状検知
経費申請
自動承認
領収書取込
請求書
自動処理
旅程記録
作成
音声予約
支出予測
精算ルール
自動適用
入力
アシスタント
契約内容書庫
自動作成
商品推奨
契約書自動作成
商品属性
自動正規化
属性検索
商品カテゴリ
自動正規化
調達最適化
推奨検索
適職診断
タイムカード
異常検知
求人企業
支援
求人内容
標準化
求人広告
作成支援
エンジニアリング
インサイト
予防/予知保全 需要予測
プラントパフォーマンス
分析
自動品質管理
ライン作業者
指示最適化
サプライ・チェー
ン分析
売上予測
自動分析
スマートSCM
経費精算管理
間接購買管理
人材・育成管理
人材シェアリング
SAP SuccessFactors
SAP Fieldglass
SAP Concur
SAP Ariba
顧客管理・CRM
SAP C/4HANA
販売・物流
SAP S/4HANA
財務・会計
SAP S/4HANA
契約数量
消費予測
法令順守
自動分析
適正値引き
分析
支出影響
自動予測
動的需要ベース
補充計画
在庫転送
予測
売上予測
損益予測
入金消込
自動化
Data Intelligence Conversational AI Intelligent Robotic Process AutomationAnalyticsInternet of Things

13. シームレスなカスタマーや従業員のエクスペリエンス
Intelligent Enterprise
製造とサプライ
チェーン
HR
営業
マーケティ
ング
支出管理サービス＆
サポート
ファイナ
ンス
フロントオフィス
バックオフィス
トータルワークフォース管理
ソーシングー支払い
リードー請求 設計ー製造
The Intelligent Enterprise
統合された Intelligent Suites

14. 14PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
Technology Guidelines
Core Integration
Application Lifecycle
Management
Security & Identity
Management
Reference
Architecture Experience Analytics
顧客体験
リードー請求
…
S/4
C/4
支出管理
ソーシングー支払い
…
S/4
従業員エンゲージメント
トータルワークフォース
…
S/4
製造＆デジタルサプライ
チェーン
設計ー製造
…
S/4
IBP
AIN DMC
This presentationandSAP‘s strategyandpossible futuredevelopmentsaresubject to change andmay be changedby SAP at any time for anyreasonwithout notice. This document is providedwithout a warrantyof anykind, either expressorimplied, including but not limited to the implied warrantiesof merchantability, fitnessfora particularpurpose,or noninfringement.
INT301Intelligent Suite との統合のための SAP の新しい DNA
Consistent adoption of technology guidelines along key scenarios

15. 15PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
オンボーディング
プランニング
ワークフォースプラン
ニング
組織がプランをタレン
ト需要モデルを使って
生成する
社内タレントの確認
既存のリソースの中で
必要スキルを持ったタ
レントを検索
新規雇用
採用の開始、候補
者の選定、オ
ファー作成
契約社員の調達
採用の開始、購買発注
の作成、サプライヤと
の交渉
契約書類の完成、 備
品の受領、教育の受
講、チームメンバー
との顔合わせ等
タイムシートの提出と
承認
フィードバック の
提供と継続的なス
キル評価の完了
教育と自己啓発の継続
的な提供
成果物、コストと利益
のモニター 期末処理
従業員 に給与の支払
い
契約社員にサプライヤ
請求書の処理
最終タイムシートの提
出と経費精算
プロジェクト終了
社内、社外のリ
ソースのオフボー
ド
プロジェクト計
画
個別プロジェク
トのプランナー
がニーズを把握
スタッフィング
ワーキング
支払い
+
クロージング
トータルワークフォース管理プロセス | ハイレベルでのソリューションマッピング
INTELLIGENT ENTERPRISE
Analytics Cloud

