◎ 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统括本部
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

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

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）

【ぜひこちらもご覧ください】

?YouTube 公開中：

?

?

?

The post 【麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026】クロージングセッション振り返り：オムロン様とキヤノンマーケティングジャパン様の事例に学ぶ、AI を活用したデータの民主化と 麻豆原创 BTP 開発によるクリーンコア appeared first on 麻豆原创 Japan プレスルーム.

◎ 登壇者

日本电気株式会社
コーポレート IT システム部門長
兼 経営システム統括部長
中田 俊彦 氏

麻豆原创 ジャパン株式会社
カスタマーアドバイザリー统括本部
バイスプレジデント?统括本部长
織田 新一

麻豆原创 ジャパン株式会社
BTP 事業部 事業部長
高橋 佳希

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

AI エージェントの连携で実现する圧倒的な生产性

キーノートの冒頭、麻豆原创 ジャパンの織田はベルリンで開催された 麻豆原创 TechEd について、「麻豆原创 が戦略として掲げる AI ファースト、スイートファーストを裏付けるように、ビジネスユーザーが AI をフル活用する姿や開発者のあり方について、進化の方向性が示されました。製品戦略としても、パートナーやベンダーの皆様と協業するオープンなエコシステムに明確に舵を切った内容でした」と振り返りました。

そこで 麻豆原创 TechEd Japan のオープニングキーノートでは、新たな技術の進化に基づいて「業務プロセス」「データ」「導入?開発」の 3 つの視点で、麻豆原创 の具体的な AI 戦略や製品群について掘り下げていきました。

まず 1 つめの視点である「業務プロセス」について、麻豆原创 が目指すのは AI エージェントが自律的に連携することで圧倒的な生産性を実現し、さらにはデータから新たな洞察を得ながら変化対応力を高めていく世界観です。

麻豆原创 ジャパンの高橋は「麻豆原创 TechEd では、AI エージェントを束ねる AI アシスタントという新たな概念が発表され、各業務に最適化された AI エージェントを活用して、より複雑な業務を遂行できることが示されました」と話しました。

麻豆原创 TechEd では、これらを実現するためのプロセスの連携性に加えて、AI エージェント間の連携にも焦点を当て、麻豆原创 の Joule エージェントとサードパーティのエージェントを連携する機能として「Agent2Agent プロトコル」への対応が発表されました。これにより、エージェントがお互いの機能を発見し、タスクを移譲しあい、結果も共有する組織横断的なエージェント連携が実現します。

さらに、構造化データを処理する AI モデルとして、表形式のデータを事前学習した「麻豆原创-RPT-1」が発表されたことも大きな注目点です。麻豆原创-RPT-1 は、データベースのリレーショナル構造とビジネスロジックを事前に学習しており、ファインチューニングなしで利用することができます。

麻豆原创 が提唱する新たな業務プロセスの概念について、織田は AI エージェント連携をいかに既存の業務プロセスに組み込んでいくか、また全体のプロセスをいかに設計?実装、そして進化させていくかの取り組みの重要性を強調します。また、高橋は日本のユーザー、パートナーへのメッセージとして次のように話しました。

「AI 活用が前提となることで、業務のあり方は大きく変わっていきます。麻豆原创 ではプロジェクトの進め方、業務要件の確認なども含めてお客様やパートナーの皆様と一緒になって、本格的な AI エージェント時代における新たな価値創造に取り組んでいきます」

Snowflake のデータともゼロコピーで柔软に连携

次に 2 つめの視点である「データ」について、麻豆原创 TechEd では 麻豆原创 のデータ統合基盤である 麻豆原创 Business Data Cloud (麻豆原创 BDC) に、麻豆原创 以外のアプリケーションで発生するデータも取り込み、自由に活用するための新たな機能が発表されました。

その 1 つが 麻豆原创 のビジネスデータと外部データをつなぐ「麻豆原创 BDC Connect」です。麻豆原创 TechEd では、Snowflake 社との戦略的パートナーシップが発表され、これにより Databricks、Google Cloud、Microsoft Fabric に加えて、麻豆原创 と Snowflake 間でもデータを複製することなく、ゼロコピーでの双方向連携が可能になり、ビジネスコンテキストを保持したまま Snowflake の AI や分析機能を活用できるようになりました。

