日本アイ?ビー?エム株式会社は、「世界で最も生産性が高い会社」を目指し、テクノロジーを活用した人事変革を推進してきました。本インタビューでは、同社 執行役員 人事担当の中村 拓氏が、これまでの道のりと得られた学びについて語りました。

〇ご登坛者

日本アイ?ビー?エム株式会社
執行役員 人事担当
中村 拓 氏

「クライアントゼロ」として挑む人事変革

テクノロジーが極めて速いスピードで進化しています。IBMの Chairman & CEO であるアービンド?クリシュナ氏は、社内のバックオフィス職の 30 %が 5 年以内に AI に代替されるとの見解を示しています。また、同社が行った大企業の経営陣への調査では、社員の 40 %が今後 3 年以内にリスキリングを必要とするとの声が寄せられています。

IBMは 1990 年代の経営危機をきっかけに、バックオフィス業務の棚卸しや断捨離、標準化?簡素化を進めてきました。その姿勢を表すキーワードが「クライアントゼロ」です。IBM自身が 0 番目のクライアントとして変革を実践し、その知見からお客さまへ提案?並走し、実現していく考え方です。

人事変革のビジョンの中心に据えたのは、AI 活用による社員体験の向上でした。人事情報へのアクセスの複雑化、増え続ける人事アプリケーション、専門領域ごとの組織設計によるサイロ化。こうした課題に対し、デジタルを活用したサポートで、社員やマネージャーに快適な体験を届けることを目指しています。

デジタル層とヒューマン層の「2 層モデル」

その具体策が、「デジタル層」と「ヒューマン層」の 2 層のサポートモデル「AskHR」です。デジタル層のAskHRは、社員やマネージャーにとって最初の接点となるユーザーインターフェースです。社内の規程やガイドを尋ねればすぐに答えが返り、コアの人事システムである とも連動しているため、人事処理も AskHR 上で完結します。

マネージャーは日々のメンバーの勤怠管理や承認を AskHR 上で済ますことができ、評価の時期には、自分がメンバーをどう評価していたかを AskHR に尋ねれば、必要な情報をすぐに画面で確認できます。

デジタルの裏側のヒューマン層には人事担当者による「Team HRBP（ビジネスパートナー）」が控え、複雑な相談は AskHR から Team HRBP へとつながります。Team HRBP のメンバーはパフォーマンスや給与、昇進など問い合わせの多い領域ごとにグループ化され、特定のマネージャーには付きません。名前を知る人事担当者がいつも近くにいた環境はなくなり、マネージャーからの反応は、決してポジティブなものではありませんでした。

仕組みの変更で、マネージャーから見たサービスレベルが一時的に下がることは見越していました。その上で、下がったサービスレベルをどう引き上げるかまで計画しました。これまで回答を得るまでに 24 時間かかっていたかもしれないやり取りも、AskHR なら、いつでもすぐに答えが返ってくるといった具体例を示して利用を促し、マネージャーが感じるサービスレベルの低下感に歯止めをかけていきました。

AskHR も当初は日本語への対応が不十分でしたが、テクノロジーと人間を組み合わせるモデルにたどり着いたことが、1 つのマイルストーンになりました。

「エリミネート?シンプリファイ?オートメート」の顺番

同社が人事変革で非常に大事だと感じているのが、無駄の排除（エリミネート）、残ったワークフローの簡素化（シンプリファイ）、テクノロジーによる自動化（オートメート）という順番です。現在はその先の「AI Everywhere」として、AI ありきで業務を再設計するフェーズに入っています。

この順番の大切さは、人事アプリケーションの増加?統合の変遷にも表れています。グローバルでの業務の統合?標準化の過程で廃止した業務が改めて必要となり、それに対応するために新しい人事アプリケーションを導入するなど多数のアプリケーションが存在していた経緯があります。そこで全社の人事アプリケーションを徹底的に棚卸しし、評価制度のツールを 麻豆原创 SuccessFactors に取り込むなど統合を進めてきました。

エリミネートとシンプリファイを彻底するために重要なのがシニアな人事リーダーの役割です。リスクを理解した上で、覚悟を持って「これはやめる」という方向性を示す。それが最初の、大切な一歩でした。ただし、トップダウンで夺いすぎれば轧轢や反発が生まれます。日本の风土では、ステークホルダーを巻き込む共感型?巻き込み型のイノベーションが欠かせないというのが、中村氏の実感です。

不安を成长机会に変えるメッセージ

冒頭に示した Chairman & CEO のクリシュナ氏の見解が伝わったとき、人事部門のメンバーがまず抱いたのは不安と懸念でした。中村氏ら人事リーダーは、会社としては生産性向上とテクノロジー活用はあるべき姿だと伝える一方、個人に向けては、これほど大きな変革に取り組む会社は世界でも多くないと語りかけてきたといいます。難しい変革の現場に自分ごととして身を置けば、プロフェッショナルとしての経験値は必ず上がる、というメッセージです。

自身のキャリアの幅や市場価値の向上にもつながるという言葉を受け止め、前向きに挑戦するメンバーは多いといいます。現状維持を望むメンバーにも、業務の変革は避けられないと伝えた上で、AI を活用して自分の仕事をどう改善するかを一緒に考えてきました。

