SAP BPC |
CCH Tagetik |
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製品比較 |
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製品ステータス
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SAP BPCサポート終了(2027年)に伴い、SAP Group Reportingへの移行が必要 |
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導入形態
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オンプレミス環境を主軸とし、SAP Analytics Cloud連携によりハイブリッド構成を実現 |
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主要機能
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予算編成・計画・フォーキャスト・連結会計まで包括的にカバー |
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データモデル構造
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統制性・標準化には優れる一方、変化の速い経営環境に求められる柔軟性には課題が残る |
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複雑な連結処理への対応
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柔軟な制御が可能な一方、設定・運用には技術的スキルが必要 |
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システムの柔軟性
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業務標準化を実現する反面、変化対応におけるIT依存がボトルネックとなる可能性 |
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通貨・持分管理
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為替設定はレートテーブルによる手動管理が前提であり、持分ロジックはスクリプトで実装 |
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AI機能
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SAP Analytics Cloudを通じて、基本的な予測分析機能に対応 |
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システム連携
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SAPエコシステム外との連携実績は限定的 |
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ユーザー体験
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Excelベースで、SAPユーザーにも馴染みやすい操作性 |
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監査・コンプライアンス対応
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厳格な監査対応を可能にする反面、可視化機能やコンプライアンス設定の効率化には課題 |
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拡張性
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高い信頼性と統制性を提供する反面、柔軟なシステム拡張や連携には制約が残る |
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アナリスト評価
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直近の市場評価で突出した評価は見られない一方、一定の評価・言及実績を保持 |
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CPM transformation で、ERP刷新をスムーズに。未来志向の経営管理オペレーションへ。
現在、2,000社を超える企業が CCH Tagetik を活用しています。
スムーズな移行を実現した企業様の実例をご紹介します。
SAP BPC は、まもなく製品ライフサイクルの終わりを迎えます。次に取るべき一手は何でしょうか?
ここでは、その疑問にお応えするための情報を網羅的にご提供しています。
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SAP BPCのサポート終了を見据え、次の一手をどう描くか
SAP BPCは今、事実上の“終息フェーズ”に入りつつあります。
Microsoft版は2026年6月、NetWeaver版は2027年12月にサポート終了を迎え、その後は新機能追加や継続的な開発は行われません。
一方で、市場ではAI・機械学習・予測分析を活用した次世代型の経営管理が急速に進化しています。
旧来型プラットフォームを使い続ける企業は、高度な分析や将来予測の恩恵を受けにくくなり、経営スピードや意思決定精度の面で競争力格差が広がる可能性があります。
さらに、レガシー環境の継続利用は、
・セキュリティリスク
・他システムとの連携負荷
・保守運用コストの増大
といった課題も避けられません。
これは、古いインターネットブラウザを使い続ける状況に似ています。
Webサイト自体は閲覧できても、表示は遅く、正常に動作しない機能も増え、結果として業務効率や生産性を大きく損なっていきます。
いま求められているのは、“既存環境への依存”ではなく、AI時代を見据えた経営管理基盤への進化です。 -
SAP BPCの次に選ばれる経営管理基盤とは
SAP BPCの刷新は、単なるシステム移行ではありません。
財務・経営企画部門にとって、AIを活用した次世代経営管理へ移行する重要な転換点です。
いま企業には、変化に即応できる“アジリティ”が求められています。
政策変更、市場需要、サプライチェーンの混乱など、事業環境は予測不能なスピードで変化しています。
こうした状況下では、従来型の計画・予算策定プロセスでは限界があります。
これから必要なのは、「過去を集計する経営管理」ではなく、「未来を予測し、即座に意思決定できる経営管理」です。
SAP BPCの代替を検討する際には、単に機能不足を補うだけではなく、AI時代を見据えて経営管理能力そのものを拡張できるプラットフォームかどうかが重要になります。
例えば「CCH Tagetik Budgeting, Planning & Forecasting」は、以下のような次世代機能を提供します。
インテリジェントなデータ基盤:
企業内データは爆発的に増加しており、財務・非財務データを統合・活用することが競争力の前提となっています。
現代の経営管理基盤には、
・大量かつ粒度の細かいデータを高速処理できる基盤
・AIによるデータマッピング、自動照合、異常検知、ドライバー分析
・連結・計画・予測を支える高精度なデータ統合能力
が求められます。
AIは、従来人手で行っていた膨大な作業を高速かつ高精度に実行し、経営管理部門を“作業中心”から“分析・意思決定中心”へ変革します。
予測モデリングとWhat-if分析:
サプライチェーンや需要変動への迅速な対応には、予測分析とシミュレーションが不可欠です。
AIを活用した予測モデルやWhat-if分析により、
・将来見通しの精度向上
・シナリオ別シミュレーション
・迅速な再計画/再予測
を実現し、不確実性の高い環境下でも意思決定スピードを維持できます。
AIによるデータ探索・分析:
企業データの増大に伴い、有益な示唆を見つけ出す難易度は急速に高まっています。
生成AIは膨大なデータから重要なシグナルを抽出し、可視化まで支援します。
これにより、経営管理部門はレポート作成やデータ加工に追われるのではなく、示唆に基づくアクションへ集中できるようになります。
統合型プラットフォーム:
真のデータドリブン経営を実現するには、計画・予算・予測だけでなく、
・連結会計
・開示/レポーティング
・国際税務
・ESG/サステナビリティ
・各部門横断の業務プロセス
までを単一プラットフォームでつなぐことが重要です。
すべての部門が単一のデータ基盤を参照することで、全社横断での統合経営管理と俊敏な意思決定が可能になります。
長期的なロードマップ:
経営管理基盤の刷新は、何度も繰り返すものではありません。
だからこそ重要なのは、短期的な機能比較ではなく、
AI・分析・業務高度化への継続投資を行いながら、長期的に進化を続けるベンダーを選択することです。
いま求められているのは、単なるSAP BPCの置き換えではありません。
企業競争力を支える、次世代経営管理基盤への進化です。
参照:
https://sapinsider.org/wp-content/uploads/2025/05/SAPinsider-Planning-and-Consolidation-After-SAP-BPC-Research-Report.pdf
https://www.sap.com/products/data-cloud/bpc.html
https://media.techtarget.com/rms/misc/SAP_BPC_2nd_Ed_sample.pdf
https://es.slideshare.net/slideshow/87004425-sapbpcnw10075scriptlogicimplementationguide/13038447
https://userapps.support.sap.com/sap/support/knowledge/en/2239549
https://www.element61.be/en/resource/implementing-badis-sap-bpc-tips-tricks
https://noeldcosta.com/sap-bpc-features-deployment-best-practice-guide
https://help.sap.com/doc/938aa8981c404dfb97062de9967b20a2/7.5/en-US/SBOP_BPC_Currency_Conv.pdf
https://community.sap.com/t5/technology-blog-posts-by-sap/sap-analytics-cloud-predictive-planning-frequently-asked-questions/bc-p/13487489
https://www.fpmsolutions.nl/Pages/en-GB/Solutions-sap-bpc/sap-bpc-roadmap-and-versions
https://www.sap.com/products/data-cloud/
https://noeldcosta.com/sap-bpc-features-deployment-best-practice-guide
https://www.cfoshortlist.com/reports/bpc-end-of-life
https://www.amco.one/blog/sap-bpc-end-of-life-what-finance-teams-should-know-and-do-next/