16. どれだけ知っていますか？
Intelligent Enterprise シナリオ

17. 17PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
Innovationシナリオ/ユースケース概要(1/2)
# 実現手法/業務領域 物流領域 会計領域
1-1 組込型Embedded ML
(S/4HANA1709)
• Quantity Contract Consumption
購買管理：継続的な消費契約の延長処理の漏れ防止
• Analytics for Stock in Transit
在庫管理：積送在庫の予測精度を高めることによる在庫削減
• SAP Tax Compliance
会計伝票入力：税情報入力ミス防止
• SAP Business Integrity Screening
コンプライアンス：不正発見の自動化
1-2 組込型Side by Side ML
(S/4HANA1709)
N/A • SAP Cash Application
売掛金：入金消込の自動化・省力化
1-3 組込型Embedded ML
(S/4HANA1809)
• Sales Quotation
営業管理：得意先見積が受注に変換される確率の自動予測によるフォーキャスト精度向上
• Delivery Performance
在庫管理：配送遅延の予測
• Cash Discount at Risk
購買入力：例外対応（支払保留の解除）の提案による省力化
1-4 組込型Side by Side ML
(S/4HANA1809)
• Financial Account Reconciliation
購買：入庫請求仮勘定の自動消込による省力化
• Propose Creation of New Catalog Items
購買入力：フリーテキストアイテムによる発注をカタログ化提案による効率化、データ精度向上
• Reduce Off-Contract Spend
購買管理：購買契約作成品目の推奨による効率化
• Order Processing
品目マスタ管理：フリーテキストアイテムへの品目グループの提案による効率化、データ精度向上
• Remittance Advice / Payment Advice Extraction
売掛金：支払通知書入力のPDF読み込みによる自動化
• Payables Line Item Matching
買掛金：支払明細の消込自動化
• Lockbox
(US向け) 売掛金：照合の自動化
• SAP Financial Statement Insights
コントローラー ：異常な損益傾向の早期発見
• SAP Real Spend
原価センターオーナー：異常な経費の早期発見
2 SAP S/4HANAと
Intelligent Technologyを
活用したオープンイノベーション
ユースケース
• SAP Service Ticket Intelligence + Conversational AI
S/4HANA運用：SAP運用業務におけるエンドユーザ問合せをチャットボットと機械学習で自動化
• Voice Ordering
営業：スマートスピーカーを使用し、音声で受注を登録・照会
• SAP S/4HANA + Conversational AI
S/4HANAユーザ：Conversational AIを使用したS/4HANAのオペレーション
• Image Processing
ロールはビジネスケースによる：画像認識とビジネストランザクションを結び付け
3 その他の業種別ユースケース • SAP Leonardo for Life Sciences, assets option
設備管理担当：設備の管理、メンテナンス予測等
• SAP Leonardo for Life Sciences, cold chain logistics option
輸送担当：冷蔵品の運送状況の把握等
• 医薬品ブロックチェーン
凡例：
• ソリューション名
対象ロール：効果一部抜粋

18. 18PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
Innovationシナリオ/ユースケース概要(2/2) 1909追加分 凡例：
• ソリューション名
対象ロール：効果
# 業務領域/ML種別 Embedded ML Side by Side ML
1-1 会計 組込型
(S/4HANA1909)
• Detect Abnormal Liquidity Items
流動性管理：流動性明細誤入力検知と修正によるキャッシュフロー管理の精度
向上
1-2 生産 組込型
(S/4HANA1909)
• Defect Code Proposal
品質管理：画像/テキスト記述から欠陥コードグループおよびコードの提案による
省力化
• Early Detection of Slow / Non-moving Stocks
在庫管理：潜在的な滞留在庫の検知
1-3 調達 組込型
(S/4HANA1909)
• Supplier Delivery Prediction
購買管理：購買依頼/発注の配送遅延予測
• Intelligent Approval Workflow
ワークフロー：購買依頼明細の承認処理省力化
• Image-based Ordering
購買依頼：画像ファイルでの明細品目検索による効率化
1-4 販売・サービス組込型
(S/4HANA1909)
• Delivery Performance / Delivery in Time
受注管理：受注明細配送遅延の予測(機能拡張)
2 マスタデータ管理 組込型
(S/4HANA1909)
• Business Rule Mining
マスタデータ管理：マスタ品質向上のためのルールの自動生成

