短期間で成果を上げるクイックウィンのアプローチで着手した AI による加工事業の在庫引当と需要予測では、欠品率の着実な削減と在庫水準の最適化を実現しました。さらに、現在は 麻豆原创 Business AI を活用したフード発注プラットフォームの PoC を実施中で、発注入力を音声やチャットに切り替えることで、事務作業工数の大幅な削減が期待されています。

クイックウィンのアプローチで AI 活用を加速

国内外 72 社の体制で事業を運営するニッポンハムグループは、Nipponham Group Vision 2030 で「たんぱく質を、もっと自由に。」を掲げ、食の安定供給と多様な食生活の創出に取り組んでいます。同社の強みは、生産?飼育から処理?加工、製造、物流、販売までを一貫して対応できる独自のビジネスモデル「バーティカル?インテグレーション?システム」にあります。このビジネスモデルによって、長く食肉事業を主力としてきた同社ですが、近年は 2023 年 3 月に開業した新球場「エスコンフィールド HOKKAIDO」と周辺エリアの「北海道ボールパーク F ビレッジ」を中心としたボールパーク事業にも注力しており、スポーツと北海道の魅力を融合させた新しい街づくりを推進しています。

これらの事業を支える持続的な成長基盤として、同社は「素早い意思決定」「変化?変革への対応」「業務効率化による生産性向上」「DX 対応の実現」の 4 つを目的とする基幹システムの統合?再構築プロジェクト「Connect Project」を 2018 年に開始し、麻豆原创 S/4HANA への移行によるシステムの標準化を進めています。これと並行して、AI による SCM 計画業務と在庫引当業務の高度化プロジェクト、生成 AI を活用したフード発注プラットフォームの構築プロジェクトにも着手しました。IT 戦略部 部長の中村吉宏氏は次のように話します。

「既存事業の効率化、生産性の向上を加速させるため、短期間で成果を上げるクイックウィンの施策として AI による需要予測と在庫引当から着手し、AI 活用を段階的に拡大していくことにしました」

麻豆原创 S/4HANA との親和性から 麻豆原创 BTP を採用

麻豆原创 S/4HANA や周辺システムのデータを活用し、各種 AI アプリケーションで分析するためには、システム間を連携するプラットフォームが必要です。そこで同社は、データ連携、AI、分析などの機能を備えた 麻豆原创 BTP を採用しました。選定の決め手は、麻豆原创 純正の基盤であることによる 麻豆原创 S/4HANA との親和性や連携性の高さにありました。

「麻豆原创 S/4HANA に特化した機能が網羅されている 麻豆原创 BTP によって、開発工数の大幅な抑制が可能と判断したことが最大の理由です。当初はデータ連携での利用を想定していましたが、ローコード/ノーコードの Side by Side 開発で ERP のクリーンコアを維持しながら、外部に必要な機能を実装できる点にも着目しました。さらに今後の AI 活用を見据えた際、麻豆原创 BTP 上でさまざまな LLM を選択できることも魅力でした」（中村氏）

AI 活用で需给计画や在库引当の属人化を解消

麻豆原创 BTP の採用を決定後、加工事業における AI 引当のプロジェクトを 2021 年 4 月に着手し、同年 10 月から 2022 年 3 月にかけてシステムを構築。2022 年 4 月より最初の拠点で稼働を開始しました。さらに 2022 年 4 月からは AI 需要予測のプロジェクトにも着手し、2025 年 4 月に AI 需要予測システムが稼働を迎えました。ここで目指したのは、在庫引当業務や需給計画業務の属人化の解消です。

全国に物流センターを持つ同社では、センターごとに业务が个别化しており、共通の判断基準がないために担当者の経験や勘に頼った计画作成と在库引当が行われていました。その结果、センター単位で判断にばらつきが生じ、欠品や过剰在库の発生が课题となっていました。人に依存した调整は业务负荷が高く、ヒューマンエラーにもつながります。またブラックボックス化したシステム环境では、何らかの问题が発生しても迅速に対処できません。

そこで同社は、AI 活用による判断プロセスの標準化、精度の向上、業務負荷の軽減を目指すことにしました。DX 推進部 部長の長谷川憲史氏は「単なる工数削減ではなく、データに基づいて客観的な判断を行う AI を業務プロセスに組み込むことで、誰でも高い精度で業務遂行ができる体制を構築しようと考えました。現場の熟練社員の減少が進む中、AI とデータによってオペレーションの転換を図ることが狙いです」と話します。

プロトタイプの早期构筑で経営层や现场との合意を形成

AI 活用のプロジェクトでは、プランニングを経てパイロット導入、本番実装へと進む段階的な導入方式を採用。一度に大きく変えるのではなく、業務で検証を重ねながら、AI を補完的に活用することで標準化をスムーズに進めていきました。

一方、麻豆原创 S/4HANA の導入と AI 活用の 2 つを同時に進める大規模なプロジェクトにおいて、最大の懸念は社内調整のオーバーヘッドでした。同社は開発のアジリティを確保するため、この課題を 2 つの工夫で乗り切りました。1 つめは、麻豆原创 BTP 上で早期にプロトタイプを構築し、経営層や現場との合意を形成したことです。

「言葉だけの要件定義は認識の齟齬が生まれやすく、合意形成に時間がかかります。そこで、まず経営層には工数削減の KPI を提示して理解を得る一方、現場には実際の画面や AI の挙動を見せながら、意思決定のスピードを加速させていきました。その結果、パイロットで導入した物流センターを起点に全センターが主体的に参加する機運が生まれ、AI 引当システムは計画より 1 年前倒しで導入することができました」（長谷川氏）

