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Fit to Standardとは?|困難な理由とAI活用も見据えた解決策

「Fit to Standard(業務を標準に合わせる)を推進したいが、現場の反発が強く調整が進まない」
「標準化と柔軟性の板挟みで苦しんでいる」
業務標準化は、単なるコスト削減策ではありません。昨今のAI利活用を促進する環境において、AIエージェントがデータを正しく理解し、企業の生産性を劇的に高めるための「必須条件」となりつつあります。しかし、すべての業務を無理に標準機能へ押し込むことは、企業の競争力を損なうリスクも孕んでいます。
本記事では、AI時代に求められる標準化の真の価値と、標準機能と独自開発を賢く使い分ける現実的な解決策について解説します。次世代の基幹システム構築に向けたヒントとして、ぜひお役立てください。

- 1. Fit to Standard(F2S)とは?
- Fit to Standardの概要
- クリーンコアとの関係性
- 2. Fit to Standardが困難な理由
- 現場を苦しめる「標準化 vs 柔軟性」の対立構造
- 単一パッケージへの無理な適合が招くリスク
- 3. 解決のカギは「クリーンコア」と「Side by Side開発」
- 複数の製品を組み合わせる「ハイブリッド」な考え方
- 競争領域は外で作る:SAP BTPの活用
- 「作らないシステム」を実現するローコード・ノーコード連携
- 4. AIが変えるERP導入の常識。「作る」から「AIエージェントと働く」へ
- 【視点1:データの標準化】「AIが理解しやすいデータ=標準データ」という新常識
- 【視点2:業務変革】AIエージェントがもたらす業務プロセスの変革
- 【視点3:開発手法】システム開発は「要件定義→実装」から「AI育成・並行開発」へ
- 5. CTCが提唱する新ソリューション「Figues(フィグ)」とは
- SaaS導入支援とクリーンコア維持を両立する「Figues」の全体像
- 製造業の導入を加速するテンプレート「Figues Starter」
- AIで組織変革を伴走支援する「Figues Flex AI」
- まとめ
1. Fit to Standard(F2S)とは?
近年のERP導入においてスタンダードとなりつつある「Fit to Standard(F2S)」の基本概念と、それを支える重要な考え方である「クリーンコア」について解説します。
Fit to Standardの概要
Fit to Standardとは、ERPなどのパッケージシステムを導入する際、業務プロセスをパッケージが備えている標準機能に合わせて最適化する手法です。
Fit to Standardが普及した背景には、従来の「Fit & Gap(業務に合わせてシステムを作る)」手法が招いた、開発コストの肥大化や導入期間の長期化、導入後のアップデートが困難になるといった課題への反省があります。
具体的には、自社独自の帳票や複雑な承認ルートをシステム側で追加開発(アドオン)するのではなく、ERPが標準で提供しているベストプラクティス(標準プロセス)に合わせて、自社の業務フローそのものを見直すアプローチをとります。
業務を標準機能に寄せることで、システムのスリム化を実現し、迅速な導入と将来にわたるコストの最適化が可能です。
クリーンコアとの関係性
Fit to Standardと「クリーンコア(Clean Core)」は対立するものではなく、相互に補完し合うセットの概念です。
Fit to Standardのアプローチで導入を進め、標準機能を最大限活用することによって初めて、ERPの本体(コア)をカスタマイズで複雑化させず、クリーンな状態で維持できるようになります。
SAP社が提唱するように、標準機能でカバーできる領域はそのまま利用し、法規制対応や競争力に関わる独自機能については、ERP本体を改修するのではなく、外部の拡張基盤(SAP Business Technology Platform(SAP BTP)など)上で開発して連携させます。
このようにコアをクリーンに保つことで、将来的なバージョンアップへの対応が容易になり、最新のAI技術や機能を即座に享受できる基盤が整うのです。
関連記事:https://www.ctc-g.co.jp/keys/blog/detail/clean-core-erp-system-operation
2. Fit to Standardが困難な理由

