三井金属のDX事例が示すAI時代のデータ戦略：80部門統合で実現する未来の経営とは

導入の背景と目的

一世紀以上の歴史を持つ三井金属は、2025年度からの3ヶ年中期経営計画において「DXの促進」を重要課題に掲げています。同社では、国内外80部門がそれぞれ異なるルールでマスタデータを運用しており、データの精度と一貫性を保つことが、将来的なデータ利活用の大きな課題となっていました。B-EN-Gは、基幹システムであるSAP S/4HANAの刷新に合わせて、この課題を根本から解決する「一気通貫のマスタ管理基盤」の構築を支援しました。

事例のポイント

今回のデータ基盤構築では、以下の点が重要なポイントとして挙げられています。

• AI活用を見据えた経営基盤の確立
  データの利活用に不可欠な「正しく、整えられたデータ」を継続的に担保できる基盤が構築されました。

• SAP S/4HANAへの一気通貫なデータ送出
  申請ワークフローからMDM、そして基幹システムであるSAP S/4HANAまで、不備のないデータがシームレスに連携されるインターフェースが確立されています。

• 「MDM SaaS」と外部データベースの高度な連携
  外部の法人データベースとの自動連携により、取引先情報の確認作業が自動化され、作業負荷が約4割削減されたほか、データの鮮度維持がシステム化されました。

三井金属の担当者からは、「マスタデータの品質や一貫性が担保されたことは、データを利活用するための土台が確立され、ひいてはAI活用を見据えたデータ基盤の整備が進んだことを意味します。今後は、その環境を最大限に活用し、業務のさらなる効率化や経営の高度化を実現していきたいと考えています」とのコメントが寄せられています。

B-EN-Gが提供するデータ基盤・利活用ソリューション

B-EN-Gは、長年培った製造業とSCM（サプライチェーンマネジメント）領域の深い知見を活かし、データ基盤・利活用ソリューションを提供しています。データマネジメント領域の最先端プラットフォームを活用し、マスタデータ管理、データ品質管理、データ連携といった基盤整備から、データ分析・利活用による業務効率化まで、一貫したソリューションを提供し、顧客のデータドリブン経営実現に貢献しています。

• データ基盤・利活用サービス: https://www.b-en-g.co.jp/jp/solution/dm/

MDM SaaSについて

「MDM SaaS」は「Informatica Intelligent Data Management Cloud」に包含されている、企業が保有するさまざまなデータを統合・管理するためのSaaS（Software as a Service）プラットフォームです。社内外に散在する異なるシステムやデータベースからデータを抽出し、必要な形式に変換・加工した上で、データウェアハウスや分析システムなどの目的地へ連携する機能を有しています。これにより、企業はデータを一元的に管理し、ビジネス分析や意思決定に活用しやすくなります。

• Informatica製品紹介: https://www.b-en-g.co.jp/jp/solution/dm/informatica.html

ビジネスエンジニアリング株式会社(B-EN-G)について

B-EN-Gは、1990年代初頭に日本で初めてSAP ERPの導入を手掛けて以来、製造業を中心とした顧客のデジタル変革をITで支援しています。IT企画からシステムの構築、導入、運用にわたるコンサルティングおよび支援サービス、ならびに自社開発のパッケージソフトウェア「mcframe」の販売、導入で豊富な実績を有しています。また、基幹業務システム（ERP）やサプライチェーン（SCM）、IoTなどで蓄積されたデータを活用して、システムの高度化やカイゼン活動を支援しています。中国、タイ、シンガポール、インドネシア、アメリカの5ヶ所に海外子会社を有し、海外進出企業に対しても、日本と現地で連携しながら製品やサービスを提供し、顧客の経営課題を解決しています。

• ビジネスエンジニアリング株式会社の詳細: https://www.b-en-g.co.jp/

AI Workstyle Lab編集部コメント

三井金属の事例は、AI活用を見据えたデータ基盤構築がいかにビジネスの効率化と高度化に直結するかを具体的に示しています。MDM SaaSによるマスタデータの一元管理と外部データベースとの連携は、単なるデータ整理に留まらず、取引先情報の確認作業を約4割削減するという具体的な成果を生み出しました。これは、データ品質が向上することで、将来的にAIがより正確な分析や予測を行うための強固な土台が築かれたことを意味します。多くの企業がDX推進を掲げる中で、このような「正しく、整えられたデータ」を継続的に担保する基盤は、AI時代における競争優位性を確立するための必須条件となるでしょう。本事例は、データドリブン経営を目指す企業にとって、具体的な導入イメージとビジネスメリットを考える上で貴重な示唆を与えてくれます。

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