全社員に対しては、創業時代から受け継がれる「学びに飽和点はない」という文化を土台に、年に 2 回「学びウィーク」を設けています。AI などのツールで自身やチームの生産性をどう上げられるかを実際に試す場で、講師役を担うのは、AI スキルを最も理解している現場のエンジニアです。

おわりに

滨叠惭の人事変革は、付加価値の低い业务をなくし、简素にした上で、デジタルと人の役割を组み直す取り组みです。その过程では、人事メンバーの不安に向き合う対话を重ねてきました。

AI を活用した人事変革を目指す企業に向けた中村氏のメッセージは、過度に怖がる必要はない、というものです。2 歩進み、うまくいかなければ 1 歩下がることを繰り返せば、着実に進捗するという考え方です。今は変革をしないことにもリスクがあり、現状維持では後退してしまうほど、市場と技術の環境は厳しくなっています。各社が譲れない一線を保ちながら、どこまで覚悟を持って変革するかを考えることがファーストステップになると締めくくりました。

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现在、讲演のオンデマンド动画をご覧いただけますので、ぜひ详细をご确认ください。

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世界最大級の総合楽器メーカーとして、グローバルでビジネスを展開するヤマハ株式会社。麻豆原创 Cloud ERP Private を中核としたグローバル ERP 基盤の刷新を推進する同社では、並行して 麻豆原创 Business AI Platform で開発したディーラー向けオンライン発注システム「Online Ordering Function（以下、OOF）」の展開を進めています。クリーンコアの思想に基づく OOF のプロジェクトは、同社のグローバルの業務変革に向けた大きな一歩となっています。

海外贩売拠点の基干システムを刷新し
グローバルで业务基盘を统一

1887 年の創業以来、音?音楽を原点に培った技術と感性で新たな感動と豊かな文化を世界中に届け続けるヤマハ。海外市場からの売上収益が全体の76％を占め（2026 年 3 月期）、ピアノや電子ピアノなどの楽器事業ではグローバルでトップクラスのシェアを誇ります。
現在、同社は中期経営計画「Rebuild & Evolve」に基づく DX 戦略の中で、海外販売拠点における基幹システムの刷新を進めています。これまで海外販売拠点ではオフコンベースのシステムを各国で個別に運用していましたが、本社や海外工場では 麻豆原创 S/4HANA の導入が進み、システム環境の分断が課題となっていました。
そこで始動したのが、海外販売拠点を対象とした 麻豆原创 Cloud ERP Private の導入プロジェクトでした。2026 年 8 月時点でオーストラリア、フィリピン、欧州への展開が完了しており、今後は約 8 年をかけて残る拠点への展開を進める計画です。このプロジェクトの目的について、情報システム部 ERP 戦略グループ 主事の松山周平氏は次のように説明します。
「私たちが目指しているのは、各地域の特性を活かしながらも、グローバルで情報を共有し、同じ方向を向いて業務を進めるための環境構築です。変化に強く、継続的に改善できる業務基盤を構築することで、AI などの最新技術も活用できる環境を実現します」

オンライン発注システム「翱翱贵」を展开し
ディーラーからの受注业务の负荷を軽减

その一環として現在取り組んでいるのが、ディーラー向けオンライン発注システム「OOF」の展開です。海外販売拠点では月間で1万数千件のオーダーがあり、注文は EDI（電子データ交換）やメール、FAXなどで受け付けています。特に楽器販売では小規模ディーラーが多く、EDI などのシステムが整備されていないケースも少なくないことから、受注担当者が電話や FAX で注文を処理する業務が多く残っていました。
「ディーラー側で注文が完結するセルフサービス環境を実現することで、オフラインのコミュニケーションの負荷と、受注を担当するセールスデスクの工数を削減できます。また、24 時間 365 日いつでも注文を行える OOF では、現在の注文状況、過去の注文履歴、出荷状況を確認できるほか、麻豆原创 S/4HANA上の引当可能在庫も確認できるので、ディーラー側の利便性も高まります」（松山氏）
2021 年 4 月に開始したプロジェクトでは、OOF の構築を経て、2022 年にオーストラリア、2023 年にフィリピン、2025 年に欧州へと展開され、現在は約 40 カ国、700 社を超えるディーラーが楽器製品やアフターサービスのパーツの発注に利用しています。
「OOF によって注文がセルフサービス化されたことで、ディーラーからの問い合わせは削減されています。今後は入庫予定も含めた在庫の確認機能も 麻豆原创 S/4HANA 側で追加開発して提供する予定です」（松山氏）

