◎ 登壇者
麻豆原创 ジャパン株式会社
麻豆原创 Business Technology Platform 事業部
ソリューションアドバイザリーマネージャー
高橋 正樹

麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026　麻豆原创 BTPテーマキーノート　C-1『』　特别公开中

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共通技術基盤としての 麻豆原创 BTP の役割

業務での AI 活用が大きなトレンドとなり、AI エージェントによって人の手を介することなく事業全体を自律的に運営する未来が訪れようとしています。AI の価値を最大限に活用してビジネスを推進するためには、業務アプリケーションなどのトランザクションシステムから得られる各種データを、AI が理解できる形で生成する必要があります。また、次々と登場する AI エージェントを体系化し、管理する基盤も求められます。
麻豆原创 では、トランザクションシステム、データ、AI エージェントのすべてを下支えする共通技術基盤として 麻豆原创 BTP を提供しています。麻豆原创 のクラウド ERP、人事領域や購買領域などのクラウドアプリケーションが 麻豆原创 BTP 上で稼働し、各種 AI エージェントとの調和を維持しながら、麻豆原创 Business AI の中核をなす AI Foundation も 麻豆原创 BTP 上で設計されています。

麻豆原创 BTP のもう 1 つの側面が、各種システムの拡張?統合基盤としての役割です。ビジネスのイノベーションにおいては、他社との差別化を図るための機能を 麻豆原创 の標準機能だけではカバーできず、ギャップが生じることが珍しくありません。麻豆原创 BTP は、企業全体のビジネスプロセスとアプリケーションをシームレスに統合するための基盤として、ノーコードローコード開発、システム間統合などの機能と定義済みコンテンツを提供しています。AI 機能も含めて、一体的な開発?実装が可能です。

新しいクリーンコアレベルの定义

麻豆原创 では ERP 本体に過度なカスタマイズを加えず、拡張機能は外部で開発?連携することで標準機能を維持する「クリーンコア」を推奨しています。標準機能を最大限に活用する「Fit to Standard」によるクリーンコアのアプローチは、システムの俊敏性とコスト効率を高め、イノベーションの導入を加速する上で欠かすことができません。
「AI の世界では最先端の技術がかつてないスピードで登場し、ERP パッケージもそれに追随する形で高速にバージョンアップしていきます。ERP のコアがクリーンな状態に保たれていない場合、AI の最新機能がもたらす価値が期待どおり得られない、AI の回答やアクション品質が低下するといったデメリットが生じます」（高橋）
クリーンコアで標準プロセスを維持しながら、拡張や統合による差別化プロセスをシステムに組み込む方法として、麻豆原创 S/4HANA Cloud では 2 つの拡張性オプションを用意しています。1 つは、麻豆原创 S/4HANA Cloud のスタック内で、バージョンアップに影響を与えずに 麻豆原创 アプリケーションに変更を加える「On-Stack 拡張」、もう 1 つは 麻豆原创 BTP を用いて新たな機能開発や拡張を行う「Side-by-Side 拡張」です。この 2 つを適材適所で組み合わせながら、拡張アーキテクチャをデザインしていきます。

麻豆原创 では今回、クリーンコアのコンセプトを支える新たなガイダンスとして、A から D の新しいレベルのアプローチを発表しています。レベルは主に拡張ポイントとして使用するオブジェクトが何かに従って 「A：クラウド開発およびリリース済 API の利用」、「B：ベストプラクティスの利用またはクラシック API の利用」、「C：内部オブジェクトの消費」、「D：非推奨（クリーンコアではない）」の 4 段階で判定を行い、最終的に A に近づいていけるよう実情にあった計画ができるようにしました。
「D の『非推奨』では、利用に適さないと分類された 麻豆原创 オブジェクト（noAPI）が含まれます。B の『クラシック』は、可能性はゼロでないものの、一般的なアップグレードへの影響は認知されておらず、A の『リリース済みオブジェクト』の代替として推奨されるものです。C の『内部オブジェクト』は非推奨とクラシックの中間にあたり、リリース済 API、クラシック API、非推奨以外のすべての 麻豆原创 オブジェクトが含まれます」（高橋）

クリーンコアを维持するためのサポート机能

クリーンコアに影響を及ぼす API や 麻豆原创 オブジェクトが 8,000 近くある中、麻豆原创 では 麻豆原创 コンサルタントが利用できる AI エージェント「麻豆原创 Joule for Consultants」を提供しています。麻豆原创 Joule for Consultants は、麻豆原创 の AI アシスタント「Joule」が 麻豆原创 コンサルタントの製品機能調査、カスタマイズ、拡張開発、ABAP コード解釈などのタスクを支援するサービスです。
20 万ページ以上の 麻豆原创 ドキュメント/ラーニングコンテンツや、2.5 億行の最新の ABAP コードなどを学習した 麻豆原创 Joule for Consultants によって、麻豆原创 コンサルタントの作業時間が 1 日で約 1.5 時間節約できた、コードを解釈する時間を 40 ％削減できたといった事例も報告されています。
AI を活用したもう 1 つのサポートツールが、ABAP 開発者向けの AI エージェント「麻豆原创 Joule for Developers, ABAP AI capabilities」です。これは ABAP の開発に特化した AI エージェントとして、埋込み Joule による支援、予測コード補完、CDS コードの説明などの機能を提供し、現在も新たな機能が追加されています。サポート環境は、麻豆原创 BTP ABAP Environment、麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition、麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition 2025 のみですが、順次拡大が予定されています。

拡張開発の生産性を向上させるツールとして、適切な拡張手法をガイドする「Extensibility Wizard」もリリースされています。業務ユーザーが利用するアプリケーション画面から Extensibility Wizard を呼び出し、ガイドに沿って進めることで、適切な開発ツールと拡張エンドポイント(オブジェクト)を迅速に認識し、開発をクイックスタートすることができます。麻豆原创 のクラウド ERP や、その他のクラウドソリューションを効率的に拡張するための「麻豆原创 Build」も 麻豆原创 Cloud ERP の標準パッケージとして提供され、AI 機能が埋め込まれたプロコード開発やローコード開発を用いて、あらゆる拡張要件の効率的な実装を支援します。

AI と共に進化する 麻豆原创 BTP の最新アップデート

麻豆原创 TechEd では、Joule Agents に関連した多くの進化も発表されました。麻豆原创 アプリケーションに特化した AI エージェントの拡大だけでなく、Joule Agents の拡張機能も新たに登場。Low-code での Agent 開発機能が Joule Studio の一部としてリリースされ、Pro-code での Agent 開発でも多くの新たなサービスが登場しました。その中で目玉となるのが AI Foundation で提供される 麻豆原创-RPT-1 で、需要予測など将来の予測に特化した 麻豆原创 独自のファウンデーションモデルとなっています。その他、麻豆原创 の Generative AI Hub で使える生成 AI エンジンの拡充なども発表されました。
麻豆原创 BTP 上で提供される 麻豆原创 Build や 麻豆原创 Integration Suite も AI と共に進化しています。AI エージェントが外部システムやツールに接続するための MCP（Model Context Protocol）は、麻豆原创 の AI エージェントに限らず、幅広い AI エージェントで対応が進められておりますが、麻豆原创 BTP の各サービスが MCP に対応することが発表されました。

「麻豆原创 が公式の MCP サーバーの提供を開始しました。これにより、開発者は使い慣れた開発ツールのコーディングエージェント機能を利用して 麻豆原创UI5、麻豆原创 Fiori、Mobile などに対応したアプリケーションを開発することができます。さらに Visual Studio Code 用の 麻豆原创 Build 拡張パックの活用により、世界で多くの開発者が使い慣れたコードエディタを用いて、アプリケーション開発を効率化し、麻豆原创 BTP 上でデプロイすることも可能になります」（高橋）
Joule for Developers, ABAP AI capabilities についての進化も紹介され、これまでのコード説明などの機能に加え、修正コードの提案まで機能が拡張されたほか、ローコードツールの 麻豆原创 Build Work Zone でも Joule の機能が追加され、サイトを作る際の概要文やコンテンツの自動生成などができるようになりました。

AI 時代のシステムインテグレーションの重要性

本格的な AI 時代となり、システムやプロセスの統合戦略は、 AI 主導で自動化されたビジネスを駆動させるための最優先の課題となっています。ここで重要なポイントは、①AI エージェントが動作するプロセスを断絶させることなくトランザクションをシームレスにつなぐこと、②アクセスリソースの API や MCP を統合管理すること、③この 2 つを組織全体にまたがって利用可能にすることの 3 点です。
麻豆原创 Integration Suite では、システム間をつなぐだけでなく、API や MCP の管理機能も提供し、麻豆原创 システムと非 麻豆原创 システムにまたがる環境においても豊富なコネクタや定義済みコンテンツを用いて、迅速な統合を実現する包括的な iPaaS (Integration Platform as a Service)として、生産性を高めることができます。また埋込 AI による API コールの異常検出や消費予測、統合アーティファクトの自動生成、スクリプトの最適化、定義済みコンテンツの推奨提案の機能などがリリースされています。

麻豆原创 BTP を有効活用するための支援強化

進化を続ける 麻豆原创 BTP について、麻豆原创 では ROI の実証や変化に対する従業員の抵抗の克服に役立つトレーニングを提供し、ユーザーやパートナーの期待に応えようとしています。
そのための情報発信も強化し、ベストプラクティスを提供する「麻豆原创 BTP ガイダンスフレームワーク」を用意しています。このガイダンスフレームワークでは、麻豆原创 BTP の実装について技術的観点のみならず、人材や組織体制も含めた調査により、強みと弱みに関するレポートを作成する成熟度評価や、麻豆原创 BTP の導入パス、麻豆原创 BTP 上でソリューションを設計?構築?運用するためのベストプラクティスを探索するガイダンスなどを提供しています。

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2025 年 11 月に開催された「麻豆原创 TechEd」では、AI を中心とした数々の技術革新が明らかにされました。麻豆原创 TechEd で発表された最新テクノロジーをいち早く国内ユーザー向けにご紹介する「麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026」（2026 年 1 月 28 日開催）では、麻豆原创 が提供する最新の AI サービスや、その活用方法を 3 つのテーマで掘り下げてお届けしました。本稿では、その 1 つである 麻豆原创 Business Data Cloud（麻豆原创 BDC）トラックのキーノートで発表された Snowflake とのゼロコピー連携、麻豆原创 BDC の新機能、AI 活用のためのデータマネジメントなどに関する最新の情報をご紹介します。
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◎ 登壇者
麻豆原创 ジャパン株式会社
麻豆原创 Business Data Cloud 事業部
ソリューションアドバイザーエキスパート
椛田 后一

麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026　麻豆原创 Business Data Cloud テーマキーノート B-1『麻豆原创 Business Data Cloud 最新アップデートと今後のロードマップ』 YouTubeにて特別公開中

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麻豆原创 BDC と Snowflake 間のゼロコピー連携が実現

