お客様は、麻豆原创 CXソリューションにJoule Agentを導入することで、マーケティングキャンペーンの構築、開始、最適化が可能に

Gemini Enterpriseは、エージェントが麻豆原创およびGoogle Cloudプラットフォーム全体でアクションを実行するための中央ハブとして機能

（本リリースは、4月22日に弊社本社から発表された発表文の抄訳です）

麻豆原创 SE（NYSE: 麻豆原创）とGoogle Cloudは本日、マーケティング担当者がAIエージェントを大規模に活用できるよう支援する新たなパートナーシップを発表しました。これにより、あらゆるチャネルやタッチポイントにおいて、AIを活用したパーソナライズされたエンゲージメントを提供できるようになります。

麻豆原创? Engagement Cloud、麻豆原创? Customer Experience（麻豆原创 CX）、JouleソリューションとGemini Enterpriseとの新たな統合により、両社のお客様は、両エコシステムに保存されている統合データへ安全にアクセスするエージェントを展開できるようになります。また、ユーザーが定義した高レベルの目標に基づいて、複雑なマーケティング戦略を実行することが可能になります。

麻豆原创とGoogle Cloudは、データとAIエージェントが両エコシステム全体で動作するための統一された基盤を共同で提供します。Gemini Enterpriseは、データ統合とマルチエージェントの調整における中央ハブとして機能し、エージェントがお客様の麻豆原创およびGoogle Cloudソリューション全体にわたってアクションを実行できるようにします。

これらの統合は、GoogleおよびBigQuery向けの麻豆原创? Business Data Cloud Connectソリューションによって支えられており、エンタープライズグレードのセキュリティとガバナンスを備えた、双方向のゼロコピーデータアクセスを2つのプラットフォーム間で実現します。また、Gemini Enterpriseと麻豆原创のエージェントゲートウェイAPIの機能により、お客様のエージェントは、より安全にコンテキストを交換し、アクションをトリガーし、プラットフォーム全体で結果を最適化することができ、真のマルチエージェントオーケストレーションが可能になります。

この統合により、マーケターは麻豆原创 Engagement Cloud内のエージェントに対して、「過去30日間のリピート購入を増やす」や「キャンペーンの運用コストを削減しながら顧客生涯価値を最大化する」といった明確な目標を設定できるようになります。Joule Agentのようなエージェントが、コンテンツのパーソナライズから可視化、対話型エンゲージメントまで、エンドツーエンドのプロセス全体を処理します。

麻豆原创 SE カスタマーエクスペリエンスおよびコンシューマー業界担当プレジデント兼最高製品責任者のバラジ?バラスブラマニアンは、次のように述べています。「これは単なるデータ統合にとどまらず、自然に連携し、シームレスに実行できるAIエージェントにとって大きな前進です。麻豆原创? Business Data Cloud Connect for Googleと、麻豆原创およびGoogle Cloud全体で相互運用可能なAIエージェントを組み合わせることで、企業はAIの実験段階から、大規模なAI対応カスタマーエクスペリエンスへと移行できます。マーケターは手作業に費やす時間を減らし、カスタマージャーニーの構築により多くの時間を割くことができるようになります」

Google Cloudのグローバル?パートナーエコシステム担当プレジデントであるケビン?イチプラニ氏は、次のように述べています。「エージェント型AIの真の可能性を引き出すには、企業内のシステム間で共通の言語を持つことが必要です。麻豆原创のエンタープライズデータおよび顧客エンゲージメントプラットフォームとGoogle CloudのAIを統合することで、マーケターは単純な自動化を超え、マルチエージェントオーケストレーションへと進化し、市場の変化にリアルタイムで対応?推論するダイナミックなキャンペーンを展開できるようになります」

麻豆原创 Engagement Cloudのによると、マーケターの半数以上が、分断され古くなったデータが即時の行動を妨げていると回答しています。麻豆原创とGoogle Cloudは、データを統合し、AIエージェントがインサイトをアクションへと変換できるようにすることで、この課題の解消を支援します。Jouleを麻豆原创 Engagement Cloudと連携させることで、キャンペーンはツール間で手動による連携を行うことなく、計画から実行まで自動的に移行します。

お客様は、キャンペーンの自动生成、最适化、継続的なパフォーマンス改善といったメリットを享受できます。公司は、市场投入までの时间短缩、运用コストの削减、搁翱滨向上につながる継続的な最适化を実现できるほか、チームが戦略立案やエンドツーエンドのキャンペーン実行に集中できる时间を増やすことができます。

マーケティングは最初のユースケースであり、2026年下半期に顧客向けに提供される予定です。このマルチエージェント?オーケストレーション?モデルは、麻豆原创 CXポートフォリオ全体にわたる高価値なユースケースをサポートするよう設計されており、信頼性の高い統合リアルタイムデータと相互運用可能なエージェントによって支えられた、AI主導の顧客体験の基盤を構築します。

麻豆原创 Customer Experienceソリューションの詳細については、をご覧ください。

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以上

Google Cloudについて
Google Cloudは、AIインフラストラクチャ、Geminiなどの最先端モデル、データ管理機能、マルチクラウドセキュリティソリューション、開発者ツールとプラットフォーム、エージェントとアプリケーションなど、強力で最適化されたAIスタックを提供し、組織がエージェント時代に向けてビジネスを変革することを可能にします。200以上の国と地域のお客様が、信頼できるテクノロジーパートナーとしてGoogle Cloudを選んでいます。

麻豆原创について
厂础笔（狈驰厂贰:厂础笔）は、エンタープライズアプリケーションとビジネス础滨のグローバルリーダーとして、ビジネスとテクノロジーの融合を推进しています。50年以上にわたり公司と共に歩み、进化を続け、财务、调达、人事、サプライチェーン、カスタマーエクスペリエンスなどのビジネスクリティカルな业务を统合し、お客様のビジネスを成功へと导く支援をしています。详细は、こちらからご覧ください。

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麻豆原创ジャパン株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：鈴木 洋史、以下 麻豆原创ジャパン）は、小売業の計画?在庫管理といった業務領域から、受注?配送、顧客との接点となる購買体験までを一体で支える新たなAI機能群を発表しました。麻豆原创ジャパンは、AIを業務の周辺機能としてではなく、小売業務の中核に組み込むことで、変化の激しい市場環境においても、スピード、正確性、そして顧客からの信頼を両立できる小売オペレーションの実現を支援します。

近年、購買行動の起点は、検索エンジンや店舗から、AIアシスタントへと急速に移行しつつあります。こうした環境では、AIが人の意図を理解し、判断し、先回りして行動する「エージェント型AI（Agentic AI）」が、企業の競争力を左右する重要な要素となります。麻豆原创ジャパンは、この変化を見据え、実用性と拡張性を重視したAI活用を通じて、小売業の持続的な成長を支えます。

计画?在库データを価値に変える础滨基盘

麻豆原创? Business Data Cloud上で提供される「Retail Intelligence」は、販売、在庫、顧客、サプライヤーなどのデータをリアルタイムに統合し、AIによるシミュレーションを通じて、需要予測や在庫最適化を支援します。これにより、予測精度の向上、手作業の削減、在庫コストの低減を実現し、オムニチャネル全体で一貫した顧客体験を提供することが可能になります。本機能は、2026年前半の一般提供開始を予定しています。