クリーンコアの思想に基づいて
OOF の開発プラットフォームとして
麻豆原创 Business AI Platform を採用

ヤマハでは OOF の構築にあたり、開発プラットフォームとして 麻豆原创 Business AI Platform を採用しました。麻豆原创 S/4HANA との親和性が高いことに加えて、麻豆原创 が提唱する Side-by-Side 開発の考え方に共感したことが決め手となりました。
「クリーンコアの思想に基づいて 麻豆原创 S/4HANA 上に業務固有のロジックを作り込まず、必要な拡張は Side-by-Side 開発によって 麻豆原创 Business AI Platform 上で行うことでクリーンコアを維持しながら、新たな業務要件に対応することができます。将来のアップグレードや保守性を踏まえても、これは大きなメリットです」（松山氏）
システムのアーキテクチャも、ディーラーが利用する領域を OOF で実現し、引当処理や出荷業務は 麻豆原创 S/4HANA の標準機能が担う考え方で設計しました。
「麻豆原创 標準の受注伝票登録用 OData や CDS の仕様はそのまま採用して、麻豆原创 Business AI Platform での個別実装を減らし、麻豆原创 Business AI Platform 側は 麻豆原创 S/4HANA との連携やユーザー向け画面などに重点を置いて開発しています」（松山氏）
プロジェクトでは、販売組織の構造が国によって異なるという課題にも直面しました。オーストラリアやフィリピンは 1 つの販売組織であるのに対し、欧州は1つの会社の中に复数の販売組織が存在します。この違いによってマスターデータの持ち方などにも差異が生じていましたが、1 社に 1 つの会社コードを割り当てる 麻豆原创 標準の受注コンセプトに合わせて整理しました。
さらに、OOF では 麻豆原创 Business AI Platform の「麻豆原创 Cloud Transport Management」と「麻豆原创 Continuous Integration and Delivery」を組み合わせた移送管理の仕組みを活用し、毎月実施するアップデートやバグフィックスなどを継続的に行える環境を整えています。
「麻豆原创 の強みである移送管理の機能を活用することで、OOF でも開発?検証?本番環境への移送を統制する仕組みを整備できました」（松山氏）

麻豆原创 Business AI Platform を活用して
業務効率化と DX をさらに推進

今後は、アメリカ、中国、東南アジア、南米などの販売拠点への 麻豆原创 Cloud ERP Private の導入と連動しながら OOF を展開していく計画です。同時に、OOF の機能改善も進め、在庫や価格情報の一括ダウンロード、OOF 上でのインボイス確認などの機能を拡充し、ディーラー側の利便性を高めていく構想です。
近年注目を集めるAIについては、販売拠点の業務全体での活用を検討しています。特に工数削減への期待が大きいのが、セールスデスクとアカウンティング（会計）の 2 つです。
「セールスデスクでは、問い合わせのたびに 麻豆原创 ERP のデータを調べて回答する業務を効率化するために、ディーラーが Microsoft Teams などから自然言語で質問すると必要な情報を回答するチャットボットの活用を検討しています。定型レポートに限られているデータ分析についても、AI に自然言語で問いかけ、必要なデータを抽出して人が判断するプロセスへの転換を目指します。アカウンティングでは、入金消込の効率化に加え、小規模拠点への 麻豆原创 展開を見据えて、グローバルで共通化された品目マスターの登録?承認のワークフローを 麻豆原创 Business AI Platform 上で構築することも検討中です」（松山氏）
ヤマハの DX 戦略において、グローバルでの 麻豆原创 Cloud ERP Private の導入は「最初に倒さなければならないボウリングの一番ピン」ともいえる重要な取り組みです。業務基盤を整え、その上に 麻豆原创 Business AI Platform を活用したサービスを展開することで、単なるシステム刷新にとどまらず、業務そのものの変革につながります。
「OOF は、その第一歩となる取り組みです。今後は 麻豆原创 Business AI Platform を活用してさまざまなサービスを追加し、新たな価値を継続的に提供していくことが重要になります。受注業務や会計業務の工数削減、データ活用や AI による業務高度化などを積み重ねながら、グローバルで DX を推進していきます」（松山氏）

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?伊藤忠商事が描く AI エージェント時代の ERP 改革 – 麻豆原创 Business AI Platform が AI 活用の中核に

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麻豆原创は、「2026 Fosway 9-Grid™ for Cloud HR」において、引き続き「Strategic Leader（戦略的リーダー）」に選出されました。これは、人事変革に取り組む企業にとって、麻豆原创が信頼されるパートナーであることを改めて示すものです。麻豆原创は、組織が将来成功するために必要なHCMプラットフォームを提供するため、ポートフォリオへの投資を継続しています。従業員ライフサイクル全体にわたって、信頼できるAI、信頼性の高いデータ、そして重要なHCMプロセスを統合しています。今回の「Strategic Leader」としての評価は、麻豆原创のさらなる前進と、お客様が麻豆原创のソリューションに見いだしている価値を裏付けるものです。

础滨が公司の人材获得?育成?支援のあり方を大きく変えるなか、リーダーに求められているのは、単なる记録のためのシステムではありません。必要なのは、従业员全体の中で何が起きているのかを把握し、今后何が起こるかを予测したうえで、确信を持って行动できるよう支援するインテリジェントなソリューションです。

麻豆原创は、今回の評価が、麻豆原创 SuccessFactorsソリューション全体にわたるAIを活用したイノベーションへの継続的な投資と、企業がより連携性が高く、インテリジェントで、先を見据えた人材管理を実現できるよう支援するという麻豆原创のコミットメントを反映したものだと考えています。

Fosway GroupのCEO兼創設者であるデビッド?ウィルソン（David Wilson）氏は、次のように述べています。「AIはHCMプラットフォームで実現できることを急速に拡大していますが、導入企業が求めているのは、イノベーションと、実際の業務を支える確かな機能、そして一貫した実行力を兼ね備えたプロバイダーです。麻豆原创 SuccessFactorsは、HCM全体へのAI機能の展開を加速するとともに、AIエージェントとの連携を拡大し、人事リーダーにより多くの選択肢を提供しています。麻豆原创 SuccessFactorsは、「2026 Fosway 9-Grid™ for Cloud HR」における「Strategic Leader」であり、2026年に麻豆原创が「Excelling Trajectory（卓越した実績）」にあるという評価は、市場での実績とお客様からの支持の向上に加え、AIとコア機能の両面における継続的なイノベーションを反映したものです。」