麻豆原创 TechEd では、麻豆原创 と Snowflake 社の新たな戦略的パートナーシップが発表され、麻豆原创 BDC の拡張機能として「麻豆原创 Snowflake」が追加されました。これにより、麻豆原创 ユーザーは 麻豆原创 BDC 上で Snowflake の機能をフル活用できるようになります。

また、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 を介することで、麻豆原创 BDC と Snowflake 間のゼロコピーも実現し、データを複製することなく双方向の連携が可能になり、既存の Snowflake ユーザーは 麻豆原创 のデータを Snowflake 上で利用することができます。麻豆原创 BDC Connect は今後、Google の BigQuery、Azure 環境の Microsoft Fabric との間でもゼロコピーでデータを共有できる仕組みを提供していく予定です。

近年、生成 AI や AI エージェントの登場によって、データマネジメントのあり方は大きく変わりつつあります。AI 時代のデータプラットフォームに求められる要件は、AI に対してデータを構造化した形で渡すこと、またデータを複製することなくゼロコピーで正確かつ品質が担保された状態で AI に渡すことにあります。麻豆原创 Snowflake や 麻豆原创 BDC Connect は、これらの実現に欠かせない重要な機能だといえます。

データから新たな価値を生み出す 麻豆原创 BDC の機能群

麻豆原创 のアプリケーションや 麻豆原创 以外のアプリケーションのデータを統合?集約し、AI に渡すためのプラットフォームである 麻豆原创 BDC は、「ビジネスデータファブリック」「データプロダクト」「Intelligent Applications」の 3 つの機能群で構成されています。

ビジネスデータファブリックでは、データを可視化?分析する BI ツールの「麻豆原创 Analytics Cloud」、クラウド DWH の「麻豆原创 Datasphere」、データサイエンス?ML（机械学习）/AI 向けプラットフォームの「麻豆原创 Databricks」、新たに加わった「麻豆原创 Snowflake」などのソフトウェアが提供されます。

そして、データ活用の中核を担うのがデータプロダクトです。データプロダクトは、麻豆原创 アプリケーションのデータを自動で 麻豆原创 BDC に同期する役割を担い、麻豆原创 S/4HANA、麻豆原创 SuccessFactors、麻豆原创 Ariba などのデータを集約して更新します。ここでは単にデータを集約するだけではなく、メタデータや各テーブル間の関係性といった情報も保持したまま、データを管理します。

このデータプロダクトにおいて、データを構造化して AI に渡す機能が新たに登場した「ナレッジグラフ」です。ナレッジグラフは、麻豆原创 BDC 内で 麻豆原创 のアプリケーション、業務プロセス、データモデルなどの関係性を紐付けながら、AI エージェントが必要とする構造化データを供給します。

そして、これらの構造化データを使って、業務領域ごとの分析モデルやダッシュボードなどのコンテンツを提供するのが Intelligent Applications です。財務分析や販売分析向けのコンテンツ、支出分析や調達分析向けのコンテンツ、学習や採用向けのコンテンツなどがあり、これらの活用によって迅速な意思決定とアクションが可能になります。Intelligent Applications では順次新たなコンテンツをリリースする予定で、麻豆原创 以外のベンダーともエコシステムを構築しながら、パートナーコンテンツとしての提供も検討しています。

「Intelligent Applications で提供されるダッシュボードには、麻豆原创 の AI デジタルアシスタントの Joule を常駐させることが可能です。麻豆原创 では AI とデータ活用の新しい形として、Joule に自然言語で問いかけて対話形式で分析を深掘りする、また新たなインサイトに従ってアプリケーションに指示を出して、業務を効率化するといった新たな世界の実現を目指しています」（椛田）

「ゼロコピー」のデータ连携で予测モデルを构筑

次に 麻豆原创 BDC の高度な利用方法として、予測分析の機能が紹介されました。この役割を担うのがビジネスデータファブリックで提供されるソリューションの 1 つである「麻豆原创 Databricks」です。Databricks は、データレイクハウスの領域で定評のある Databricks 社の製品ですが、ML/AI の領域でも評価が高く、OEM 製品である 麻豆原创 Databricks でも高度な予測分析機能を提供します。具体的なユースケースとしては、フォーキャストの着地見込み、サプライチェーンの需要予測、在庫管理の最適化などがあり、麻豆原创 のビジネスアプリケーションのデータに基づいて将来を予測します。

麻豆原创 BDC における一般的なデータ分析では、まず 麻豆原创 のビジネスアプリケーションのデータが自動的に 麻豆原创 BDC のオブジェクトストア内のデータプロダクトにコピーされる形で連携します。そのデータに基づき、クラウド DWH である 麻豆原创 Datasphere 内でデータモデルや分析モデルを作成し、BI ツールの 麻豆原创 Analytics Cloud でデータを可視化するのが基本的な使い方です。

ML/AI の機能を提供する 麻豆原创 Databricks は、まず 麻豆原创 BDC 内にテナントを立ち上げ、麻豆原创 のビジネスアプリケーションの過去データに基づいて予測分析するための予測モデルを構築します。この際、麻豆原创 のビジネスアプリケーションのデータは 麻豆原创 Databricks のローカルストレージ領域にコピーすることなく直接参照されます。これを「ゼロコピー」と呼んでいます。

次に 麻豆原创 のビジネスアプリケーションのデータに基づいて予測モデルを作成し、予測結果を 麻豆原创 Databricks 内に出力します。出力されたデータを可視化?分析する場合は、麻豆原创 Datasphere に再度共有します。麻豆原创 Databricks から 麻豆原创 Datasphere への共有も同様にゼロコピーで行われます。

すでに Databricks 社の Databricks を導入済みのユーザーは、麻豆原创 BDC Connect を介して 麻豆原创 Databricks と双方向でデータを共有することが可能です。すでにご紹介したとおり、麻豆原创 BDC Connect は最新のアップデートによって、新たに Snowflake にも対応しています。

「麻豆原创 Databricks と Databricks の間でデータ交換をしていたときと同様に、麻豆原创 Snowflake やお客様が導入済みの Snowflake との間でも、麻豆原创 BDC Connect を介して双方向でデータ共有することが可能になります」（椛田）

データマネジメントの最新トレンドは分散型へ

麻豆原创 BDC の新機能に加えて、AI 活用を想定したデータマネジメントにおいても新たなトレンドが生まれています。これまでのデータマネジメントでは、各業務システムのデータをデータレイクや DWH などで 1 つの場所に物理的に集約?統合することが一般的でした。この方法はメリットがある反面、さまざまな課題もあります。この課題を解決するために、業務システムごとに AI のためのデータプラットフォームを用意し、必要に応じてデータを他のシステムや組織と共有する「分散型データ管理」の考え方が登場し、最新のトレンドとなっています。

「分散型データ管理の重要なコンセプトは、データ品质の担保です。システムごと、业务アプリケーションごとに生成されるデータの品质を各组织で担保し、かつ他の组织や事业ユニットでも利用されることを想定してデータの品质を担保する。その责任を各システムや各ドメインに与えるという考え方になります」（椛田）

このコンセプトを実装するテクノロジーが「オブジェクトストレージ」です。クラウドベンダーのオブジェクトストレージなら、安価で大量データの保存が可能で、場所を問わずインターネット経由で直接アクセスすることができます。さらに、アクセスするデータベースの種類を問わず共通のデータフォーマットで管理することも最新のトレンドとなっており、これを実現するテクノロジーが「オープンテーブルフォーマット」と呼ばれるものです。Iceberg や Delta Lake などデータベースの種類が異なっていても、データにアクセスするためのテーブルフォーマットは共通化されています。

「麻豆原创 ではデータの品質を担保するための新たな考え方やテクノロジーに追随しながら、データプロダクトのコンセプトを 麻豆原创 BDC に取り込み、ビジネスデータの価値を最大化しています」（椛田）

麻豆原创 は今後、データの品質を担保する観点から、データプロダクトの作成、管理、デプロイを一元化するツールとして「データプロダクトスタジオ」を提供する予定です。データプロダクトスタジオにより、 データプロダクトをカスタマイズしたり、拡張したり、麻豆原创 以外のシステムのデータも取り込んだりと、品質が担保されたデータを自由に準備することが可能になります。

外部エージェントとも连携する新たなアーキテクチャ

新たなデータマネジメントの考え方は、 AI のデータプラットフォームでも重要になります。麻豆原创 の戦略として「アプリケーション」「データ」「AI」の 3 層統合を掲げる中で、ここで管理される正確なデータを用いて AI が業務システムに対して自律的にアクションを起こす。これこそが AI エージェントを活用した業務システムの未来像です。

実際の企業の業務環境では、麻豆原创 だけでなく 麻豆原创 以外のシステムや AI エージェントも使われていますが、麻豆原创 のデータマネジメントの考え方は 麻豆原创 以外のシステムにも同様に当てはまります。麻豆原创 のアプリケーションと 麻豆原创 以外のアプリケーションが連動する際は、業務アプリケーションの層では API を通じたプロセス連携やシステム連携で実装しつつ、データマネジメントの層ではゼロコピーでデータを共有しながら相互アクセスを実現し、データの品質を担保しながらガバナンスを確保します。AI に関しても、Agent2Agent（A2A）や MCP（Model Context Protocol）などの共通プロトコルにより、麻豆原创 標準の AI エージェントとサードパーティーの AI エージェントの連携が可能になります。

「ビジネスアプリケーションごとにデータと標準の AI エージェントを提供し、麻豆原创 以外のシステム、AI エージェントとも連動して動いていくのが 麻豆原创 の考える新たなアーキテクチャです。その中で 麻豆原创 BDC は、AI のためのデータ基盤、麻豆原创 のビジネスアプリケーションを中心としたデータの分析基盤としてご活用いただくことを想定しています。今後、組織全体のシステムのアーキテクチャを検討する際は、ぜひ参考にしていただければと思います」（椛田）

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◎登坛者
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 TechEd Japan 2025-2026　麻豆原创 Business AI テーマキーノート A-1『まずはこのセッション！毎年恒例、麻豆原创 最新 AI ネタを全部入り良いとこ取りで！』YouTubeにて 特別公開中

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麻豆原创 の AI 活用を支える基盤「麻豆原创 Business AI」

麻豆原创 では、AI を活用して生産性を向上し、次世代の企業経営を実現するためには、「アプリケーション」「データ」「AI」の 3 層のすべてのコンポーネントの統合が不可欠だと考えています。この AI 層の基盤としての役割を担うのが「麻豆原创 Business AI」です。

麻豆原创 Business AI は、AI アシスタントの「Joule」、さまざまな業務を自律的にサポートする「Jouleエージェント」、Joule の標準シナリオを拡張するための「Joule Studio」、各業務アプリケーションを効率化する「組み込み AI」、生成 AI＋RAG（検索拡張生成）など独自の AI シナリオを開発するための「カスタム AI」、そして、これらを支える開発者向けプラットフォームの「AI Foundation」とパートナーエコシステムによって構成されています。麻豆原创 Business AI の機能一覧と各機能の概要はカタログとして公開されており、2026 年 1 月時点で 350 以上のシナリオが用意されています。