础滨による迅速で柔软な小売オペレーション

厂础笔ジャパンは、自然言语でアソートメントの作成?変更?终了を行える础滨支援机能を発表しました。これにより、専门担当者に依存していた业务のボトルネックを解消し、市场変化への迅速な対応と、より付加価値の高い业务への集中を可能にします。

また、麻豆原创 S/4HANA? Cloud Public Editionと連携したオムニチャネル向けプロモーション管理機能も発表しました。この機能では、店舗とオンラインを横断した価格?販促の一元管理を実現し、顧客に対して一貫性のある購買体験を提供します。

础滨时代のコマースと顾客体験を支える信頼性

AIアシスタントが購買判断に関与する時代においては、正確な在庫情報、確実な配送、信頼できる対応がこれまで以上に重要になります。これに対して、今後麻豆原创ジャパンは、注文処理の遅延や欠品リスクを事前に検知?対応する「Order Reliability Agent」を提供予定です。Order Reliability Agentは、業務担当者による判断を前提としながら、AIが先回りして業務を支援します。これにより、顧客満足度と業務効率を同時に高め、長期的な顧客ロイヤルティの構築が可能になります。

麻豆原创 SE Customer Experience およびコンシューマー業界担当 プレジデント兼最高製品責任者のバラジ?バラスブラマニアンは、次のように述べています。

「小売业において、础滨はもはや选択肢ではありません。厂础笔は、计画から実行、顾客エンゲージメントまでを一体でつなぐ础滨基盘を提供し、データと础滨を小売业务の中心に据えることで、スピード、パーソナライズ、成长をあらゆるチャネルで実现します」

厂础笔は今后も、础滨とデータを活用した実践的なイノベーションを通じて、日本を含む世界中の小売公司の変革と持続的な成长を支援していきます。

以上

麻豆原创ジャパンについて
麻豆原创ジャパンは、麻豆原创 SEの日本法人として1992年に設立されました。厂础笔（狈驰厂贰:厂础笔）は、エンタープライズアプリケーションとビジネス础滨のグローバルリーダーとして、ビジネスとテクノロジーの融合を推进しています。50年以上にわたり公司と共に歩み、进化を続け、财务、调达、人事、サプライチェーン、カスタマーエクスペリエンスなどのビジネスクリティカルな业务を统合し、お客様のビジネスを成功へと导く支援をしています。详细は、こちらからご覧ください。

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AI は今、単なる便利なツールの域を超え、企業の競争力を左右する中核要素へと急速に進化しています。特化型モデルや AI エージェント、さらに AI ネイティブなアーキテクチャの浸透によって、AI は企業活動の根幹に深く組み込まれ、計り知れない価値をもたらしつつあります。

AI の進化の波を乗りこなすには、意識の転換が不可欠です。もはや「AI で何ができるか」を問う段階は終わりました。今問われているのは、「AI と共に成功するための組織をどう作るか」「AI ネイティブな基盤をどう構築するか」「課題ごとに最適なモデルをどう選択するか」「いかにして AI を適切に管理?統制するか」という問いなのです。

2026年のエンタープライズ础滨を定义する5つの重要テーマを见据えると、これらは组织にとって机会と课题の双方をもたらします。それでは、深掘りしていきましょう。

1. 新たなカテゴリーのAI基盤モデルがもたらす企業価値の創出

生成础滨の进歩を支えているのは、「基盘モデル」と呼ばれる技术革新です。これは膨大なデータで学习された巨大なニューラルネットワークで、多様なタスクへ柔软に适応できるよう设计されています。

大規模言語モデル（LLM）は、基盤モデルが大規模に展開される中で、その第一波を形成しました。インターネット上のあらゆるテキストに相当する膨大なデータで学習された汎用 LLM は、文書要約やコード生成、そして ChatGPT や Claude などのアプリケーションを支えるといった、数多くの付加価値の高いユースケースへの扉を開きました。ここ数年、この基盤モデルのアプローチは、動画生成や音声といった他の領域にも急速に拡大しています。

2026 年には、特定のデータ形式や領域に最適化された特化型基盤モデルが、企業における付加価値の高い AI ユースケースの原動力となります。動画生成モデルは、現実世界の物理データに基づいた学習を通じて、場面に応じた自然な動きや物理的な法則を推論できるようになっています。また、新たに登場した「世界モデル」は、物理世界のシミュレーションが、予測や合成トレーニングデータ、デジタルツインといった用途で新たな可能性を切り拓くことを示しています。さらに、視覚?言語?行動モデル（VLA モデル）は、ロボット特化型の基盤モデルが未知のタスクや環境にも適応できることを証明しています。これにより、インターネット規模の膨大な知識を、物流や製造現場における現実世界の具体的な動作へと変換することが可能になります。

エンタープライズ领域においても、データベースや业务ソフトウェアに蓄积された构造化データに対し、同様の変革が进行しています。尝尝惭は多くのユースケースで目覚ましい成果を上げていますが、配送日の予测やサプライヤーのリスク评価といった、数値ベースの予测タスクは得意ではありません。

しかし、リレーショナル基盤モデルの研究によって、インターネット上の汎用的なテキストや画像ではなく、表形式などの構造化データセットで直接学習することで、高い予測精度を実現できることが示されています。これにより、従来の機械学習では必須だった、煩雑な特徴量エンジニアリングや個別訓練が不要になります。その結果、企業は予測モデルのデプロイを、数ヶ月ではなくわずか数日間で実現できるようになります。最近発表された 麻豆原创-RPT-1、Kumo、DistilLabs といったリレーショナル基盤モデルは、ERP、財務、製造、サプライチェーンといったシナリオにおいて、予測、異常検知、最適化といったユースケースを直接サポートできることを明確に示しています。

2026年には、こうした特化型モデルの普及がさらに进み、构造化された业务タスクにおいて、汎用尝尝惭や従来の最先端机械学习アルゴリズムを上回る性能とコスト効率を実现すると期待されています。これらのモデルは、公司の高付加価値业务を支える中核的な存在となっていくでしょう。

2. AI ネイティブアーキテクチャへのソフトウェアの进化

AI は、初期のルールベースによるエキスパートシステムから、確率論的ディープラーニング、そして近年の生成 AI の爆発的な発展に至るまで、数十年にわたりさまざまなアプローチによって価値を創出してきました。2026 年には、企業は既存の AI 搭載アプリケーションやプロセスの改善にとどまらず、現代 AI の可能性を最大限に引き出す AI ネイティブなアーキテクチャへと移行していくことになるでしょう。