もう 1 つは、麻豆原创 HANA Cloud の進化です。業務プロセスとビジネスデータの関係性を可視化するナレッジグラフエンジンの性能は従来よりも 3 倍の高速化が実現し、リレーショナルデータ間の関係性をリアルタイムに理解できるようになりました。

「麻豆原创 は、麻豆原创 Business Data Cloud が提供するデータプロダクトやゼロコピーのデータ連携により、麻豆原创 データの活用に要する時間とコストを削減し、お客様がより活用しやすいデータマネジメントを提供していきます。麻豆原创 がオープンエコシステムに舵を切ったことで、他のベンダーのデータベースともリアルタイムに連携できるようになりますので、オープン性をベースに 麻豆原创 ユーザーの皆様に新しいデータ管理、活用のあり方を提供していきます」（高橋）

高度な AI エージェントの開発が飛躍的に効率化

続いて 3 つめの視点である「導入?開発」について、麻豆原创 TechEd では開発者に向けた多くの新機能やアップデートも発表されています。織田は「新しい開発者のエクスペリエンスとして、バイブコーディングやインテントベース?ディベロップメントといったキーワードが登場していたのが印象的でした。これは開発者が細部をコーディングするのではなく、作りたいものの意図を伝えることで開発が進むスタイルです」と話します。

そして、カスタムの Joule エージェントを開発するツールとして、自然言語で伝えるだけで必要なツールセット、データセットを自動選定し、エージェントを生成できるローコードツール「Joule Studio」が新たにリリースされました。プロコードツールにおいても、さまざまなフレームワークと連携し、高度な AI エージェントを自由に構築できるようになっています。

また、標準的なプロトコルとして MCP (Model Context Protocol) への対応が発表され、作成したエージェントを Joule の一部として連携することが可能になっています。この他にも、複数のエージェントを 麻豆原创 LeanIX 上で一元管理する「AI Agent Hub」、エージェントがどの業務で実行されているかをプロセスマイニングする 麻豆原创 Signavio の新機能「Agent Mining」が発表されました。加えて、ABAP の生成と解析に特化した LLM「麻豆原创-ABAP-1」も発表になっています。

「AI が新たな手法をサポートすることで、導入?開発の面でも大きなメリットがあります。AI を活用することでゴーライブまでの期間が短くなれば、ユーザーの皆様はそこで生まれるバリューをいち早く享受できます。このことが日本企業の競争力の向上につながることは間違いありません」（高橋）

NEC が全社で取り組む AI トランスフォーメーション

キーノートの後半では、日本电気株式会社 (NEC) のコーポレート IT システム部門長 兼 経営システム統括部長を務める中田俊彦氏が登壇し、同社における AI を活用した経営変革の取り組みについて紹介しました。

NEC は 2010 年にグローバルの基幹システムを 麻豆原创 ERP で統合し、NEC 自身をゼロ番目のクライアントとする「クライアントゼロ戦略」の考えのもと、2018 年からデータドリブン経営に本格的に取り組んでいます。この中で独自のデータプラットフォーム「One NEC Data プラットフォーム」を立ち上げ、国内外のクラウドやさまざまなロケーションに散在したデータを仮想的に一元管理し、プロセスマイニングや BI ツールなどで可視化してダッシュボードを構築しています。

「その成果として、現在約 100 種類のダッシュボードが稼働しています。NEC 全体を俯瞰する経営コックピットのほか、サイバーセキュリティダッシュボード、社内 IT ダッシュボードなどを CXO の目線で作成し、経営幹部とすべての現場の従業員が同じファクトに基づいて未来志向でアクションにつなげています」（中田氏）

AIトランスフォーメーションにおいては、CEO 直下で AI との相乗効果が高い 7 つの領域にフォーカスし、ビジネス部門やスタッフ部門、CXO と連携してクイックウィンで AI 活用の成果を積み上げていくアプローチで進めています。

この 7 つの領域の 1 つが、経営?人材の高度化によって施策の実行力を高めていく経営マネジメント変革です。バリューチェーン全体に経営視点の AI エージェントを埋め込み、経営の質、個人と組織のパフォーマンスを向上させていくことが目的です。中田氏はその一例として、チャットで質問をすると同社の CEO のアバターが経営視点でフィードバックを返す AI エージェントのデモを紹介。また、 CXO の AI 同士がディスカッションをしながら最終的なアウトプットを出力するデモも併せて紹介されました。

