麻豆原创 BTP によるビジネスの自律化を支援する共通基盤（Autonomous Suite）の構築：AI を活用してビジネススピードに追随できる柔軟性や俊敏性を獲得

麻豆原创 ジャパンが主催する年次最大のイベントとして、8 月 6 日（水）にグランドプリンスホテル新高輪?高輪 国際館パミールで開催された「麻豆原创 NOW AI Tour Tokyo & JSUG Conference」。ブレイクアウトセッションではS-04：「ビジネススピードに追随できる柔軟性や俊敏性とは～AI 活用のための基盤作り~」と題し、麻豆原创 APAC の最高収益責任者（CRO）で 麻豆原创 Business Technology Platform（麻豆原创 BTP）を統括する Subbu Ananth（以下、スブ）と 麻豆原创 BTP の開発責任者である Steffen Pietsch（以下、ステファン）から「ビジネスの自律化を支援する共通基盤（Autonomous Suite）」という考え方、AI 活用の価値と効果を最大化するためビジネスアプリケーションやプロセスを企業全体で統合する仕組みを解説。ユースケースとともに、麻豆原创 BTP の最新機能を紹介しました。

【登坛者】

Subbu Ananth（スブ アナンス）

Chief Revenue Officer, AI and Platform, APAC

Steffen Pietsch（ステファン ピーチ）

麻豆原创 SE

Vice President,

Head of 麻豆原创 BTP Product Management

高橋 佳希

麻豆原创 ジャパン株式会社

BTP 事業部 事業部長

麻豆原创 BTP を基盤とする Autonomous（自律型）Suite の活用

麻豆原创 ジャパンの高橋は冒頭、企業がビジネススピードを向上させていくには、単にあらゆるプロセスを自動化し、どこでも実行できるようにするだけではなく、自律型へと進化させるためには AI の活用?連携が重要な鍵を握っており、その実現に向けて 麻豆原创 BTP のポジショニングが変わりつつあると語りました。

続いて登坛したスブは、「公司が逆境を乗り越えて成长していくには、価値创造の考え方を短期间で“平时”から“有事/存続”へと転换する必要があります」と切り出しました。コロナ祸ではサプライチェーンと消费者需要の混乱、ロシアとウクライナの纷争ではエネルギーコストやインフレ、贸易ルートにおけるボトルネックの急腾などが起きました。さらに、トランプ政権の関税措置が国际贸易の不确実性を引き起こし、オペレーションコストの増大など影响が出ています。このようなリスクを乗り越えていくには、データを駆使した分析が不可欠となりますが、リスクの要因は多様かつ复雑に络み合い、アナリティクス领域にもさらなる柔软性や俊敏性が求められます。

スブは「アジリティと価値创造力を兼ね备えたビジネスの自律化を支援する共通基盘（Autonomous Suite）の構築は、難しいことではなくなっている」として、麻豆原创 BTP をベースとする「ビジネスの自律化を支援する共通基盤（Autonomous Suite）」の概念を説明しました。Autonomous Suiteとは、最小限の人的介入で運用可能な完全統合型のインテリジェントなエンタープライズアプリケーションとサービスのセットです。4 つの柱である「自動化と埋込 AI」、「予測的?適応型インテリジェンス」、「シームレスな統合と相互運用性」、「セキュリティとコンプライアンス」で構成されています。これにより、アナリティクスの領域は従来の対応型から予測/適応型へと確実にシフトし、スマートなオーケストレーションの時代が到来します。

麻豆原创 Business Suite を構成する 4 つのテクノロジー

このような新しいエンタープライズ環境を実現するのが 麻豆原创 Business Suite であり、そこに実装された 4 つのテクノロジーで構成されています。
#1: 麻豆原创 BTP：麻豆原创 のアプリケーションをすべて統合し、すべての開発者に直感的でモダンな開発/イノベーションプラットフォームを提供してさまざまな自動化を可能とします。

