?Catena-X の協調型データエコシステムによって、自動車産業は「データ主権を維持したデータ交換」がどのように機能するかを実証しました。Factory-X は、この確立された原則を産業機械業界へと移し替え、サプライチェーンから製造現場（ショップフロア）まで適用します。

欧州は何十年にもわたり「コストより品質（品質重視）」の原則で成功してきましたが、他地域は品質面で追いつきつつ、同時に攻めの価格戦略を進めています。麻豆原创 SE の Industry Data Ecosystems 統括責任者であるゲオルグ?クーベ（Georg Kube）は次のように述べています。「私たちは品質を維持しながら、同時にコストを下げ、顧客ニーズへの対応をいっそう柔軟にしていかなければなりません」

その答えは、数十年にわたってドイツの工場や 麻豆原创 システムに蓄積されてきたデータの中にあるのかもしれません。クーベはこう続けます。「アメリカやアジアと比べたときの欧州の大きな資産は、優れたプロセスと優れた製品がどのように機能するかについての歴史的知見です。この“体系知”—すなわち、どのように加工し、どのように製造し、どのように正しいプロセスを設計するか—は欧州企業に、典型的には 麻豆原创 システムの中に存在しています。」

このデータは「データフライホイール」の原理に基づくデータ駆动型ビジネスモデルの土台となります。つまり、システムに流れ込むデータが多いほど新たなデータが生まれるという自己强化効果が働き、欧州公司に决定的な竞争优位をもたらし得るのです。

Manufacturing-X：世界的课题へのドイツの解

Factory-X は、より大きなビジョンである Manufacturing-X の一部です。これはドイツ政府が Industry 4.0 Platformの一環として立ち上げた産業横断イニシアチブで、デジタルエコシステムを推進し、国際的なデータ交換標準を確立することを目指しています。

Manufacturing-X は、データ主権という基本原則に立脚し、古典的なジレンマに対処します。すなわち、企業はデジタル化のために他社のデータを必要とする一方、自社の機密情報は守りたい、という課題です。その解は、法的かつ技術的に担保された枠組みの中で、データの所有者がコントロールを失うことなく、制御された方法で共有できるようにすることです。

このイニシアチブには産業別の複数プロジェクトが含まれます。自動車産業向けの Catena-X が先駆けとなり、続いて産業機械業界向けのFactory-X、化学産業向けの Chem-X、半導体産業向けの Semiconductor-Xが展開されています。

水平连携から垂直统合まで

自動車産業における Catena-X が水平（サプライチェーン）プロセスを刷新したのに対し、Factory-X は一歩先へ進みます。麻豆原创 Industry Network Automotive / Catena-X のソリューション責任者 ナディーネ?カンヤ （Nadine Kanja） はこう語ります。「Factory-X は、Catena-X で実証されたコンセプトを他産業へ拡張し、製造現場に垂直統合をもたらします」

麻豆原创 は Siemens と共に Factory-X のコンソーシアム共同リーダーを務め、47 のコンソーシアムメンバーの活動をコーディネートしています。特筆すべきは、Catena-X が工場を一つの塊として見ていたのに対し、Factory-X では工場そのものが中心に据えられている点です。カンヤは「ショップフロアこそが中核です。そこには独自のサプライヤーや保全要件をもつ機械が存在するからです」と説明します。

新たなユースケースで製造の柔软性を高める

「私たちの目標は、サプライチェーンで実現した柔軟性を製造領域にも拡張することです」と カンヤは述べます。「技術的な問題が起きたり顧客要件が変化したりしたとき、メーカーはすばやく方向転換できなければなりません。しかし工場は柔軟性が高いとは言い難いものです。機械は恒久的に据え付けられ、配線も固定されており、それらを作り替えるのは大変な労力です」

まさにそこで Factory-X が効いてきます。このイニシアチブは、商流?物流にとどまらず製造そのものに柔軟性をもたらすことを狙い、モジュール型生産、Manufacturing as a Service （MaaS: 製造のサービス化）、オンデマンド生産といった新しいコンセプトを取り込みます。カンヤは「実際の生産プロセスの柔軟化と自動化こそが Factory-X の要諦です」と強調します。