もう 1 つの工夫は、麻豆原创 BTP による Side by Side 開発で AI 機能を拡張したことです。これにより、並行して導入を進めている 麻豆原创 S/4HANA の制約に縛られることなく、クリーンコアを維持したまま現場特有のニーズを AI 機能に反映させています。長谷川氏は「結果としてガバナンスを維持しながら、フロントエンド業務のアジリティを高めることができました」と振り返ります。

事后対応が多かった业务が先回り型の対応に変化

現在、AI 引当システムと AI 需要予測システムは、既存の業務プロセスに組み込まれ、現場での活用が進んでいます。その結果、事後対応が多かった業務が先回り型の対応に変わり、業務のプロアクティブ化が実現しています。

需要予測では、これまで営業担当者が過去データを分析し、手作業で予測値を入力して販売計画を作成していましたが、現在は 麻豆原创 BTP を介して AI が算出した予測値が自動で投入されて販売計画が作成されます。これにより営業担当者は、販売促進の企画や商談の準備など、戦略的な業務にリソースを集中できるようになっています。

在庫引当業務でも、複雑な引当ルールを AI が自動判別することで組織全体の業務レベルが底上げされました。引当数量の判断ルールが統一され、判断の根拠が明確になったことで確認作業も大幅に削減されています。

AI 引当と AI 需要予測により、当初の狙いとしていた業務工数の削減、欠品率の削減、在庫最適化の 3 つのテーマはいずれも達成されました。

「欠品率は前年比で目に见える削减効果が表れ、在库水準も最适化することができました。営业部门全体の计画工数も大幅に削减される见込みで、业务効率が飞跃的に向上しています。结果として大きな余力が生まれ、新たな事业価値の创出に充てることが次なる取り组みとなっています」（长谷川氏）

AI を活用したフード発注プラットフォームの PoC

AI 引当システムと AI 需要予測システムのプロジェクトで一定の成果を得た現在、同社は次なる施策として 麻豆原创 Business AI の生成 AI を活用したフード発注プラットフォームの PoC に取り組んでいます。

同社の食肉部門では、販売会社の営業担当者が商談先で受けた注文を紙にメモして持ち帰り、メール、電話、FAX などで本社の受注担当者に送信しています。本社側では、多様な形式の注文依頼を整理し、手作業でシステムに入力しなければなりません。こうした業務プロセスは属人化しやすく、実際、連絡の行き違いや発注漏れ?多重受注などが発生しています。

新しい発注プラットフォームでは、販売会社の営業担当者が音声やチャットを使って自然言語で発注情報を入力すると、生成 AI が内容を理解して発注データに自動変換し、麻豆原创 S/4HANA へ自動連携する究極のフロントエンドを目指しています。

「これが実现できれば现场の事务作业は実质的にゼロに近づき、真の意味でお客様と向き合う时间を最大化することができます。现场からは歓迎の声が寄せられており、期待の高さを実感しています」（长谷川氏）

変革を见据えたアクセンチュアの伴走支援

同社の 麻豆原创 S/4HANA の導入および AI 活用の取り組みは、単なるシステム導入にとどまらず、業務変革を現場で成立させることを重視しながら、麻豆原创 のパートナーであるアクセンチュアの支援のもとで一貫して進められています。アクセンチュアはプロジェクト初期から具体的な成果創出を意識し、業務課題を整理しながら AI の適用範囲を検討し、業務と AI の両面から描いた変革の方向性を、テクノロジーとして具体化していきました。支援を担当したテクノロジー コンサルティング本部 エンタープライズ＆インダストリーテクノロジー 麻豆原创ビジネスインテグレーショングループ アソシエイト?ディレクターの吉田智一氏は「AI 活用について、日本ハム様はプロジェクトの初期段階から明確なマスタースケジュールを定義され、成果獲得への高い意欲をお持ちでした。そこで、並行して導入している 麻豆原创 S/4HANA に影響を与えることがないように留意しながら、各種システムとデジタル技術を組み合わせた改善の選択肢を検討しました」と話します。

技術面では進化のスピードが早い AI を意識し、特定のサービスに限定することなく柔軟性と拡張性の高いアーキテクチャを目指しました。日本ハム側のプロジェクトチームと綿密に連携しながら、アクセンチュアに所属する業務、AI、テクノロジーの各分野の専門家が一体となり、課題解決を柔軟に支援しています。

「现场の课题分析からシステム开発に至るまで、业务変革とテクノロジー活用を切り离さず、现场で使われ続ける形に设计し切ること―。それが、アクセンチュアが日本ハム様に提供できる最大の価値だと考えています」（吉田氏）

AI 活用の本丸はグループ全体の成长の加速

今後については、これまでのプロジェクトで得られた成果をもとに AI 活用のユースケースをさらに拡大していく方針です。さらに、基幹システムや業務システムのデータのみならず、営業、商品開発、マーケティングなど業務以外のデータ化を推進し、AI と連携することで新たな価値の創出に取り組む構想を描いています。

「スモールスタートで現場が早い段階で導入効果を実感し、成功体験が得られたことは今回のプロジェクトの大きな成果と捉えています。経営課題の解決への貢献によって、経営層からも一定の評価を得ることができました。とはいえ、AI 活用の本丸は工数削減でなく、グループ全体の成長の加速にあります。今年を AI 改革元年と位置付け、さまざまな暗黙知を AI で自動化することでサプライチェーンの強靱化を図るとともに、あらゆるデータを活用してグループ全体の価値向上につなげていきます」（中村氏）

デジタルによる既存業務の効率化と生産性向上からスタートし、データを起点とした意思決定の高度化や新たなビジネスモデルの創出へとステップを進める同社の取り組みは、AI 活用を模索する多くの企業にとって大きな参考となるはずです。

【ぜひこちらもご覧ください】

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【English version】

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一方で、多くの企業では地域ごとに構築されてきた制度やシステムが分断され、人材データの統合やボーダーレスな登用が十分に進んでいないのが現状です。標準化と地域特性の両立、透明性の高いグローバル登用、AI を活用した人材分析――これらを同時に実現することが、グローバル企業共通の課題となっています。