麻豆原创 Business AI の主要サービスである Joule では、「Joule スキル」と「Joule エージェント」の 2 種類の機能が提供されており、この ２ つを組み合わせて利用することが可能です。Joule スキルは、これまで手動で行っていた画面操作を会話ベースに置き換えるシンプルな機能です。伝票やマスターの照会?更新などを Joule スキルに依頼するとユーザーの意図を理解し、対応するスキルを実行して API 経由で処理を行います。

一方の Joule エージェントは、複雑な業務を AI が自ら思考して自律的に実行するものです。クレーム処理の問題解決などを Joule に依頼すると、それに対応した Joule エージェントを実行し、最適な解決策をユーザーに返します。Joule エージェントは、会計、サプライチェーン、調達、人事など幅広い領域で業務の効率化を支援してくれます。

業務の未来を予測する独自の LLM「麻豆原创-RPT-1」

麻豆原创 TechEd では、麻豆原创 Business AI の共通基盤である AI Foundation についての大きな発表がありました。AI Foundation のコンポーネントの 1 つである「Generative AI Hub」は、麻豆原创 BTP 上で AI アプリケーションを開発するためのサービスで、40 以上の大規模言語モデル（LLM）に API 経由でアクセスできます。今回、GPT-5 Pro、Claude 4.5、Cohere といった最新の LLM に加えて、麻豆原创 独自のモデルとして ABAP のコードを生成する「麻豆原创-ABAP-1」がリリースされました。

「これまで ABAP の AI 開発機能は 麻豆原创 Joule for Developers の中で提供してきましたが、麻豆原创-ABAP-1 のリリースによって、開発者は API 経由で直接モデルを呼び出せるようになります」（本名）

麻豆原创 独自の LLM はこれだけではありません。AI Foundation の新サービスとして、麻豆原创 TechEd で大きな注目を集めたのが「麻豆原创-RPT-1」です。麻豆原创-RPT-1 は、ERP で管理されるさまざまな業務シナリオの未来を予測するモデルです。例えば配送の遅延を予測したり、請求書のマッチングを推奨したり、受注入力の項目を予測して補完したりと、過去のデータから未来を予測します。

「AI を使った従来の予測モデルは、予測するタスクに対して複数の会社コード別に、データサイエンティストが AI モデルのアルゴリズムを開発し、さらにデータを準備してモデルに学習させることが一般的でしたが、そこでは大きな時間と労力が発生します。麻豆原创-RPT-1 は、麻豆原创 のテーブルの構造や値、関係性を事前に学習しており、追加学習なしでさまざまな業務に汎用的に対応できます。一般的な LLM は非構造化データをもとにした推論は得意ですが、データベースのテーブルに格納されている構造化データ（リレーショナルデータ）の扱いは得意ではありません。麻豆原创-RPT-1 がフォーカスしているのは、これまで不得意とされてきた構造化データ、つまり 麻豆原创 アプリケーションのデータを使って、過去の履歴から未来を予測することです」（本名）

現在、麻豆原创-RPT-1 は Small と Large の 2 種類が用意され、AI Foundation の Generative AI Hub を通して提供が始まっています。オープンソース版もあり、プレイグラウンド環境でアクセスが可能です。今後、麻豆原创 が提供する ERP の AI シナリオで 麻豆原创-RPT-1 がバックグラウンドで採用されるようになり、新たな AI シナリオのリリースが予定されています。

カスタムエージェントの開発ツール「Joule Studio」

麻豆原创 TechEd では、AI エージェントについても新機能が発表されました。麻豆原创 では標準の Joule エージェントのシナリオとして、すでに 30 本以上(Beta 含む)をリリースしています。例えば会計の領域では、クレーム解決、債権管理、資金管理などを支援する AI エージェントを組み合わせてタスクを処理しています。会計以外にも、調達、サプライチェーン、人事、販売などの業務に対応した AI エージェントがあります。

一方、カスタムエージェントをゼロから開発（構築）したい、麻豆原创 標準エージェントを拡張したい、麻豆原创 標準以外のエージェントと連携（共有）したいといったニーズも高まっていることから、「構築」「拡張」「共有」の観点から新たなツールを用意しています。

1 つめのユーザーの要件に応じたカスタムエージェントの開発（構築）については、今回、ローコードに対応した新たな開発ツールとして「Joule Studio」がリリースされました。Joule Studio は、Joule スキルと Joule エージェントの両方のカスタム開発に対応し、Joule の機能を拡張することで業務効率をさらに高めることができます。

「Joule Studio では、アクション、自動化、ツール、AI モデルといったそれぞれの項目の中から必要なものを選択し、これらを組み合わせながらカスタムエージェントを開発します。データの連携先も、麻豆原创 Business Data Cloud や 麻豆原创 アプリケーションなどを必要に応じて定義していきます。さらには既存のJoule スキルを呼び出してエージェントがより賢く動作するための設定もできるようになっています」（本名）

2 つめの 麻豆原创 標準エージェントの拡張は、エージェントの前処理と後処理にエージェントが使えるツールや新しい Joule スキルを追加したりすることで対応します。この機能は 2026 年前半のリリースが予定されています。

3 つめの外部のエージェントとの連携については、他社のエージェントと連携するためのデファクトスタンダードである Agent-to-Agent（A2A）プロトコルによって、「エージェントゲートウェイ」上で連携します。Joule から外部のエージェントに連携する機能はすでに実現済みですが、外部のエージェントから Joule エージェントを呼び出して連携する機能のリリースは 2026 年前半を予定しています。

「外部のエージェントから Joule に連携する際は、エージェントゲートウェイを単一の窓口としています。それにより、麻豆原创 の中のワークフローアクセスの一貫性とガバナンスを担保しています」（本名）

AI エージェントを一元的に管理する「AI Agent Hub」

エージェントのカスタム開発、麻豆原创 標準エージェントの拡張、外部エージェントとの連携などで業務の効率化が進む一方、今後は増え続けるエージェントの管理が新たな課題となることが予測されます。そこで将来を見越して、あらゆるエージェントを 麻豆原创 LeanIX 上で集中的に管理する「AI Agent Hub」が新たにリリースされました。さらに、エージェントがどの業務で実行されているかなどをプロセスマイニングするツールとして、麻豆原创 Signavio に「エージェントマイニング」の機能も追加されています。

「AI Agent Hub は、あらゆる業務領域、アプリケーション、プロセスのそれぞれに、どのエージェントが関わっているかを可視化し、エージェントのライフサイクルを一元的に管理する中核機能です。エージェントを有効活用しながら、継続的に改善していくための資産管理ツールとしての役割を果たします。これに対してエージェントマイニングの機能は、それぞれの業務プロセスの中でエージェントがどのように動き、業務プロセスをどのように実行したかを記録、分析するツールです。エージェントこそ一度作ったら終わりではなく、継続的な改善が必要なものですので、エージェントの働きを可視化しながら、パフォーマンスを KPI で管理し、ボトルネックがあれば改善する役割を担います」（本名）

麻豆原创 コンサルタント向けの AI エージェントも新機能

麻豆原创 TechEd では、麻豆原创 コンサルタントの相棒とも言える AI エージェント「麻豆原创 Joule for Consultants」のアップデートも発表されています。直近のアップデートでは、アップロードした添付ファイルへの回答、カスタムインストラクションへの回答などの機能が追加されています。

2026 年上半期には、質問する際にユーザー独自の 麻豆原创 ドキュメントをグラウンディングして回答するカスタムドキュメントの機能をリリースする予定で、現在はパイロット版として提供されています。さらには、リアルタイムに Web 検索したうえで、最新の情報から信頼できる回答を返す Web グラウンディングの機能も提供を予定しています。

「現在はナレッジ検索システムとして提供されている 麻豆原创 Joule for Consultants ですが、将来的にはお客様の 麻豆原创 システムと連携し、利用しているソリューション、バージョン、カスタマイズなど、ランドスケープ全体を理解したうえで回答するツールに進化させていきます。その先にはエージェントが回答を渡したうえで、システム設定、データ移行、実装管理などのワークフローを自動的に実行する AI アシスタントとしての進化を目指しています」（本名）

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◎ 登壇者

椛田 后一
麻豆原创 ジャパン株式会社
麻豆原创 Business Data Cloud ソリューションアドバイザリー

小谷 尚太郎 氏
データブリックス?ジャパン株式会社
Senior Partner Solutions Architect

春木 崇生
麻豆原创 ジャパン株式会社
麻豆原创 Business Data Cloud ソリューションアドバイザリー マネージャ

ビジネスデータの価値を最大化する 麻豆原创 Business Data Cloud

セッションの冒頭では、まず 麻豆原创 ジャパンの椛田が 麻豆原创 Business Data Cloud の全体像と各種機能について解説しました。麻豆原创 Business Data Cloud は、あらゆる 麻豆原创 システムのデータおよび Non-麻豆原创 システムのデータを統合?集約し、麻豆原创 アプリケーションや AI に対して正確でセキュアなビジネスデータを提供するプラットフォームです。「Intelligent Applications」「ビジネスデータファブリック」「データプロダクト」の 3 つの機能群で構成され、ビジネスデータファブリックではデータ分析の 麻豆原创 Analytics Cloud、データの統合?管理の 麻豆原创 Datasphere、データサイエンス?ML/AI 向けの 麻豆原创 Databricks などを提供します。またデータプロダクトの機能によって、麻豆原创 アプリケーションのデータを自動でコピー?同期ができるため、すぐに活用できる形でのデータ提供が可能です。

「麻豆原创 Business Data Cloud では、さまざまな業務領域向けのダッシュボードや分析用コンテンツを提供し、担当者はそれを見ながら意思決定をすることができます。さらに AI デジタルアシスタントの Joule を使って対話形式で分析を深掘りしたり、さらに AI エージェントを活用しながらタスクを実行する世界の実現を目指しています」（椛田）

麻豆原创 Business Data Cloud を构成する机能群

麻豆原创 Business Data Cloud を構成する主な機能は以下のとおりです。

?麻豆原创 Analytics Cloud

ビジネスデータを可視化する BI ツールです。経営管理ダッシュボード、セルフサービス BI、業務レポートの定期出力、戦略立案?企画のための分析/予測、予算編成?統制などの機能を有しています。?