概念としては浸透した「Fit to Standard」が、なぜ現場での実行段階で壁にぶつかるのか、その構造的な要因とリスクについて解説します。
現場を苦しめる「標準化 vs 柔軟性」の対立構造
現在、ERP導入においてFit to Standardやクリーンコアという言葉自体は十分に浸透していますが、現実は「言うは易く行うは難し」の状況にあります。
その最大の要因は、情報システム部門が「業務の標準化」と「ビジネスの柔軟性」という、一見相反する要求の板挟みとなっているためです。
トップダウンで標準化を指示しても、現場レベルでの調整が難航するケースは後を絶ちません。予期せぬ競合の台頭など、変化するビジネス環境に対応するには、経営基盤であるシステムにも柔軟性が求められるため、現場は画一的な標準化に抵抗感を抱きやすいのです。
結果として、情報システム部門は「標準に合わせて効率化せよ」という経営層の要求と、「柔軟に対応してほしい」という現場の要望の間で、困難な調整を強いられることになります。
単一パッケージへの無理な適合が招くリスク
Fit to Standardを推進する際、単一のERP製品のみですべての業務をカバーしようとすると無理が生じます。
パッケージの標準機能に合わせるために、本来必要な業務プロセスまで過度にスリム化したり、現場に過大な運用負荷を強いたりすれば、企業の競争力を損なうリスクを孕んでいます。
標準化を優先するあまり現場の負荷が増大し、ERPに対して過大な期待を抱いていた現場が、実現できない現状に失望してしまうケースは少なくありません。
また、法規制への対応や他社との差別化に直結する「競争領域」まで、無理に標準機能へ押し込むことは現実的ではないでしょう。
一つの製品ですべてを完結させようとするのではなく、領域によっては開発を選択する判断や、複数のソリューションを組み合わせる視点を持つことが重要です。
3. 解決のカギは「クリーンコア」と「Side by Side開発」
前章で述べた標準化の壁を乗り越えるための具体的なアプローチとして「ハイブリッドな標準化」と「SAP BTPを活用した開発」の手法を解説します。
複数の製品を組み合わせる「ハイブリッド」な考え方
単一のパッケージですべてを網羅しようとすると、現場に過度な業務変更を強いるなど、どうしても無理が生じがちです。そのため、一つの製品に固執せず、複数の製品を組み合わせることで、標準機能への適合率を高めるアプローチが有効です。
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社(以下、CTC)が提案する「Figues(フィグ)」では、コアとなるERPでカバーしきれない領域に対して、ほかのSaaSや製品を組み合わせ、開発せずに「標準機能」として利用できる範囲を拡大させます。
選択肢を複数持つことで「この業務はA製品の標準に合わせ、あの業務はB製品で補完する」といった柔軟な検討が可能になり、結果としてFit to Standardの実現性が高まります。
競争領域は外で作る:SAP BTPの活用
法規制対応や他社と差別化すべき「競争領域」については、無理に標準機能へ合わせるのではなく、ERPの外側で開発を行う「Side by Side開発」を採用すべきです。
必要な機能を追加しつつ、ERP本体を「汚さない(クリーンコア)」状態に保つことで、将来のアップグレードやAI活用を妨げない、持続可能なシステム基盤を維持できます。
具体的には、拡張開発基盤である「SAP BTP」を活用します。ERPに近い処理はクラウド対応の新開発モデル「ABAP Cloud」や画面上の設定で拡張可能な「In-App開発」で実装し、完全に独立した機能は「Java」や「Node.js」を用いて外部で開発するといった使い分けが有効です。
コアはクリーンに保ち、必要な機能は外で作るという構成こそが、標準化と柔軟性を両立させる現実的な解決策となります。
「作らないシステム」を実現するローコード・ノーコード連携
システム間の連携においても、スクラッチ開発を避け、連携基盤を活用して極力「作らない」アプローチをとることが重要です。
複雑なインターフェースの個別開発は、メンテナンスの属人化を招きますが、最新のプラットフォームであれば設定ベースでの連携が可能であり、システム維持の労力を大幅に削減できます。
例えば「Integration Suite」を活用すれば、API管理やイベント駆動型の連携、処理の分岐などをローコード・ノーコードで実装でき、異なるシステムやデータをシームレスにつなぐことが可能です。これにより、事業環境の変化に応じて必要なシステムをいつでも入れ替えられる「DX基盤としての基幹システム」が実現します。
このようにクリーンコアやSide by Sideによって整備された、標準的かつ柔軟なデータ基盤こそが、次章で解説する「AIによる劇的な業務変革」を実現するための重要なカギとなります。
関連記事:https://www.ctc-g.co.jp/keys/blog/detail/sap-btp
4. AIが変えるERP導入の常識。「作る」から「AIエージェントと働く」へ