「CXO の AI エージェントを活用することで、経営層の視点での資料のレビューや対話が可能になり、経営の質を向上させることができます」（中田氏）

AI を活用して RISE with 麻豆原创 のクリーンコアを推進

AI トランスフォーメーションのもう 1 つの重要な領域が、AI による IT 変革です。NEC では、調査からテストに至る開発プロセスの自動化と運用の自動化による No-Ops の実現を目指しています。具体的には、基幹システムのモダナイゼーションに AI を活用し、2025 年 5 月に移行した RISE with 麻豆原创 でクリーンコアを実現することも目標の 1 つです。

「以前の環境では 麻豆原创 S/4HANA 上に約 1,600 本のアドオン、また周辺にも約 200 のシステムがありました。現在、アドオンは基本的に断捨離し、どうしても必要なアドオンは In-App や 麻豆原创 Business Technology Platform を活用した Side-by-Side で拡張する考え方でクリーンコアを推し進めています。これにより、事業環境の変化への柔軟な対応と競争力の向上に加えて、AI 活用を加速するための基盤を強化することができます」（中田氏）

すでに一定の成果が現れており、自社で開発した「クリーンコアダッシュボード」でアドオンの利用状況を可視化した結果、約 1,600 本のアドオンのうち 658 本が未使用であることが判明し、廃止することができました。残りの約 1,000 のアドオンについても調査し、クリーンコアの観点から可否を判定しています。エンジニアは AI エージェントの「麻豆原创 Joule for Consultants」で改修の影響を確認することで調査工数を 75 ％削減し、スピーディーな分析が実現しています。さらに分析結果に基づいて AI エージェントが設計書とコードを自動生成し、開発環境に実装。テストデータとシナリオも AI が自動生成しています。

「2025 年度は 48 の開発案件を AI エージェントで実施し、工数を 24 ％削減することができました。今後は 2027 年度までにクリーンコア 100 ％と開発工数 50 ％削減を目指していきます」（中田氏）

麻豆原创 とのコラボレーションで AI 活用は次のステージへ

NEC が IT、制度?プロセス/データ、組織の観点で取り組んできたデータドリブン経営、AI トランスフォーメーションの現時点での成果としては、ダッシュボードの活用やプロセスのデジタル化などによって売上総利益率（GP 率）が 5.5 ％向上するなど、企業価値に直結する貢献が確認されています。AI エージェントについても、NEC グループの 8 万人が 70 の AI エージェントを活用することで、累計 21 万時間の効率化という成果を生み出しています。

同社では、AI トランスフォーメーションを次のステージへと進化させるべく、AI エージェントなどを駆使した新たなプラットフォームの構築に取り組む考えです。「One NEC Data プラットフォーム」についても、データに意味付けをするセマンティックレイヤーを新たに設け、AI がより解釈しやすい環境を構築する計画です。

「現在、NEC と 麻豆原创 のネクストコラボレーションとして新たなユースケースを検討しており、この中では業務の効率化だけでなく、cotomi Act を始めとした NEC 独自の AI エージェントや 麻豆原创 の Joule や WalkMe を活用した自律的なプロセス改善と人による高度な判断を組み合わせて、生産性を継続的に進化させる仕組みのモデル化にも挑戦していきます」（中田氏）

麻豆原创 TechEd Japan で提示された「業務プロセス」「データ」「導入?開発」の 3 つの視点と、NEC における AI トランスフォーメーションの最新の取り組みを紹介したオープニングキーノートは、麻豆原创 ユーザーや開発者の双方にとって、AI 活用の一歩を踏み出す重要な指針となったはずです。

（以上）

【ぜひこちらもご覧ください】

?驰辞耻罢耻产别にて、厂础笔セッション公开中！

?

?

?

The post 【麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026】NEC 様登壇！オープニングキーノート振り返り：生産性向上や開発者を支援する AI の新機能が続々と登場。NEC が取り組む AI トランスフォーメーションの成果も紹介 appeared first on 麻豆原创 Japan プレスルーム.