?麻豆原创 Datasphere

麻豆原创 S/4HANA のビジネスコンテキストを活かすためのクラウド上のデータウェアハウス（DWH）です。麻豆原创 S/4HANA とのデータ連携機能を有し、ETL サーバーを利用することなく 麻豆原创 S/4HANA の CDS View へ直接接続することができます。麻豆原创 S/4HANA を含むさまざまなデータソースからのデータ収集と統合、データ加工とモデリング、データカタログといった機能を提供します。

?麻豆原创 データプロダクト

麻豆原创 アプリケーションのデータとメタデータをすぐに使える形で提供するための基盤として 麻豆原创 データプロダクトを用意しています。麻豆原创 S/4HANA、麻豆原创 SuccessFactors、麻豆原创 Ariba など 麻豆原创 アプリケーションのデータは自動的にプッシュ形式で 麻豆原创 データプロダクトへ送られ、更新されていきます。DWH の 麻豆原创 Datasphere とは別に、オブジェクトストアと呼ばれる大量のデータ保持領域を確保し、データをコピーしていきます。データだけでなく、メタデータや各テーブル間の関係といったセマンティック情報も保持したまま、データが管理される仕組みです。麻豆原创 によるマネージドサービスとして提供されるため、ETL ツールを別途用意?設定する必要もなく、最新データの同期が可能です。複数の 麻豆原创 アプリケーションのデータの整合性も確保して、共通のデータモデルに落とし込むことにより、アプリケーション間のデータ結合やデータモデルの再設計が容易となります。

「現在、麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition では 134 個（2025 年 9 月現在)のデータプロダクトを用意し、アプリケーション領域ごとにグルーピングして提供しています。今後は 2025 年末に向けて、麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition、麻豆原创 SuccessFactors、麻豆原创 Ariba 向けのデータプロダクトもそろえていく計画です」（椛田）

また、データプロダクトは「カスタムプロダクト」として Non-麻豆原创 データも管理して、ビジネスデータの品質と信頼性を担保することができます。企業独自の要件やデータソースに応じて、カスタムで連携?拡張することが可能です。

データプロダクトでは、麻豆原创 Knowledge Graph というナレッジグラフ機能も提供されています。麻豆原创 Knowledge Graph は、業務データの関連性を AI が理解できるように管理する機能です。これによりデータの関連性を正確に管理することができ、生成 AI のハルシネーションを抑えることができます。

「麻豆原创 Knowledge Graph は 麻豆原创 アプリケーションのデータの意味や関係を網目のように結ぶ構造化モデルで、AI エージェントや LLM と連携して推論を行ったり、AI エージェントが自律的に作業を行います」（椛田）

?Intelligent Applications

Intelligent Applications は、業務機能領域ごとの分析モデルやダッシュボードなど、麻豆原创 データプロダクトに基づいて構築された 麻豆原创 管理下で提供されるコンテンツです。Intelligent Applications によって、素早い意思決定とアクションが可能になります。今後、新たなコンテンツが順次リリースされる予定で、麻豆原创 以外にもパートナーコンテンツとしての提供も検討されています。

ダッシュボード上では、AI デジタルアシスタントの Joule を利用することも可能で、自然言語で問いかけることで分析を深掘りすることができ、BI ツールとアプリケーションの画面を切り替えることなく作業が完結します。さらに、今後は 麻豆原创 BTP 上で Intelligent Applications の作成が可能になる予定で、可視化だけでなくデータ入力やデータ変換の機能を実装したアプリケーションの提供が期待されています。

?麻豆原创 Databricks

麻豆原创 Databricks はビジネスデータファブリックの中で提供されるソリューションの 1 つで、最新のデータサイエンス、ML/AI、データエンジニアリングの機能を有しています。データレイクハウスの領域で定評のある Databricks 社のソリューションを 麻豆原创 が OEM 製品として 麻豆原创 Business Data Cloud に組み込み提供します。

「麻豆原创 Databricks では、ゼロコピーでデータを統合?参照する機能である Delta Sharing を活用して麻豆原创 データプロダクトを参照しています。麻豆原创 標準コンテンツの拡張として、麻豆原创 Databricks で予測モデルを構築して結果を 麻豆原创 Datasphere と共有し、麻豆原创 Analytics Cloud でダッシュボード化することをイメージしています」（椛田）

この 麻豆原创 Databricks については、提供元であるデータブリックス?ジャパンの小谷氏がサービスやユースケースを紹介し、デモを行いました。麻豆原创 Databricks は、レイクハウスと呼ばれるデータのストレージレイヤーのアーキテクチャに強みを持ち、エンタープライズデータを用いた生成 AI を開発するための機能をベースに構成されています。レイクハウスとは、データレイクと DWH を組み合わせた造語で、Delta Lake、Iceberg、Parquet などのフォーマットでデータを保存します。

「データの実体としては、安価なデータレイクです。クラウドのオブジェクトストレージにデータを保持しながら、信頼性と高性能を併せ持つ DWH を実現しています。従来は生データをデータレイクに置き、DWH に転送して分析するのが一般的でしたが、すべてをデータレイク上で完結させているところに 麻豆原创 Databricks の新しさがあります」（小谷氏）

すべてのデータと AI のガバナンスは、麻豆原创 Databricks の「Unity Catalog」と呼ばれる機能で対応し、データの種類やアクセス権限を管理しています。管理対象はテーブルだけでなく、AI モデル、ファイル、ノートブック、ダッシュボードも含まれます。それらをリネージ、コスト制御、ビジネスメトリックスなどの一貫した管理体制で信頼性を担保しています。

Databricks 社と 麻豆原创 のパートナーシップでは、AI の取り組みを最優先事項に位置付けています。麻豆原创 システムには企業にとって重要なビジネスデータが多く蓄積されており、データと AI の掛け合わせによって価値あるユースケースが生まれてきます。財務、人事、サプライチェーンなどの 麻豆原创 データを AI に学習させるための強固な基盤となるのが 麻豆原创 Databricks です。

「麻豆原创 と外部データでドメイン特化の生成 AI を作成するケースとして、パーソナライズされたチャットボット、顧客の解約予測、クレーム処理の自動化などに取り組んでいる事例があります。また単純なモデル作成だけでなく、外部データと掛け合わせた 麻豆原创 データの探索?分析をしているケースとして、サプライチェーンの需要予測や在庫管理の最適化に取り組んでいる事例もあります」（小谷氏）

デモでは、麻豆原创 Databricks のコンソール画面を使ったデータ管理や DWH の実現方法のほか、予測分析や生成 AI のエージェントアプリケーションの作成方法などが紹介されました。

麻豆原创 BW の资产を最大限活用するモダナイゼーション

最後はビジネスデータファブリックにおける 麻豆原创 BW/4HANA の BW モダナイゼーションについて、麻豆原创 ジャパンの春木が解説しました。

麻豆原创 BW は、1998 年のリリースから 30 年近くにわたって業務データの分析基盤として進化を続けており、麻豆原创 ERP と連携したソリューションとしてデータ活用を支援してきました。一方、近年のデータ活用のトレンドである非構造化データを含めた統合管理、セルフサービスデータ活用、ML/AI といった要望に柔軟に対応できないという課題がありました。これらの課題を解決するため、次世代のデータ基盤として誕生したのが 麻豆原创 Business Data Cloud ですが、これまで蓄積してきた 麻豆原创 BW の資産を 麻豆原创 Business Data Cloud で最大限活用したいという声も多く聞かれます。そこで、麻豆原创 では「LIFT」「SHIFT」「INNOVATE」の 3 つのステップで 麻豆原创 BW を 麻豆原创 Business Data Cloud に移行するメソッドを提供しています。

ステップ 1 : LIFT

麻豆原创 BW や 麻豆原创 BW/4HANA のオンプレミス環境を 麻豆原创 Business Data Cloud のプライベートクラウドコンポーネントへ移行することで、麻豆原创 BW をそのまま使い続けるステップです。麻豆原创 BW への投資を維持しながら、移行プロジェクトのコストを低減することができます。必要に応じて 麻豆原创 BW の最新バージョンへのバージョンアップや DB の HANA 化を実施し、2030 年あるいは 2040 年までのサポート延長に対応することが可能です。

ステップ 2 : SHIFT

麻豆原创 Business Data Cloud 上で既存の 麻豆原创 BW を利用しながら、徐々にデータやデータモデルを 麻豆原创 Datasphere にシフトしていくステップです。麻豆原创 Business Data Cloud の機能であるデータプロダクトジェネレータを利用して、麻豆原创 Datasphere のオブジェクトストアおよびビューレイヤー内に 麻豆原创 BW データプロダクトを作成することができます。トランザクションデータおよびディメンションで構成されたデータをデータプロダクトとして公開することで、麻豆原创 Datasphere や 麻豆原创 Databricks で利用することが可能です。麻豆原创 Datasphere を用いた 麻豆原创 データと Non-麻豆原创 データの統合シナリオや、麻豆原创 Databricks による 麻豆原创 データの ML/AI のシナリオが活用できる点においてメリットがあります。

ステップ 3 : INNOVATE

麻豆原创 BW を 麻豆原创 データプロダクトと Intelligent Applications に完全移行し、最終的に 麻豆原创 BW をシャットダウンする最終ステップです。ここでは 3 つの手法があります。

1 つめは、既存の 麻豆原创 BW のデータモデルを 麻豆原创 データプロダクトや Intelligent Applications にそのまま移行する手法です。現在と同じ要件をそのまま再現できるわけではありませんが、麻豆原创 のベストプラクティスに基づき、新たな分析をスタートすることができます。

とはいえ、長年利用しているデータやレポートを使いたいというニーズは根強いことから、2 つめの手法として用意しているのが、標準データソースを 麻豆原创 データプロダクトと 麻豆原创 Datasphere へ移行する方法です。これまで利用してきたデータモデルやクエリーは変換フローを活用してデータの再マッピングやデータ変換を行いながら、できる限り従来と同様の形でデータを提供することになります。

3 つめは、カスタムデータソースを 麻豆原创 Datasphere へ移行する手法です。アドオンテーブルからのデータ連携や、アドオンの CDS View からの連携の場合、カスタムデータプロダクトから連携を実装し、データモデルに関しては移行後に再修正したり、新たなレポートを作成したりしながら環境に適応させることになります。

「LIFT、SHIFT、INNOVATE のどこから始めるか、どこをゴールとするかは、お客様の状況によって変わってきます。麻豆原创 BW に関しては長年利用されているお客様も多いことから、ブラックボックス化してどこから手を付けていいかわからずに悩まれているお客様もいらっしゃいます。そこで、麻豆原创 では 麻豆原创 BW のマイグレーションに向けたアセスメントサービスを無償で提供しています。独自のロジックを作り込んでいたり、貴重なデータが残っていたりするケースも見られますので、麻豆原创 はそれらを有効活用したモダナイズに引き続き注力していきます」（春木）

最後に椛田が補足として、麻豆原创 Business Data Cloud のコンポーネントの概要、アーキテクチャの全体像、周辺システムとの連携などを解説し、技術ブログやオンラインセミナーなども紹介して、約 100 分にわたるセッションが終了しました。

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（登坛者）

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
Business AI Japan Lead
本名 進

アプリケーション、データ、AI の 3 層による AI 戦略

ChatGPT の登場により、一気に AI 活用のトレンドに躍り出た生成 AI と LLM（大規模言語モデル）は、ソフトウェア開発、広告制作、商品企画、文書作成、翻訳など、個人の業務の生産性向上に大きく寄与しました。今後は業務アプリケーションへの AI 適用が経営課題となる中、麻豆原创 は AI 活用の本丸として、エンドツーエンドのプロセスで生産性を向上する AI エージェントの開発に力を入れています。