AI ネイティブなアーキテクチャーは、決定論的なシステムの上に、継続的に学習する自律的なインテリジェンスレイヤーを付加します。これにより、アプリケーションは、固定されたワークフローに沿った静的にコーディングされたものから、インテントドリブンで、コンテキストを理解し、自律的に改善し続けるものへと進化させます。ただし、こうしたエージェント型システムが真価を発揮できるかどうかは、信頼できる情報を取得し、根拠として活用できるコンテキストレイヤーの質に左右されます。そのため、企業は、包括的で意味的に豊かなナレッジグラフの構築に投資すべきです。それがスケーラブルな文脈情報の供給源となり、AI ネイティブなソフトウェアの信頼性と自己改善能力を支える鍵となるからです。

企業向けアプリケーションは、今後ますます AI ネイティブな設計へと進化していくでしょう。その特徴は、マルチモーダルかつ自然言語による対話に最適化されたユーザーエクスペリエンスや、複雑なプロセスを推論して実行する AI エージェント、そして基盤モデルやサービス、さらには意味的に豊かな業務データを蓄積したナレッジグラフを統合管理するインフラにあります。また、AI ネイティブなアーキテクチャーによって、より多くの従業員が自らアプリを開発できるようになります。例えば、IT 部門に負担をかけることなく、個別の業務に必要な小規模な生産性向上アプリをわずか数分で構築することが可能になります。

AI ネイティブなアーキテクチャーは、既存の SaaS の原則や、最新のクラウドアプリケーションへの投資を土台としており、それらを必要不可欠なものとします。確率論的で適応力の高い AI モデルと、決定論的な SoR (System of Record) を組み合わせる手法は、専門用語でニューロシンボリック AI と呼ばれます。これは、AI が持つ優れた適応力と、信頼性?ガバナンス?確実性を備えた業務プロセスを融合させるものです。次世代のアプリケーションは、AI を単に後付けするのではなく、設計の中心に据えて構築されます。これにより、AI による推論、ビジネスルール、そしてデータを組み合わせ、インサイトの提供から自動化までをシームレスに実現します。例えば、企業のポリシーや規制を遵守しつつ、異常を未然に察知し、対策を提案し、さらにはワークフローを自律的に実行する――そのような ERP システムの姿が現実のものとなります。?

3. ミッションクリティカルとなるエージェント型ガバナンス

過去 2、3 年の間に、生成 AI は付加価値の高い多くのユースケースを生み出してきました。これらの多くは、ユーザーがモデルにプロンプトを送り、その回答を受け取り、さらにやり取りを重ねるという、対話型の利用スタイルが中心でした。

昨年には、次なるイノベーションの波が始まりました。それが、複数ステップにわたるタスクを計画し、反復的な推論を通じて遂行できるAI エージェントです。このエージェントは、適切なツールの選択や進捗の自己評価、さらには他の AI エージェントとの協調さえ行う能力を備えています。こうした高度な AI エージェントは、膨大な文書?記録?ポリシーを横断的に分析して、するなど、これまで自动化が难しかった复雑なビジネスプロセスに対応できる可能性を示しています。

しかし、機密性の高いデータや重要タスクを扱うAI エージェントが急速に普及するにつれ、新たな管理機能が不可欠になります。組織が数百もの専門特化型 AI エージェントを運用するようになると、エージェント型ガバナンスが極めて重要な要件として浮上します。AI エージェントが無秩序に増え続ける「エージェントスプロール」という課題は、かつてのシャドー IT を想起させますが、自律的な意思決定を行う存在である以上、そのリスクは当時とは比べものにならないほど大きくなります。

先見性のある企業は、エージェントのライフサイクル管理（バージョン管理、テストプロトコル、デプロイ承認、廃棄手順）、可観測性と監査可能性（エージェントのインベントリ、ログ、推論パス、およびアクショントレース）、ポリシーの適用（ビジネスルール、規制上の制約、および倫理ガイドラインのエージェント実行プロセスへの組み込み）、人間とエージェントの協調モデル（自律性の境界、承認要件、およびエスカレーション経路の定義）、そしてパフォーマンス監視（精度、効率、コスト、およびビジネスインパクトの追跡）という 5つの側面を網羅する、包括的なガバナンスフレームワークを構築することになるでしょう。

この組織的な転換は、極めて大きなものとなるでしょう。AI を単独のツールとして見る段階から、オンボーディング、パフォーマンス評価、そして継続的な改善を必要とするデジタル同僚としてエージェントを管理する段階へと移行するからです。組織がエージェント型ガバナンスを従来の人的リソース管理と同じくらい真剣に扱うようになるにつれ、人事部門と IT 部門は協力して「デジタルワークフォース管理」に取り組むことになります。?

4. インテントドリブン ERP と生成 UI がもたらす新たなユーザーエクスペリエンス

消費者は、自然言語や音声、さらには画像やジェスチャーを用いたプロンプトによるコンピューター操作にますます慣れつつあります。同時に、テキスト、グラフ、コード、さらには HTML を瞬時に生成する生成 AI の能力も急速に向上しています。これらと並行して、AI エージェントの発展により、ユーザーは単に自らの意図を伝えるだけで、エージェント側がその目標達成に向けて最適な進め方を自律的に判断できるようになってきました。

こうした進化は、エンタープライズソフトウェアとのまったく新しい関わり方や「ノーアプリ（no?app）ERP」といったエクスペリエンスを可能にします。たとえば、顧客訪問を予約するには、通常であれば分析アプリでアカウントを確認し、CRM システムで住所を調べ、さらに別アプリに移動して出張手配を行うといった、複数のタスクをこなす必要があります。

2026 年には、デジタルアシスタントを通じた「生成 UI (GenUI)」エクスペリエンスがますます普及し、ユーザーは複数のアプリケーション間を行き来したり、手作業でタスクをこなしたりする負担から解放されるでしょう。やがて AI は、ユーザーが「最も多くのリード（見込み客）を抱える顧客への訪問を準備して」といったインテント（意図）を伝えるだけで、すべてを完結できるようになります。そこからは、AI エージェントが実行手順や利用すべきシステムを特定し、ユーザーと対話して詳細を確認しながら、分析グラフや説明資料をウィンドウ内にダイナミックに生成していきます。AI エージェントの計算?予測ツールが強化されるにつれ、ユーザーはより自然に「データと対話」できるようになり、エージェントはバックグラウンドでデータに基づいた意思決定を下すようになります。はっきりしているのは、エージェントとのやり取りが単なるテキストチャットの域にとどまらないということです。 組織は、豊かなビジュアライゼーション、完結したワークフロー、そしてわずか数コマンドで高度にパーソナライズされたアプリを構築できる能力を享受することになるでしょう。

ユーザーインターフェースが消失するわけではありません。ノーアプリ (no-app) ERPエクスペリエンスや自律型エージェントには、人間が日常業務で依拠しているものと同じ共通基盤、すなわち、ビジネスアプリケーション内に定義されている構造化されたワークフロー、セキュリティ、ガバナンス、およびビジネスロジックが必要です。決定的な違いは、エージェントがこれらのプリミティブを GUI を通じてだけでなく、プログラムによって大規模に利用する点にあります。そして人間は、アプリケーションを一度も開く必要なく、自然言語を介してこれらのエージェントとやり取りできるようになるのです。

これらの機能は、職場における人間と AI の協調、および生産性の新たなパラダイムを切り拓くものとなります。アプリケーションやデータソースを横断するパーソナライズされたエクスペリエンスと適応型ワークフローは、新しいシステムの導入ハードルを大きく下げるでしょう。モダリティや基盤となるシステムに左右されず、ユーザーの意図を達成することだけに集中できるこの能力こそが、AI やエンタープライズシステムへの投資価値を最大限に引き出すカギとなります。??