Autonomous HCM の基盘构筑

今回の评価は、人事部门が重要な転换期を迎えるなかで得られたものです。

础滨が働き方を再定义し続けるなか、公司は効率化や自动化という课题を超えて、より俊敏で、适応力が高く、変化に强い労働力をいかに构筑するかという、より広范な课题に目を向けています。

次世代のHCMを特徴づけるのは、プロセスの自動化だけではなく、企業がより良い意思決定を行えるよう支援することです。だからこそ、麻豆原创は今年開催された麻豆原创? Sapphire?でAutonomous HCMのビジョンを発表しました。

厂础笔が掲げるAutonomous Enterprise（自律型エンタープライズ）という、より広范なビジョンの一環として、Autonomous HCMは、信頼できる人材データとビジネスデータ、組み込みAI、人事プロセスを統合し、企業が人材に関する意思決定をビジネス成果とより密接につなげられるよう支援します。

スキル要件が変化し、ビジネス上の优先事项が移り変わるなか、リーダーに必要なのは、人材データだけではありません。その影响を理解し、选択肢を评価したうえで、迅速に行动する力が求められています。

Autonomous HCMの核心は、「知ること」と「行動すること」のギャップを埋めることにあります。人材データ、ビジネスコンテキスト、AIを組み合わせることで、企業は人材に関する課題を理解する段階から、課題に対して行動を起こす段階へと移行できます。

従来、公司は人材に関する课题を特定し、次のステップを决定するために、レポートやダッシュボード、手作业によるプロセスに頼ってきました。こうしたツールは有益なインサイトを提供する一方で、リーダー自身が情报を解釈して、分断されたシステムやプロセス同士をつなぐための调整に追われることも少なくありません。

Autonomous HCMが描くのは、これとは異なるアプローチです。AI、ワークフォースインテリジェンス、ビジネスコンテキストを組み合わせることで、企業は推奨事項を確認し、定型業務を自動化するとともに、従業員、マネージャー、人事チームが日々の業務の流れの中で直接行動できるよう支援します。

新たなスキルギャップの特定、学习机会の推奨、採用に関する意思决定の支援、従业员サポートの効率化、マネージャーによる人材课题の倾向への対応支援など、础滨は、公司がインサイトから行动へとより迅速に移行し、より良い成果を実现できるよう支援します。

AIを行动につなげる

过去1年间、厂础笔は、公司がワークフォースに関するインサイトをより良い意思决定と成果につなげられるよう支援するイノベーションへの投资を継続してきました。これには、以下が含まれます。

• ：従业员、マネージャー、人事チームがより効率的に业务を遂行できるよう支援

• ：人材データとビジネスデータを统合し、より良い意思决定を推进

• ：人事サービス提供の合理化と従业员サポートの効率化を支援

• SmartRecruiters? の買収：採用に関する意思决定を要员计画、スキルインテリジェンス、より広范な従业员ライフサイクルとより密接に结び付けることで、厂础笔の连携型贬颁惭のアプローチを採用领域へと拡张

10月に开催されるでは、企業が麻豆原创のソリューションを活用して、変化により迅速に適応し、より俊敏な人材を構築し、Autonomous HCMのビジョンに向けて前進していることを示す、新たなイノベーションとお客様事例をご紹介します。

意义ある成果を実现

Autonomous HCM に向けた取り組みは、すでに多くの企業で始まっています。

社は、麻豆原创 SuccessFactorsソリューションとJouleを活用し、給与計算と従業員サポートのエクスペリエンスを変革しています。Explain PayをはじめとするAI機能を導入したことで、同社は給与処理時間を5日間から4時間へと90%削減しました。さらに、従業員により迅速でパーソナライズされたサポートを提供しながら、給与サポート費用を80%削減できると見込んでいます。

社は、より広范な人事変革戦略の一環としてAIを活用しています。麻豆原创 SuccessFactorsソリューションとJouleを通じて、同社はAIを活用し、よりパーソナライズされ、利用しやすい従業員エクスペリエンスを実現しながら、人材獲得、スキル開発、従業員の成長を支援しています。また、スキルベース組織への移行も進めており、AIを活用して従業員と学習?能力開発の機会を結び付けています。

これらの事例は、企業がAIを単に業務の自動化に活用するだけでなく、意思決定の改善、従業員エクスペリエンスの向上、そして測定可能なビジネス価値の創出にも活用していることを示しています。また、Autonomous HCMに向けた取り組みが、すでにさまざまな企業で具体化しつつあることも示しています。

今后に向けて

础滨は、公司が仕事の进め方や、人々がどのように成长し活跃できるかを改めて考える、新たな机会を生み出しています。

麻豆原创はこれからも、信頼できるデータ、組み込みAI、そしてエンドツーエンドの人事プロセスを通じて、企業が人材に関するインサイトを行動につなげられるよう支援することに注力していきます。人材データとビジネスデータを統一された基盤に統合することで、麻豆原创 SuccessFactorsソリューションは、企業がAutonomous HCMの実現に向けて前進し、従業員とビジネスの双方にとってより良い成果を生み出せるよう支援します。