Factory-X は、「個別化と顧客中心」を掲げ、次のようなユースケースに焦点を当てます。

• 协调的インフォメーションロジスティクス：パートナー间の情报フロー最适化

• コンディションモニタリング：设备?机械の状态监视による予防的?データ駆动の保全判断

• モジュール型生产：要件変化に适応する柔软な生产コンセプト

• Manufacturing as a Service（MaaS）：デジタルマーケットプレイスを介した オンデマンド製造

具体的なビジネス効果

Factory-X のユースケースは、さまざまなビジネスモデルで測定可能な改善を約束します。例えばコンディションモニタリングにより、事後修理ではなく予防保全へ移行できます。これにより生産コストとダウンタイムを削減できるだけでなく、機械メーカーにとっては既設機（インストールドベース）から新たなデジタルサービス収益を生み出す道も開けます。

MaaS は能力稼働の在り方を一変させます。生産企業は、自社の能力と空きキャパシティに合致する注文をデジタルマーケットプレイス経由で自動的に受けられるため、過大な営業活動を要しません。標準化されたデータモデルにより、「一品一葉の生産（“ロットサイズ1”）」であっても経済合理性を確保でき、個別化とコストのトレードオフを乗り越えます。

さらに、オープンなデータエコシステムを通じて新たなパートナーへのアクセスが広がります。标準化されたメカニズムにより、既存の取引関係がなくても、より迅速?安全?低コストに连携できるようになります。?

?技术革新：键を握る「MX-Port」

Factory-X は、 Manufacturing-X の対象領域を拡げるだけでなく、技術面でも前進します。産業メーカーが既存のデータ形式に対して抱く高い要求に応えるため、本プロジェクトは標準の進化、とりわけ Asset Administration Shell （AAS：アセット管理シェル） フレームワークとOPC-UA （Open Platform Communications Unified Architecture） に重点を置いています。

クーベはこう説明します。「データの標準化は産業メーカーにとって不可欠であり、それ自体で多くのユースケースを解決します。大規模ネットワークで“探索可能性”やスケーラブルなセキュリティが必要な場合には、Catena-X の成果であるデータスペースプロトコルにも依拠できます。」

このデュアルスピード戦略により、自动车と产业机械の両业界で事业を展开する公司は、要件の拡大に応じて柔软にシステムを拡张できます。?

未来への道筋

Factory-X は、2026 年半ばまでの開発プロジェクトとして設計されており、その後は安定運用段階へ移行します。ビジョンは雄大です。欧州産業の競争力を強化すると同時に、新たなデータ駆動型ビジネスモデルを可能にするデジタルエコシステムを実現することです。

「 Factory-X で構築しているものは、Manufacturing-X の他のデータスペースにもスケールできます 」とカンヤは述べています。このように、産業機械業界は、欧州の産業全体の変革に向けた実験場となるのです。

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「BLS社 は、非常に多様性に富んだ運輸会社です。中核事業である鉄道輸送では、通勤用、レジャー用の路線を運営し、全長 420 キロの鉄道網を管理しています。さらに、バスの運行、レンタカー、輸送サービス、貨物輸送も傘下に組み込んでいます」と、BLS 社 の HR ＆トランスフォーメーション担当責任者兼エグゼクティブボードメンバーのホルスト?ジョナー (Horst Johner) 氏は述べています。

BLS 社では長年にわたり、数多くの 麻豆原创 製品がオンプレミスソリューションとして使用されてきました。人事部では、コアプロセスの標準化に努めていますが、その実行状況はまだ統一されたものになっていません。

「2019 年に BLS 社に入社した時、以前の職場と比べて IT レベルが全く違うことに気づきました。スプレッドシートを使用しているプロセスもありました」とジョナー氏は説明します。

