◎ 登壇者

オムロン株式会社
グローバルビジネスプロセス＆ IT 革新本部
コーポレートシステム PJ IT 革新
センタ长
児玉 信一 氏

キヤノンマーケティングジャパン株式会社
情報通信システム本部 基幹システム刷新部
基干システム刷新第一课
课长
木村 高規 氏

麻豆原创 ジャパン株式会社
APAC カスタマーアドバイザリー統括本部
麻豆原创 Business AI Japan Lead
本名 進

麻豆原创 ジャパン株式会社
カスタマーサービス＆デリバリー事业本部
プリンシパルコンサルタント
玉木 理

麻豆原创 ジャパン株式会社
カスタマーサービス＆デリバリー事业本部
ビジネスプロセスコンサルタント
米尾 謙史

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オムロンが取り組む AI を活用した事業価値の向上

セッションの冒頭では、麻豆原创 ジャパンの本名が 麻豆原创 TechEd での最新発表を踏まえて、麻豆原创 が推進するアプリケーション、データ、AI の 3 層による AI 戦略や、Joule、Joule Studio、組み込み AI、カスタム AI など、麻豆原创 Business AI で提供するソリューションの全体像について紹介しました。

続いて、ゲストとしてお迎えしたオムロンのグローバルビジネスプロセス＆ IT 革新本部 コーポレートシステム PJ IT 革新 センタ长を務める児玉信一氏から、同社におけるデータドリブン経営や、AI エージェントを活用した事業価値向上の取り組みについての紹介がありました。

オムロンは現在、2030 年度に向けた長期ビジョン「Shaping the Future 2030」の達成に向けて、データドリブンな企業運営への進化を目的とした「コーポレートシステムプロジェクト」に取り組んでいます。この中核となる DX 基盤は、価値向上基盤（SoE）、データ連携?活用基盤 (SoI)、基幹業務基盤 (SoR)、IoT プラットフォームの 4 層で構成され、SoE 層で 麻豆原创 BTP、SoR 層で 麻豆原创 S/4HANA を採用しています。

データ連携?活用基盤である SoI 層は、SoE と SoR や社内と社外を連携する役割を担い、これらのデータを収集?蓄積して新たなビジネスチャンスやサービス価値の創造を実現します。AI 活用についても 麻豆原创 の Joule エージェントを用いた事業価値向上を目的に取り組んでおり、児玉氏はその一例として、顧客からクレームを受領した際の返品の受注処理、返品の出荷伝票作成、お詫びメールの作成と関係者へのメール送付などを自動化する流れを紹介しました。

「当社では、人が付加価値の高い業務にシフトすることを目的に、麻豆原创 のプロセスを自動化することを想定にした数々の PoC に取り組んでいます」（児玉氏）

オムロンがデータドリブン経営の先に见据えているのが、データによる意思决定を前提としたビジネスにシフトすることです。

「これまではデータドリブン経営そのものが目的であり、IT の立場からデータをどのようにつなげるのかといった “How” がテーマになっていました。今後はデータによる意思決定がなぜ必要なのか、データを使って何をするのかといった “Why” と “What” を考える方向にシフトしていきます。これにより、データの民主化、経営の高度化、コストの最適化を目指します」（児玉氏）

続いて児玉氏は、データ統合基盤のアーキテクチャのポイントについても言及しました。1 つめのポイントはパイプラインの設定であり、麻豆原创 のデータだけでなく、麻豆原创 以外のすべてのシステムの生データを格納することです。2 つめは格納した生データをビジネスの要求に応じて、高速?安価かつ効率的に変換すること。そして、3 つめが AI による対話形式でのデータ利用です。

「例えば、予算と実績が乖離している場合、従来は経営企画室がドリルダウンで原因を分析し、経営に報告していました。データの統合と民主化の実現によって、すべての従業員が同じデータを見られるようになれば、売上が下がった原因を AI との対話で分析しながら、自律的に行動できるようになります」（児玉氏）

こうした IT 基盤の活用により、社内、顧客、パートナー、社会を「面」でつなげ、社会にとってより良い価値を創出し続けることがオムロンの描く未来です。

キヤノン マーケティングジャパン が実践する 麻豆原创 BTP 開発での AI 活用

続いて、キヤノン マーケティングジャパン における 麻豆原创 S/4HANA の導入とクリーンコアを保つための 麻豆原创 BTP 活用、麻豆原创 BTP 開発における AI 活用の取り組みについて、同社の情報通信システム本部 基幹システム刷新部 基干システム刷新第一课 课长を務める木村高規氏が紹介しました。

