SAPとCRMのデータを
整えて、活かす。
顧客・品目データの名寄せから双方向連携まで - AI Agent Hub ERP Connect
大企業・官公庁・自治体でのエンタープライズ対応
※1 2025年3月トラフィック分析ツール（Similarweb）による推定値に基づく自社調査。AI総合研究所の運営・分析実績に基づく継続的な改善・検証による知見蓄積。
ERP・CRM 運用企業が直面する構造課題
基幹データに残る、3つの壁
データのサイロ化
SAP・CRM・現場のExcelに分散して孤立
AIエージェントが横断参照できる形に統合
表記のゆらぎ
同じ顧客・品目がシステムごとに別表記で登録
AIが名寄せ・構造化して表記を統一
二重入力とタイムラグ
同じ情報を両システムへ手入力、数字も不一致
双方向コネクトで入力は一度・常に最新
AI データクレンジング
つなぐ前に、AI がデータを整える
形式がバラバラのままではシステムはつながりません。ERP Connect は接続の前段で、表記ゆれの解釈と名寄せ候補の生成を自動化。確認は Teams で承認するだけです。
整備前 - 形式がバラバラのデータ
受注管理台帳.xlsx
SharePoint / 部署ごとに別ファイル
顧客リスト_営業部_最新v3.xlsx
オンプレのファイルサーバ
SAP の品目・顧客データ
S/4HANA・ECC
Salesforce 取引先
商談・活動履歴
メール添付の注文書・見積書
PDF・Excel が混在
商談の録音・議事メモ
音声・テキストが未整理のまま
図面・現場写真
CAD・PDF・画像データ
同じ情報が Excel・ERP・CRM・メールに分散し、表記も形式もバラバラ。どれが最新かも分からない。
AIエージェントが収集・名寄せ・整形
表記ゆれの解釈と名寄せ候補の生成は LLM が最も得意な領域。人は Teams で承認するだけ。
整備後 - つながる状態のデータ
同じデータを、用途に合わせて複数の形で持てます。
統一顧客リスト.xlsx
人が使う台帳の形
| A | B | C | D | E | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 統一コード | 正式名称 | SAP | Salesforce | 状態 |
| 2 | C-1001 | 株式会社サンプル工業 | 10021 | ACC-0058 | ✓ 同期 |
| 3 | C-1002 | 株式会社サンプル製作所 | 10034 | ACC-0112 | ✓ 同期 |
| 4 | C-1003 | サンプル工業(株) 東京 | 10088 | ACC-0203 | ⚠ 確認待ち |
キー対応表
システムをつなぐ同期キー
オントロジー
AIが推論する関係グラフ
「A社が買っている品目の受注状況は?」のような横断の質問に、関係をたどって答えられる。
整備されたデータは各システムへ双方向に配信され、以後の入力ゆらぎも AI が検知・補正。データが整うから、その上のAIエージェントが正しく動きます。
ERP Connect の仕組み
SAP ⇄ AI Agent Hub ⇄ CRM の双方向コネクト
AI Agent Hub が ERP と CRM の間に立ち、データ変換・権限制御・監査ログを担う「コネクトハブ」として双方向に連携。現場は Teams から自然言語で操作するだけです。
ERP・基幹システム
AI Agent Hub
- データ変換・マッピング
- 権限・ガバナンス制御
- 双方向同期・突合
- 監査ログ・追跡
CRM・SFA
現場のインターフェースは Teams / Copilot
「A社の受注状況は?」と聞くだけ。両システムを横断した回答が Teams に返ります。
対応システム
主要な ERP・CRM・Microsoft 基盤に接続
標準コネクタとAPI連携 (REST / OData / BAPI) により、既存システムに手を入れずに接続します。
ERP・基幹系
CRM・SFA
Microsoft 基盤
上記は代表例です。GRANDIT・OBIC7 などの国産ERPを含め、API を持つ基幹システム・SaaS には個別コネクタで対応可能です。
AI Agent Hub 導入相談
自社業務への活かし方を、まずは整理しませんか？
構想段階でも大丈夫です。既存システムやデータの状況を伺い、最適な導入の進め方をご提案します。
ユースケース
ERP Connect が自動化する代表的な業務
Salesforce - 商談
ポンプ更新案件
サンプル工業
成約AI
SAP - 受注伝票 (下書き)
受注先
サンプル工業 (10021)
品目
高圧バルブ VX-100 ×24
金額
¥3,840,000
ここから、3つの領域へ広がる
ERP Connect で整えたデータは、そのまま次の打ち手の土台になります。
STEP 1
データ整備
顧客・品目データの名寄せ、書類・図面・音声の構造化。すべての土台。
STEP 3
予測・経営判断
需要・売上・キャッシュの予測。全社の数字がリアルタイムに揃う。
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