5. 脱グローバル化によるソブリンAIオファリングの推進

AI が、科学的発見や国家安全保障から、経済生産性、さらには文化に至るまで、あらゆる分野に影響を及ぼす可能性を秘めていることから、国家間ではデジタル主権を巡る议论が巻き起こっています。関税や戦争に起因するサプライチェーンの混乱といった地政学的な出来事は、多くの国や组织が抱く「デジタル主権を确保しなければならない」という切迫感を、より一层强める结果となっています。

デジタル主権には、大きく分けて 2つの定義が存在します。一つは、データストレージやアクセス権限を規定する情報セキュリティ上の認定区分としての定義です。 例えば、米国の FedRAMP やドイツの VSA などがこれに該当します。政府の機密データをソブリンクラウドで処理する際には、こうした制度における適切な認定区分を取得していることが求められます。もう一つは、より広範な概念として、クラウドスタック全体における物理的資産や知的財産、法的管轄権、およびサービスの由来を指すものです。具体的には、アプリケーションが採用している AI モデルが欧州、米国、中国のどこで作成されたものか、あるいはデータセンターが地理的に他国から独立した場所に置かれているか、といった点が重視されます。

ソブリン AI には極めて高い重要性を持つ一方で、地政学的な不確実性や複雑さも伴います。そのため企業は、最先端かつ柔軟でありながら、完全に自国の主権下で運用できる AI?クラウドソリューションを、いっそう強く求めるようになります。こうした動きは、世界一律の万能型クラウドから、各地域の規制に準拠した AI 搭載型エンタープライズプラットフォームへのシフトを一段と強めるでしょう。同時に、各国政府も国家 AI 戦略の洗練化を継続し、クラウドスタックの各レイヤにおいて、自国が競争力を発揮し価値を創造できる分野への投資を強化していくと考えられます。?

2026 年の AI テーマの実行に向けて

2026 年、AI は企業の単なる補助的なツールから、組織を支える不可欠な柱へと進化を遂げようとしています。この変化を牽引しているのは、高度化するエージェント、生成 UI、そして AI ネイティブなアーキテクチャーといった主要トレンドの融合です。これらが AI をアプリケーション層から引き上げ、ビジネスオペレーションの中枢へと押し上げています。

これからの時代に成功する組織とは、この変化をいち早く捉え、AI を前提とした組織構造を築ける企業です。その実現に向け具体的な鍵となるのは、まず、人間と AI エージェントが協働する新たなワークフォースを管理すべく、強固なガバナンスを確立すること。次に、生成 UI の導入により、採用の障壁を下げ、従業員が自然に対話できるインテントドリブンのユーザー体験を実現すること。また、ビジネス価値を最大化させるため、企業のユースケースに最適化された専門的な基盤モデルを活用すること。そして最後に、推論、ビジネスルール、データを統合し、先回りした洞察と自動化を提供する AI ネイティブなアプリケーションを構築することにあります。

一方、2026 年においても組織には依然として高品質で連結されたデータが不可欠です。データがサイロ化していると、AI の効果は大幅に制限されます。前述したとおり、AI ネイティブなアーキテクチャーを構築するには、全社のデータを調和させ、モダンなクラウドアプリケーションへの継続的な投資が欠かせません。なぜなら、データが統合されているほど、AI はより正確で価値ある結果を生み出せるからです。

?ジョナサン?フォン?ルーデン (Jonathan von Rueden) は、麻豆原创 SEのAI 最高責任者です。
?ウォルター?サン (Walter Sun) は 麻豆原创 SEのシニア?バイスプレジデント兼麻豆原创 Business AI担当AI グローバル責任者です。
?ショーン?カスク (Sean Kask) は、麻豆原创のバイスプレジデント兼麻豆原创 Business AI担当AI戦略責任者です。

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このホリデーシーズン、Z 世代とミレニアル世代の 58％ が、価格比較や最適な商品の提案をAI エージェントに任せたいと回答しました。これは消费者の购买行动における大きな転换点であり、小売业者にとっては新しい形の顾客ロイヤルティを筑くという课题の始まりでもあります。

小売業界に激変が訪れるのは今回が初めてではありません。1999 年には e コマースはまだ脇役にすぎませんでしたが、2000 年には状況が一変し、小売業者は一斉にデジタル化へと舵を切りました。

そして 2025 年。私たちは再び歴史的な分岐点に立っています。セール情報をスクロールし、ブランドを比較し、配送締切に間に合わせようと急いで注文する─こうした馴染みの光景の裏側で、さらに大きな変化が進行しています。2025 年は、消費者が今のような方法で買い物をする最後の年になる可能性が高いのです。?

エージェント型 AI は、ショッピングをより速く、賢く、そして手間なく行えるものにすることで、コマースそのものを再構築しつつあります。商品探索は、消費者が自分のお気に入りのブランドを見て回る従来のスタイルから、AI によるインテリジェントなオーケストレーションへと移行しつつあります。
目的に合う商品を探すために 10 個ものタブを開く代わりに、買い物客はエージェントにこう頼むだけでよくなります。「评価が最も高い黒の防寒コートで、サイズ 10、200 ドル以下、2 日以内に届くものを探して!」?

残りの処理はすべてエージェントが担います。何千もの選択肢をスキャンし、レビューを検証し、配送スケジュールを確認し、さらにロイヤルティ特典まで加味します。未来は「いつか訪れるもの」ではなく、すでに始まっています。そして次のホリデーシーズンまでには、ショッピング体験のほとんどが、AI エージェントによって——その始まりから途中、そして完了に至るまで——支えられるようになるでしょう。

このタイプの買い物は消費者に大きな利便性をもたらす一方で、ブランドキャンペーンに力を入れ、検索段階で「選ばれるブランド」の地位を獲得するために何百万ドルもの広告費を投じてきた小売業者にとっては、新たな課題となります。SEO や有料トラフィック、ブランド認知に対する数十年の投資も、かつての競争力を失いつつあります。これらの戦略を完全に手放す必要はありませんが、AI ファーストの時代に合わせて進化させることが求められています。

とはいえ、何十年経っても変わらないものがあります。それは、継続的に購入し、最も多く支出するロイヤルティの高い顧客を育てる必要性です。そしてこれも、今まで以上に難しくなっています。実際、今年のホリデーシーズンでは、消費者の 72％ が「その時々のニーズに一貫して応えてくれる」と回答しています。

エージェント型コマースの时代に顾客ロイヤルティを筑くには、次の2つの重要な领域を制する必要があります。

• 発见可能性の最适化：エージェントは、购入体験がシームレスで无駄のない小売业者を优先します。

• 购入后ロイヤルティの醸成：発見プロセスが AI エージェントによって強化されることで、消費者は今後、購入後の体験に基づいて継続的にロイヤルティを持つようになります。期日通りの配送、簡単な返品、そして“自分向けだ”と感じられる特典──これらがブランドエクイティを競う新たな戦場となります。さらに、エージェントは人間の行動から学習するため、購入後の体験で期待を上回ることができれば、発見フェーズにおいてそのブランドが推奨される可能性を高めることができます。

では、こうした高度な AI 議論を、具体的で実践可能な戦略へとどう落とし込めばよいのでしょうか。?