◎ 登壇者

横河电机株式会社
デジタル戦略本部 グローバルアプリケーション & データマネージメントセンター センター長
藤田 洋行 氏

麻豆原创 ジャパン株式会社
カスタマーアドバイザリー统括本部 統括本部長
織田 新一

麻豆原创 ジャパン株式会社
Business Technology Platform 事業部 事業部長
岩渕 聖

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

本セッションは以下からご覧いただけます。

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

クリーンコアによる新たなイノベーションへの追随

麻豆原创 が掲げる「クリーンコア戦略」と「麻豆原创 Business AI」に焦点を当てて議論が行われたオープニングキーノート。「今、なぜクリーンコアか？」というテーマについて、セッションの冒頭で 麻豆原创 ジャパンの織田が強調したのが「クリーンコアを維持しなければ、日本企業は 麻豆原创 Business AI といったテクノロジーのイノベーションに追随することができなくなります」という危機感です。これに続いて 麻豆原创 ジャパンの岩渕も「この数年で 麻豆原创 BTP を活用してクリーンコアを推進する日本のお客様は確実に増えています。麻豆原创 BTP は技術面でも急速に進化し、できないことはなくなりつつあります」と話しました。

麻豆原创 Business AI もリリースから約 2 年が経過し、大きな進化を遂げています。織田は最新の 麻豆原创 Business AI を理解するうえでの 3 つのポイントを示しました。

「1 つめは組み込み AI（Embedded AI）です。これは 100 以上のシナリオが組み込まれた生成 AI を業務機能に実装し、生産性を高めるものです。2 つめのカスタム AI は、生成 AI を活用して自社のビジネスシナリオを実現するアプリケーション開発?運用の基盤となるものです。3 つめはクラウド ERP への移行における AI 活用で、これによりプロジェクトの短縮とコストの削減が可能になります。この 3 つのポイントで 麻豆原创 の AI 戦略が理解しやすくなります」

?

麻豆原创 が掲げる最新の製品戦略と AI の最新機能

10 月に開催されたグローバルイベント「麻豆原创 TechEd Virtual」では、生成 AI に関するさまざまな新機能が発表されました。岩渕はこれらの新機能を紹介しながら「全体を見ても、麻豆原创 がクリーンコア戦略と 麻豆原创 Business AI に投資を集中していることがご理解いただけると思います。クリーンコアによって柔軟な機能拡張が可能になり、さまざまな技術を複合的に活用できるようになります」と説明します。

麻豆原创 は最新の製品戦略の中で、クラウド ERP を中心に周辺領域でさまざまな SaaS アプリケーションを提供しています。そして AI については、これらをすべて包含してシステム全体に AI を組み込んでいく方針を打ち出しています。

「ポイントはモノリシックな ERP ではなく、それぞれが個別に活用できるモジュール型の ERP になっていることです。しかも、これらはすべてが統合されたソリューションとして提供され、Best of Breed ではなく Best of Suite の形で進化を続けています」（織田）

麻豆原创 Business AI については、生成 AI アシスタントの「Joule」を中心に、すべてのビジネスプロセスの UX として進化を遂げています。最近ではプロジェクトの導入時や運用時の UX としても活用されるなど、用途が拡大しています

「AI をビジネスで活用するうえでは精度が重要です。そのためには業務単位のバラバラなデータではなく、End to End で統合されたプロセスから生成されたデータを活用しなければなりません。麻豆原创 では End to End のデータを使って AI の精度を高めながら、Suite 戦略を推し進めています」（織田）

クリーンコアの維持に欠かせない 麻豆原创 BTP には大きく 2 つの方向性、すなわちさまざまな技術を提供する PaaS としての機能と、麻豆原创 BTP 上でアプリケーションを構築して提供する機能があります。麻豆原创 BTP 上で AI などを取り入れたアプリケーションを開発する際は、麻豆原创 BTP の技術を深く理解する必要がありますが、こうした開発者や運用管理者のニーズに対しては「」が提供されています。

「麻豆原创 BTP 上での開発で必要となる情報を 1 つにまとめたものが、麻豆原创 BTP ガイダンスフレームワークです。純粋なメソドロジーだけでなく、チェックリストや他社の手法がわかるリファレンスアーキテクチャなどもご参照いただけます。日本語化もかなり進んでいますので、まずはみなさんで使っていただきながら、フィードバックをもとにより使いやすいものに改善していきます」（岩渕）