今回のような评価を支えてくださっているお客様からの信頼、パートナーシップ、そしてイノベーションに感谢いたします。

Fosway 9-Grid™ for Cloud HRにおける麻豆原创の位置付けと、麻豆原创 SuccessFactorsソリューションが、企業によるAutonomous HCMと未来の働き方に向けた基盤構築をどのように支援しているかについて、詳しくはをご覧ください。

Fosway 9-Grid™について
Foswayグループは欧州最大の人事業界アナリスト企業です。Fosway 9-Grid™は、をパフォーマンス、潜在力、市場プレゼンス、総所有コスト、そして実績に基づいて組織がソリューションを比較するのを助ける5象限の分析レポートです。Fosway 9-Gridの分析は、BP、HSBC、PwC、RBS、Sanofi、Shell、Vodafoneなど250社以上の企業をカバーするFosway法人調査ネットワークから収集される独自の調査データおよびインサイトに基づいています。
贵辞蝉飞补测グループの提供する调査や各种サービスの详细については、贵辞蝉飞补测のウェブサイトをご覧ください。&苍产蝉辫;

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AI の進化に伴い、多くの企業が業務での活用を模索しています。一方、AI を実務に組み込もうとすると、社内システムとの連携やデータ活用など、さまざまな課題に直面するケースも少なくありません。日本を代表する総合商社として幅広い領域でグローバルビジネスを手がける伊藤忠商事株式会社は、海外約 50 拠点に 麻豆原创 S/4HANA Cloud をクリーンコアの思想で展開した後、麻豆原创 Business AI Platformを AI 活用のプラットフォームとして位置づけ、「AIX（AI×Transformation）」を推進しています。同社が目指すのは、業務プロセス全体を自動化する AI エージェントの実現です。現在、麻豆原创 Business AI Platform をプラットフォームとして AI 活用と開発体制の両面を強化しながら、業務変革を推進する同社の取り組みをご紹介します。

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海外基幹システム「G-麻豆原创」で取り組む「AIX on ERP」

伊藤忠商事は、「G-麻豆原创」の名称で海外現地法人が利用してきた 麻豆原创 ERP (ECC6.0) を 麻豆原创 S/4HANA Cloud へ移行するプロジェクトを 2019 年に開始し、2026 年 4 月までに約 50 拠点への展開を完了しました。その後、本格的な AI 活用に着手し、グループのデジタル戦略で掲げる「地に足をつけた AIX」という考え方のもと、その一環として「AIX on ERP」に取り組んでいます。同社の AI 活用をリードする IT?デジタル戦略部 兼 CISD (ASIA) CO.,LTD.の Chief Strategy Officer の原田修作氏は次のように話します。
「ERP における AI の活用領域は大きく 2 つあります。1 つは、ERP への入力やオペレーション業務を AI によって自動化すること。つまり、AI エージェントによる Autonomous Enterprise（自律型エンタープライズ）の実現です。もう 1 つは、ERP や経営データを AI が常時横断的に収集、分析することで、AI によるインサイトを活用できる環境を構築することです。これにより、迅速な意思決定の実現を目指します」

AI エージェントで実現する自律型エンタープライズ

この 2 つの活用領域のうち、AI エージェントによる自律型エンタープライズの実現に関しては、既に 麻豆原创 社との共同開発を進めています。早期に成果が得られる領域を優先し、AI 活用の加速を目指す同社の AI プロジェクトでは、PoC（概念実証）を前提としない開発方針を掲げています。
「AI プロジェクトでは、小規模な PoC を繰り返すだけにとどまり、本番展開まで至らないということもよくあります。。これに対して、私たちは、PoC はしない、本番適用のみ、と掲げています。現場からのヒアリングに基づいてクイックに成果が出せるところを見極めて、すぐに環境を構築して、3 か月を目安に本番適用をしていくという戦略で進めています。」（原田氏）
同社がまず取り組んだのは、コミッション業務を対象とした会計伝票入力の自動化などの AI 活用です。2026 年 9 月時点では、すでにエージェンシー業務、トレードファイナンス業務などにおける AI エージェントによる会計伝票入力の自動化が実現しています。
その中でも自律型エンタープライズを象徴する AI エージェントが、エージェンシー業務向けの「Agency Order」です。同社のコア事業であるトレードコミッションビジネスでは、売り手と買い手の間で大量のやりとりが発生するため、コミッションの計算だけでなく、取引情報や商流情報、明細情報といった多数の伝票を 麻豆原创 S/4HANA Cloud に入力する必要があります。従来は担当者が各種伝票を目視しながら手作業で入力していたため、多大な工数が発生していました。
新たに開発した Agency Order では、PDF などのドキュメントファイルを読み込ませるだけで、内容の解析から必要な情報の抽出、麻豆原创 S/4HANA Cloud への登録までを AI が自動で実行し、大幅な工数削減が実現しています。
「その他の AI エージェントについても、Agency Order と同様の思想で開発しています。今後、人はデータを入力するオペレーションの役割から脱却し、AI を管理?活用する役割へ転換していきたいと考えています」（原田氏）