19. S/4HANA
1909リリース

20. 20PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
Detect Abnormal Liquidity Items
流動性明細とその業務理由に関する異常の検知
流動性明細: キャッシュ
フローの業務理由
▪ キャッシュフロー(流動性明細)を
業務理由単位で表示
– 例) 販売現金流入、税現金流出、
購買現金流出、…
▪ このような業務理由の割当には
誤りが起こりえます
▪ “Detect Abnormal Liquidity”は、
精度の高いキャッシュフロー分析
のためにキャッシュマネージャー
に疑わしい業務理由の発見や
チェック・修正を支援します

21. 21PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
Defect Code Proposal (incl. Text Recognition)
Task Proposal for Defects
Root Cause Proposal for Defects
Similar Defect Warning
Defect Code Proposal
Defect is Detected
Quality Technician
Records Defect
Similar Defects
Warning
Past Defects
Quality Engineer
Analyzes Root Causes
Code Proposal Past Defects
Quality Engineer
Defines Tasks
Root Cause
Proposal
Past Defects
Task Proposal Past Defects
Defect gets Suppressed
Use case: Textual Description →
Defect Code
Future scope: New Defect → Similar
Defects
Future scope: New Defect → Similar
Defects
Future scope: New Defect → Similar
Defects
Future scope: Defect Image →
Defect Code
品質技術者が欠陥を処理している場合、該当する欠陥に最もよく
似た欠陥コードグループとコードを検索するのに時間がかかり、また
問題が写真で報告される場合には更に難しくなります。
Defect Code Proposalにより品質技術者は
• テキスト記述に基づいて、および/または欠陥記録中の欠陥の
画像に基づいて、欠陥コードグループおよびコードの提案を得る
ビジネス上のメリット
• 効率性：検出の問題または欠陥に対する労力の削減
• 顧客満足度：タイムリーな問題対処による顧客満足度の向上

22. 22PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
生産に必要な品目は、複数の供給元から供給されます。配達が遅れると、
プラントのon-time生産に影響を及ぼし、非常に高価な組み立てラインを再度
スケジューリングすることになります。間接材の調達遅延は、それを必要とする
製品/サービスを扱う従業員のサポートの遅延を引き起こします。機械学習アル
ゴリズムは、複数の状況に基づいてサプライヤの遅延を特定し、遅延の可能性
を予測します。 PO/PRの作成時に、品目マスタのリードタイムに、処理時間と
承認時間を考慮しないリードタイムが設定されていることがあります。
Supplier Delivery Prediction により購買担当者ができること:
▪ 機械学習アルゴリズムによって収集された洞察をもとにPR / POの作成時に、
より確実な配送リードタイムを予測する
▪ 出荷の到着日を予測し、ステータスを異なるクラスに分類する
▪ 機械学習アルゴリズムによって収集された洞察によって、より豊富になった
提案を受けることができる
▪ 後で、MRP（Material Requirement Planning）や SoS（Source
of Supply）などのトランザクションデータの予測に基づいて、配信リード
タイムや関連パラメータを更新して遅延を回避し、配信パフォーマンスの
最適化を実現する
Supplier Delivery Prediction
原材料の入手遅延や生産計画の再スケジュールを避ける
Business Benefits
• より信頼性の高い計画/品目の提供
• 生産の遅延と再スケジューリングを避ける
• 監視に関わる手作業を減らし早期に問題を解決する
• 直接材、間接材の調達のマスタレベルでの商品/サービスの最新
リードタイム更新

23. 23PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
Intelligent Approval Workflow
• 重要な承認にのみ集中することにより承認時間
を短縮化
• 承認依頼を信頼性要素でグルーピングすることに
よるユーザビリティ拡張
• 承認判断自動化によるプロセス効率
Sourcing and Procurement