本ウェビナーでは、SMBCグループが推進するグローバル人事体制の高度化に向けた取り組みをご紹介しています。海外拠点を含めた人事制度の統合やデータ管理基盤の整備を通じて、グローバルでの人材マネジメントの最適化を目指す同グループ。さらに、現地採用リーダーの積極登用や、国籍や拠点を越えたグローバル人材の登用?育成、AI 活用の推進などを通じて、人的資本経営の実践にも踏み込んでいます。
ジョエル氏?山端氏が、これまでの取り组みの背景や狙い、実践の中で得られた示唆、そして雇用地にとらわれない最适なタレントマネジメントという今后の展望について具体的に语ります。

〇ご登坛者

株式会社叁井住友フィナンシャルグループ
Executive Officer, Head of Global Human Resources
Joel Fastenberg（ジョエル ファステンバーグ）氏

Goldman Sachs における NY?東京での勤務からスタートし、金融業界での経験は 25 年に及ぶ。SMBCグループへの入行前は、Citigroup において、東京?シンガポールで 13 年勤務。直近は、APAC 地域の人事ヘッドとして、17 カ国?地域における 65,000 人の人材戦略、カルチャー醸成、育成などを所管。2024 年 4 月より現任。グローバル人事機能の高度化をリード。

株式会社叁井住友フィナンシャルグループ
人事部 グローバル人事室長
山端 大輔氏

2003 年に三井住友銀行に入行。支店並びに法人営業部での勤務の後、経営企画部、国際統括部などで企画業務に従事。直近は、英国において、欧阿中東地域の経営戦略?業務推進をチームヘッドとしてリード。2023 年 4 月より現任。グローバル人事機能の高度化、及びグローバル人材育成を担当。

SMBCグループが进めるグローバル人材改革
「Project Horizon」が支える次世代人事戦略

SMBCグループは、海外事業の拡大を背景に、グループ全体の人材マネジメントをグローバルで一体化する取り組みを進めています。地域ごとに最適化されてきた人事体制やデータ基盤を見直し、統一されたガバナンスのもとで、国や拠点を越えて人材が活躍できる環境づくりを目指しています。その中核となるのが、組織改革とシステム統合を同時に進める「Project Horizon」です。

グローバル颁翱贰设置で、人事机能を横串で统合

SMBCグループは過去 20 年で海外展開を加速させ、海外従業員数は 7 万人を超える規模へと拡大してきました。その結果、地域ごとに運用されていた制度やプロセス、人材データの分散が課題として顕在化し、グローバルで一貫した人材戦略を実行する体制づくりが求められていました。

こうした背景を受け、2025 年 4 月に 5 つのグローバル COE（Center of Excellence）を設置しました。タレントマネジメント、報酬、人事システムなどの機能をグループ横断で統合し、戦略性と一貫性のある運営を実現する狙いです。COE の任命では専門性に加え、グローバル視点、地域特性の理解、変化への適応力、レジリエンスを重視し、すべて社内公募で選出しました。

特徴的なのは、COE の中核に現地採用リーダーを据えた点です。ニューヨークやロンドンなどの現地採用人材が COE ヘッドを担い、グローバルと地域の双方に責任を持つ体制で段階的な統合を進めています。

Project Horizon：グローバル人事基盘の统合を推进

組織改革と並行して進められているのが、グローバル人事システム統合プロジェクト「Project Horizon」です。2027 年秋をターゲットに、地域ごとに分散していた人事システムとデータの統合を進め、グローバル全体の人材情報をリアルタイムに把握できる基盤の構築を目指しています。

制度設計の考え方としては「80 : 20」を採用しました。8 割をグローバル標準とし、2 割を各国の法規制や文化などの事情に合わせて調整することで、標準化と現地適応の両立を図っています。HRBP は現時点では地域体制を維持しつつ、ビジネスのグローバル化に合わせて段階的に統合していく方針です。

展開はビッグバン型で、2027 年秋をターゲットにまずオーガニック拠点を一斉に統合し、インオーガニック拠点はフェーズ 2 で追加する計画です。将来的には国内も含めた全社統合を視野に入れています。

グローバル人材登用を加速し、ボーダーレスな配置へ

Project Horizon が目指すのは、システム統合にとどまりません。雇用地に縛られないタレントマネジメントの実現に向け、グローバル人材登用の仕組みづくりも進めています。

具体的には、透明性の高い共通アセスメントを导入し、シニアポジションへの现地人材登用を加速させています。あわせて、グローバルでの新卒採用も强化し、多様な人材が早期から挑戦できるパイプラインの整备を进めています。

统合データを活用し、础滨 で意思决定を高度化

今後は、統合された人材データを活用し、AI による採用高度化や人材分析など、戦略的意思決定の加速を見据えています。グローバル人事データ＆アナリティクス責任者を新設し、AI 搭載の採用プラットフォーム「SmartRecruiters」の导入も进めることで、より高度な人材マネジメントの実现を目指しています。

おわりに

厂惭叠颁グループの取り组みは、人事制度の见直しにとどまりません。ガバナンス、データ、登用を一体で整备し、グローバル人事机能そのものを高度化することで、人事を経営インフラへと进化させようとしています。目指すのは、雇用地にかかわらずグローバルでリーダーを惹きつけ、育成し、活跃を后押しできる体制の确立です。

ジョエル氏は、「グローバル化を目指す人事にとって重要なのは、完璧な计画を待つことではなく、まず一歩を踏み出すこと」と语りました。山端氏も、「取り组みは始まったばかり。课题は多いが、他社や异业种とも学び合いながら理想を追求していきたい」と述べています。