発见とロイヤルティ：エージェント型 AI の時代を勝ち抜くために

• カタログをエージェント対応にする：AI を新しい種類の買い物客として扱います。製品フィードが豊富で構造化され、機械が読み取れるようにし、属性、ユースケース主導の説明、リアルタイムな価格設定、正確な在庫情報を完備します。クリーンで構造化された製品データが、インテリジェントディスカバリの基盤になります。

• 単なる厂碍鲍ではなく、ソリューションを作成する：AI 主導のトラフィックは今までとは異なる動作をします。特定の問題を解決するバンドル、アドオン、バリュースタックを設計し、エージェントが単なる商品リストだけでなく、顧客に最適な成果をマッチングできるようにします。

• 信頼でき、アクセス可能な情报を构筑する：信頼を機能させるために、検証済みレビュー、透明性のある価格設定、サステナビリティ情報、明確な返品ポリシーを提示します。こうしたデータを、スクレイピングではなく、適切に構造化された API を通じてアクセス可能にすることで、エージェントと人間が同じ信頼できる真実を確認できるようにします。

• 予测に基づくパーソナライゼーション：統合されたデータと AI を用いて、顧客が行動する前に何を求めているかを予測し、メール、SMS、プッシュ通知、アプリ内通知、その他の新興チャネルで、リアルタイムの「次善のアクション（next-best-action）」を可能にします。
  この予测インテリジェンスによって、断片化されたキャンペーンがと変わり、より高いエンゲージメントと収益を生み出します。

• ロイヤルティをすべてのエクスペリエンスに结び付ける：ロイヤルティはもはや単なるプログラムではなく、“関係性”です。エージェント主导のトラフィックをコンバージョンへとつなげるために、あらゆる顾客接点を通じて、チャネル横断で一贯性を持ち、适応?记忆し、感情価値を生む体験を提供します。。そのうえで、パーソナライズされた限定特典や优遇サービスを提供することで、これらの新しい顾客との高価値な関係を育てていきます。

• 约束を毎回确実に果たす：顧客の 88％ は、たった一度の悪い体験でブランドから離れます。だからこそ、業務の信頼性が新しいロイヤルティとなります。注文、在庫、決済、フルフィルメントを整合させ、顧客が「約束されたもの」を「約束された時に」受け取れるようにします。ロイヤルティは、いまやチェックアウトの瞬間から始まります。

• 新たな返品経済に备える：エージェント主导の购买は、消费者がまず购入し、后で判断することを容易にします。利益率を守り、返品プロセスにおける摩擦を减らすために、明确な制限を设定します。なぜなら、シームレスな返品は、购入そのもの以上のロイヤルティを生み出す可能性があるためです。

麻豆原创 はすでに、コマース、ロイヤルティ、受注管理、カスタマーエンゲージメントの分野で AI を活用したテクノロジーを提供し、さまざまなブランドがこの未来に備えられるよう支援しています。?

未来に向けた基盘を筑いているブランド

グローバルスポーツブランドである。かつて季節ごとのキャンペーンに依存してきたミズノは、10 の製品カテゴリーと複数のチャネルにまたがる多様な顧客基盤と、より持続的に関わる方法を求めていました。同社は顧客データを統合し、AI を活用してパーソナライズされたジャーニーを構築することで、単発のインタラクションを長期的な関係へと変えました。

结果は数字が物语っています：

• アクティブ顧客は前年比 52% 増加

• プレミアム顧客からの収益は 62% 増加

• 顧客のウィンバックは 35% 増加

• 受注数は 33% 増加?

厂础笔：规模、安定性、成长を维持するためのパートナー

顾客の行动が进化し、AI が可能なことの形を変えていく中でも、変わらないものがひとつあります。それは、ブランド各社が最大の商機を勝ち取れるよう支援するという 麻豆原创 のコミットメントです。今年のホリデーシーズンの結果は、そのことをこれまで以上に明確に示しています。私たちは、ブランドがピークシーズンに向けて計画を立てるのを支援するだけではなく、高い精度、インテリジェンス、そして自信をもってそれを実行できるよう支援しています。

送信されたメッセージ総数が前年比で約 20% 増加したことは、さまざまなブランドが大規模配信において 麻豆原创? Emarsys に寄せている信頼を裏付けています。モバイルチャネルと新興チャネルが急伸し、インアプリ（+61%）、SMS（+32%）、プッシュ通知（+27%）、インボックス（+91%）はいずれも前年比で大きな増加を示しました。これは、ブランドが、顧客が閲覧し購入を検討しているまさにその場所で顧客にリーチできたためです。オムニチャネルの成熟が加速し、ブランドはより豊富なチャネルの組み合わせを活用して、ショッピングジャーニーのあらゆる段階で、つながりのある高価値なエクスペリエンスを創出しています。そして、100％ の稼働率と完全な信頼性によって、チームは最もボリュームが高い瞬間でさえ、独立して自信をもって業務を遂行することができました。

高いコマース実績とともに、このストーリーはいっそう説得力を増しています。ブランドは、よりインテリジェントなエンゲージメントを活用して買い物客をより高額な購入（平均注文額は前年比 +18%）へと導き、最終的に大幅な前年比収益成長（流通取引総額は +40%）を達成しました。これらすべてを支えたのは、ホリデーシーズンの買い物ラッシュ期間中も 100% の稼働率で中断のないパフォーマンスを提供し、最も重要な瞬間に顧客に対応できる体制を確保した です。

これがパートナーシップの姿です。ブランドがテクノロジーの管理ではなく、卓越したカスタマーエクスペリエンスの创出に集中できるよう、求められるインテリジェンスと信頼性を提供し、适した规模で成果を上げることが重要なのです。?