24. 24PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
イメージベースバイイング デモ

25. 25PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
Delivery Performance
配送遅延の予測
受注の配送遅延を予測し、配送パフォーマンスを向上させて得意先満足度を高める
販売員の効率を高める配送遅延の減少による
得意先満足度の向上
既存得意先との
リテンション（関係維持）
の改善
配送パフォーマンスの
向上
配送遅延が発生
する受注の予測
タイムリーな配送を
保証するための
対策を提案する
過去の受注データ
受注
根本原因の
分析

26. 26PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
Delivery Performanceは、サプライ・チェーンにおける幅広く使用される
標準的なKPI測定値であり、要求された日付までの顧客の要求の達成を測定
します。
Fiori App Delivery Performanceにより、販売管理者は現在の配送状況
を監視し、要求された受注の割合から納品への影響を即座に認識します。
現在、受注明細の計画納期の決定は、計画またはスケジューリングエンジンの
結果に依存します。 （例：ATP）したがって、将来発生する可能性のあるズレ
とはみなされません。
Delivery Performance/Delivery in Timeにより、販売管理者と
内部営業担当者は
• 受注明細の遅延の可能性を監視する
• 予想される遅延の影響を受ける基準を考慮して、遅延を回避し、顧客
満足度を高めるために適切な措置を取る
Delivery Performance / Delivery in Time
受注明細の配送の遅延を予測する
ビジネス上のメリット
• 問題の監視と解決の手作業を減らす
• より良い配送パフォーマンスを実現し、顧客満足度を向上させる

27. 27PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
日々の業務処理を改善するため、企業は高品質な製品マスタデータを保証し、正確
性とデータ整合性保護を実現できる有効な業務ルールを導入する必要があります。
ルールの認識と整合には時間かかります。業務とマスタデータ管理チーム間で繰り返し
コミュニケーションが必要だからです。
品質チェックのためのルールを後で同僚に提案するために、マスタデータスチュワードと
してマスタデータの依存性を理解する必要があります。データ不整合や外れ値は典型
的な問題です。
MDM Business Rule Mining はマスタデータスチュワードに以下の支援をします。
• 既存または直近で作成された製品マスターデータでの有意義で明確に知られて
いない業務ルールを認識する自動ルールマイニングアプリケーション
MDM Business Rule Mining
業務上の効果
• 既存データ状態品質を容易に評価できることによりマスタデータイニシアチブの
初期フェーズを支援。これはマスタデータ品質およびガバナンスに対するさらなる
投資からどれだけ効果を得ることができるかを理解することに役立ちます。
• 新しいマスタデータエンティティの導入プロジェクト迅速化
• 外部コンサルタントの大幅な費用削減

28. iRPA S/4HANA連携による組込型シナリオ

29. 29PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
SAP Intelligent Robotic Process Automation
Intelligent RPA = RPA + 機械学習+ Conversational AI
SAP Leonardo
インテリジェントテクノロジ
プロセスフロー
記録
スキルの記録
とボットの
トレーニング
ボットの組立
スキル、API、
サービス、
トリガの追加
AI搭載した
ボットによる
ユーザの模倣と
繰り返し実行
稼働チェックと
迅速化
ビルドキャプチャー ラン モニター
✓ サードパーティ製ツール
✓ 非SAPシステム
✓ レガシアプリケーション
✓ Web アプリケーション
✓ インターネットポータル
SAP SuccessFactors
SAP S/4HANA
SAP Ariba
SAP Concur
SAP Fieldglass
SAP C/4HANA