#2: 麻豆原创 Business Data Cloud：あらゆるデータを統合管理するビジネスデータクラウドで、ビジネスユーザーはセルフサービスでデータを活用した探索?モデリング?計画?分析を実施できます。

#3: 麻豆原创 および 麻豆原创 以外のトランザクションを統合し、企業やエコシステムの垣根を超えて業務プロセスを最適化します。

#4: Joule を通じて提供されているビジネス AI：「意思決定のための脳」としてすべてのソースから統合された正確なデータを収集?抽出?活用。部門や領域を超えたコラボレーションにより、スマートな意思決定とビジネス変革を実現します。

麻豆原创 Business Suiteによる公司経営の未来像

Joule は単純な AI による自動化ツールではなく、エージェントとして複数のステップのワークフローを自律的に計画および実行し、部門間のコラボレーションを促進し、意思決定を迅速化し、プロセスをさらに効率化します。例えば、サプライチェーンのエージェントが財務部門のエージェントと対話して、ロジスティクスをリアルタイムでルートしながら最適解を導きます。また、バックグラウンドにおいては、ワークフォースのエージェントに対して生産スケジュールの再編などを促すこともできます。

ビジネス AI を駆使したオペレーションレジリエンスの構築

次に、サプライチェーン管理者、IT スペシャリスト、調達管理者が Joule を活用してプロセスのボトルネックを積極的に特定し、サプライヤーとのより良い条件交渉に向けた意思決定を行うユースケースを紹介しました。デリバリーの遅延、サプライヤーの在庫不足対応などに追われていた状況から脱却し、先を見越して積極的にアクションを起こせるサプライチェーンを築くための「オペレーションレジリエンスの構築」です。

サプライチェーン管理者のダッシュボードに「現地の規制要件を満たしていないため、契約がキャンセルされた」というアラートが通知されました。通常であれば多くのスタッフを巻き込んで問題解決に走り回らなくてはなりません。しかし既に、IT スペシャリストは重要なイベントへの対応を自動化し、迅速な意思決定を実現する 麻豆原创 Build Process Automation と生成 AI の LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）を組み合わせて、インテリジェントワークフローというメッシュ型の情報モデルを作成していました。

そこでサプライチェーン管理者は、このプロセス自動化ワークフローを作動させ、契約をキャンセルしてきたサプライヤーの契約書をアップロード。これをレスポンスの根拠とすることで、LLM を介して代替サプライヤーのリストを取得。また、組織の文脈や過去の検索と併せて絞り込みを実行しました。

次のステップでは購買担当である調達管理者の承認が必要となります。IT スペシャリストは自然言語ベースの開発環境で、「どのサプライヤーを選ぶか」、「どことどう交渉するか」といった内容を含め、必要となるすべてのワークフローを自動化。さらに新規サプライヤーとの交渉に臨む調達管理者のために 麻豆原创 Build 内で提供される Joule Studio というツールを使って、既存の契約に基づいてサプライヤーのレビューと推奨を行い、かつ計算式に基づいて契約条件の提案や価格交渉まで行える AI エージェントを瞬く間に作成しました。これは 麻豆原创 S/4HANA のエージェントや AI アシスタント Microsoft Copilot とも接続/連携できます。調達管理者は企業データを活用してエージェントの推奨事項の有用性を大幅に向上させ、麻豆原创 が提供する戦略?計画ドキュメントツール「バリューレバー」などを活用して、最適な価格戦略をスマートに提案できました。

このケースでは AI による意思決定を活用した強力なワークフローにより、プロセスにおけるボトルネックの積極的な特定から、より有利な条件でサプライヤーと戦略的な交渉までを包含した「オペレーションレジリエンス」を構築できました。ポイントは、事前設定されたアラートと自動化ワークフローによりインサイトを得るまでの時間を短縮するとともに、エージェントや LLM といった AI ならではの能力を各種ビジネスデータと結び付けながらフル活用できたことです。