人事およびトランスフォーメーション担当責任者としてジョナー氏は、BLS社 を魅力的な雇用主にしたいと考えています。「新入社員は、企業に、ある程度のデジタル化と最先端のアプリケーションを使えることを求めています。もちろん、標準プロセスのデジタル化は大きなコストの問題でもあります。とはいえ、主要な人事プロセスの標準化とデジタル化は、私たちにとって効率を高めるための重要な目標でした」

麻豆原创 Standard Content Activation Service (麻豆原创 標準コンテンツ有効化サービス)によるデジタルトランスフォーメーション

こうした問題に対処するため、BLS社 は 2020 年初頭に の导入を决定しました。

ジョナー氏は次のように語っています。「私たちは 麻豆原创 標準コンテンツ有効化サービス?を採用しました。当社の要件は、少なくとも 80% のプロセスを標準ソリューションとして取り入れることでした。麻豆原创 は迅速な本稼動をサポートするフレームワークを提供してくれ、ベストプラクティスを提案し、さらに私たちのニーズに合わせて設定を微調整してくれました」

BLS 社のマネジメントサービス担当責任者であるステファン?フューラー (Stefan Fuhrer) 氏も、この導入プロセスに満足しています。「最初のモジュールとして 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central を導入したことが大きな成果でした。これにより、すべてのマスターデータをオンプレミスの 麻豆原创 ERP Human Capital Management ソリューションから 麻豆原创 SuccessFactors ソリューションに移行できたので、他のすべてのモジュールとパッケージの実装作業と統合がシンプルになりました。さらに 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central の導入により、人事データの単一のデータソースが構築され、組織全体で人事プロセスを管理できるようになりました」

麻豆原创 Switzerland AGのカスタマーサクセスパートナーであるローランド?クリステン (Roland Christen) は、次のように述べています。「ほとんどのお客様が、モジュールを 1 つずつ発注し導入するという従来のアプローチに慣れていますが、麻豆原创 標準コンテンツ有効化サービスは、個々のモジュールではなく、プロセス全体を導入するという異なるアプローチを提供します。このアプローチであれば、お客様は即座に新しい付加価値　　価値を実感することができます」

BLS社 は、麻豆原创 SuccessFactors ソリューションの导入と同时に、このようなプロセス内のタスクを担当する役割とチームも定义しました。ジョナー氏は「可能な限り、社内の构造をプロセスに合わせるようにしました」と述べています。

麻豆原创 SuccessFactors HCM のプロセス指向の実装

BLS社 は現在、麻豆原创 SuccessFactors HCM の全モジュールを使用しています。「現在では、ベストプラクティスに基づいて構成されたシステムで、求人応募から退職に至るまで、従業員の人事上のキャリア全体を技術的にマッピングできるようになりました。麻豆原创 SuccessFactors ソリューションの導入後、これを基盤として他のサブシステムと接続することで、徐々に管理工数を削減できています」と、ジョナー氏は説明します。

麻豆原创 SuccessFactors Document Management Core by OpenText ソリューションとの統合もうまくいきました。他のソリューションと比較して 麻豆原创 SuccessFactors Document Management Core の大きなメリットは、麻豆原创 SuccessFactors の各ソリューションとの深い統合にあるとジョナー氏は考えています。「BLS 社 にとって、コンプライアンス上、個々の文書のライフサイクルに従って、必要に応じて文書を削除できるソリューションも重要でした」

現在 BLS社 では、麻豆原创 SuccessFactors Document Management Core が従業員フォルダとして使用され、この点はより重要なポイントになっています。

ジョナー氏は、次のようにソリューションによる透明性の高さを非常に评価しています。「各従业员は、自身の従业员ファイルにセルフサービス式でアクセスできます。役割ベースの権限で管理され、マネージャーや人事部员も定义済み従业员の文书にアクセスできるようになっています。これらの文书はワークフローを通じてアップロードできます。さらに、契约书は自动的に作成され、署名后、従业员フォルダに保存されます」