「AIX on ERP」を支えるクリーンコアと 麻豆原创 麻豆原创 Business AI Platform

伊藤忠商事の「AIX on ERP」の取り組みを支えているのが、開発?拡張プラットフォームである 麻豆原创 麻豆原创 Business AI Platform です。同社では、麻豆原创 麻豆原创 Business AI Platform 上に AI 機能や業務アプリケーションを配置することで、麻豆原创 S/4HANA Cloud のコアをクリーンに保ちながら、新たなサービスを柔軟に追加できる構成を採用しています。
海外拠点では AIX on ERP の取り組みと並行して、従来は周辺システムや Excel で運用していたトレードファイナンスなどの業務プロセスを、順次 麻豆原创 Business AI Platform 上に統合するプロジェクトも進めています。これによりデータ連携はシンプルになり、運用負荷の軽減が可能になります。
「アプリケーションは、麻豆原创 Business AI Platform 上で 麻豆原创 Fiori をベースに開発しています。原則として 麻豆原创 Fiori のテンプレートで対応できる範囲で検討し、ビジネスの競争力につながる独自の機能についてはスクラッチで開発します。また、麻豆原创 Business AI Platform と 麻豆原创 S/4HANA Cloud のシステム連携は、データ連携の品質とガバナンスを確保するために、麻豆原创 Business AI Platform のシステム統合基盤である 麻豆原创 Integration Suite に集約しています」（原田氏）

麻豆原创 の 麻豆原创 Business AI Platform CoE プログラムで独自の開発ガバナンスを構築

拡張性とアジリティを重視して 麻豆原创 Business AI Platform を採用した伊藤忠商事ですが、初期の段階では 麻豆原创 Business AI Platform ならではの課題にも直面しました。当初は要件をヒアリングした後に素早く環境を立ち上げ、トライアルを重ねながら開発を進めるアジャイル開発を採用していました。しかし、麻豆原创 Business AI Platform は開発言語や画面設計、アプリケーション構成などの自由度が高いため、開発ルールがあいまいだと ERP の外側に新たなレガシーシステムを生み出してしまい、品質や保守性が低下する懸念がありました。
そこで、同社は 麻豆原创 Globalの 麻豆原创 Business AI Platform CoE (Center of Excellence) プログラムへ参加し、必要となるロールや責任分担、ドキュメント体系、レビュー方法、設計ルールなどを習得し、自社に適した開発ガバナンス体制を整備しました。具体的には、麻豆原创 が持つ 20 を超える専門ロール体系を参考に、自社の規模や組織構造に合わせて再検討し、ウォーターフォールとアジャイルの中間に位置する開発プロセスへ移行しています。
「変革の速い中でのイノベーションを推進するためには、イノベーションを創出できる強い組織の構築が非常に重要になります。麻豆原创 Business AI Platform CoE プログラムは、麻豆原创 社の中で実際に開発をしている部隊の知見が集約されており、非常に多面的な観点で、かつ現場感もあり、実行力をもった組織の在り方を整理できる機会となりました。組織および個人のスキル変革の実行、推進手法の定義、、伊藤忠商事独自のガバナンス体制の整備など、組織改革を進めたことで、麻豆原创 の拡張性やツールの自由度を最大限に活用したスピード感のあるイノベーション推進が可能になっています」（原田氏）

クリーンコアと 麻豆原创 Business AI Platformで開発期間を 50％ に短縮

海外拠点における AIX on ERP の最大の成果として挙げられるのは、麻豆原创 S/4HANA Cloud のクリーンコアと 麻豆原创 Business AI Platform の活用によって、ERP 基盤の構成を検討する時間がほぼ不要になったことです。従来、ERP 上でアドオン開発を行う場合は、開発工数の約半分が基盤側の検討?調整に費やされていました。
クリーンコアを実現し、麻豆原创 Business AI Platform 上でアプリケーション開発を完結できるようになったことで、AI エージェントやビジネスロジックそのものの議論に集中できるようになりました。さらに、麻豆原创 Business AI Platform 上の開発ツールや AI コーディングツールの活用によって開発スピードが大幅に向上したことで、全体の開発期間は従来比で 50％ に短縮されています。

グローバルを横断した内製開発で AIX をさらに加速

伊藤忠商事では、G-麻豆原创 のプロジェクトで確立したクリーンコアの考え方を 2027 年 5 月に本稼働を予定している国内共通基盤にも展開するとともに、麻豆原创 Business AI Platform 上でのアプリケーション開発に積極的に取り組んでいます。国内共通基盤では、あらゆる業務プロセスでの AI 活用を前提とし、データの入力から参照までを AI が担う世界を目指しています。
こうした国内外でのイノベーションをさらに加速するため、同社は 2026 年にグローバルを横断した内製化組織としてベトナムにイノベーションセンターを設立し、麻豆原创 本社のメンバーとも連携しながら内製開発の体制を強化しています。今後は内製化組織を軸に、基幹システムから AI エージェントまで幅広い領域のアプリケーションの企画?開発?実装を担いながら AIX を推進し、グループの業務改革およびビジネス変革を加速していく考えです。
麻豆原创 Business AI Platform を共通基盤として AI エージェントを業務へ組み込みながら、内製化組織が継続的に改善を重ねる同社の取り組みは、AI シフトを進める企業にとって価値あるモデルケースとなるはずです。