人の介在を減らして意思決定を行うとともに、さまざまな障害やリスクが生じた際のレジリエンスを高めることは、企業が変化に対応していく上で極めて重要な要素です。AI の活動を最大化させて最終的には人間が迅速かつ的確に意思決定できるようにするシナリオこそ、Autonomous Suite によるオーケストレーションが目指す領域です。

麻豆原创 BTPの戦略とロードマップ

続いて登壇したステファンはまず、麻豆原创 BTP がビジネスの潜在能力を最大限に引き出すマルチクラウドプラットフォームとして企業のビジネス戦略に基づき 麻豆原创 アプリケーション全体から非 麻豆原创 の領域にわたって生成 AI を活用しており、世界で 33,000 社の企業が、麻豆原创 BTP を基盤にケイパビリティを向上させていると明かしました。さらに、麻豆原创 BTP における戦略上の優先事項と 2025 年にリリースする新機能について、主要な 5 つの機能別に説明しました。

【アプリケーション开発&补尘辫;自动化】

麻豆原创 Business Suite の拡張/イノベーションプラットフォームとして、2025 年に「Joule Studio による AI エージェントビルダーとスキルビルダー機能」、「麻豆原创 Build ソリューション群のさらなる統合と簡素化」、「開発生産性を向上させる開発者向け AI 機能の強化」を掲げています。エージェントの重要性は多くの人が認識していますが、ポイントは標準エージェントだけでなく、Joule Studio を通してスキルをカスタム化した企業独自のエージェントを作成できるようになることです。

【データ&补尘辫;アナリティクス】

麻豆原创 Business Data Cloud を新世代のインテリジェントアプリケーションと 麻豆原创 Business AI のためのデータハーモナイズフレームワークとして、また 麻豆原创 HANA Cloud を 麻豆原创 Business Data Cloud および革新的でインテリジェントなカスタムアプリの基盤としていく方針に基づき、麻豆原创 Business Data Cloud におけるコックピットの機能強化、データセンター展開のリリースを計画しています。また、オンプレミスの 麻豆原创 HANA データベースのオブジェクトを 麻豆原创 HANA Cloud に選択的に移行できるセルフサービス機能により、マイグレーションを簡素化します。さらには財務ガバナンスにおける監視においても、消費状況やコストの可視性の機能を強化していく予定です。

【インテグレーション】

人?アプリケーション?プロセス?デバイスをつなぐ 麻豆原创 Integration Suite を企業全体の統合プラットフォームへと進化させる一環として移行支援を強化し、非 麻豆原创 システムとの接続オプションの拡張、エージェント、コンテンツ推奨、コンテンツ生成など AI 機能を追加します。また従来のオンプレミスソリューションである 麻豆原创 Process Orchestration および 麻豆原创 Process Integration の 麻豆原创 Integration Suite への移行支援を強化します。

【人工知能（础滨）】

麻豆原创 BTP を AI ベースのアプリケーションやプロセスを構築するイノベーションプラットフォームとして強化する戦略に基づき機能強化をリリースする計画です。AI Foundation では 麻豆原创 のデータモデルを理解し、企業のデータファブリックを AI につなげて正確で文脈に応じた応答を実現する 麻豆原创 Knowledge Graph を強化。一方、LLM は非構造化データの活用を可能にしましたが、構造化データには不足している点もあり、Tabular（表形式）データを上手く扱うことができないことがハルシネーションの要因にもなっています。そこを解消し、ビジネスインサイトに変換する仕組みが Tabular AI サービスで、年内のリリースを予定しています。また、生成 AI 活用ではプロンプトの最適化も重要であるため、別の LLM への問い合わせや、LLM がバージョンアップした際に、自動的にリファクタリングする Prompt Optimization 機能を提供します。