AI技術の進化が、ERP導入の目的やプロセス自体をどのように変質させているかについて、データの標準化、業務変革、開発手法の3つの視点から解説します。
【視点1:データの標準化】「AIが理解しやすいデータ=標準データ」という新常識
これからのERP導入において「Fit to Standard」を推進すべき最大の理由は、AIを活用するための前提条件となるからです。
AIエージェント(自律的に判断・行動するAI)がデータを正しく解釈し、有用なアウトプットを生成するためには、データの意味や構造が標準化されていなければなりません。
SAP社のアーキテクチャでは、標準機能を利用することでデータが自動的に意味付け(セマンティックレイヤー化)される仕組みになっています。
例えば、クレーム対応業務において、AIが顧客情報や過去の取引履歴を正確に紐づけて適切なお詫び状の案を作成できるのは、データがあらかじめ標準化されているからです。
つまり「AIが理解しやすいデータ=標準データ」であり、次世代のAIによる恩恵を享受するためには、標準機能の活用が必須条件となります。
【視点2:業務変革】AIエージェントがもたらす業務プロセスの変革
AIエージェントの活用は、業務の大幅な効率化をもたらすだけでなく、現場がFit to Standardを受け入れるための強力な動機付けとなります。
「ERP導入のために業務を変える」ことには抵抗があっても、「AIを活用して業務を楽にするためにプロセスを整える」アプローチであれば、現場の受容性が高まるでしょう。
例えば、ベテラン社員が在庫状況や顧客重要度を考慮して行っていた複雑な判断業務をAIで代替すれば、納期回答までの時間を数分に短縮可能です。また「取引先登録をAIで自動化する」といった小さな成功体験を積み重ねることで、現場は業務プロセス変更への抵抗感を減らしていけます。
このように、AIエージェントは単なるツールではなく、Fit to Standardを推進し、業務変革を加速させる装置として機能します。
【視点3:開発手法】システム開発は「要件定義→実装」から「AI育成・並行開発」へ
AIを活用する場合、システムの構築方法は「決めてから作る」のではなく、「試しながら育てる」進め方に根本から変わります。
従来のシステムは、人間がすべての動きをプログラムする必要がありました。しかし、生成AIは最初から一般的な知識を持っているため、ゼロから要件を固めるよりも「AIに何ができるか」を早期に試すほうが効率的です。
これまでは詳細な設計図を完成させてから開発に着手していましたが、AI開発ではまず1週間程度で「このAIで業務を遂行できそうか」を検証します。その上で、AIへの指示出し(プロンプト)の調整と、人間が使用する操作画面の作成を同時並行で進めていきます。
つまり、プログラムを一から書くのではなく、AIという「有能な新入り」に自社の業務ルールを教え込み、実業務で使えるように調整していく作業が開発の中心となるのです。
5. CTCが提唱する新ソリューション「Figues(フィグ)」とは