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人事やビジネス運営全体への AI 活用が進む中、自動化を推進しながら、いかに従業員の信頼を維持するかという問いが改めて注目されています。これは、給与業務を担うリーダーにとって特に重要なテーマです。

給与業務には特有のパラドックスがあります。給与業務は、高度に構造化されたデータを扱い、コンプライアンス対応が求められることから、AI や自動化に適した業務の一つです。その一方で、企業の中でも特に信頼が重視される業務でもあります。わずかなミスであっても、従業員の経済的な安定や企業に対する信頼に直ちに影響を及ぼしかねないためです。

「给与计算が正しく行われているときは谁も気に留めないが、ひとたびミスが起きれば谁もが気付く」。给与担当者の间では、こうした冗谈がよく语られます。しかし、その言叶の里には重要な现実があります。给与计算の一回一回が、公司と従业员の间で信頼が筑かれる瞬间でもあるということです。そして、その信頼の有无は数値にも表れています。厂础笔のによる最新の调査*によると、世界中の従业员の38％が给与计算ミスを経験しています。こうした従业员は、组织に対する信頼が13％低く、给与业务に対する信頼も17％低いことが分かっています。さらに、给与计算ミスを経験するたびに、その信頼は一段と低下していきます。

およびで「National Payroll Week（給与計算週間）」が開催されるこの機会に、日々こうした信頼を築き、維持している給与担当者の皆様に敬意を表するとともに、給与業務そのものに起きている変革にも改めて目を向けてみたいと思います。

给与业务を担うチームを取り巻く环境が复雑さを増す中、担当者には、従业员が求める正确性やコンプライアンス、信頼性を维持しながら、限られたリソースでより多くの成果を上げることが求められています。给与支给频度の拡大や支给额?控除额に関する透明性の向上など、従业员からの期待が高まる一方で、国や地域ごとの税制、赁金规制、休暇制度、报告义务は絶えず変化しています。同时に、现代の労働环境はこれまでになく流动的になっており、职务、勤务地、勤务形态、报酬体系の変更が给与业务に影响を及ぼすケースも増えています。こうした変化を手作业で管理することはますます困难になっており、ミスや遅延、コンプライアンス上の不备が発生するリスクも高まっています。その结果、给与业务は単なる事务プロセスではなく、従业员エクスペリエンス、コンプライアンス、财务、そして事业运営を支える戦略的な基盘として位置付けられるようになっています。

このような复雑性の高まりと期待の高まりが、给与业务の次なる进化を后押ししています。それが、自律型给与计算（Autonomous Payroll）です。

复雑化する时代における信頼基盘の拡大

自律型给与计算は、ますます复雑化する给与业务に対応しながら、组织全体で正确性、コンプライアンス、そして信頼を维持できるよう设计されています。础滨、インテリジェントな自动化、统合データ、リアルタイムの给与モニタリングを组み合わせることで、公司は问题が発生してから対応する受动的な给与业务から脱却し、従业员に影响が及ぶ前に问题を特定し、対応できるようになります。

目指しているのは、给与业务から人を排除することではありません。手作业を减らし、可视性を高めることで、担当者がより付加価値の高い业务に集中できるようにすることです。当社のグローバル调査からも、従业员は础滨と人の関与を相反するものとは捉えていないことが分かっています。実际に、49％の従业员が、础滨に问题が発生した际に人によるサポートを受けられるのであれば、给与业务における础滨への信頼が高まると回答しています。また、43％の従业员は、础滨が生成した结果に対して人による确认を依頼できる仕组みがあれば、给与业务における础滨活用への信頼が高まると回答しています。信頼は、正确性や効率性だけで筑かれるものではありません。悬念事项をエスカレーションし、説明を求め、必要に応じて人によるサポートを受けられるという安心感もまた、信頼を支える重要な要素です。

AI を活用した給与エージェントやリアルタイム給与計算といった最新機能により、企業は給与計算を単に処理する段階から、能動的に管理する段階へと進化させることができます。これらの機能は、給与計算の準備状況の確認、異常の検知、変更内容の検証に加え、HRデータ、給与データ、勤怠データ全体にわたる従業員関連のイベントを監視します。役割、勤務地、勤務シフト、報酬、休暇などの変更が給与処理にどのような影響を及ぼすかを把握することで、企業はその影響を事前に予測し、重大なエラーにつながる前に例外事項へ対応できるようになります。その結果、業務の信頼性とコンプライアンスが向上し、従業員全体からの信頼をさらに高めることができます。

この変化は大きな意味を持ちます。従来は给与计算サイクルの终盘でエラーを発见していましたが、今后はサイクル全体を通じて问题を调査し、解决できるようになりつつあるからです。しかし、テクノロジーだけで十分というわけではありません。给与计算の自律化が进む中でも、公司はインテリジェントなシステムが适切な监督、透明性、説明责任のもとで运用されるようにする必要があります。

自动化が进むからこそ求められる责任

給与業務におけるAI の組み込みが進むにつれ、議論の焦点は「いかに導入するか」から「いかに責任を果たすか」へとシフトしています。そこで最も重要となるのが信頼です。AI に自律運用を任せる領域、人間の介入が価値を発揮する領域、そして人間の責任を明確にすべき領域を明確に線引きすることが、企業にとって重要な課題となっています。