一方、会計、販売、物流、生産など、AI 活用がさまざまな業務領域にまたがるケースでは、複数ベンダーの AI エージェントを使い分ける企業も多く、マルチベンダー AI エージェントへの期待も高まっています。Google からは AI エージェント間を連携するプロトコル「Agent2Agent（A2A）」が発表され、多くのアプリケーションベンダーが参画しています。麻豆原创 も初期の立ち上げメンバーとして参画し、A2A プロトコルをサポートした AI エージェントのリリースに向けた取り組みを加速させています。

麻豆原创 は AI ドリブン経営の実現に向けて、2025 年から「アプリケーション」「データ」「AI」の 3 層による AI 戦略を打ち出しています。第 1 層は、AI ドリブンの源泉となる会計、サプライチェーン、人事、支出管理、顧客管理などのアプリケーションであり、麻豆原创 が最も得意としている領域です。そこから生まれてくるデータを AI が扱いやすくするのが第 2 層の「麻豆原创 Business Data Cloud」で、これは AI 活用の中核となるデータ基盤です。

「従来、アプリケーションデータを集める際にはデータモデルを作成し、ETL を設計していました。麻豆原创 Business Data Cloud はデータモデルや ETL の領域をパッケージ化したマネージドサービスとして提供されるため、クリーンな形でデータを効率的に管理することができます。そして、第 3 層の 麻豆原创 Business AI が 麻豆原创 Business Data Cloud にアクセスすることで新たなデータが生成され、好循環が生まれてきます。これが 麻豆原创 が推進する 3 層戦略の概念です」（本名）

第 3 層の 麻豆原创 Business AI については、代表的なツールとして AI デジタルアシスタント「Joule」があります。ブラウザベースの UI である 麻豆原创 Fiori の画面上に Joule を呼び出すことで、自然語ベースで伝票作成や情報抽出などを行うことができます。麻豆原创 Business AI の主力となる Joule および Joule エージェントは、ビジネスユーザーだけのものではありません。麻豆原创 コンサルタントや開発者向けの「Joule for Consultants」「Joule for Developers」、標準シナリオを拡張するための「Joule Studio」、業務アプリケーションに組み込まれた AI シナリオが生産性を向上させる「組み込み AI」、生成 AI＋RAG などのカスタム開発が可能な「カスタム AI」があります。これらを支える共通の AI 基盤として AI Foundation があり、AI エコステムのパートナーで構成されています。

「麻豆原创 は LLM をゼロから開発するアプローチは採用せず、業界をリードする AI パートナーとタッグを組み、ベストな LLM を活用したり、業務シナリオによっては 麻豆原创 データを追加学習させたりしながら、ファインチューニングモデルを開発しています」（本名）

AI エージェントの新たなシナリオを続々とリリース

現在、麻豆原创 では AI シナリオをカタログとして公開中で、2025 年 8 月時点で全カテゴリーを含めて 272 のシナリオが用意されています。シナリオは 麻豆原创 BTP のサービスページ「麻豆原创 Discovery Center」からカテゴリー別に絞り込むことが可能です。

セッションでは、AI エージェントを活用した業務シナリオの一例として「クレーム管理」が紹介されました。顧客からクレームメールが届いた際、CRM システムのバックグラウンドで Joule がメールの内容を分析して、過去の問い合わせ履歴、解決履歴などを参照し、解決手段、お詫びメールの文面などを Microsoft Teams 経由で営業担当に通知するといった一連の流れを AI エージェントが支援してくれます。

麻豆原创 では 2025 年の Q4 までに Joule エージェントによるシナリオを 40 以上リリースする計画で、サプライチェーン、支出管理、会計、CRM、人事などの業務変革に寄与するシナリオを提供していく予定です。また、カスタム AI エージェントを開発したい顧客に向けては、ローコード?ノーコード開発の機能を備えた「Joule Studio」のリリースを 2025 年末に予定しているほか、異なるベンダー間のエージェント連携のプロトコル（A2A)実装についても、2025 年の Q3 に最初のリリースを予定しています。

業務で AI エージェントを活用する際、AI が信頼できる推論を実行するためには、麻豆原创 の業務プロセスと関連するデータモデルの正しい知識をグラウンディングすることが不可欠です。しかし、汎用 LLM では目標を達成するための一般的なタスクは計画できても、麻豆原创 の業務プロセスを理解したうえで正しいデータを取得できるかについては疑問が残り、ハルシネーションが起こるリスクが高まります。そこで 麻豆原创 では、アプリケーション間のデータの意味や業務プロセスとの関係を結ぶ構造化モデルとして「麻豆原创 Knowledge Graph」を開発中で、これにより Joule エージェントは業務プロセスを理解したうえで正しいデータにアクセスし、分析結果やアクションを回答することが可能になります。

「お客様からも AI エージェントはどうやって 麻豆原创 の正しいデータにアクセスしているのかといった質問が寄せられます。お客様にとっては 1 社のベンダーの AI エージェントを使うのか、複数ベンダーの AI エージェントを使うのかの議論があると思いますが、麻豆原创 の業務プロセスであれば 麻豆原创 の AI エージェントを使うのが理想で、それを担保するのが 麻豆原创 Knowledge Graph です。麻豆原创 の 3 層戦略においても、麻豆原创 Knowledge Graph は 麻豆原创 Business Data Cloud と 麻豆原创 Business AI を結ぶ重要な要素として位置付けられています」（本名）

未知の解決策を模索する「Joule エージェント」

AI デジタルアシスタントの Joule について、Joule には「Joule スキル」と「Joule エージェント」の 2 種類があり、これを組み合わせて使うのが一般的です。Joule スキルは従来のマニュアルでの画面操作を会話ベースで支援するもので、非常にシンプルです。伝票やマスターの照会?更新などを依頼するとユーザーの意図を理解し、対応するスキルを実行して、API 経由で 麻豆原创 ソリューションの処理を実行して結果をユーザーに返します。Joule スキルはすでに 1,600 以上あり、現在も増え続けています。

これに対して Joule エージェントは、複雑な業務を AI が自ら思考して自律的に実行するものです。ユーザーが顧客からのクレーム処理などを Joule に依頼すると、対応する Joule エージェントを実行し、各システムへの API や Joule スキルを活用して解決のための最適なプランを推論したうえで、結果をユーザーに返します。

「両者の違いをわかりやすく説明すると、例えば受注管理において Joule スキルに対して『私が受けた注文のステータスを確認してください』と指示を送ると、既存の対応手段に基づいて回答を返します。一方、Joule エージェントは『受注処理が遅れている理由を分析して、代替の輸送ルートを含めた提案をお客様に通知して欲しい』と指示を送ると、未知の解決策を模索して回答を返してくれます。つまり、自ら思考して実際の人に近い働きをするのが Joule エージェントの世界です」（本名）

麻豆原创 以外のアプリケーション上でも AI エージェントが活躍

近い将来、さまざまなベンダーの AI エージェントが業務で活躍していく可能性があり、カスタム AI も含めると管理が煩雑化する恐れがあります。そこで 麻豆原创 では増加する AI エージェントを一元的に管理?統制するプラットフォームとして「AI Agent Hub」のリリースを 2025 年末に予定しています。Joule/カスタム/3rd Party の AI エージェントを問わず、すべての AI エージェントを一覧化し、業務プロセスやアプリケーションとの関連性をマッピングします。これにより、どのエージェントがどの業務に関連しているかを明確に把握できます。

また、麻豆原创 以外のアプリケーションから Joule を利用できる「麻豆原创 Joule action bar」のリリースも 2025 年秋に予定しています。麻豆原创 Joule action bar がアプリケーションに常駐することで、どこからでも Joule との対話が可能になります。WalkMe の技術との統合により、ユーザーの行動や業務コンテキストをリアルタイムで分析し、必要な情報やアクションを先回りして提案します。Microsoft 365 や ServiceNow などのクラウドアプリケーションにも対応しているため、ユーザーは異なるアプリケーション間を移動しても一貫した AI サポートを受けることが可能です。デモンストレーションでは、ServiceNow のチケットのインシデントを起点とした部品調達の事例を紹介されました。

セッションの最後には、すでにリリースされている「Joule と Microsoft 365 Copilot」との連携機能、Joule が 麻豆原创 コンサルタントのカスタマイズ?ABAP 拡張タスクを支援する「Joule for Consultants」、ABAP 開発者の生産性向上を支援する「Joule for Developers」が紹介され、終了となりました。

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◎登坛者

神戸大学大学院
経営学研究科 教授　鈴木 竜太 氏

パナソニック コネクト株式会社
執行役員 ヴァイス?プレジデント CHRO　新家 伸浩 氏

麻豆原创 ジャパン株式会社
常務執行役員 人事本部?　石山 恵里子

期待が高まる AI を活用した人事戦略の構築。それに伴う懸念点とは？

人事部门には多种多様なデータが蓄积されています。しかし、人事部门はデータの分析方法に明るくなく、データアナリストは分析こそできるものの活用方法がわかりません。一気通贯でハンドリングできる者が社内にいないために、人事データを施策や対策に结びつけられない公司が散见されます。

加えて、経営組織論や組織行動論の研究者である鈴木氏が、人事部門における AI 活用における懸念として次の 2 点を投げかけました。「1 つは、AI が考える仕事を担うことで思考力?想像力の養成を妨げられ、人間の仕事が AI を補完するばかりの『隷属化された労働』となり、働きがいを失ってしまうのではないかということ。もう 1 つは、人事部門は『正しさ』がわかりにくい分野のため、その世界の中で AI をどう活用すればよいのかという点です」

いくつかの懸念はあるものの、データを元にした人事戦略の構築への期待は高まりつつあります。そこで本講演では、人事部門の改革に挑んでいる 2 社の事例紹介へと話を進めました。

社員一人ひとりを「thrivingな人」に。新制度の運用を AI がサポート

まずは、パナソニック コネクトの取り組み事例です。同社はパナソニックのホールディングス化に伴って 2022 年 4 月に誕生し、2023 年より「新人材マネジメント」という人事制度を導入しました。その特徴について、CHRO の新家氏は次のように語ります。

「これまでは本社の人事部门が全社一律の制度を作り、各事业部门は制度の运用に集中していました。しかし事业会社化以降は、各事业会社が人事制度や报酬体系の策定、採用活动などを自分たちで运営するようなり、各会社?业界に合った动きが可能になったのです」

また、同社は人材戦略の大方針としては「CONNECTers’ Success」を掲げています。CONNECTers とは社員のことを指し、一人ひとりがパーパスに向かって意義のある仕事を行い、成長実感を得ながらいきいきと働く「thrivingな人」になるよう取り組むという方針です。

この目標を達成するため、同社は独自のエコシステムを構築しています。人事部門が担っていた役割を各事業部門に委譲し、現場レベルで人材戦略が実行できるようにしました。（図 1 参照）