30. 30PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
S/4HANA – 事前定義済の RPA コンテンツロードマップ
Robotics Process Automation スキル計画のハイライト
Status: 15.08.2019
Subject to change
(P) = PAL/PAI
(L) = Leonardo
= new= updated
Q2 ‘19 Q3 '19 Q4 '19 Beyond
会計 (LOB) • Disputes Management - Customer
interaction
• Upload Journal Entry
• Manage Payment advice
• Supplier Invoice Status
• Supplier Down payment request
• Dispute Management – Customer
Email notification
• Manage bank statement manually
• Supplier Invoice Entry
• Check Deposit List Upload
• Mass Reversing Journal Entry
Functionality
• Lockbox management
• Smart accruals
• Outgoing Payment File without File
Interface and/or Bank Integration
• Post General Journal Entries
調達 (LOB) • Purchase Order Confirmations
• Supplier Master Data
• Create Purchase Requisition
• Contact Supplier in case of missing
confirmations, late deliveries
プロフェッショナル
サービス (IND)
組立製造業 /
製造業、その他
製造業 (IND)
• Physical Inventory count
• Production Order Operation
Confirmation via Upload
• Stock Transfers in Inventory
management - Process Material
販売 (LOB)
• Create Sales Order with multiple order entry types.
• Create Sales Quotation
• Create Sales Contract
• Sales Scheduling Agreement - Delivery Schedule
Creation from Excel
• Create Sales Inquiry
• Manage Sales Order
LOB向け基本Botスキル 業種別の拡張 全領域向けの拡張
• Accelerated Vendor Invoice
Deferrals Process
• Item Selection from Depreciation
Run
• Lock/unlock Cost or Profit
Centers after Fixed Assets
depreciations run
• JIT Call entry from documents
• Production Order Conversion
• Production Order Goods Receipt
• Auto Update of Shipping Status from
Logistics Provider Tracking Number
• Export Purchase Requisition to Excel
Template
• Quality Management – Creation of
Inspection results for Good Received
• Prepare RFQ
• Bundling of Purchase Requisitions
• Operational Purchasing – Source of
Supply Determination
• Mass Change of names for Project
Attributes.
Released
• Mass Change of Names for
Commercial Project Attributes (V2).
• Profit Center Reorganizations (V2)
• Profit Center Reorganizations
Automation with mass change
capability - Contract Preparation
Only
• Profit Center Reorganizations
Automation with Rev Rec. execution
• Mass transfer of T&E from one WBS
to another (V3) Cancel Billing
Document
• Intelligent process to show Concur
expenses for projects within project
monitoring
• Intelligent Project Creation based on
previous successful Project.

31. 31PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
SAP Intelligent RPA の SAP Best Practices 1/2
スコープオプション ソースシステム 自動化タイプ
Dispute Management クレーム管理－カスタマーへのメール通知 S/4HANA Cloud/On-Prem UI
Dispute Management クレーム管理ーカスタマーへのメール返信管理 S/4HANA Cloud/On-Prem UI
Manage Sales Order 受注管理－前受金の自動アップロード S/4HANA Cloud/On-Prem UI
Automated Upload of General Ledger Entries 一般会計伝票アップロードの自動化 On-Prem UI
Manage Payment Advice 支払通知管理 S/4HANA Cloud/On-Prem UI
Purchase Order Confirmations 購買発注確認 S/4HANA Cloud/On-Prem UI
Supplier Master Data Check サプライヤマスタデータ確認 S/4HANA Cloud API
Simple Purchase Requisition Creation from Excel
購買申請のExcelアップロード
S/4HANA Cloud API
Supplier Invoice Status Checks サプライヤ請求ステータス確認 S/4HANA Cloud UI & API
Production Order Operation Confirmation 製造指図作業確認 S/4HANA Cloud API
Mass Change of Names for Commercial Project Attributes プロジェクト属性の一括変更 S/4HANA Cloud API
Physical Inventory Count – 棚卸在庫一覧の生成 S/4HANA Cloud API
Physical Inventory Count – 棚卸在庫一覧のアップロード S/4HANA Cloud API
Supplier Down Payment Request サプライヤ前受金請求 S/4HANA Cloud UI
* 必須、その他オプションはオプション

32. 32PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
* 必須、その他オプションはオプション
スコープオプション ソースシステム 自動化タイプ
Create Sales Inquiry 販売問合せ作成 S/4HANA Cloud/On-Prem UI
Automated Upload of Manual Entries via API
APIによる一般会計伝票アプロードの自動化
S/4HANA Cloud API
SAP Intelligent RPA の SAP Best Practices 2/2
※各シナリオ詳細は巻末参照