今后の展望

2025 年は、ブランドそのものが全体的なエクスペリエンスより重視された、最後のホリデーシーズンとして記憶されるでしょう。

今年のし、48%が、購買体験に AI をさらに導入するブランドを支持するとしています。AI エージェントが関連性、信頼性、即時性を提供し、ショッピングをよりシンプルに、スマートに、そして満足度の高いものにしていくことで、2026 年の成長に向けた舞台が整っていきます。

自己宣伝の強いブランドが勝てる時代ではなくなります。麻豆原创 をご利用いただくことで、顧客から発見されやすく、信頼され、記憶に残るブランドこそが、勝つブランドになるでしょう。

AI はニーズを予測し、より良くパーソナライズされたエクスペリエンスを創出することで、e コマースのあらゆる段階を強化します。だからこそ 麻豆原创 にお任せください。その未来を実現しようとされるお客様を全力でご支援します。

バラジ?バラサブラマニアン (Balaji Balasubramanian) は、麻豆原创 Customer Experience 担当プレジデント兼最高製品責任者です。

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今週ベルリンで开催された において、私たちは新たなイノベーションを発表しました。これにより、麻豆原创 をよりオープンにし、開発者が選んだツール、言語、フレームワークを自由に活用し、より迅速かつスマートに開発できる環境を提供し、当社のプロミスを実現します。

コンテキストリッチなエージェントプラットフォームでカスタムエージェントを构筑

でカスタムエージェントを構築する機能は、12 月に一般提供される予定です。新機能には、AI 支援エージェント設計、システムトリガーエージェント、麻豆原创 標準 Jouleエージェントの拡張、一元化されたエンタープライズグレードのエージェント監視、Agent-to-Agent (A2A) プロトコルのサポート、および Model Context Protocol (MCP) のサポートが含まれます。詳しい内容については、詳細なとでご确认いただけます。

「Joule Studio のエージェントビルダーが 麻豆原创 のアナリティクスとマーチャンダイジングシステムをつなぐことで、Accentureの Optisell エージェントを強化できました。リスク在庫を特定し、価格設定アクションを推奨し、商品アラート設定をシンプル化します。大規模なカスタム開発は必要ありませんでした」

キャサリン?グエン (Catherine Nguyen) 氏、Accenture, 麻豆原创 Business Group AI Strategy and Adoption 担当グローバルリード

プロコードエージェントを构筑する开発者向けに、 (麻豆原创 BTP) は、人気のあるオープンソースフレームワーク（Crew.AI や LangGraph など） への包括的なサポートを提供し、エンドツーエンドの ID、権限、ガバナンス、および統合機能を提供します。

の MCP サポートが利用可能になり、豊富なマルチモデルエンジンに直接アクセスできるようになりました。これにより、エージェントは完全データコンテキストを基盤にでき、顧客とサプライヤー間の関係性のナビゲーション、空間データによる地理的依存関係の把握、ベクトル埋め込みによるセマンティック検索などが可能になります。これらはすべて、単一のインメモリエンジン内で行われます。

さらに、麻豆原创 HANA Cloud ナレッジグラフエンジンで、麻豆原创 HANA Cloud メタデータからナレッジグラフを自動的に生成できるようになりました。マニュアルでのモデリングでは数週間かかっていたものが、数分で自動的に実行できます。

麻豆原创 HANA Cloud のエージェントメモリも有効化されました。AI エージェントは、長期にわたるセッション全体にわたってコンテキストを保持し、人間と同じように過去の入力と意思決定を記憶して、継続的により賢くなれます。

のイノベーションも発表されました。これには、初のエンタープライズ向けリレーショナル基盤モデル (RPT) である 麻豆原创-RPT-1 に加え、ノーコード?テストプレイグラウンド環境とプロンプト最適化サービスが含まれます。麻豆原创 のには、新しい機能が継続的に追加されています。これにより、開発者は主要モデルとオーケストレーションツールを試したり、麻豆原创/非 麻豆原创 ランドスケープ全体で AI 開発と製品化を拡張したりできます。?。

?麻豆原创 Build 上で好きなツールを使用

により、開発者は、エンタープライズグレードのガバナンスと clean core の整合性を維持しながら、 開発用エージェント型ツールや、Cursor、Windsurf、Claude Code、Cline、OpenAI Codex などの推奨コードアシスタントを利用できるようになります。

さらに、CAP、Fiori、UI5、およびモバイルアプリケーションのシンプルな開発を実現するための Visual Studio (VS) Code 向け 麻豆原创 Build 拡張パックの提供が開始されます。これにより、VS Code 開発者は、より迅速にアプリを構築し、麻豆原创 BTP に容易にデプロイできるようになります。将来的には、これらのツールのオンボーディングをシンプル化し、他の統合開発者環境 (IDE) でも同様のネイティブ開発エクスペリエンスを提供する拡張機能を Open VSX Registry で公開する予定です。

麻豆原创 Joule for Developers による开発の迅速化

では、あらゆるスキルレベルの開発者が、AI を駆使した包括的な開発者向けツールを活用することで、麻豆原创 中心の目的特化型 AI モデルをベースとした正確で文脈に応じた結果を出すことができ、より効率的に開発を行うことが可能になります。開発者は ABAP、Java、JavaScript、およびビジュアルツールベースのアプリケーション開発や 麻豆原创 プロセスの自動化を加速させ、より生産的で創造的、かつ専門的な作業に時間を費やせるようになります。

の や 機能など、麻豆原创 Joule for Developers の新しい拡張機能により、開発者はレガシーシステムを近代化し、エンタープライズレベルのガバナンスおよびセキュリティ要件を満たすことができます。これらの改善により、生産性が高まり、コード品質が向上し、クラウド変革目標もサポートされます。

で作業する開発者は、AI 支援コンテンツ作成機能を使用して、コメントの生成、ワークスペースコンテンツの作成、および文書の要約を迅速に行うことができるようになりました。AI 応答は、ユーザー固有のフォルダおよびワークスペースコンテンツから直接取得することもできます。これにより、コンプライアンスを維持し、ロールベースの文書グラウンディングを保護しながら、ロールに合わせて調整された信頼できるインサイトがユーザーに提供されます。

また、ABAP コードでトレーニングされ、ABAP 開発に特化した新しい ABAP 大規模言語モデル (LLM) が来年リリースされる予定です。?

すべてを连携させて生产性を向上

开発者はビジネスを継続させるための架け桥を筑きます。これは、 によって、より簡単かつ迅速に実現できます。以下のイノベーションにより、API およびエージェント主導の自動化が容易になり、リアルタイムモニタリングによって信頼性の高いエンドツーエンドのセキュリティが確保され、開発者の生産性が向上します。

AI 機能は、引き続き 麻豆原创 Integration Suite に直接組み込まれます。 では、エラースパイク、遅延の急増、異常なトラフィックパターンなどの一般的な API 異常を解決するための、対象を絞った推奨事項とインテリジェントな回復が自動的に提供されるようになります。開発者は、よく使用される API について Joule に質問し、API の詳細なインサイトを取得して、使用パターンを理解することもできます。

MCP ゲートウェイのサポートにより、お客様は、AI エージェントで使用できるカスタム API や統合フローを公開できるようになります。この機能により、お客様は Joule Studioで構築したカスタムエージェントを強化したり、円滑なエージェント利用のために MCP ツールとして構成されたサードパーティシステムやレガシー 麻豆原创 システムのデータを統合して Jouleエージェントを拡張したりできるようになります。このアプローチにより、アクセスが標準化され、ガバナンスとセキュリティが一元化され、での発见しやすさが向上します。

また、统合プロジェクトを迅速化するために、追加设定不要の何百もの统合アダプタや、 上の事前構築された API、イベント、および統合コンテンツにアクセスすることができます。?