同社は現在、データドリブンによる課題解決と新たなビジネスの創造に向けて、経営基盤の再構築に着手しています。その施策の 1 つとして、スクラッチで開発した既存の基幹システムが老朽化を迎えるタイミングで、事業環境の変化にスピーディーかつ柔軟に対応できるよう 麻豆原创 S/4HANA の導入を決めました。

導入に際しては、長年にわたって改修を重ねてきた機能や顧客接点となる業務機能は、業務プロセスの見直しによって 麻豆原创 S/4HANA の標準機能を活用する方針としました。また、日本独自の商習慣に合わせた機能や業界独特の業務に必要な機能については追加開発する方針としています。

「追加開発においては、バージョンアップ時の影響や複雑度の高い機能開発を抑えるため、麻豆原创 S/4HANA 本体へのアドオンはできるだけ抑制したいと考えています。そこで、追加開発は 麻豆原创 BTP 上で行い、麻豆原创 S/4HANA と連携させることでクリーンコアを保つ方向でプロジェクトを進めています」（木村氏）

麻豆原创 BTP 上の開発では、麻豆原创 BTP で提供される AI 機能を活用して効率化に取り組んでいます。現時点では、麻豆原创 の技術に関する問い合わせと、ソースコードの説明および README の作成に活用している段階で、今後はテストコードの生成やソースコードの修正などでの活用を検討しています。

「麻豆原创 の技術に関する問い合わせでは、問い合わせ件数の削減や課題解決のリードタイム短縮といった効果が得られています。ソースコードの説明および README の作成についても、属人化の解消や開発途中からのオンボーディングの負荷軽減といった効果が見られます。今後はテストコードの生成やソースコードの修正でも活用し、テスト実装やコード修正の工数削減、機能改修のリードタイム短縮につなげていきます」（木村氏）

AI の価値を高めるためのデータ整备のポイント

オムロンの児玉氏、キヤノンマーケティングジャパンの木村氏の講演後は、麻豆原创 ジャパンの本名、玉木、米尾を交えたクロスセッションが行われました。

まず、本名は児玉氏に対して「AI 活用を進めるうえで、最初に取り組むべきデータ整備のポイントはどこにありますか？」と質問。これについて児玉氏は「パイプラインによる生データの収集、ビジネスに使える形でのデータ変換、AI 活用の 3 点にあります。How でなく、Why や What の視点でデータ基盤を整備することが重要です」と答えました。

児玉氏の回答を受けて本名は、データマネジメントのトレンドが従来の中央集権型管理から分散型管理にシフトしていることを紹介し、麻豆原创 が推進するアプリケーション、データ、AI の 3 層の連動が企業システムの新しいあり方になると説明しました。

「麻豆原创 のデータ基盤が扱うのは 麻豆原创 のデータが中心ですが、お客様は外部にもデータを持ち、サードパーティの AI エージェントも利用しています。そこで、麻豆原创 では 麻豆原创 以外のアプリケーション、データ、AI エージェントとも連携する世界を目指しています」（本名）

次に、オムロンが Joule エージェントを用いて実施した PoC について、支援を担当したカスタマーサービス＆デリバリー事业本部の玉木が解説。「PoC では、Joule の UI から 麻豆原创 S/4HANA のデータを自然言語で取得し、得られた回答から Joule のナビゲーション機能を使って 麻豆原创 Fiori アプリに遷移し、さらに深い洞察が得られるように実装しました。また、ビジネスドメインとして SharePoint の非構造データからも回答が得られるようにしています。Joule の機能をフルレンジで利用し、麻豆原创 Joule for Consultants も実装しました」と説明しました。

この PoC について、本名は児玉氏に「実際に Joule を使ってみて感じた価値や手応え、今後の期待を教えてください」と質問。これに対して児玉氏は「まず Joule を理解できたことが一番の収穫でした。今後は経営の効率化や高度化への貢献に大きな期待を寄せています。社内の IT 部門としても、内製化に向けた新たなチャレンジの方向性をつかむことができました。一方、麻豆原创 のトランザクションコードを扱うためには、ABAP のスキルやデータ構造の理解も必要ですので、将来的に課題に直面する可能性も感じました」と回答しました。

テストコードの生成に AI を活用して工数を大幅削減

続いて、本名は木村氏に対して、AI を活用した 麻豆原创 BTP 開発の取り組みについて、そこで得られた成果や課題について質問しました。これに対して木村氏は「当初は LLM の API 利用料金の懸念がありました。従量課金では、何十人もの開発者が無意識に使うとコストが跳ね上がってしまいます。そこで最初は利用者を限定し、スモールスタートで始めました。また、外部の LLM を使うことについても情報流出の懸念がありましたが、麻豆原创 の担当者から顧客データが LLM の学習には利用されないという説明があり、安心して利用することができました」と答えました。