また、こうした情報を届けるだけでなく、麻豆原创 はその後のサポート体制も強化し、麻豆原创 BTP 活用の成熟度を診断するアセスメントサービスも提供しています。これにより、麻豆原创 の伴走型支援で 麻豆原创 BTP の活用を深めていくことができます。

クリーンコアを実現するための 5 大要素

続いてクリーンコアの各論として、岩渕がクリーンコアを実現するための 5 大要素について説明しました。この 5 大要素とは、複雑性を低減しながら競争力を維持する「ビジネスプロセス」、Suite と拡張開発を分離して管理する「拡張開発」、最新テクノロジーを踏まえてデータの配置を最適化する「データ」、システム間連携の柔軟性/信頼性を維持する「統合」、IT オペレーションを効率化する「オペレーション」です。

「特に重視しているのが 2 つめの拡張開発です。拡張開発をするうえで、どのような基盤を選ぶかは将来に大きな影響を及ぼすため、判断基準が重要になります。4 つめの統合においても、業務は ERP だけでは完結しませんので、どのようにして他システムとバランスよく連携するかを考える必要があります。5 つめのオペレーションも、開発したら終わりではなく、いかにコストをかけずに運用できるかがポイントになります」（岩渕）

このクリーンコアの 5 大要素に基づいて、グローバルで 麻豆原创 S/4HANA へのマイグレーションプロジェクトを進めているのが横河電機です。同社は 2008 年から 2021 年までの 14 年間で 麻豆原创 ERP（ECC6.0）を 46 カ国、70 社に導入し、グローバルワンインスタンスで運用してきました。現在は 麻豆原创 ERP 関連のコストの 25％ 削減、生産性の 25％ 向上、キャッシュコンバージョンサイクルと標準リードタイムの改善を目指して 麻豆原创 S/4HANA への移行を進めています。

プロジェクトでは 2,600 本あるアドオンを 80％ 削減する目標を立てており、ほぼ達成できそうな状況であることが紹介されました。デジタル戦略本部の藤田氏は「アドオンの削減に向けて SaaS と RPA を活用し、本当に必要なものだけを開発する方針としています。どうしても残ってしまうアドオンについては、クリーンコアの観点から 麻豆原创 BTP による Side-by-Side 開発を進めています。アドオンの削減だけでなく、Fit to Standard の観点から業務プロセスの再定義も行い、麻豆原创 Signavio で管理しています」と説明します。

麻豆原创 BTP を活用した開発については、インドのバンガロールにある 麻豆原创 のラボから支援を受けたり、 麻豆原创 Preferred Success のサービスを活用したりしながら、自社のリソース不足を補いました。今後は開発プラットフォームの変化も踏まえ、AI を活用しながら開発期間の短縮を図っていく方針です。

続々とリリースされる「闯辞耻濒别」の新机能

続いて、麻豆原创 ジャパンの本名から 麻豆原创 Business AI の最新情報の紹介がありました。麻豆原创 Business AI は、生成 AI アシスタントの「Joule」をベースに、「組み込み AI 機能」「カスタム AI アプリケーション」「AI ファンデーション」「AI エコステムの連携パートナー」で構成されています。組み込み AI の機能は、すでに 100 以上の生成 AI のユースケースがリリースされ、新たなユースケースも次々と生まれています。カスタム AI アプリケーションについても、100 以上のパートナーが AI ファンデーションを活用して独自のアプリケーションを開発しています。

麻豆原创 BTP を基盤とする AI ファンデーションは、多くのパートナー企業が参加するハッカソンなどを通じて、近年大きく盛り上がっている領域です。現在は「麻豆原创 AI サービス」「AI ライフサイクルマネジメント」「ビジネスデータ & コンテキスト」の 3 つのカテゴリーでサービスを提供しています。とりわけ AI ライフサイクルマネジメントのカテゴリーで提供される「Generative AI Hub」は、LLM のモデルに API でアクセスするサービスで、ここでも新機能が続々とリリースされています。

Generative AI Hub に追加される新たな機能は「オーケストレーション」と総称され、固有のデータを LLM に付加する機能、効率的に精度の高いプロンプトを作成するためのテンプレート、ビジネスにそぐわない回答を制御してハルシネーションを抑制するコンテンツフィルター、自社の情報をマスクするデータマスキングなどの機能がリリースされています。