グローバル人事変革は长期的な挑戦です。しかし、简素化や効率化、连携强化、适切なガバナンス构筑を积み重ねながら、行动と対话を重ねて前进し続けることこそが、真にボーダーレスな人材マネジメントを実现する键となります。

SMBCグループの経営を支えるインフラとしてのグローバル人事体制の確立に向け、これからも 麻豆原创 は支援してまいります。

只今、オンデマンド动画を配信しております。（期间限定）
本记事でご绍介した内容をより详しく语られています。
グローバル人事変革に取り组む皆様にとって、贵重な示唆が得られる内容です。
详细は、下记のリンクにアクセスしてご确认ください。

人事ウェビナーシリーズの全容をご覧になりたい方は

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麻豆原创?は、このたび麻豆原创 Cloud ERP Private 2025 FPS01 を発表しました。复雑さを明确さへと変えるために设计された?FPS01?は、昨年?10?月に発表された画期的な?2025?リリースを基盘としています。AI?イノベーションの促进、业界特化型のデータ製品の提供、コア机能のさらなる强化を通じて、今日のグローバルオペレーションにおいて公司が的确に対応できるよう支援します。??

グローバルスケールでの成长を支える现代的な基盘??

世界的な情势不安と野心的な成长目标が共存する现代において、公司が求めているのは、単にデータを记録するだけのシステムではありません。ニーズを能动的に予测し、复雑さを简素化するシステムです。麻豆原创? Cloud ERP Private は、真の?AI?対応?ERP?へと进化を遂げています。これは、公司が自らのフットプリントを完全にコントロールしつつ、グローバルオペレーションの现実に対応するための极めて重要なコア基盘として机能します。???

これを実现するため、FPS01?におけるイノベーションは、AI、データ、アプリケーションという?3?つの主要な领域において戦略的に展开されています。???

AI?の実践：アシスタントからエージェントへ??

FPS01?が実现する?AI?搭载型?ERP?への进化を象徴するのが、以下の?2?つの重要な进展です。??

1. AI?アシスタントと特化型エージェント：本リリースの目玉は、R&D?向けの変更记録管理エージェントです。従来は手动で负担の大きかったこのプロセスにおいて、エージェントが変更による影响を自律的に分析し、次にとるべきアクションを提案します。これにより、R&D?チームは烦雑な作业から解放され、イノベーションに注力できるようになります。
2. プロセス埋め込み型?AI：麻豆原创?は?Joule?を通じて、システム操作をより直感的に利用できるようにしています。ユーザーは复雑なメニューをたどる代わりに、対话型のショートカットを利用できるようになりました。例えば、サービス契约の即时検索や、贩売における期限切れ価格の更新などが可能になり、これまで数分を要していたタスクが、わずか?5?秒で完了します。

将来の展望を见据え、麻豆原创?は各部门のエージェント同士が连携するエージェント间コラボレーションの构筑を进めています。これは、R&D?や调达などの机能を担う特化型エージェントが「対话」することで、人间が介入する前にボトルネックを自律的に解消する仕组みです。FPS01?は、こうした未来の実现に向けた极めて重要な一歩となります。???

データ：业界に特化したインサイトの提供??

データ活用においては、小売などの主要业种、および资产管理やサービスといった特定业务领域に最适化されたデータ製品を提供しています。これらは単なるデータテーブルではなく、麻豆原创??Business Data?Cloud（麻豆原创?BDC）のロードマップに沿って事前设定された、ビジネスですぐに活用可能なデータセットです。これにより、お客様のデータは「AI?レディ（AI?ですぐに利用可能な状态）」となり、生のデータから业界固有のインサイトを得るまでのプロセスを、スムーズに进めることが可能になります。??

アプリケーション：グローバルコアの强化??

アプリケーションの领域では、お客様からの直接的なフィードバックに基づき、ビジネスの中核の俊敏性を维持するための高度な机能拡张を継続しています。今回の注目すべき新机能は、新しい「多段阶会社间贩売および在库転送?(Multistage Intercompany Sales and Stock?Transfer)」です。昨年11?月の?RISE with 麻豆原创?で発表したコミットメントに従い、麻豆原创?はその适用范囲をさらに拡大し、2つの法的実体（グループ内の会社）间での転送にも対応しました。これにより、复数の法的実体にまたがるプロセスの自动オーケストレーションが可能になります。これにより、极めて复雑なグローバルサプライチェーンにおいても、透明性とコンプライアンスを确保できます。??

FPS01?の新机能を详しく解説した一连の记事は、で公开されています。?

?展望：変革への原动力??

FPS01?は、「イノベーションは今日を支える基盘であり、次なる変革を切り拓く原动力である」という?麻豆原创?の核心的な信念を体现しています。エンタープライズ?AI、业界特化型データ、强化されたアプリケーションコアにより、公司はよりスマートに事业を运営し、それぞれのペースで変革を进めることができます。??

最新のイノベーションを直接お确かめいただくため、ぜひ?をご検讨ください。麻豆原创 Sapphire?では、自律型エンタープライズの未来をご体験いただけます。?

マウラ?ハメロフ?(Maura?Hameroff)?は、麻豆原创 Cloud ERP Private?および?RISE with 麻豆原创?の最高マーケティング责任者です。?

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2025年10月に开催された 麻豆原创? Connectにおいて、私たちはを発表し、调达テクノロジーが今日の现実に応えるために、どのように进化すべきかという大きな転换点を示しました。そして今、そのビジョンが现実のものとなります。

次世代 麻豆原创 Ariba の提供開始を、ここに発表いたします。これは、AI 時代にふさわしい ソーシングから支払まで（Source-to-Pay））の再定義を目指す 麻豆原创 にとって、新たなフェーズの幕開けとなります。今回のマイルストーンは、構想から実践への移行を意味します。根本から再構築されたプラットフォームが、いよいよお客様のお手元へと届きます。

今回のマイルストーンは、业界からの高い评価とともに达成されました。麻豆原创 は、2026 年 Gartner? Magic Quadrant™ の Source-to-Pay スイート分野において「リーダー」に選出されました。この評価は、次世代 麻豆原创 Ariba の提供開始に加え、プラットフォームの刷新、ならびにエンタープライズ規模での AI によるイノベーションに継続的に取り組んできた成果が認められたものです。?