ここまで、標準化と柔軟性を両立するハイブリッドなアプローチやクリーンコア、そしてAI活用の重要性について解説してきました。しかし、これら最新のアーキテクチャやAI導入を、企業の自力だけで統合的に実現するのは容易ではありません。
そこで本章では、SaaS型ERPの導入から維持管理までをトータルで支援する、CTC独自のソリューション「Figues(フィグ)」を紹介します。
SaaS導入支援とクリーンコア維持を両立する「Figues」の全体像
「Figues(フィグ)」は、SAPのSaaS型ERP(SAP S/4HANA Cloud®)の導入支援と、稼働後のシステムを標準(クリーン)に保つためのサービスを組み合わせたソリューションです。多くの企業が直面する「Fit to Standardで導入したいが、独自機能も捨てられない」というジレンマを解消するために設計されています。
具体的には、SAP S/4HANA Cloudを中心(デジタルコア)に据えつつ、標準機能だけではカバーしきれない要件や、特定の競争領域におけるアプリケーションを拡張基盤である「SAP BTP」上で開発・連携させます。これにより、ERP本体を過度な改修で複雑化させることなく、企業の独自性をシステムへ柔軟に反映することが可能です。
「攻める経営者においしい(Figues=イチジク)」をコンセプトに掲げ、標準機能によるコスト最適化の恩恵と、自由な拡張性を両立させることで、長期間にわたって進化し続けられる経営基盤を提供します。
製造業の導入を加速するテンプレート「Figues Starter」

「Figues Starter」は、組立製造業向けに特化した導入テンプレート(アクセラレータ)であり、ERP導入の工数とリスクを大幅に低減します。
ゼロから要件を定義するのではなく、あらかじめ整備されたドキュメントやフォーマットに自社の要件を落とし込んでいく形式をとることで、迷いのない円滑な導入が可能です。
さらに、ボッシュソフトウェアデジタルソリューションズ(ボッシュSDS)社との提携により、同社が持つグローバル拠点向けのテンプレートや工場DX/GXの知見が融合されており、海外展開や物理設備との連携も強化されています。これにより、日本企業は国内の商習慣に対応しつつ、グローバル標準の業務プロセスを迅速に取り入れることができます。
AIで組織変革を伴走支援する「Figues Flex AI」

「Figues Flex AI」は、ERPシステムの導入前後に、AI活用を軸としたチェンジマネジメントや教育支援を組み込んだ伴走型サービスです。
ERP導入の最大のハードルである「現場の意識改革」を成功させるには、単なるシステム教育にとどまらず、「AIを活用するために業務を変える」というポジティブな動機付けが欠かせません。
具体的には、AI活用方針の策定、AIリテラシー向上研修、PoC(概念実証)による実現性検証などを通じて、現場が主体的に業務プロセスの変更を受け入れる土壌を作ります。システムを構築するだけでなく、それを使いこなす「人」と「組織」の変革までをサポートすることで、真のDX実現と生産性向上へと導きます。
まとめ
AI活用が不可欠となるこれからの時代、業務の標準化は単なるコスト削減策にとどまりません。蓄積されたデータを企業の強力な武器に変えるための前提条件です。
重要なのは、すべての業務を画一的に標準へ押し込めることではなく、「守るべき標準(クリーンコア)」と「攻めるべき独自領域(Side by Side開発)」を明確に切り分けるハイブリッドな戦略にあります。
システムは「作る」ものから、AIと共に「育てる」ものへ。この柔軟かつ戦略的な導入方針こそが、次世代のビジネスを支える強固な基盤となるでしょう。
また、無理のない標準化と、AIエージェントによる業務変革をどう実現すべきかのノウハウが詰まったホワイトペーパーを以下にご用意しております。ぜひダウンロードのうえ、貴社のプロジェクトにお役立てください。
ホワイトペーパー:https://www.ctc-g.co.jp/keys/download/figues-erp-strategy

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