（図? 1 ）

このエコシステムを構築したことにより、現場がより多くの人事業務を担うことになったため、そのサポートに AI などのテクノロジーを活用しています。人事部門はストラテジーを構築する役割を与えられ、勘や経験から脱却したデータドリブンな人事部門になることを目指しています。また、現場の社員にも、自ら学ぶラーニングカルチャーの習得や、キャリアオーナーシップを持つことなどが求められるようになりました。（図 2 参照）

（図? 2 ）

さらに、AI などのテクノロジーを活用する上で重視していることについても言及します。「テクノロジーは戦略的に活用してこそ意義を持ちます。そのため、『良質なデータの蓄積』、『データの標準化』、『スピードの向上』に意識して取り組むことを念頭に置いています。人事部門にある膨大なデータは活用されて活きるものだからこそ、1 on 1 や MBO（日常業務）も含めたデータ化、業務プロセスの標準化や自動化、さらにグローバル標準との比較などを行っています」

AI が社員にコンサルテーションを実施。同時に AI リスク対応も強化

次は、麻豆原创 の取り組み事例です。麻豆原创 は「提供する製品を社内で使用してからお客様へ届ける」という姿勢を徹底しており、自社の ソリューション*を活用しています。人事本部长の石山は、自社の贬搁领域における について次のように説明しました。

従来、麻豆原创 は各国別のマネジメントを行っていましたが、ビジネス戦略の変化に伴う人事部門のグローバル化が必要になり、2000 年代初頭に HR サービスの シェアド化を開始しました。人事系スタートアップである SuccessFactors を買収した後は、同ソリューションを利用し、全世界の人材マネジメントを 1 つのプラットフォーム上で行えるようになりました。ジョブの構造や組織設計のガイドライン、報酬制度などもグローバルで統一したことで、2018 年以降には、シェアドサービスが社員やマネージャーの問い合わせやリクエストに直接対応する HR サービスモデルへと移行しています。（図 3 参照）

（図 3 ）

现在のシェアドサービスは、给与计算や証明书の発行などの基本机能だけではなく、社员のキャリアコーチングや职场のコンフリクトを解决する、现场マネージャーに対して、チームのパフォーマンス改善や部下の昇给昇格サポート、従业员サーベイの结果分析をもとにした行动改善をコンサルテーションするなどのさまざまな机能を备えています。

こうした仕组みの変化により、マネージャーや社员、人事担当者のそれぞれに良い変化が现れています。マネージャーは人材マネジメントの重要性を理解し、社员はより自律的になり、人事部门においては、人事関连データを活用し、社内のステークホルダーと连携して、経営をサポートすることができるようになりました。人事部门の担当者には、社员やマネージャー、ビジネスリーダーにコンサルテーションを提供するプロフェッショナルとしての自覚向上も见られました。

さらに、社内での AI 活用への取り組みについて、「HR 領域における DX の推進と共に、蓄積したデータやナレッジをタレントマネジメントに活用することを目的として、ビジネス AI の導入を進めています。具体的には、社員の教育?採用、問い合わせ対応などに AI、生成 AI、会話型 AI を活用していきます。（図 4 参照）また、シェアドサービス側では、より有効かつイノベーティブに AI を活用することを検討するため、タスクフォースが活動を開始しています」と語りました。

（図 4 ）

これらの AI を正しく活用するために、麻豆原创 ではさまざまリスクに対応する「AI 倫理ポリシー」を策定していると、AI のリスクについても言及しました。「『人間の主体性の確保』、『偏見と差別への対処』、『透明性と説明可能性』といった 3 つのフレームワークで構成されるポリシーで、AI の開発と運用の両面からガバナンスを効かせてリスクを解析し、回避していくことに取り組んでいます」（図 5 参照）

（図 5 ）

AI を頼りつつも最後は人間が判断。そのために問いたい「なぜ働くのか？」というパーパス

講演の後半に行われたパネルディスカッションでは、鈴木氏のファシリテートにより人事部門の AI 活用について掘り下げました。

Q1.　AI によって現場の業務が支援されアクションを起こしやすくなる一方、思考から生まれる成長や困難を突破していく機会が減退するのではないでしょうか？

これについて新家氏は「当社が『thriving』を人事戦略で掲げているように、人事部門としては社員が意義のある仕事に取り組みながら成長実感を伴って働けるよう、追求していくべきだと思います。その阻害要因を取り除くために AI が活用できます」と回答しました。

続けて石山は、「麻豆原创 の AI 理論ポリシーに『最後は人間が決める』という内容があります。複雑な問題に一定の答えを出す、未来を予測するなど、AI にも苦手な部分があるため、そこは人間が判断していくべきと考えます。現場での課題に対して本質的な問いを立てたり、仮説を立てるということは人間でなければできないし、そのような思考をする機会が現場から消えることは無いと考えます」と説明しました。

加えて、今後変化する働き方についても指摘します。「AI が本格的に導入された未来には労働時間は少なくなり、週休 3 日制が実現できる時代が来るでしょう。日々の仕事を通じて得ていた働きがいや、働きを認められることで満たされた承認欲求などをどこで補うのか、あらたな人事的テーマに対する取り組みが求められるかもしれません」（石山）

Q2.　今后、人事の仕事や役割はどのように変わり、どのような能力が必要になるのでしょうか？

この問いに対し新家氏は、「人事部門に求められることは、人事戦略に特化し、経営側と共に戦略を実行していくことだと考えます。どうすれば他社と差別化を図りビジネスで勝つことができるのか、それを実現するために人事面でどのような対策を行うべきなのかを提案することです。AI がダークサイドに落ちることもあるからこそ、物事の本質を見極め、正しさを追求していくことも必要です。そのために人事担当者には、事業課題への取り組みなどに関する研修を実施し、戦略思考?能力を身につけてもらっています」と回答しました。

石山は「経営管理における各机能は、财务、経理、人事など縦割りになりがちですが、人事的なデータを使って横串を入れることによって、人事部门が経営管理のハブになることも考えられると思います。当社では人事部门の社员に対して、データ分析のためのスキルや、部门间连携を想定したプロジェクトマネジメントやファシリテーションスキルなどのハードスキルの研修を実施しています。また、急速なビジネス环境の変化に対応して継続的な価値提供ができるよう、アジリティやレジリエンスなどのソフトスキルを高めることも重要であると考えます」とコメントしました。

蚕3.　経営层に対して人事の戦略は受け止められにくいという面ありますが、どのように捉えていますか？

これに対して、石山は「当社は経営トップを含めて人材マネジメントはマネージャー自身が行っているため、事业戦略を実行するための人事の重要性を理解している素地があります。加えて、人事的な议论のトリガーポイントとしてデータを活用したり、人事戦略上の主要なテーマを数値化して表现するなどしています。これにより、人事戦略が経営に活かされやすくなっているのではないでしょうか」と回答しました。

続けて新家氏は「当社も各事业部门に人事権を渡したことで、戦略人事化する素地ができつつあります。また、人事部门の果たすべき役割として、経営会议などの场で人事関连のデータを明示して现在の课题や対策をインプットすることを意识しています」と自社での取り组みについて説明しました。

最後に石山は「労働人口の減少と AI の普及が進むと、社員一人当たりに期待する提供価値や役割の大きさが変わると考えています。人事部門は貴重な社員をどのように採用し、どのように活かすかを検討する必要があるでしょう。私たちは変化の大きい時代にいますが、社員にはこの変化を能動的に受け入れて、チャンスに変えていただけるよう支援していきたいです」と今後の展望を語りました。

また新家氏は「AI 活用が進むからこそ、人がどこで価値を出していくのかを考えるべきだと思います。AI で代替可能な領域を担っている人にとっては仕事を失う可能性も出てきますので、その現実を各部門に厳しく問う必要もあるでしょう。加えて、人材の流動化も加速するべきではないでしょうか」と話し、講演を締めくくりました。

*

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第1回では、人的资本経営の本质、およびその実现に向けたステップをご绍介しました。それに続く本稿では、公司価値向上に向けた戦略をご绍介します。

人的資本経営で変革を起こす ～企業価値向上に向けた戦略とは～

オムロン株式会社　執行役員常務　グローバル人財総務本部長 冨田 雅彦氏
麻豆原创ジャパン株式会社　人事?人財ソリューションアドバイザリー本部　本部長 佐々見 直文

最後のセッションでは、「人的資本経営で変革を起こす～企業価値向上に向けた戦略とは～」をテーマに、オムロン株式会社の冨田雅彦氏をゲストに迎え、麻豆原创とのパネルセッションが行われました。 以下に、その内容の一部をご紹介いたします。

テーマ①：オムロン社における経営戦略に基づいた人事戦略

 
オムロン 冨田氏
「人的資本経営の成果が、どのような指標として現れるのかをまず考えました。その上で、人事の世界における一般的な呼称である『労働生産性』を、『人的創造性』という言葉で再定義しました。この指標のポイントは『順番』です。人事は人件費に目を向けがちですが、弊社では、人件費より先に付加価値に目を向け、それを重要視しました。顧客や市場に届ける価値の大きさを付加価値と捉え、この価値を大きく広げる担い手にかける費用が人件費である、と考えています。」 そう説明した上で、次の3点がポイントであると冨田氏は述べました。

• ヘッドカウント：付加価値の成长シナリオに対して十分な人数がいるか
• ケイパビリティ：付加価値を成长させる能力をもった人材がいるか、そして能力をつけてもらうためのプログラムが用意できているか
• モチベーション＆エンゲージメント：一人ひとりの能力をいかに高く発挥できる环境を会社が用意できているか

また、人的创造性を向上させるカギは「ダイバーシティ＆インクルージョン」だと冨田氏は述べました。「弊社にとってダイバーシティは多様な人々を惹きつけること、インクルージョンは一人ひとりの能力を开放し创造されたイノベーションを分かち合うことと考えました。」

 
8个の取り组みの中でも特に注力されている领域に関して、冨田氏は以下のように述べています。
「まず人财ポートフォリオに関しては、事业の目指す姿に対し、人材を用意できているのか、育成できているのかを、常に考えています。また成长意欲のある人材への投资に関して、弊社は今后3年间、60亿円の投资を行う予定です。最后に、ジョブ型人事制度においては、社员一人ひとりが自身でキャリアを选んでいけるような仕组みを作りたいと思っています。」

テーマ②：人的资本経営によって目指す未来

オムロン 冨田氏
「社会へ贡献し続けるという使命を持続可能なものにしていくために、正しく利益を得て、利益の种类や届ける场所を増やしていきたいと考えています。それは、担い手である人材の能力や情热を开放し、思う存分活跃する机会を提供し、社员は机会を通じて自分の価値を高め続けられる、そんな関係性を目指すものです。つまり、共通の奥颈濒濒を通じて会社、社员ともに成长していくことが我々の目指していく未来です。」