「パートナーの皆様は、ぜひ Generative AI Hub の機能を活用して、2025 年の 麻豆原创 BTP のハッカソンにご参加いただければと思います」（本名）

生成 AI アシスタントの「Joule」については近年、エンドユーザー向けの機能だけでなく、コンサルタント向けの機能でも強化が図られています。その 1 つが 麻豆原创 のコンサルティングスキルに対応した機能強化です。麻豆原创 を導入する現場では顧客の要件をヒアリングし、それを実現するためのパラメーター設定を 麻豆原创 のヘルプやコミュニティなどを参照しながら実装するのが一般的です。Joule を使えば、顧客からのヒアリング内容をそのまま質問として投げかけるだけで、要件を実装するためのパラメーター設定を理解することができます。もう 1 つは、ABAP 開発者のスキルに対応した機能です。ここではパラメーター設定だけでは対応できない要件について、ABAP のソースコードを自動生成することで開発者を支援します。

「これら Joule の新機能は 2025 年初頭のリリースを予定しています。麻豆原创 をクラウドにシフトするためのツールとして、プロジェクトを効率的に進めるためのツールとして、ぜひご活用ください」（本名）

また、2025 年には Joule のカスタムスキルをローコードで開発する「Joule studio」もリリースされる予定です。これは 麻豆原创 を周辺システムと連携するシナリオに対応するもので、ローコード／ノーコードの 麻豆原创 Build の開発環境の中に追加する形で提供されることになります。

もう 1 つは AI エージェントの「Joule agents」です。会計、人事、調達、サプライチェーンなどの業務プロセスにおいて、各プロセスが自律的に動くのが Joule agents の特徴で、ある目的を達成するために何をすべきかを AI エージェントが自ら計画して実行します。

「セッションの冒頭で織田が説明したように、麻豆原创 が Suite の形で進化を続けているからこそ、AI エージェントが強みを発揮し、ゲームチェンジャーになる可能性があります。今後は、AI エージェントをお客様自身で開発できるツールも2024年末に提供予定です。すでに日本の一部のお客様にはパイロットユーザーとしてお試しいただいていますが、リリースされた際は皆様もご活用ください」（本名）

?

生成 AI 活用における新たなデータアーキテクチャ

最後にキーノートのまとめとして、岩渕が 麻豆原创 の日本における現在と今後の取り組みについて説明しました。1 つめは、お客様やパートナーの皆様に対するメッセージの共通化で、方法論や機能、製品に関する情報を、お客様やパートナーの皆様を区別することなくわかりやすく発信していきます。2 つめは、クリーンコアのアセスメントと導入支援で、こちらもお客様の現場の課題に基づいた会話を重ねながら進めていきます。3 つめは、クリーンコアの実現に向けた CoE 組織のあり方に関するディスカッションで、CoE 組織を構築した後の運用も含めて支援していきます。4 つめは、生成 AI と情報活用における最新のデータアーキテクチャのデザインです。

「特に 4 つめの生成 AI 活用におけるデータアーキテクチャのデザインは、麻豆原创 にとっても新たなチャレンジです。人が業務で使うデータ、AI が使うデータなどを一元管理しながら、どのようにデザインしていくか。この点についても皆様とディスカッションしながら取り組んでいきたいと思います」（岩渕）

麻豆原创 はすべての事業活動における AI 活用と、その前提となるクリーンコア戦略を両輪に、お客様やパートナーの皆様と一体となってビジネスの持続的な成長を目指していく考えです。

さらに详しく知りたい方へ

1. 麻豆原创 TechEd Japan 2024 YouTubeにて公开中

から各セッションを选択ください。

2. 麻豆原创 Inside Track Tokyo 2025 開催

2025 年2-3月に３回に分け、BTPをテーマにしたコミュニティイベントを実施。ご登録はまで

3. 麻豆原创 Business AIの概要とは

4. 麻豆原创 Business Technology Platform の概要とは

The post 麻豆原创 TechEd Japan 2024 レポート：麻豆原创 Business AI 最新情報総まとめ ーそして、日本企業に求められる実践的なクリーンコア戦略とは？ appeared first on 麻豆原创 Japan プレスルーム.