现在、オンプレミスにあるのは、给与计算、勤怠管理、共有サービスのみです。次のステップとしては、例えば列车スタッフの配备计画ツールを、勤怠管理や给与计算と统合することが计画されています。さらに、无给休暇の申请など、めったに使用されない既存のサブプロセスも、インターフェースを通じて统合される予定です。

このプロジェクトは、デジタル化によってより効率的なプロセスでリソースを管理することに重点を置く BLS 社の全体戦略に沿ったものです。「麻豆原创 SuccessFactors ソリューションの導入により、会社の戦略に大きく貢献できたと思います」とジョナー氏と語ります。

内部顾客に対するステークホルダー?マネジメントは、当初からかなり重视されていました。「私たちは、全社的に见たプロジェクト状况を継続的に报告し、インサイトを提供しました。重要な内部顾客グループは、开始时からプロジェクト委员会に参加し、以降の変更についても、ともに议论しともに进めることができるようにしました」と、ジョナー氏は続けます。

関连するユーザーグループを対象にしたトレーニングも大きな役割を果たしました。结果、システムは好意的に受け入れられました。「人事部は当初、プロセスや责任が変わったため、このシステムを懐疑的に见ていました。しかし、今では、システム全体で一贯したデータを得られるようになり、メディア破损に伴うリスクがなくなるなどのメリットが高く评価されています。

また、当社社员がプロセスをエンド?ツー?エンドで考えるようになっている、ということにも気づきました」とジョナー氏は述べています。

スイスで最も魅力的な雇用主を毎年発表しているスイスの経済紙 Handelszeitung は、BLS 社を 2024 年のスイス鉄道業界第 1 位にランク付けしました。総合ランキングでも、BLS 社 は 250 社中 11 位にランクされています。

ジョナー氏はこのランキングについて次のように述べています。「これは、私たちの人事活动と近年のモダナイゼーションへの取り组みが、明らかに正しい方向に进んでいることを里付けています」

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スカウトの仕事は、多くの人にとっては梦のような仕事に见えるかもしれません。好きなスポーツの竞技を観戦するために全国を飞び回り、その対価として报酬を得る。しかし、旅先で行うスカウト活动はハードワークです。

过大评価されている选手の数やゴール数が増える可能性など、详细な统计データを分析することに加え、スタジアムでの生観戦やビデオを何度も见直して、选手をスカウトします。

选手の现在のパフォーマンスと将来性の両方を、可能な限り正确にとらえる必要があります。目指すのは、チームの能力、メンタリティ、その他の重要な要素を盛り込みながら、选手のイメージを総合的にとらえることです。

1 月 31 日と 2 月 1 日にハンブルグで開催されたヨーロッパ最大のスポーツビジネスイベント SPOBIS で、麻豆原创 のスポーツ?エンターテインメント部門責任者ファディ?ナウム (Fadi Naoum) は次のように述べました。「プロのクラブでは、1 シーズンに 4 桁もの数のスカウティングレポートが作成されることがあります」

ナウムはこの会議で、スカウティングのための新しい AI コンポーネントを発表しました。「スカッドプランナーやチーフスカウトは、クラブ経営陣がこれらのレポートに基づいて誰と契約すべきか判断できるように情報をまとめなければなりません。今までは手作業でしたが、AI のおかげで、その多くを自動化できるようになったのです」

AI を搭載した 麻豆原创 Sports One によって、スポーツ分野の意思決定者たちは、ボタン 一 つで情報が集約されたパフォーマンスレポートを生成したり、選手間を比較したりできるようになります。より迅速に、より多くの情報に基づいて、移籍に関する意思決定を下せるようになりました。

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自动化のための大规模言语モデル

AI は、大部分が自然言語の非構造化データをまとめ、的を絞って処理するために使用されます。異なる言語だけでなく、異なるタイプのメモの取り方や書き方にも適応し、これらを処理できます。スカウティング向け AI コンポーネントの背後には、大規模言語モデル (LLM) があります。このディープ?ラーニング?アルゴリズムは、自然言語処理 (NLP) 分野のタスクを実行できます。