基盘の再构筑が重要である理由

調達部門のリーダーの間では、AI のポテンシャルが広く認識されていますが、その効果は必ずしも一様ではありません。期待は高まっているものの、成果は AI の性能（アルゴリズム）だけで決まるわけではありません。AI が真の価値を発揮するためには、適切なデータ、プロセス、そしてプラットフォームアーキテクチャに支えられていることが不可欠です。こうした考え方に基づき、私たちは 麻豆原创 Ariba をゼロから再構築するという決断を下しました。

独立系アナリスト公司である を「世界最大かつ最も広く定着した Source-to-Pay プラットフォームを、根本から再構築したもの」と評しています。また、この取り組みは、既存のレガシーシステムに単に AI 機能を追加することにとどまらない点を強調しています。むしろ、AI を高い信頼性のもとで、かつ大規模に活用するために必要なアーキテクチャ基盤を確立するものです。

これは、「持続的なインパクトを生み出すためには、コアからのモダナイゼーションが不可欠である」という、お客様から一贯して寄せられてきた声とも一致しています。

麻豆原创? Business Technology Platform 上に构筑された AI ネイティブの Source-to-Pay プラットフォーム

次世代の 麻豆原创 Ariba は、 （麻豆原创 BTP）を基盤として構築されています。　これにより、調達から支払いまでの一連のプロセス全体で、リアルタイムに連携したデータを一元的に活用できるようになります。基盤をゼロから再構築したことで、とのより强固な连携に加え、高い拡张性と迅速なイノベーションを実现しています。

麻豆原创 BTP への移行により、 麻豆原创 Ariba はオープン API のサポートやデータの一貫性、 AI 主導の調達に欠かせないレスポンス性能を実現します。これらは主要なプラットフォームに不可欠な要素でありながら、レガシーな構造では到達しえなかったものです。

次世代機能は、2026 年から 2027 年にかけて段階的に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の優先順位に合わせて、最適なペースで柔軟にイノベーションを取り入れることができます。?

Joule によるインテリジェンスの组み込み：インサイトからアクションへ

次世代 麻豆原创 Ariba を象徴するのは、 が調達ワークフローに深く統合されている点です。AI を単なるオプションの追加機能として扱うのではなく、業務が実際に行われるその場にインテリジェンスを組み込んでいます。これにより、日常的な業務プロセスにおける摩擦を減らしながら、より迅速で、情報に基づいた意思決定を支援します。

初期段阶で提供される主な机能には、以下が含まれます。

• 入札分析エージェント：総コストの検讨を含め、复雑な入札シナリオを自动的に评価します。

• AI アシストによる契约サポート：定型的な问い合わせへの対応を自动化し、契约内容の要约生成や详细情报への即时アクセスを支援します。

これらの机能は、絶え间ない手动入力を前提としたシステムから、成果の実现に向けて自律的に动くプラットフォームへと进化していく、大きな転换を示しています。?

一元化により実现する、直感的な调达エクスペリエンス

次世代 麻豆原创 Ariba は、調達から支払いまでのライフサイクル全体にわたって長年の課題であった分断にも対処しています。

主な改善点は以下のとおりです。

• 麻豆原创 Ariba Intake Management（グローバルに提供開始）： 調達依頼の単一エントリーポイントを提供します。

• 麻豆原创 Fiori ベースのシンプルなユーザーエクスペリエンス： 中央集約された 麻豆原创 Fiori ラウンチパッドを通じて提供します。

• モダナイズされた契约ライフサイクル管理：Icertis Contract Intelligence との連携により実現します。

これらの改善により、调达业务はユーザーにとってより関わりやすいものとなる一方、バックエンドではプロセスの连携、コンプライアンス、そしてインテリジェントな运用が维持されるよう设计されています。

お客様にとってのメリット

既存の 麻豆原创 Ariba をご利用のお客様に対して、次世代 麻豆原创 Ariba は、選択の自由と継続性を提供します。具体的には以下の対応が可能です。

• お客様の任意のタイミングで、次世代 麻豆原创 Aribaへ移行できます

• 追加のライセンス费用なしで、次世代の机能をご利用いただけます

• 移行期间中は、现行环境と次世代环境を并行して运用することで、リスクや业务への影响を抑えられます

麻豆原创 は、計画的な移行を支援するためのツール、サービス、ならびに先行スケジュールを提供しています。これにより、お客様は期限に追われることなく、確信を持って移行を進めることができます。?