33. 33PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
業務課題
ビジネスバリュー – 効果
• マニュアルアップロードとデータ入力の工数と時間を削減します
• データ入力時の精度を向上します
• アップロードは、Fioriアプリケーション「一般伝票アップロード」を使って行います。
• ロードされた伝票は、ユーザが転記前にレビューできるようにHOLDステータスに設
定されます。
一般会計伝票のアップロードとメンテナンスは現在マニュアルで行って
います。経理担当者は、よくサードパーティからメール受信したExcel
ファイルを使って伝票登録を行います。S/4 HANA 上にデータを展開
した後で経理担当者がマニュアルで各明細の修正を行います。
Intelligent Robotic Process Automation
マニュアル会計伝票アップロード (OP)
BOTスキル説明
端的にいうと、Bot スキルによってMicrosoft Outlook からデータを
自動的に収集し、適切なフォルダに配置して、データチェックを行います。
その後、一般会計伝票として、S/4HANA 上に登録します。
MS Outlook
添付ファイルの読込み
FIORIを使った
一般会計伝票のアップ
ロード
実行後の
成功／エラー処理
データを
「アップロード」フォルダ
から読込み

34. 34PUBLIC© 2019 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
Client / On Premise SAP Cloud Platform
Factory
Desktop Agent
Desktop Studio
開発者/ユーザ
Studio
Agent
Package
Application
Credentials
Execution
Logs
Orchestration
Deployed
Package
管理者
Hierarchies
Application Configuration Monitoring
Finance
Procurement
Sales & Dist.
Produce
Industries
……
SAP Best Practices
Prebuilt Bots
SAP Best Practice の事前構築済の SAP Intelligent RPA インテリジェントBot

35. S/4 HANA コンバージョン との両立

36. 36INTERNAL© 2018 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
S/4HANA マイグレーションによるイノベーションの早期実現
新規導入：2 - 3 年
マイグレーション：12-18 か月
デジタル
コア
アドオン
最適化
データ
レイク
インテリジェント
エンタープライズ基盤
マイグレーション
DMLT
S4HANA
コンバージョン
ファクトリー
イノベーション
イノベーション
プロダクトバックログ
デザイン
シンキング
PoCイノベーション
カタログ
Sprint 0
Sprint 1 Sprint 2 Sprint 3
プロダクト
バックログ
プロダクト
バックログ
イノベーション・アジャイル開発

37. 37INTERNAL© 2018 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
DevOps
S/4 マイグレーションの２つのトラック
運用
Rum
デプロイ
Deploy
実現化
Realize
評価
Evaluate
準備
Prepare
移行アセスメント
Check
• 環境準備 • システム移行
• コード/HANA
修正
• 運用変更設計
• システム移行
• コード/HANA修
正
• テスト(SIT/RT)
• テスト
(UAT/PT)
• トレーニング
• データ移行
• リハーサル
• 稼働支援
デザイン
シンキング
PoC
Migration Track
アイディアバックログ プロダクトバックログ
Innovation Track
プロトタイプ現場、管理職、IT、SAP Expert
DTワークショップ
SAP イノベーション
カタログ
アイディア
バックログ
プロダクト
バックログ
Sprint 1 Sprint 2 Sprint 3
アジャイル開発
リリース１ リリース２ リリース３
Sprint 0

38. まとめ

39. 39INTERNAL© 2018 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
• Intelligent Enterprise を活用してX
とOデータを経営資源に生かせるようにし
よう
裏テーマ：
SAP S/4 HANAコンバージョンの裏側でイノ
ベーションを実現して価値追加するには
SAPコンサルとして先端技術をやっていくには

40. 40PUBLIC© 2018 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. ǀ
Trying to predict the future is
like trying to drive down a
country road at night with no
lights while looking out the
back window. The best way to
predict the future is to create
it.
Peter Drucker
Let‘s shape the Future together