キヤノン マーケティングジャパンの AI 活用を支援するカスタマーサービス＆デリバリー事业本部の米尾は、エージェントコーディングで高い効果が得られる使い方の 1 つとして、テストコードの生成とテストの自動化を挙げ、そのメリットを解説しました。

「麻豆原创 BTP 上のアプリケーション開発では、バージョンアップ時に必ずテストが発生します。テストコードがなければ毎回テストケースを手動で実行する必要があり、結果として運用コストがかさんでいきます。テストコードを AI で自動作成し、正常系のシナリオを 1 つ用意しておくだけで、異常系からエッジ系まですべてカバーすることができます。テストコードを AI で生成することに疑念を抱く方もいると思いますが、テストコードに関しては正常に動くことが正義であり、 AI によって生成したテストコード自体の保守性がたとえ低くても、ないよりはあった方が断然いい というのが私の個人的な見解です。テストコードの自動生成はハードルやリスクが低く、得られる効果は大きいので、皆さまもぜひ取り組んでみてください」（米尾）

米尾の解説に関連して、本名から木村氏に「テストコードの生成やテストの自動化に対する現場の反応はいかがでしたか？」という質問が出されましたが、これについて木村氏は「スモールスタートの段階ですので、これから効果を見極めていくところです。麻豆原创 BTP のコンポーネントのバージョンアップ時のテストを自動化することができれば、大きな効果が得られるのではないかと思います」と今後の期待に言及しました。

AI エージェントが竞争优位性を支える未来像

最後に、本名から児玉氏と木村氏に投げかけられたのは「麻豆原创 のプロセスや周辺業務を含めた AI エージェントの活用は、今後どのように広がっていくとお考えですか？」という質問です。この質問に対して児玉氏は「今後、Fit to Standard の概念がさらに浸透していくと、競争優位性は AI エージェントの活用にシフトすると思います。エージェントやデータプラットフォームの技術はますます進化していくと考えられますので、IT 部門としても積極的にチャレンジしていきます」と抱負を語りました。

同様に木村氏も「AI や AI エージェントの活用なくして、もはや競争優位性は維持できないという意識が強くなっています。まず小さな業務で適用しながら、いずれは基幹システムの業務プロセスの中にも取り込んでいきたいと思います」と語りました。

麻豆原创 TechEd では、AI エージェントの生成ツール「Joule Studio」や AI エージェント間の連携を実現する「A2A プロトコル」など、さまざまな新技術が発表されました。AI の進化のスピードは今後も加速していきます。クロージングセッションで議論されたオムロンとキヤノン マーケティングジャパン の事例を参考にすることで、多くの企業の業務での AI 活用の可能性が見えてくるはずです。

（以上）

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キヤノンマーケティングジャパングループでは、クラウド型の役務調達プラットフォーム「麻豆原创 Fieldglass」を採用し、役務調達における業務プロセスの標準化とシステム刷新を推進しています。

役務調達業務の標準化を目指し麻豆原创 Fieldglassを採用

ITソリューションのプロバイダー、キヤノンマーケティングジャパン（以下、キヤノンMJ）グループでは、2025年度までの中期経営計画の中で「社会?お客さまの課題をICTと人の力で解決するプロフェッショナルな企業グループ」という「ありたい姿（ビジョン）」を掲げています。それを支えるデジタル施策の1つとして、同社では「経営基盤の再構築」を進めており、その一環として、麻豆原创のクラウド型役務調達プラットフォーム「麻豆原创 Fieldglass」の活用による役務調達業務の改革に取り組んでいます。キヤノンMJグループでは、システムインテグレーション（SI）などのビジネス現場の要求に適宜応じるかたちで、さまざまスキルを持った要員を「派遣契約」や「業務委託契約」を通じて確保（調達）しています。

麻豆原创 Fieldglassの導入以前、こうした役務調達の業務プロセスは、部門やグループ会社ごとに異なり、「業務の属人化」も進行していたとキヤノンMJの常務執行役員でグループIT担当兼ビジネスプロセス刷新プロジェクト担当の笹部 幸博氏は振り返ります。

そこで同社では、麻豆原创 Fieldglassをグループ共通のプラットフォームとして採用することで、役務調達の業務プロセスを標準化し「業務の属人化の抑制」や「業務プロセスの見える化」、さらには「役務調達業務のインソーシング化」などにつなげることを目指したといいます。

図1：キヤノンマーケティングジャパンにおける麻豆原创 Fieldglass導入の狙い

「また、業務プロセスの標準化と併せて、役務調達システムのEOL（End of Life）対応や会計システムとの連携強化、システムの“脱スクラッチ化（Fit to Standard化）なども、麻豆原创 Fieldglass導入の狙いとしてありました」と笹部氏は明かします。