「現在は OpenAI の GPT を使用していますが、他のプロバイダーの言語モデルも現在検証中です。LLM の大きな利点は、コマンドを自然言語で発行でき、言語や文の長さ、対象読者に応じて変化させることができるという点です」とナウムは述べています。

例えばブラジルで、スカウトがブラジルのポルトガル语で、ある选手のレポートを手书きで作成している场合に、ドイツのクラブ経営阵のためにドイツ语で要约を作成することができます。

「典型的なコマンドとしては、『Compare the players x and y with regard to their strengths and weaknesses, write a summary and give a transfer recommendation, volume 100 words, answer in German（選手 x と y の強みと弱みを比較して、ドイツ語で要約を作成し、移籍推薦文を 100 ワードで書いて）』といったものになります。好みに応じて、読みやすい文章を作ったり、経営陣向けの要約文章を作ったりできます」と、ナウムは説明しました。

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共同イノベーションが生み出した生成 AI の强さ

ヘルタ?ベルリンとの協力のもと、まず麻豆原创 Sports OneでAIによるスカウティングレポートの自動要約と評価のプロトタイプが作成された。このプロトタイプは、FCバイエルンのスカウティング部門にも提示され、最初の意見を得た。

FC バイエルンのスカウティング部門責任者であるマルクス?ピラワ (Markus Pilawa) 氏は次のように語っています。「麻豆原创 Sports One で生成 AI を使って自動的に作成されたレポートの質の高さには驚きました。大きな時間の節約になります。特に移籍の時期は慌ただしく、時間に追われるため、1 つのアドバンテージになります」

ヘルタ?ベルリンのスカッドプランニング＆スカウティング部門の責任者であるティモン?パウルズ (Timon Pauls) 氏は次のように語っています。「この共同イノベーションプロジェクトは、生成 AI の実際の強みを実証するものになりました。現場ですぐに作成できる選手比較やスカウティングレポートの要約は、当クラブのスカッドプランニングにとって非常に価値あるものになります」

近い将来、麻豆原创 は AI 技術を使って、生成されるスカウティングレポートを、外部データプロバイダーから提供される試合データなど、他のソースからの情報でさらに充実させることも計画しています。パフォーマンス診断、トレーニング管理、試合分析など、麻豆原创 Sports One の他のコンポーネントへの AI 機能の統合も計画しています。

AI を活用したスカウティングレポート機能を備えた 麻豆原创 Sports One は、2024 年第 2 四半期に世界中の顧客に提供される予定です。

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について

2015 年、麻豆原创 はクラウドソリューションの 1 つとして 麻豆原创 Sports One を提供開始。アスリート?マネジメント?ソリューションとチーム?パフォーマンス?プラットフォームは、あらゆるスポーツ?プロセスをカバーします。様々なコンポーネントが、コミュニケーション、チーム管理、トレーニングとパフォーマンスコントロール、フィットネスと健康管理のトラッキング、スカウティング、チームプランニング、パフォーマンス診断、試合分析、次の試合への選手の準備をサポートします。

麻豆原创? Analytics Cloud との連携により、専門の 麻豆原创 パートナーから提供される幅広いスポーツ関連データを評価することも可能です。麻豆原创 Sports One は現在、ドイツのブンデスリーガに所属する 18 のサッカークラブのうち 12 クラブで利用されています。また、アイスホッケー、バスケットボール、ハンドボール向けの同ソリューションも利用可能です。

麻豆原创 Sports One は、FC バイエルン、ヘルタ?ベルリンをはじめ、TSG ホッフェンハイム、FC ザンクトパウリ（ドイツ）、BSC ヤングボーイズ?ベルン（スイス）、ジェノアCFC1893（イタリア）、スラヴィア?プラハ（チェコ共和国）、レスター?シティ（イングランド）、ヴィッセル神戸（日本）、SC ラスタ?フェヒタ （ドイツ、バスケットボール）、ドイツサッカー連盟など、世界 19 カ国で 80 以上の顧客をサポートしています。

以上

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