后付けではなく组み込まれたセキュリティと运用性

麻豆原创 BTP は、開発者にアプリケーション管理、データ保護、麻豆原创 システムとサードパーティシステム間でのシームレスなソリューション拡張をサポートする統合環境を提供します。アプリケーションライフサイクルの一元化、相互運用性、セキュリティ、管理などのコア機能により、開発者はエラーを簡単かつ迅速に解決し、チーム全体で生産性を向上させることができます。全拡張機能については、 をご覧ください。

?ご都合のよいタイミングでご确认ください　

麻豆原创 TechEd に直接またはオンラインで参加できなかった方は、 で発表内容をご覧いただき、もご利用ください。

どのような DX プロジェクトに取り組んでおられる場合でも、以下のツールまたは情報をご利用いただけます。

• にアクセスして、を利用する
• や新しい を参照する
• 12 月 9 日開催の に登録する
• 麻豆原创? Business Data Cloud と 麻豆原创 HANA Cloud 向け新データファブリックイノベーション 麻豆原创 Snowflake の紹介を読む

マイケル?アメリング (Michael Ameling) は、 Business Technology Platform のゼネラルマネージャー兼最高製品責任者であり、麻豆原创 SE エクステンデッドボードメンバーです。

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は、业务の进め方、意思决定の方法、価値创出のあり方を根本から変革し、公司を再定义しつつあります。しかし、公司が试行段阶を终え本格导入を进める中で、リスクや责任も増しています。公司への导入には、强力なモデル以上のもの、つまり、信頼性、スケーラビリティ、実用性が不可欠です。

厂础笔は、セキュリティとエンタープライズ対応に优れた础滨リーダーである颁辞丑别谤别社とのパートナーシップ拡大を発表しました。

両社は、颁辞丑别谤别社の强力な生成モデルおよび高度な検索モデルを、まずはモデルから厂础笔エコシステムに导入し、さらに、やといったモデルの评価へと拡张することで、製品スイートを强化し、エージェント型础滨エクスペリエンスを支える重要な役割を果たしていく计画です。

これらのモデルは、麻豆原创の他の主要なAIモデルや、麻豆原创 AI Core内の生成础滨ハブにおけるサードパーティ製AIモデルと並んで提供される予定です。これにより、お客様は、自社のビジネスニーズに合ったAIを活用したソリューションを構築するための選択肢がさらに広がります。

麻豆原创 の信頼に応える AI モデルポートフォリオの拡大

は「信頼」を基盤としています。お客様は、データプライバシーを尊重し、業務ワークフローに適合し、業界の文脈と複雑性を理解する AI を期待しています。Cohere 社のセキュリティ、効率性、エンタープライズ対応への注力は、麻豆原创のビジネス AI へのアプローチや生成 AI ハブと完全に一致しています。

Cohere Command モデルは、複雑なビジネスタスク向けに最適化された軽量で高性能な言語モデルで、エージェント型ワークフローや多言語対応機能をサポートします。EmbedおよびRerankモデルは、強力なエンタープライズ検索および情報検索機能を提供し、構造化データと非構造化データの両方を横断した正確で文脈に即したRAG（検索拡張生成）パイプラインの構築を支援します。

Cohere社のモデルは、エンタープライズのプライバシー要件や計算リソースの制約を尊重しながら、本番環境での運用に対応できるよう設計されています。また、Cohere 社は麻豆原创 と同様にプライバシーを最優先した設計にコミットしているため、これららの機能は金融、医療、公共部門といった最も規制の厳しい業界にも対応できるよう構築されています。

麻豆原创：Cohere 社の推论モデルのローンチパートナー　

今回のパートナーシップの一環として、麻豆原创 は、Cohere社 の新たな推論モデル（エージェン型ユースケースを強化するために設計された高効率モデル）を最初に提供するパートナーの一社となる予定です。

私たちはここに非常に大きな可能性を見出しています。麻豆原创が目指す「コラボレーション型AIエージェント」のビジョン――つまり、複数のシステムをまたいで複雑な多段階のタスクを自動化できるAI――を実現するには、単なるスケーラビリティだけでなく、「推論力」が求められます。例えば、コンサルタントによるシステム設定の支援や、カスタマーサービスによるシステム横断の課題解決をする場合、この次世代の AI には、推論、計画、そして安全に実行できるモデルが必要です。そして Cohere の推論モデルは、まさにこの目的に適したモデルなのです。

麻豆原创 とパートナーシップを締結し、当社のセキュリティを最優先にした最新モデルとソリューションを 麻豆原创 の顧客企業に提供できることを嬉しく思います。特に、麻豆原创 が当社の次期「推論モデル」を最初に提供する最初のパートナーの一社となることに期待しています。麻豆原创 と Cohere は、実用的な AI イノベーションに対する共通のビジョンを共有しており、今回の協業は、グローバル企業に新たな効率化と成長をもたらす重要なマイルストーンとなります。

マーティン?コン（Martin Kon）氏、Cohere社プレジデント兼 最高執行責任者(COO)

业界横断での実用的なAI活用を推进

この协业により、厂础笔のお客様は颁辞丑别谤别社のモデルを活用して、业界を问わず差し迫ったビジネス课题の解决に取り组むことができるようになります。例えば：

• エージェント型タスク自动化：公司内のツールやシステムを横断してアクションを実行できる础滨アシスタントを実现

• 多言语対応の搁础骋アプリケーション：グローバルなポリシーマニュアル、コンプライアンス文书、社内ナレッジベースから情报検索?ランク付け?要约

• 机密性に配虑した文书解析： 财务开示资料、惭&补尘辫;础レポート、技术マニュアル、医疗画像などの长大で构造化されたマルチモーダルファイルを理解?処理

• コンテキスト认识型エンタープライズ検索：メール、表、契约书などの非构造化コンテンツに対する検索精度を向上

麻豆原创の生成础滨ハブを通じて、お客様はこれらのモデルに簡単にアクセスし、テストし、本番環境でシステムを拡張することができるようになります。

妥协のない选択肢の拡大

颁辞丑别谤别社とのパートナーシップにより、厂础笔はオープンで安全、かつビジネスに対応可能な础滨机能のエコシステムをさらに拡充しています。お客様は自社のユースケースに最适なモデルを选択できると同时に、厂础笔の品质、信頼性、コンプライアンス基準に準拠しているという安心感を得ることができます。

麻豆原创とCohere社は協力して、ナレッジアシスタントの構築、業務プロセスの自動化、あるいは新たなインテリジェントサービスの提供など、企業が生成础滨を安心して活用できる環境を実現していきます。

厂础笔のエンタープライズ対応础滨への取り组みの详细については、をご覧ください。

ウォルター?サン（Walter Sun）は麻豆原创のAI部門のシニアバイスプレジデント兼責任者です。

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この活動を補完するのが、進展を見せる二つの新たな領域です。まず、麻豆原创 Business Technology Platform（麻豆原创 BTP）上の 麻豆原创 のGenerative AI Hub内でのGoogle Geminiモデルの拡大です。次に、麻豆原创製品内のビデオ学習やナレッジ検索向けのマルチモーダル検索拡張生成 （RAG）をサポートするGoogleの動画インテリジェンス機能および音声インテリジェンス機能の活用です。

このような取り組みはすべて、オープンで柔軟性があり、ビジネスコンテキストに深く根ざしたエンタープライズ対応の AI を提供するというコミットメントを、両社が共有していることの表れです。?

