PUBLIC WHITEPAPER · 2026
生成AIによるSAP開発・
データ移行自動化
評価方法と導入事例 2026 — 宣伝値ではなく、再現可能な評価設計と公開条件をまとめた実務ガイド。
1. 目的と適用範囲
本書は、SAPコード生成とERPデータ移行に生成AIを適用するとき、効果とリスクを同じ基準で評価するための公開版ガイドです。生成速度だけでなく、人のレビュー、修正、テスト、例外処理を含む総工数を対象にします。
2. 評価前に固定する条件
- 業界、案件背景、対象工程と対象外工程
- サンプル数、種類、難易度、除外条件
- 比較対象となる過去実績または対照作業
- モデル名、推論設定、製品・ルール・プロンプトの版
- 担当者の経験、レビュー項目、承認基準
3. CodingZou：SAPコード生成の社内検証
製造業のS/4HANA移行を想定し、模擬・匿名化したABAP 20本をGPT-5.6相当モデル／CodingZou 評価ビルド0.9相当で評価しました。基本設計解析から初回コードレビューまでの人工作業370時間に対しAI支援後は148時間となり、平均工数は約60％減少しました。コード草案生成工程に限定した最大値は約80％です。
4. MappingZou：AIデータ移行の社内検証
SAPの品目主データ1,000件とPO業務データ1,000件の模擬・匿名化データをGPT-5.6相当モデル／MappingZou 評価ビルド0.9相当で評価しました。人工作業160時間に対しAI支援後は50時間となり、移行準備工程全体の平均工数は約69％減少しました。
5. 公開できるケース記録
社内検証と顧客導入実績を明確に区別し、業界、対象数、比較基準、期間、モデル/製品版、人のレビュー範囲、結果、制限、最終更新日を残します。
6. セキュリティとガバナンス
データ境界、学習再利用の有無、権限、暗号化、ログ、保持・削除、モデル変更時の再評価、インシデント対応をPoC前に合意します。
7. 導入判断
PoCの合格条件は「デモが動くこと」ではありません。対象工程で品質条件を満たし、総工数、リスク、運用責任、費用が本番計画に落とせることです。
社内検証データに関する注記
掲載値は社内評価環境における暫定集計であり、顧客本番環境での効果を保証するものではありません。対象範囲、品質基準、データ状態、システム構成により結果は変動します。