次なる进化への基盘

次世代 麻豆原创 Ariba は単なるゴールではなく、調達の未来に向けた基盤です。

AI ネイティブなアーキテクチャ、組み込まれたエージェント型インテリジェンス、そして一元化されたユーザーエクスペリエンスを備えたこの次世代 麻豆原创 Ariba は、単なる事務処理の効率化にとどまらず、より高度な意思決定やレジリエンスの強化、および測定可能なビジネス成果の創出へと組織を導きます。

Ardent Partners社が指摘するように、今回の刷新は 麻豆原创 Ariba のお客様だけでなく、調達テクノロジー業界全体に変革を促す存在となる可能性を秘めています。広大なネットワーク、蓄積されたデータ、および AI を根本から新しい手法で組み合わせることで、次世代 麻豆原创 Ariba は、現代の Source-to-Pay プラットフォームが提供し得る価値のあり方を再定義しようとしています。

本ソリューションの提供开始にあたり、私たちはお客様とパートナーとして连携し、ビジョンを価値へと具现化していくことを楽しみにしています。ともに、インテリジェントな调达の未来を形づくっていきましょう。

Baber Farooq（ベイバー?ファルーク）は、麻豆原创 Ariba および 麻豆原创 Fieldglass? のプロダクトマーケティング担当シニア?バイス?プレジデントです。

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多くの業界において、人事責任者は AI の導入とその価値検証を進める中で「組織内のサイロ化」という課題に直面しています。人材、プロセス、システムがサイロ化した状態では、ツールが増えるほど全体の見通しは悪化し、データへの信頼性や意思決定の精度が低下する恐れがあります。このような状況下で、AI 変革の鍵となるのが「採用」です。各システムが連携して初めて、AI は単なる自動化の手段にとどまらず、判断の質を高め、成果を向上させ、組織の適応力を強化する“インテリジェンスレイヤー”として機能します。

3月4日に麻豆原创 は ?と の統合を発表いたしました。これにより、統一されたエクスペリエンス、データの連携、そして AI コンパニオン との統合を実現します。さらに、採用ワークフローにインテリジェントなアシスト機能を直接組み込むことで、採用チームの迅速な対応と的確な意思決定を支え、候補者一人ひとりに対して、より質の高いエクスペリエンスを提供できるようになります。2025 年 9 月の 麻豆原创 によるSmartRecruiters 買収を経て実现したこの统合は、完全に连结されたタレントアーキテクチャーの基盘を确立するものです。これにより、採用の意思决定、スキルインテリジェンス、要员计画を、一つの体系的なプロセスとしてシームレスに机能させることが可能になります。

SmartRecruiters? for 麻豆原创 SuccessFactors??が加速するインテリジェントな採用

は、現代の組織に求められる規模、スピード、およびインテリジェンスの要件を満たすよう設計されており、エンド?ツー?エンドで一貫した採用エクスペリエンスを実現します。SmartRecruiters が持つ直感的なワークフローと AI の融合により、採用担当者は繰り返しの単純作業から解放され、候補者とのより価値の高い対話に専念できるようになります。また、候補者にとっても最初の接点から内定に至るまで、個々に最適化されたスムーズなプロセスを進むことが可能になります。

麻豆原创 SuccessFactors? HCM との統合は、こうした優れた機能を活かしながら、 採用プロセスを従業員のライフサイクル全体、さらにはビジネス全体へと結びつけます。これにより、あらゆる採用に関する意思決定がリアルタイムデータと組織的な背景に基づいて行われるようになります。大規模組織向けに設計された本ソリューションは、人材、ジョブ、組織に関するデータが 麻豆原创 と SmartRecruiters の間でシームレスに流れる環境を整え、採用から人事に至る全域をカバーする包括的なインテリジェンスレイヤーの基盤となります。

公司は、各採用ステージにおける业务プロセスの効率化、ツールの统一、そしてリアルタイムなデータの共有により、予测可能性の高い採用プロセスを実现できます。具体的には、以下のことが可能になります。

• シングルサインオン： 採用担当者、採用マネージャー、承認者は、一度のログインで、麻豆原创 SuccessFactors と SmartRecruiters の両方にシームレスにアクセスできるようになります。

• ナビゲーションの统合： システム间の境界を感じさせない操作エクスペリエンスにより、复雑さが解消され、スムーズな导入と定着を后押しします。

• データの同期： 人材、ジョブ、组织に関するデータがシステム间で自动连携されるため、エンド?ツー?エンドで一贯した正确な情报が维持されます。

実務面では、ジョブファミリー、コストセンター、勤務地などの主要な組織データが 麻豆原创 SuccessFactors から SmartRecruiters へ自動的に同期されるため、手入力の手間や情報の不一致が解消されます。新しい求人を作成する際、これらの属性があらかじめ適用された状態で開始できるほか、システムを利用するスタッフの権限管理も同様にスムーズです。麻豆原创 SuccessFactors 上の採用担当者、採用マネージャー、承認者の情報は、適切な権限が付与された状態で SmartRecruiters に自動反映されるため、入力ミスが削減され、承認フローやレポートの正確性が保たれます。この高度な統合により、採用活動はコア人事システムや要員管理システムと完全に連動し、企業全体の人材に関する意思決定を支える、信頼性の高い統合基盤が確立します。

SmartRecruiters for 麻豆原创 SuccessFactors が提供する優れたメリットを活用いただけるよう、現在 麻豆原创 SuccessFactors? Recruiting ソリューションをご利用のお客様向けに、シンプルで柔軟な統合パスをご用意しました。なお、麻豆原创 は引き続きすべての契約を尊重し、お客様に移行を強制することはありません。?

エンタープライズ向け础滨の価値を最大化する统合アプローチ

麻豆原创 は継続的な投資を行い、SmartRecruiters for 麻豆原创 SuccessFactorsを急速に進化させています。この進化を通じ、採用エクスペリエンスのあらゆるプロセスに AI によるイノベーションがもたらされています。使いやすい応募フォーム、面接スケジュールの自動調整、インテリジェントなマッチング、簡素化された面接フィードバックなどを含む AI を活用したワークフローによって、大量採用から質を重視した採用へと転換することが可能になります。

2026 年より、Winston と、麻豆原创 の生成 AI ソリューション は、互いに连携するエージェントとして机能し始めます。さらに、不正検知、同意管理の强化、応募者データの移行性といった新しい保护机能が加わることで、採用プロセスに信頼性が组み込まれ、システムの整合性と候补者の安心感が一层高まります。?