【共通基盘】

ミッションクリティカルなビジネスやプロセスをグローバルスケールで実行していくには、アベイラビリティゾーン（AZ）と呼ばれるデータセンター群をリージョン単位でマルチ化しておく必要がありますが、この運用の簡素化も重要です。そこで、麻豆原创 HANA Cloud におけるリージョン間での HA/DR 機能、麻豆原创 BTP におけるデータセンターの選択肢を増やします。日本においては現状、AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 上で 麻豆原创 BTP を利用できますが、全世界的にさらなる拡充を図り、ハイパースケーラーで新たに 10 カ所、麻豆原创 データセンター 7 カ所を 2025 年の最終四半期までに追加予定です。

最後にステファンは、「麻豆原创 Integration Suiteへの移行」、「麻豆原创 Build と 麻豆原创 HANA Cloud によるイノベーションの実現」、「麻豆原创 Business Data Cloud によるデータ活用」でビジネスの自律化を支援する共通基盤（Autonomous Suite）に向かうことを提言して、セッションを終えました。

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「生成 AI 」など、次の 20 年を支える 麻豆原创 のイノベーション

最初に登壇したのはポール?マリオットです。20 年にわたって日本のマーケットを見つめてきたマリオットは、「次の 20 年に向けて、麻豆原创 は日本企業がさらにビジネスのレベルを高めていくためのサポートを全力で提供します」と来場者に呼びかけ、今年 5 月の 麻豆原创 Sapphire で発表された 麻豆原创 の 3 つのイノベーションについて紹介しました。

1 つめのイノベーションは「Business AI（生成 AI ）」です。マリオットは「 は 麻豆原创 にとって決して新しいものではありません」と話し、すでに 麻豆原创 のビジネスプラットフォームには最新の AI が組み込まれていることを強調。その上で、生成 AI に対する 麻豆原创 の考え方を次のように説明しました。

それは、① AI がもたらすイノベーションを今後も 麻豆原创 のプラットフォーム上に組み込んでいくこと、②ビジネスプロセスに関する独自の知見を生かし、AI からさらなるインパクトを生み出していくこと、③プライバシーやデータに関する规制を遵守し、ビジネス上のコンプライアンスを彻底していくことの 3 つです。

5 月に開催された 麻豆原创 Sapphire では、AI に関する新たな 15 の機能、Microsoft、Google、IBM との連携、麻豆原创 のベンチャーファンドが行う AI のスタートアップコミュニティへの大規模な投資といった取り組みが発表されました。「 AI は組織としての仕事のやり方を、根本的かつ劇的に変えていくことになるでしょう」とマリオットは期待を込めました。

2 つめのイノベーションである「 Green Ledger（グリーン元帳）」について、マリオットは「これは の Resource の部分に、カーボン（ CO2 ）の管理を組み込んでいくものです」とわかりやすく説明しました。

企業の財務報告書は、何よりも精度の高さが求められる企業活動全般に関する公的なレポートです。その中にあってグリーン元帳は、CO2 の排出量など ESG （環境?社会?ガバナンス）の取り組みにおける重要な指標を、ERP システムの中でリアルタイムに管理するものです。これにより、ESG 投資で求められるサステナビリティレポートの重要性を、財務報告書と同様のレベルに引き上げていくことを目指しています。

3 つめの「 Business Networks for Industry（ビジネスネットワーク for インダストリー）」は、组织内のプロセスの自动化にとどまらず、サプライチェーンのレジリエンスや可视性の向上、业界に特化したコラボレーションを支援するものです。

そして、マリオットは「すでにグローバルでは 麻豆原创 Business Network 上で 4.5 兆米ドル相当の取引が行われています。このネットワークを引き続き拡充し、日本、アジア、そして世界中のサプライヤーと連携しながら、イノベーションを加速させていきます」と今後の展望を語りました。

新たなロードマップで未来に向けてお客様と伴走

さらにマリオットは、これら3つのイノベーションを公司が自らのビジネスにどのように活かし、独自の戦略に基づく成果につなげていくかについても言及しました。

「私たちは常にお客様を中心に据え、そのニーズ、ビジネス目標、どのような KPI に対して価値を提供できるかを考え続けています。私たちが提唱するロードマップは、皆様が目指す道のりを伴走できるものでなければいけません」