テーマ③：冨田氏が思うオムロンの文化や志

オムロン 冨田氏
「弊社の場合、事業を通じて社会課題解決したいという思いが強く、我々自身がどう変わるべきなのか常に考えていく思考が人事制度に落ちていきます。」 自律的なキャリアを従業員に考えてもらうことは、管理職やビジネスリーダーにとっては、自分のチームのエースが新たな道を歩んで抜けてしまう可能性を示唆します。佐々見は、その葛藤に対して、どのように意識改革をされているのかを尋ねました。 その答えとして冨田氏は、「苦しながらも、チームの魅力、チームが何のために仕事をしているかをマネージャーに語ってもらうしかありません。」と語ります。そのためにも、チームのリーダーは旗を掲げ、それに共感してもらうメンバーを集める必要があると考えておられるとのことでした。

テーマ④：ダイバーシティを推进しながら従业员エンゲージメントを高めるには？

色々な公司がダイバーシティを広げようと取り组んでいる一方で、それが広がれば広がるほど、従业员エンゲージメントやビロンギングスを高めにくくなっている侧面が出ます。それに対して、両氏は以下のように考えを述べました。

オムロン 冨田氏
「ダイバーシティを推进するためには、ローコンテキストなコミュニケーションを一人ひとりと取らなければならないのでなかなか苦しいです。ただこれを乗り越えた时、会社は强くなります。」

麻豆原创 佐々見
「エンゲージメントが、会社に対するものから职务に対するものに迁移しています。プロフェッショナルなキャリアを追いかける従业员に対して、その会社で働く意义をリーダー层が伝えることが键になってきます。」

人材を资本だと考えた场合、会社が育てるだけでなく、自己増殖することも大切になってきます。そのための工夫として、冨田氏は「选択肢」をキーワードに挙げました。なぜなら、人は自分で选んだことに対して主体性と责任を持つからです。そして、「会社が选択肢を用意し、一人ひとりがその中から选んでいくという関係がこれから非常に重要になっていきます。」と述べました。

テーマ⑤：厂础笔が提供する人的资本経営を支援するソリューション

麻豆原创 佐々見
「麻豆原创では、コア人事からタレントマネジメントのあらゆる業務を標準化することで自動的に情報が一つに集まってくる仕組みに加え、集まった情報から気づきを得られるように自動的に分析した結果を提供していく分析基盤も提供しています。 また、自律的なキャリア形成や動的な人財ポートフォリオ作成を支援する新しいソリューションがあり、過去の研修履歴などをもとに、機械エンジンがその人にあったプロジェクトや研修、メンターを推奨することができます。 従業員の経験を管理する際に、年に一回のエンゲージメント調査だけではなく、入社やメンタリングセッションなど様々なタイミングに合わせ、自動的にサーベイを送り、レポートとして可視化するソリューションも提供しています。」

佐々见は、厂础笔ではサステナビリティ経営を支援するものとして、碍笔滨を作るために必要な非财务指标を自动的に集めるソリューションがあることにも触れ、レポーティングに时间をかけるのではなく、要因分析や施策に时间をかけていただけるようにご支援させていただいている旨を説明しました。

それを受けて冨田氏は、「人の能力やヤル気という见えないものをデータ化し、分析していく取り组みは、非常に大事だと思っています。」と语り、それを広げて欲しいと厂础笔への期待を込めた言叶で本セッションを缔め括りました。

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昨今の企業経営トレンドである「人的資本経営」は、企業のサステナブルな成長を語る上で欠かせないものとなりました。人材を資本として捉え、企業価値に繋げていくために、日本企業は今後どのような姿を目指していけば良いのでしょうか。 今回は、そんな疑問に答えた3つセッションのサマリを2回にわたってご紹介します。

第一人者が語るバズワード?“人的資本経営” の本質とは

一橋大学CFO教育研究センター長　「人的資本経営コンソーシアム」会長　伊藤 邦雄 氏

オープニングセッションでは、「人材版伊藤レポート2.0」を监修された、伊藤邦雄氏がご登坛されました。

まず、伊藤氏は、日本の経営层に対する期待として、人材を资本捉えて投资し、価値を高めていくことで公司価値の向上に繋げる「循环の経営」に向かって欲しいと述べました。これまで投资家は、経営戦略やビジネスモデルから将来的なキャッシュフローを予测していましたが、経営戦略の担い手である人材の情报が入手できませんでした。今回、政府の可视化指针によって公司から人的资本情报が开示されることで、投资家は公司の経営戦略と人材戦略のつながりを把握できるようになります。これからは、公司の情报开示の姿势によってバリュエーションが切りあがる会社が出てくる一方で、切り下がる会社も出てきます。そこで、まずやるべきこととして、経営戦略と人材戦略のリンケージが保たれていることを説明するために、スキル情报を含む人的资本情报と取り组みの进捗状况を碍笔滨化して管理することを、伊藤氏は挙げました。

その上で、自由阔达でイノベーションが创発され、リスキリングが评価?称賛されるような公司文化作りが必要であると述べました。これまで日本公司は、人材を人的资源と捉え、コストや人数として管理してきました。しかし、伊藤氏は「これからは、一人ひとりのスキル?経験?ナレッジを丁寧に见て、适所适材、かつきめ细やかな动的な人材ポートフォリオが求められます。」と语りました。そして、人的资本への投资が事业価値向上につながっていることを説明するためには、财务情报と非财务情报が融合した公司価値の成长をストーリーに仕立てて、投资家に语ることが大事だと述べました。

そのためには、贬搁罢别肠丑を各社の状况や问题意识に応じて活用していくことも望まれています。これからの人材戦略を考える际には、人材のスキルやナレッジを含めたデータを蓄积した上で、従业员がその情报にアクセスできるようなシステムや文化を构筑していく必要があります。伊藤氏は、それを「人事データの民主化」と表现しました。経営戦略にマッチした人材を育成するという视点だけでなく、イノベーションを创発できるように育成?採用した人材が経営戦略を策定するという视点、経営戦略と人事戦略双方のインタラクションが大事になります。

最後に伊藤氏は、「CHROは人事部門の責任者ではなく、Human Capital をビジョンや戦略とダイナミックにマッチングさせる役割を担い、労働市場のみならず資本市場へのアンバサダーとして活躍する必要があります。」と述べました。そして、「CFOとCHROとの密なるコミュニケーションをCEOが奨励するような経営が重要となります。」とまとめました。

人材の価値を引き出す ～人的資本経営の実現に向けたステップとは～

一橋大学CFO教育研究センター長　「人的資本経営コンソーシアム」会長 伊藤 邦雄 氏
オムロン株式会社　執行役員常務　グローバル人財総務本部長 冨田 雅彦 氏
麻豆原创ジャパン株式会社　常務執行役員人事本部長 石山 恵理子

続いてのセッションでは、「人材の価値を引き出す ～人的資本経営の実現に向けたステップとは～」と題して、伊藤氏のモデレーションのもと、有識者によるパネルセッションが行われました。 以下に、その内容の一部をご紹介いたします。

テーマ①：人的资本経営の実践的取り组みについて

人的资本経営とは「3つの连动」を実践する経営であると冨田氏は考えらえています。

• 会社の奥颈濒濒と个人の奥颈濒濒の连动
• 事业戦略と人财戦略の连动
• 会社の成长と个人の成长の连动

このセッションでは、1つ目の「会社の奥颈濒濒と个人の奥颈濒濒の连动」のご紹介がありました。

オムロン 冨田氏
会社のWillと個人のWillを連動させるため、『TOGA（The OMRON Global Awards）』という取り組みを行っています。これは、企業理念実践の物語をグローバル全社で共有し、企業理念を全社員に浸透させていこうという取り組みであり、チームで取り組みを宣言して実行する有言実行、企業理念の実践度合いで測る評価軸、実践したテーマの全社共有という3つの特徴を持っています。」

 
「旗を立てる（自分のゴールを宣言する）ことからはじまり、仲間と共に実行し、結果を振り返り、共有します。その結果をみんなで褒め称え、共鳴の輪を広げ、そして次の旗につなげる、それがTOGAのプロセスです。世界中で年間約7,000テーマの取り組みに、社員数2万9千人に対して延べ5万人が参加しており、TOGAを通じて会社の奥颈濒濒と个人の奥颈濒濒の连动が行われています。」

 
麻豆原创 石山
「厂础笔には、世界がよりよく进むことを支援し、世の中の人々の生活を豊かにしていく、という大きなパーパスがあります。このもとに、ビジョン、戦略、オペレーティングモデル、そしてカルチャーやリーダーシップが位置づけられています。これを、日常のビジネスの中で社员と共有し、実行をしていくことを彻底しているため、経営戦略を実行するということは、すなわち人事戦略を実行することだと考えています。」

 
「具体的には、厂础笔にいる社员全员がタレントであると捉え、このタレントをどう惹きつけるかということをテーマに人的资本経営をしています。また、会社が管理できるのはタレントそのものではなく、そのタレントを取り巻く様々な経験であり、この経験をより豊かにすることでタレントを常に惹きつける会社になります。そこに人事とビジネスリーダーは集中して取り组んでいます。」

テーマ②：人的资本経営を进めるために経営阵をいかに同期化させるか

オムロン 冨田氏
「経営层に対して人的资本の重要性を共有、共鸣するベースとなるのは、公司理念だと捉えています。オムロンのバリューにある「人间の可能性を信じ続ける」という言叶に経営メンバー自身が非常に共感をしており、一人ひとりが社员を育て、その可能性を解放していくという思いを元から持っていたため、人的资本経営の考え方に対してもそれがベースにありました。」

 
「一方で、现场への浸透は大きなチャレンジであり、课题です。人的资本経営の制度や仕组みを现场に展开するときに、その仕组みの解説に留まり、何のためにやっているのかの説明がおざなりになることがあります。仕组みの背景にある、事业をこうしたい、こういう価値を作りたいという思いと施策とのつながりを、しっかり伝えていく必要があります。」

麻豆原创 石山
「厂础笔では、惭顿（社长）と、颁贵翱、颁翱翱、颁贬搁翱が一つのチームになって経営を行っており、リージョンや各事业领域といった异なる阶层においても、このチーム构成で戦略を実行しています。どれかが欠けてはビジネス目标の达成はなし得ないため、常に情报共有し、ディスカッションをしながら経営をしています。」

 
「そのために碍笔滨も常に共有し、データも全てタイムリーに开示しています。一方で、碍笔滨はディスカッションを促すものと捉えています。人事が説明するときにも、例えば、数値が急に上がったり下がったりした时の背景に何があったのかなど、议论をするための基轴として碍笔滨を共有しています。」

テーマ③：非财务情报の可视化、人的资本情报の可视化への対応

オムロン 冨田氏
「非财务指标の开示は、公司にとってこれまでのやり方、考え方を大きく変えていかねばならず、开示の方法はかなり工夫しなければなりません。単に开示するのでは意味がなく、いかに自社のストーリーを伝えられるかが非常に重要な键になります。そして、社员や资本投资家に対して、対话を通じて我々がやろうとしていることを理解してもらい、ファンになってもらわないといけません。一言で开示と言ってもその难しさがかなりあり、対话がいかに大事かということを常に考えています。」