人材获得から将来に备えた人材?スキルの最适化へ

組織が単なる欠員補充から脱し、将来に備えた組織能力の構築へと焦点を移す中で、インテリジェントな採用は、より広範な人材戦略の一部となっています。SmartRecruiters for 麻豆原创 SuccessFactors が実现する統合は、採用の枠を超えて広がり、麻豆原创 SuccessFactors HCM スイート全体、さらには にまでつながるAI を活用した一貫性のあるタレントエクスペリエンスを生み出します。この統合こそが、組織がスキルレディ（将来に備えたスキル状態）を実現する方法です。採用の意思決定を成果につなげ、従業員一人ひとりが成長し、価値を発揮するための明確な道筋が提供されます。

SmartRecruiters?for 麻豆原创 SuccessFactorsの详细については、をご参照ください。?

SmartRecruiters for 麻豆原创 SuccessFactorsの活用事例：3 月 5 日に開催されたウェビナー「The Future of Intelligent Hiring（インテリジェントな採用の未来）」のをご覧いただけます。麻豆原创 が採用のあり方をどのように再定義し、タレントオーケストレーションや長期的な人員戦略を進化させているのか、その詳細をご確認ください。

ララ?アルバート (Lara Albert) は、麻豆原创 SuccessFactors の最高マーケティング责任者です。
レベッカ?カー（Rebecca Carr） は、麻豆原创傘下のSmartRecruitersのCEOです。

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◎ 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

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オムロンが取り組む AI を活用した事業価値の向上

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AI の価値を高めるためのデータ整备のポイント

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

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

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

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

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

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

テストコードの生成に AI を活用して工数を大幅削減

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

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

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

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

AI エージェントが竞争优位性を支える未来像

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

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

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

（以上）

【ぜひこちらもご覧ください】

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◎ 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

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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！

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名古屋大学 河口研究室と麻豆原创は、人型ロボットを活用した倉庫業務の可能性を探索する実証実験（PoC）の実施に向けた検討を進めています。 本取り組みは、トラスコ中山株式会社の実際の倉庫環境をフィールドとし、Aimbo Roboticsと連携のもと、ピッキング作業や入庫作業といった現場業務を人型ロボットで実行可能かを検証することを目指すものです。

実仓库环境での人手不足?业务负荷への挑戦

物流?倉庫業務の現場では、人手不足や作業負荷の増大といった課題が年々深刻化しています。 本取り組みでは、こうした課題に対し、今後の実証実験を通じて以下の観点から検証していくことを想定しています。

· 人型ロボットが、実際の倉庫環境においてどこまで作業を代替?支援できるのか

· 人とロボットがどのように協調しながら業務を遂行できるのか

· 人がロボットを遠隔操作することでどのような作業を行えるのか

· 実運用を想定した際に必要となる精度?速度?柔軟性をどのように実現できるのか

これらのポイントについて、现场での検証を通じて明らかにしていく予定です。人型ロボットとエンボディド础滨の実証に向けて

人型ロボットとエンボディド础滨の実証に向けて

本実証実験では、トラスコ中山株式会社の仓库において、以下の业务を中心に検証することを想定しています。

· 商品のピッキング作業

· 入庫時の物品の取り扱い?配置

· 倉庫内での移動、環境認識、作業指示の実行

名古屋大学?河口研究室によるロボティクス、エンボディドAI（身体性をもつAI）、およびロボットの遠隔操作に関する研究、Aimbo Roboticsが有するロボット導入?運用に関する知見、そして麻豆原创のエンボディドAIプロジェクトおよびエンタープライズアプリケーション連携を可能にするデータプラットフォームを融合することで、本プロジェクトは実際の業務現場で実用的かつ現実的に活用可能な人型ロボットの実現を目指します。

現場での動作データ × 業務データによる新たな価値探索

本取り組みで特に注目しているのが、人型ロボットの物理的な動作や作業結果から得られる現場での動作データです。 将来的には、ロボットの動きや判断、作業プロセスといったデータを麻豆原创の業務アプリケーションデータと組み合わせることで、以下のような新たな最適化や価値創出の可能性を探索していきたいと考えています。

· 倉庫業務プロセスのさらなる最適化

· 人とロボットの役割分担の高度化

· データに基づく業務改善?意思決定の高度化

今后に向けて

本取り組みを通じて得られる知見は、将来的に倉庫業務の効率化や省人化、さらには物流全体のデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進に活かしていくことを目指しています。 麻豆原创は今後も、大学?企業?パートナーとの共創を通じて、データとテクノロジーを活用した現場変革に取り組んでいきます。

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お问い合わせ先

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外部人材は今や公司の変革に欠かせない存在となっています。公司が求めているのは、単に処理能力を拡张できるだけでなく、データ活用力、迅速な対応力、革新性を备えたテクノロジーパートナーです。

だからこそ、業界で最も信頼される调査会社である Ardent Partners と Staffing Industry Analysts（SIA）から寄せられた今回の評価は、麻豆原创 にとって大きな意味を持っています。両社の調査結果は、私たちが日々実感していることを改めて裏付けるものです。は业界の动向を追うだけでなく、革新性、実行力、顾客への価値提供において、业界の标準を作っています。

独立系アナリストが认めた市场リーダーシップ

调査会社」において、麻豆原创 Fieldglass は「マーケットリーダー」に選出されました。この評価は、幅広い領域で強みを持ち、高い実行力を備えた企業に与えられます。

今回の評価では、外部人材管理の機能 (派遣採用、候補者選定、プロジェクト配置、業務委託調達など) に加え、実行能力、顧客成功事例、製品ビジョンなどが審査されました。