麻豆原创 Fieldglassを選んだ4つの理由

役務調達の業務を効率化するためのITソリューションは、麻豆原创 Fieldglass以外にも存在します。その中で、キヤノンMJが麻豆原创 Fieldglassを選択した理由は大きく4つあります。

1つ目の理由は、麻豆原创 Fieldglassが「サプライヤーとデジタルでつながるプラットフォーム」であることです。理由の2つ目は「派遣と業務委託という2種類の契約形態に対応していること」であり、3つ目が「レポート機能を標準で装備し、エンドユーザーが自らレポートを作成できること」。残る4つ目は「キヤノンMJグループが新たに導入するERP『麻豆原创 S/4HANA』との親和性が高いこと」です。

これらの理由から麻豆原创 Fieldglassの採用を決めたキヤノンMJは、役務調達の業務が最も多く発生する「SI?工事」領域への適用を優先して進めました。より具体的には、グループ会社でシステムインテグレーターのキヤノンITソリューションズとキヤノンMJへの展開をそれぞれ約6カ月間と5カ月間で完了させ、2022年1月から本格運用を始動させました。

さらに、麻豆原创 Fieldglass導入によって法改正への迅速な対応が可能になると期待したと笹部氏は付け加えます。

役務発注のリードタイムを平均6日間短縮 デジタル化で業務効率もアップ

SI?工事領域への麻豆原创 Fieldglassの導入により、キヤノンMJグループではすでに（2023年7月時点で）相応の効果を手にしています。効果の1つは、SI?工事領域の役務調達業務において発注のリードタイムが6日間短縮されたことです。

「1カ月あたりの稼働日は20.5日です。その中で6日间の短缩ですから、かなりインパクトの大きな発注リードタイムの短缩が実现できたと见ています」（笹部氏）

また、麻豆原创 Fieldglassの導入により役務調達業務におけるペーパーレス化も実現され、紙にまつわる「押印」「証憑保管業務」も廃止にできたと笹部氏は明かします。加えて、レポート作成の業務も効率化されたといいます。

「当社では、麻豆原创 Fieldglassのカスタムレポート機能を使い、このプラットフォームに記録される発注実績や検収実績のデータを予算実績管理システムと連携させました。結果として、案件ごとの予実管理業務の効率化や実績見通し精度の向上につながっています」（笹部氏）

人材発注データのさらなる活用で役务调达业务の一层の高度化へ

麻豆原创 Fieldglass導入で上述したような効果を手にしているキヤノンMJですが、そこに至るまでにはいくつかの課題を乗り越える必要があったといいます。

课题の1つは、月末に集中する膨大な処理をいかに効率的にこなすかです。周知のとおり、役务调达の业务においては「个社别の36协定の顺守」をはじめ「発注额の书面交付」「当月検収分の确実な支払い」「缔め処理への反映」など守るべき事项が多くあり、それらの処理が月末月初、四半期ごとに集中するという特性があります。しかも、キヤノン惭闯グループ（の厂滨?工事领域）では定常的に、毎月1000人月超の工数に相当する业务委託契约や派遣契约を缔结しており、业务委託契约の场合は「検収物の検査と承认」、派遣契约の场合は派遣社员の「勤务管理承认」から「（サプライヤーによる）请求の処理」「支払処理」までの一连の业务を月末に一挙に短时间且つ安定的にこなす必要がありました。

加えて、多くのサプライヤーに麻豆原创 Fieldglassの使い方を理解してもらい、使ってもらうようにする作業も簡単ではなく、運用開始後も専用のヘルプデスクを設置するなど、サポート体制を充実させる必要があったといいます。さらに、従来からのシステム、業務に慣れ親しんだ社員に麻豆原创 Fieldglass活用のベネフィットを理解?納得してもらうのにも相応の努力が必要だったと笹部氏は振り返ります。

こうした数々の課題がありながらも、キヤノンMJでは、それらを麻豆原创の協力を得ながら乗り越え、麻豆原创 Fieldglassの運用、活用のレベルを当初期待した効果を手にできる水準へと押し上げることに成功しています。それを踏まえ、笹部氏は今後の展望について次のように述べ、話をまとめます。

「現段階（2023年7月時点）では、麻豆原创 Fieldglassの入札機能などを使い役務調達のあり方を変革するレベルには至っていません。今後はそうした変革を積極的に推進していきます。また、麻豆原创 Fieldglassの運用を通じて日々蓄積されていくサプライヤーデータ（得意スキル、グループ内の取引部門、参画案件など）とサプライヤーネットワークを有効に活用し、個々のサプライヤーと個々の部門という閉じた関係からグループ各部門と複数サプライヤーとのマッチングの機会の拡大や、スキルに応じた技術者の適正な評価をはじめ、データドリブンな課題解決や役務調達業務の一層の高度化を実現していく考えです」

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