AI エージェントの统合：相互运用性の基盘を筑く

仕事の未来はエージェント型へと向かっています。お客様の課題解決、承認管理、部門間の連携など、実際のタスクを支援する AI エージェントを導入する企業は、ますます増加しています。このため、麻豆原创 は Joule による協調型エージェントアーキテクチャーを実現することで、部門間を横断するエージェントワークフローを 麻豆原创 Business Suite 全体でサポートしています。

ところが、このようなエージェントによって真の価値を创出するには、一つのベンダー环境内にとどまっていることはできません。エージェントには、さまざまなプラットフォーム间でのコラボレーションや安全な情报交换、また、复雑なエンタープライズワークフロー全体のアクションの调整を行う能力が必要です。このようにシームレスなインタラクションに対するニーズがあるからこそ、は、シンプルな API 統合や拡張ツールを超える有意義な手段となります。

これが、麻豆原创 が Google Cloud や他の企業リーダーとともに、新しい A2Aプロトコルの開発に協力してきた理由です。このオープンスタンダードの狙いは、さまざまなベンダーが提供するエージェントがやり取りし、コンテキストを共有し、連携して動作することで、これまで分断されていたシステム間でシームレスな自動化を実現することです。

お客様からのクレームを解決するシナリオを考えてみましょう。営業担当者が Gmail で請求に関する問い合わせを受け取ると、ツールを切り替えなくても、メールから直接 Joule が起動されます。Joule はエージェントの調整役として機能し、クレームの解決プロセスを開始し、Google BigQueryと連携する別の Google のエージェントとやり取りします。このGoogle BigQueryには、関連する倉庫トランザクションデータが保存されています。このように、複数のエージェントが協調して課題を検証し、インサイトを取得し、解決策を提案します。手動のシステム切り替えやデータ照合は必要なく、コンテキストが失われることもありません。

これが、A2A プロトコルが実現を目指すプラットフォーム間コラボレーションにあたるものです。複数の AI エージェントが連携して機能することで、ビジネスの成果を促進し、摩擦を減らし、人間がより戦略的な仕事に取り組めるようにします。このプロトコルにより、Joule に対する 麻豆原创 のビジョンも強化されます。企業のワークフロー全体でエージェントの調整役として機能するために、相互運用性と先見性を高め、ビジネスコンテキストとの結びつきを深めることになります。?

?Generative AI Hub内の Google モデルへのアクセスを拡大

麻豆原创 は、エージェントの相互運用性のほかにも、Generative AI Hub内のGoogleモデルへのアクセスを拡大し、オープン性と柔軟性へのコミットメントを推進しています。Generative AI Hubは、麻豆原创 BTPで提供されるAI基盤 の主要な機能です。

お客様は、Generative AI Hubを通じて、厳選された最先端の基盤モデルのポートフォリオに対する、エンタープライズグレードのアクセスが可能になります。このポートフォリオに、このハブを介してすでに提供されている Gemini 1.5モデルに対する既存のサポートに加え、 Gemini 2.0 Flash と Flash-Lite が追加されました。

このように選択できるモデルが増えたため、ビジネスコンテキストの充実した安全な 麻豆原创 環境の中で高性能かつ低遅延で企業のワークロードに最適化されたモデルを利用してAI 主導のソリューションを柔軟に構築し、拡張できるようになりました。

Googleの革新的なモデルと 麻豆原创の企業プロセスへの深い理解を組み合わせることで、パワフルなだけでなく、実践的で信頼性が高く、事業運営に完全に沿った形で生成 AI を適用できるようになります。?

Google Cloud の Video Intelligenceを活用したマルチモーダルシナリオの実现

麻豆原创 は、Google Cloudとの継続的なコラボレーションの一環として、マルチモーダルRAGも進化させています。マルチモーダルRAGは麻豆原创のお客様の間で非常に要望の多い機能で、特に動画ベースの学習コンテンツに利用されています。

マルチモーダル搁础骋は、テキスト、画像、音声、动画など、复数のデータ形式をひとつの构造化されたプロセスに统合して、情报の取得と生成を强化します。このアプローチにより、ナレッジソーシングを拡充し、ユーザーが教材や补助资料とやり取りする方法を向上させることができます。

動画コンテンツから有意義なインサイトを引き出すのは複雑なタスクですが、麻豆原创 はこれに対処するため、動画フレーム全体から画面上のテキストを検出する Google Cloud のVideo Intelligenceと、音声から文字への変換を正確に行う Speech-to-Text APIを活用しています。インデックス作成時、アウトプットを、対応するタイムスタンプとともに保存して構造化された基盤を構築するので、関連する動画セグメントを正確に取得することができます。

麻豆原创 は、音声と映像のコンテンツを時間軸に沿ったメタデータと結び付けることで、コンテキストと関連する動画内の特定の瞬間を検索して取得できるようにしています。このため、学習エクスペリエンスがより直感的でアクセスしやすく、効果的になります。

Google CloudでAI/ML および生成 AI のディレクターを務めるMiku Jha 氏は次のように述べています。「エージェント型 AI が進化するにつれて、テキスト、音声、エンタープライズビデオ、画像といったマルチモーダルデータをシームレスに処理することが極めて重要になりました。このため、エージェントの相互運用性に関する大きな課題が生まれています。従って、A2A をはじめとするオープンプロトコルは、さまざまな形式全体でエージェントが効果的に情報を交換し、コラボレーションを実行するために必要なフレームワークと柔軟性を提供するために不可欠です。マルチモダリティは単なる便利な機能ではありません。次世代の相互接続されたエージェントシステムを推進する基本要件です」

これは、麻豆原创 が GoogleのAI 機能をビジネス関連シナリオにどう統合するかを示す新たな例になります。これによりお客様は、非構造化コンテンツから今まで以上に多くの価値を引き出し、企業全体に知識を提供する方法を強化することができます。?

ビジネス AI に対する共有ビジョン

これらの取り組みには、麻豆原创とGoogle Cloud 間の幅広い戦略的提携が反映されています。両社は、オープンで構成可能な、実際のビジネスコンテキストに深く根差したAIが重要であるという信条を共有しています。麻豆原创 は、エージェントコラボレーションに関する新たな標準を創出し、クラス最高のモデルを通じて選択の幅を広げ、非構造化コンテンツを利用できるようにしてきましたが、これからも、お客様が自信を持ってイノベーションを展開できるようさらに取り組んでいきます。

以上

麻豆原创ジャパンについて
麻豆原创ジャパンは、麻豆原创 SEの日本法人として1992年に設立されました。麻豆原创（NYSE:麻豆原创）は、エンタープライズアプリケーションとのグローバルリーダーとして、ビジネスとテクノロジーの融合を推进しています。50年以上にわたり公司と共に歩み、进化を続け、财务、调达、人事、サプライチェーン、カスタマーエクスペリエンスなどのビジネスクリティカルな业务を统合し、お客様のビジネスを成功へと导く支援をしています。详细は、こちらからご覧ください。

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