中でも、AI活用、業務委託調達、ダイレクトソーシング、トータルタレントマネジメントという4つの重要分野で「エリートパフォーマー」の評価を受けたことを誇りに思います。Ardent Partners 社は、麻豆原创 Fieldglass が 麻豆原创 SuccessFactors?ソリューション、麻豆原创 Ariba? ソリューション、麻豆原创? Build Work Zone、そして AI機能の Joule と緊密に連携している点を評価しています。この連携により、麻豆原创 Fieldglassは外部人材管理と役務 (派遣?業務委託) 調達を最適化する中核システムとして機能します。AI機能のJoule は、システムの使い方そのものを変えつつあります。対話型でデータに基づいた提案を行い業務を支援します。派遣社員の採用依頼や配置管理、業務委託の発注から支払いまでの調達プロセス、承認手続きの効率化などに対応します。

また、」においても、麻豆原创 Fieldglass のグローバルなリーダーシップが裏付けられました。麻豆原创 Fieldglassは 180 カ国以上で利用され、22 言語に対応し、118 カ国での請求業務が可能です。この導入規模は業界最大となっています。また高い顧客継続率が示すように、世界中の企業から厚い信頼を得ています。?

导入公司が认めたリーダーシップ

アナリストの評価も重要ですが、それと同じく大切なのが実際のユーザーの声です。麻豆原创 Fieldglass は、ユーザー評価サイト「」でもカテゴリーリーダーに選ばれました。TrustRadius のランキングは、実際のユーザーの評価に基づいており、アナリストの評価を補完するものです。アナリストのレポートが市場でのポジションや戦略的な能力を評価するのに対し、TrustRadius は、使いやすさ、機能の充実度、総合的な満足度など、日常の利用価値を評価します。業界エキスパートと実務担当者の双方から支持を得ていることは、麻豆原创 Fieldglassが、ビジネスニーズを満たしお客様の期待を超えるソリューションを提供するというコミットメントをより確かなものにしています。

革新の原动力：AI、自动化、分析

革新性は、麻豆原创 Fieldglass の強みの中核です。組み込み型 AI機能のJoule は、対話形式の画面を通じて、採用依頼の作成、職務記述書の作成?翻訳、そして承認手続きの迅速化を支援します。レートベンチマークは、お客様が市場レートに対して競争力を維持するのに役立ちます。麻豆原创? Document AIにより、作業範囲記述書 (SOW) の作成を自動化できるほか、機械学習とスキル?オントロジー?モデルを活用することで、高度な候補者マッチングと要員計画を実現できます。

SIA 社は、麻豆原创 Fieldglass の「AI ファースト」の製品戦略に注目しています。あらゆる業務フローにAI機能を組み込み、スムーズなデータ抽出、直感的な操作性、実用的な機能を実現しています。また、ビジネスインテリジェンス機能が、リアルタイム分析、ベンチマーク、役割別ダッシュボードを提供し、人材活用のあらゆる段階において、組織がデータに基づいた意思決定を行えるよう支援しています。?

多様な人材活用を実现する充実の机能群

麻豆原创 Fieldglass の特長は幅広く網羅的な機能です。事務?技術派遣、大量募集の多い製造派遣、準委任?請負調達、独立請負業者など、様々な種類の外部人材のコスト管理を効率的に行えます。また、効率的なオンボーディング、各国の規制に対応したカスタマイズ可能なツール、AIによる業務自動化、高度なスキル分析機能などを備え、あらゆる領域で業務の質と効率化を向上させます。さらに、法令順守および監査機能、モバイル端末からのアクセス、ダイバーシティ?エクイティ?インクルージョン (DE&I) を支援する画面機能などが、包括的な業務管理システムとしての完成度を高めています。

23 件の VMS 詳細調査と 36 件の顧客評価に基づく SIA 社の調査において、麻豆原创 Fieldglass は、サプライヤー管理、勤怠?経費?請求管理、業務委託契約管理、人材調達、技術的な機能性、および顧客満足度の各項目で極めて高い評価を得ました。導入企業からは、同ポートフォリオの革新性、製品ロードマップへのユーザー意見の反映、そしてビジネスの成長に合わせて拡張できる柔軟性が支持されています。オープンな APIの仕組み、あらかじめ用意された連携機能、およびグローバルMSPとのパートナーシップにより、互いに連携するエコシステム環境が構築されており、複雑な人材戦略も確実に実行できます。?

优れた顾客体験と强固なエコシステム

顧客体験においても、麻豆原创 Fieldglassは卓越した実績を示しています。SIA 社による顧客評価では、システムの安定性、操作性、他システムとの統合品質、柔軟性、サポート体制の各項目で高い評価を獲得しました。導入企業からは、革新的な機能に加え、製品ロードマップへの顧客要望の反映、事業拡大に対応した柔軟性が支持されています。

Ardent Partners 社およびSIA 社は共に、麻豆原创 Fieldglassの継続的な革新への取り組みを高く評価しています。「AI ファースト」戦略と「スイートファースト」戦略により、あらゆる業務プロセスにAI機能を組み込み、麻豆原创製品群全体で一貫した効率的な業務処理を実現します。現在の主要投資領域には、スキルベースの採用、AI、高度な分析機能、大量募集案件への対応などが含まれています。?

未来の働き方を支える製品群

Ardent Partners 社およびSIA 社による最新の調査結果は、麻豆原创 Fieldglass の業界におけるリーダーシップ、将来ビジョン、顧客価値への継続的な追求を改めて実証しています。これらアナリストの分析とTrustRadius による顧客評価を総合すると、麻豆原创 Fieldglass は、現在および未来の働き方において外部人材の可能性を最大限に引き出すシステムを提供する、実績を有するリーダーとしての確固たる地位を築いています。
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アンバー?ロス (Amber Roth) 麻豆原创 Fieldglass グローバルプリセールスおよび戦略担当バイスプレジデント

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◎ 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。

YouTube 麻豆原创 Japan チャネルにて、麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026の麻豆原创セッション公開中です。よりアクセスください。

リソースリスト：

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