日本オラクルのアプリケーション領域を担当するエンジニア6名で、生成AIやLLMなどの先端技術を業務にどう活用できるかを検討する新たな取り組みが始まりました。多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まり、現場での実効性を意識しながら、ソリューションの企画から検証までを進めています。このブログシリーズでは、Day1のアイディア出しからテーマ選定、実際に動かしてみた検証の様子まで、現場での取り組みをリアルにご紹介していきます。生成AIを業務にどう活かせるのか――その可能性を、ぜひご覧ください（全3回）。

第1回では、取り組みの背景を中心にご紹介しました。第2回は、「“このデータどこ？”を言葉で聞いたらERPが教えてくれる？」、その仕組みを解説します。

ERPデータを言葉で検索できるのか？

1. 言葉で検索できるシステムの概要

 

言葉でデータを検索できるシステムとは、どう言ったものをイメージしているのかを共有したいと思います。

①言葉を理解する

まずは、必要となるデータのイメージを言葉で伝えるわけですから、言葉の意味を正確に把握する必要があります。

②必要なデータを認識する

言葉を正確に理解できたら、正確な解釈が必要になります。「売上」や「コスト」と言った言葉が、どう言ったデータを指しているのかを把握する必要があります。

③データを検索する（SQL生成）

必要なデータが把握できたら、それが格納されているDBにアクセスして抽出する必要があります。生成AIで、SQL言語を作成してもらい検索することになります。

④回答を作成する

最後に回答を返信することになりますが、適切な言葉で論評を加えるなどをして回答します。

 

言葉で検索できるシステムの概要

 

今回は、財務データを対象としているので、DBは、自社のOracle Cloud ERPを題材に実現したいと考えています。

 

2. 実現したい機能

さらに、実現したい機能を明示しておきます。

①会話をする機能

人間でも、物事を正しく理解するためには会話を通じて少しずつ理解を深めていくものです。ですから、相手がAIであっても、質問の意図を正確に理解してもらい、正解な回答に辿り着くためには、会話ができる機能は必要だと考えました。

②Chatツールとの連携機能

利便性を考えた時に、普段使い慣れたツールを利用してデータが検索できると良いと考えました。

③あいまいな単語で検索できる機能

会話で理解を深めるとしても、曖昧な言葉の意図を汲み取る機能がなければ、自分で情報を探した方が早い場合もあると思います。だからこそ、曖昧な表現をうまく忖度して検索できる機能が必要だと感じます。

④グラフ作成機能

回答は、言葉でまとめるのが基本だと思いますが、説明するのにグラフがあった方が理解しやすいことも多いです。ですので、グラフを作成して回答する機能も必要だと考えています。

⑤オフィスツールとの連携

AIが生成した回答は、その場で自己完結することもあると思いますが、多くの場合、上司や同僚に共有したいと考えると思います。そうした場合、やり取りした内容をオフィスツールに連携できれば、工数が削減されると考えました。

 

3. 検証作業で準備・検討したこと

 

①ERPデータを検索する方法

ERPデータを検索するためには、ERPで提供されている検索方法以外に、APIで検索する方式もあります。

また、ERPデータを外部に抽出してそこのデータベースを検索する方法もあります。今回、生成AIで検索させるために、より自由度が高いアプローチが望ましいとの思いから、まずは、データを抽出して検索させる方法に取り組んでみました。幸い、Oracle Cloud ERPには、ERPデータを外部に抽出して格納するためのモジュールFDI（Fusion Data Intelligence）があるため、それを活用して簡単に進めることができました。

最終的には、APIを活用した検索も実践しています。

 

②検証シナリオや検証データの作成

検証を実行するためには、以下のようなものを用意しました。

 

（ア）ビジネスシーンを特定する

「経営者が部下に質問する」というようなシチュエーションを想定しました。

「売上を聞く」というシンプルな質問を前提に、AIと会話をすることで答えに辿り着くシナリオを設定しました。

（イ）サンプルデータを作成する

サンプルデータは、「勘定科目」や「組織」などを単位にして、その組み合わせの残高を月次展開するようなテーブルを前提に作成しています。データモデルがシンプルだと、検索が簡単になり過ぎてしまう可能性があるため、あえて正規化し、複数のテーブルを参照しないと何のデータが入っているのかを簡単にはわからないような工夫もしました。

それを前提に、財務省のサイトから一般的な勘定科目をもとにサンプルデータを作成しました。

（ウ）サンプル質問を作成する

以下のようなサンプル質問で、検証をしています。

◆チャットツールを使って、ERPデータを抽出する

  • 東京営業部の先月の売上を出して？
  • 東京営業部の先月の売上の伸び率は？
  • 先月の売上が一番多い営業部は？
  • 先月の売上伸び率が一番良い営業部は？

◆チャットツールを使って、レポート作成を依頼する

  • 営業部門の月次推移レポートを出力して？
  • 営業部門各部の売上を比較したレポートで出して？
  • 東京地区の業績を比較したレポート出して？

 

細かいですが、単純なデータ検索だけでなく、ちょっとした計算や曖昧な表現の意図をくみ取って結果を出力するようにしたいと思いました。また、グラフなどのレポートが出るように工夫をした感じです

 

③利用するツールを決める

生成AIやRAG、UIツールなど、フリーソフトから有償ツールまで様々な選択肢があるので、それらをどのように利用していくかについても議論しました。ただ、使ってみなくては良くわからないところもありましたし、フリーソフトも多かったため、試行錯誤をする形で進めていきました。

結果的には、生成AIでも性能の差はありましたし、使いやすさや開発のしやすさなどでの違いもありました。

 

第3回では検証結果をご紹介します。