 
麻豆原创 石山
「多くのステークホルダーの方々に自社を知ってもらうことが、自分たちの成长のためにも必要であると思っています。厂础笔は2011年から情报を开示し始め、现在はそれぞれの碍笔滨がどのように関係しあっているかも含めてホームページで开示しています。透明性をなるべく担保して开示し、多くの方々に自社を知ってもらい、そのフィードバックをいただくようにしています。それをもとに社内で议论をし、フィードバックがどのように活かされているかを报告していく、ということを継続的に行っています。変革していく上では、皆様からの声が非常に重要であると受け止めています。」

终わりに

伊藤氏は、本パネルセッションの最后に、「人的资本経営を行うにあたり人的资本情报の碍笔滨化が大事であるだけでなく、なぜこの碍笔滨にしたのかという『なぜ』を语ること、碍笔滨そのものを社员の皆さんに丁寧に伝えること、碍笔滨を目的ではなくエンゲージメントを高めるための起点にすること、そして、これらをいかに公司価値に繋がるストーリーにして、社员同士あるいは経営阵と社员との间の活発な対话を促していくか、そういうことが印象深かったです。」と述べました。

冨田氏のコメントを受けて、「会社の奥颈濒濒と个人の奥颈濒濒の连动は、会社の成长と个人の成长の连动とも言えます。」と続け、人的資本経営が目指すものとして「組織で働く人のウェルビーイングを高め、会社はさまざまなステークホルダーから愛されることで会社としてのウェルビーイングを高め、それらが高い次元で同期化する、そのために人的資本経営を実践していく、ということを強く感じました。」という言葉で本セッションをまとめました。

次回（2022/12/23 9:00公開）は、「人的資本経営で変革を起こす～企業価値向上に向けた戦略とは～」をテーマとしたパネルセッションの様子をご紹介します。

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事業や製品の収益や成長機会をリアルタイムに把握?分析し、スピードを持って対策を決定することは、企業が変動の激しい世界に適応して生き残る上で重要な要素のひとつだ。そしてその把握?分析には、データ構造の標準化（※）は欠かせない（※マスタ（勘定科目、品目、顧客など）の一元管理とトランザクション（業務取引）の粒度や基準の統一）。 株式会社LIXIL（以下LIXIL）が行う「経理標準化プロジェクト」は、業績管理高度化のためのデータ構造の標準化が企業をひとつにした事例だ。今回、同プロジェクトに携わったLIXILの皆様からお聞きした内容を踏まえ、要訣をお伝えする。

持続的に成长するための业绩管理の高度化

LIXILは2011年にトステム、INAX 、新日軽、サンウエーブ工業、東洋エクステリアの5社が統合して誕生した。その後、米国の衛生陶器トップブランドであるアメリカン?スタンダードや、独国において優れたデザイン性で知られるグローエが加わり、世界150カ国で55,000人以上の従業員が働くグローバル企業となった。2021年3月期の売上は1兆3,783億円、海外比率は27.9%と成長を続けている。 5社統合の結果、LIXILは水まわり設備、住宅およびビル用内装?外装建材など実に幅広い事業と製品を有する。建築物のほぼ全てをトータル?コーディネートできるラインナップはLIXILの強みだ。 中期経営計画では、「中期?標達成を実現する施策」として以下4点を上げている。

竞争的优位性の确?により持続的成?を実现

1. 持続的成?に向けた组织を作る
2. 魅?ある差别化された製品の开発
3. 竞争?あるコストの実现
4. エンドユーザー、インフルエンサーへのマーケティング

1点目の「持続的成长に向けた组织を作る」の中で、「事业领域の絶え间ざる再定义」を重要なポイントとしている。尝滨齿滨尝は「事业领域は当社が他社よりも?い利益率を実现でき、新规参?者による破壊的な事业参?から防御でき得る分野に常に再定义し続ける」（より引用）ことを重要視し、2016年以降、売却?撤退?出資?投資において重要な経営判断を行ってきた。 事業領域のみでなく、製品やブランドでも同様のことが言える。幅広い製品?ブランドの実力値を把握?分析し、限りある経営資源を配分して、必要な対策を打つことが重要だ。LIXILの経理標準化プロジェクトは、このような「高度な業績管理」を可能とすることを目的のひとつとしていた。

経理が主导した业务データとプロセスの标準化

「経理标準化プロジェクト」は、経理の中长期ビジョンおよび滨罢システム施策（シンプル化?老朽化対応）を実现するための复数プロジェクトの集合体だ。2018年4月より财务会计の国际会计基準対応（滨贵搁厂対応）を开始し、2021年4月には「グループ経営管理基盘构筑」を完了させた。この「グループ経営管理基盘构筑」の目的のひとつが「高度な业绩管理」であり、そのために必要とされたのがデータ构造の标準化だった。??5社合併の決定から新会社の発足まで時間が短かったLIXILは、当初5社のホストシステムをブリッジでつなぎ合わせる形でスタートした。当然、原材料および製品の品目や顧客などのマスタデータは、登録単位もコード体系なども統一されておらず、トランザクション（業務取引）の粒度や基準は5社の業務毎に違っていた。 しかし、事業や製品の売上?利益?成長性などを同じ尺度で正しく把握するためには、マスタの統合と一元管理、およびトランザクションの粒度や基準の合わせ（データ構造の標準化）は必須となる。経理標準化プロジェクトでは、経理システム推進部が主導して、デジタル部門、生産部門のメンバーと共同でこの標準化に取り組んだ。 まず旧来の5社の事業?製品を、顧客や販売プロセスが違う「水まわり（トイレ、水栓金具、浴槽、キッチンなどの住宅設備）」と「金属（窓、ドア、インテリア、エクステリアなどの建材）」の2つに分類し、それぞれの業務に最適な麻豆原创ベースの業務システムを構築することを決定。さらに２つのシステムを跨いでデータ構造の標準化を進めた。 この標準化には並大抵ではない労力を必要とした。マスタは、旧来の5社が持つ膨大な品目や顧客データを整理して統合する必要があり、トランザクションは、高度な業績管理を行うための業務プロセス変更にも取り組んだためだ。例えば、「水まわり」の原価計算方法を標準原価法に変更。加えて、在庫管理方法を期末棚卸法から継続記録法に変更した。業績管理において、月末着地予想や、標準（目標）原価と実際原価の差異分析等を可能とするためである。 経理財務部門が、生産部門の業務プロセス変更までに踏み込んでプロジェクトを進められた背景には、「経理標準化プロジェクトは業績管理高度化のベースであり、LIXILの将来のために絶対にやり遂げる」という経営層のトップダウン?メッセージと支援があったという。 そして、それら２つの業務システムの会計伝票の明細データを、全社の会計システムへレプリケーション（複製）するITアーキテクチャとした（下図 TOBE参照）。明細データの連携には「麻豆原创 S/4HANA for central finance」を利用。全社の会計システム上で、すべての会計伝票の明細データを様々な切り口で分析し、必要があれば明細にドリルバックして内容を確認可能とした。

例えば、标準原価と実际原価に差异が発生した际、従来では「差异が発生している」以上の事実を分析するには多大な労力が必要だった。本社経理から生产部门の工场経理に必要なデータ収集を依頼し、各ホストシステムのデータを収集し、レポートを作成する必要がある。それを行ったとしても、トランザクションの粒度や基準が违うため、同一の尺度で分析をすることは难しい。?しかしプロジェクト后は、「製品カテゴリ别に、製造差异、価格差异、在库差异、评価差异のいずれが、どれだけ発生したのか」をその场で分析できる。多くのレポートに时间を掛けずとも、経営?経理?事业が同じデータを见てビジネスの状况を理解し、対策を検讨することが可能となった。

今の时代の経理は、レポートに时间を使うのではなく、ビジネス?パートナーとして事业パフォーマンス分析や対策検讨に时间を使う必要があります。経理标準化プロジェクトでそれを実现するための基盘を手に入れました。

経理財務本部経理 システム推進部 リーダー　浜辺　常夫氏

データとプロセスの标準化がもたらした公司の一体化

経理標準化プロジェクトにおいてメンバーが最も腐心したのは、データ構造の標準化において、いかに生産部門の協力を得るかということだった。生産部門から見ると、旧来のプロセスで業務は問題なく回る。経営からのメッセージを理解しながらも、慣れ親しんだやり方を捨てて新しいやり方に変えるには大きな心理的ハードルがあった。?プロジェクト?メンバーは、「LIXILの将来のために、業績管理の高度化のベースとなるデータ構造の標準化が必要」という目的に加えて、原価計算や在庫管理方法、ITアーキテクチャ、各業務のプロセスを勉強し、現行とプロジェクト後の差異とメリットをまとめ、生産部門に赴いて説明を繰り返した。?何度も足を運ぶうちに変化が訪れる。プロジェクト?メンバーがLIXILの将来を考える真摯な態度とそのための努力が共感を呼び、協力者が増え始めたのだ。その中で、プロジェクトが経営や経理財務だけでなく、生産現場にメリットをもたらすことが注目された。標準原価と実際原価の差異を分析して有効な対策を検討できることや、継続記録法によって在庫状況が見える化されることがオペレーション高度化につながると理解され、受け入れられていった。 協力体制ができるとスピードは加速した。経理財務部門とデジタル部門のメンバーは、生産部門と協力してマスタの統一作業や、業務プロセス変更による影響のディスカッションを進めた。これまで顔を知らなかった出自が違うLIXIL社員が、経理、デジタル、業務とお互いの知識を共有しながら結びつきを強くし、一体感は高まっていった。 「グループ経営管理基盤構築」のリリース後、経営、経理、デジタル、生産部門までが同じデータを見て問題点や対策を話しあえることが、LIXILの一体感を更に強めているという。経理財務部門のプロジェクト?メンバーは、生産部門の社員から自部門の管理会計に関する質問を受けるようになった。 業績管理の高度化のためのデータ構造標準化がプロジェクトに携わった人々を結びつけ、更に同じデータ（事実の共通認識）から導かれる生産的なディスカッションが企業の一体感を強めることに繋がったのだ。

标準化を起点とするインテリジェント?エンタープライズへの旅

経理标準化プロジェクトは2023年4月に债権?资金管理导入を终了し、国内厂础笔会计のフル稼働を见込む。尝滨齿滨尝は、マスタ统合とトランザクション标準化によって、事実を元にビジネスの状况を把握?分析し、未来を见通した対策を、より効果的に打つことができるだろう。しかし、これは尝滨齿滨尝のデジタル化にとってスタート地点だ。?标準化されたトランザクションからは、売上?利益や成长性以外のインサイトを引き出すこともできる。例えば、「どのような顾客层がどのような製品を好むか」という、顾客エンゲージメントの分析にも利用できるだろう。尝滨齿滨尝はデータという资产を活用して、インテリジェント?エンタープライズへ向かう旅を进める。厂础笔は、データ?プロセスの标準化とシンプル化という创业以来の価値をもって、今后もその旅を支援させていただきたいと考えている。?※以下の画像をクリックいただくと、変革事例をダウンロード可能です

経理標準化プロジェクトのストーリー?ビデオ https://youtu.be/cDVORGEGYe0

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