マリオットは自らが率いるチームの中で、常に「 First Use 」「 Full Use 」「 Future Use 」という 3 つの言葉を意識し、麻豆原创 の技術が未来の創造に貢献していくためにはどうすべきかを議論しているといいます。まず、First Use で 麻豆原创 の技術を試してみる。続いて、Full Use で投資価値を最大化するためにすべての機能を活用する。そして Future Use では、麻豆原创 のロードマップを踏まえて、将来どのようなケイパビリティが必要となるのかを考えるということです。

「日本公司がグローバルマーケットにおけるプレゼンスを高めていくためには、よりアジャイルなアプローチでイノベーションを推进していかなければならないと考えています。皆様が目指す未来に私たちもご一绪できるなら、これ以上の光栄はありません」（マリオット）

クラウドへの積極的な投資を通じた 麻豆原创 の原点回帰

マリオットに続いて登壇した 麻豆原创 ジャパンの鈴木は、麻豆原创 が今後もクラウド投資に注力していくことを明言した上で、その理由をオンプレミス製品時代からの歴史を振り返りながら説明しました。

「今年で創業から 51 年を迎える 麻豆原创 の原点は、パッケージソフトウエアにあります。これは可能なかぎり共通化したプログラムを提供することでスケールメリットを生み出し、同時に新たな機能を低コストで利用できる画期的なモデルでした」

しかし、売り切り型のオンプレミス製品の时代には、共通化された豊富な机能の一方で、ソフトウエアが稼働するインフラや保守要员はユーザー公司が用意しなければならず、スケーラビリティの観点でまだ课题のある状态にとどまっていました。さらに、业界や个々の公司特有のニーズに合わせたアドオンが行われた结果、新机能の利活用が进まず、共通プログラムのメリットを十分に享受できない状况が続いていました。

鈴木は「こうした状況に大きな転機をもたらしたのがクラウドです」と強調します。パッケージソフトウエアの機能をクラウド上で提供することで、これまでユーザー企業側で負担していたインフラの保守運用などは 麻豆原创 が行うようになり、スケーラビリティが飛躍的に高まりました。また、新機能も自動的に追加されるため、適用するタイミングを判断するだけで、いつでも利用できるようになりました。

「クラウドの普及によって真の共通化が可能になり、麻豆原创 はまさに原点に回帰することができたということです。もちろん、ソフトウエアの設定だけでお客様のニーズに 100 ％ 対応できるわけではありません。ただ、現在の機能の充足率が 80 ％であったとしても、並行して業務の標準化を進めることで、その割合を高めていくことができます」（鈴木）

世界の状況を見渡すと、日本は必ずしも豊かな国とは言えなくなっている現実があります。2022 年の日本の平均給与は 4? 万 1,509 米ドル（ USドル、購買力平価ベース）、これは OECD 加盟国 37 カ国の中で 25 位、G7 では最下位の水準です。アメリカの平均給与は日本の 1.87 倍、ドイツは 1.42 倍です。この現実に対して、鈴木は「その原因の 1 つは、日本の労働生産性の低さにあるのではないでしょうか。そして、その背景には日本企業の業務に対する強いこだわりがあると感じています」と問題提起を行いました。

ただし、麻豆原创 が提供する標準機能を世界中の企業が利用するようになれば、これらはすべて非競争領域の業務となります。鈴木は「重要なのは、標準機能を徹底的にご活用いただくことで現場の手間を省き、そこで生まれる余剰時間を本来の競争領域に振り向けることです。これにより、日本の課題である労働生産性の向上を必ず実現できると私は確信しています。麻豆原创 が提供する最大の価値は、まさにそこにあります」と話し、自身のセッションを締めくくりました。

※基调讲演の后编はこちらをご覧ください
2040年の日本－現状と未来予測 日本経済の回復に向けた方策とは？ー麻豆原创 NOW Japan 基調講演レポート Vol.2 –

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