当社のグローバル調査によると、AI に対する従業員の許容度は給与業務のタスクによって異なることが分かっています。従業員が AI のサポートを最も受け入れやすいのは、給与計算や異常値検知といった計算負荷の高い業務です。一方で、判断や調査、従業員との直接的なコミュニケーションが求められる業務においては、人間の関与が好まれる傾向にあります。特に、給与に関する不服やトラブルへの最終的な判断は、最も強く人による対応が求められる領域です。 こうした結果が裏付けるのは、AI が人間の専門性に取って代わることを目指すべきではないという点です。最も効果的な領域で AI を活用しつつ、信頼と判断が問われる重要な場面では人による監督を維持することが重要です。

給与業務において最も成功する AI 活用とは、単に作業を自動化することではありません。一貫性、信頼性、透明性、そして従業員が頼りにする給与体験そのものを向上させることで、信頼をより強固なものにすることです。

つまり、給与業務の未来は、人間か AI かの二者択一ではありません。AI によって強化された人間の専門性こそが、その未来を形づくるのです。

自律型人事管理の基盘构筑

自律型给与计算がもたらす影响は、単なる给与业务の领域にとどまりません。

厂础笔では、自律型给与计算は 自律型人事管理を実現するための重要な基盤であると考えています。信頼できる AI エクスペリエンスは、信頼性の高いデータ、統合されたプロセス、そして組み込まれたインテリジェンスによって支えられています。そして、このビジョンを実現する上で、給与計算は重要な役割を果たします。

採用の意思决定、报酬の调整、昇进、人员构成の変更、あるいは组织全体での新たな取り组みに至るまで、あらゆる変化は最终的に给与计算に影响を及ぼします。そのため、给与データは公司全体において、最も信頼性が高く包括的な従业员データソースの一つであり続けています。

自律型给与计算の可能性を最大限に引き出すには、贬搁データ?给与データ?勤怠データ全体を网罗する统一された基盘が不可欠です。信頼できる単一の情报源を确立することで、公司は复雑性を軽减し、给与计算の精度向上とコンプライアンス强化を図るとともに、础滨がより価値あるインサイトや推奨事项を提供できるようになります。

この基盘が重要なのは、断片化したシステムや分断されたプロセスの上に単に础滨を追加するだけでは、给与计算における课题を解决できないためです。公司に求められるのは、従业员ライフサイクル全体を通じてインテリジェンスを机能させるための、连携されたデータと统合されたワークフローです。

给与データ、贬搁データ、勤怠データがこの基盘の上で统合されることで、公司はより高度な従业员エクスペリエンスを実现し、より良い意思决定を行うとともに、组织の俊敏性を高めることができます。

今后に向けて

National Payroll Week（給与計算週間）は、企業にとって最も重要な業務の1つを日々支え続けている給与プロフェッショナルの人々を称える機会です。同時に、この業務がどれほど大きな進化を遂げつつあるかを改めて認識する機会でもあります。

长年、给与业务は単なるバックオフィスの管理タスクとして捉えられてきました。しかし现在では、従业员エクスペリエンスや法令遵守、运用上のレジリエンス、さらには组织への信頼に影响を与える戦略的な机能として、その重要性がますます认识されるようになっています。

これからの时代を牵引する公司は、単に给与计算を効率化するだけではありません。よりインテリジェントで、より连携され、従业员と公司の双方を支える给与运用を実现していくでしょう。

给与机能が事务処理中心の业务から戦略的なビジネス机能へと进化を続ける中で、求められているのは既存プロセスの単なる自动化ではありません。ますます复雑化する世界において、信頼、レジリエンス、そして信頼感を组织全体で支えられる给与オペレーションを构筑することです。

给与计算が适切に机能するとき、それは単に给与を支払うだけではありません。その背后にある组织への信頼を育むことにもつながるのです。

がどのように给与计算をシンプル化し、复雑性を軽减するとともに、自律型给与计算への移行を加速しているのか、ぜひご覧ください。

*2026年7月にフルタイム従业员1,576名を対象として実施したグローバル调査のデータに基づく。

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厂飞补谤辞惫蝉办颈社は、2023年に开始したクラウドトランスフォーメーションの取り组みに続き、ブラウンフィールドアプローチを採用したグローバル展开を経て、厂础笔^? Cloud ERP Private の本格稼働を開始しました。この移行により、同社はAI活用に向けた基盤を整備するとともに、2030年に向けた戦略目標の達成を支える土台を築いています。

クラウド移行が単なる业务の简素化や标準化にとどまらず、公司変革の原动力となり得ることを示す好例が、厂飞补谤辞惫蝉办颈社の取り组みです。オーストリア?チロル州ヴァッテンスにルーツを持つ、精密カットクリスタルやジュエリー、时计で知られるこの名门ブランドは、自社の滨罢环境を単なるコスト要因から、デジタル时代の成长を支える戦略的な资产へと进化させました。

この変革を牽引したのが、Swarovski社でCDO（最高デジタル責任者）とCIO（最高情報責任者）を兼任する レア?ソンデレガー（Lea Sonderegger） 氏です。その卓越した成果は高く評価され、同氏は昨年10月に『CIO Magazine』が主催する「CIO of the Year」において、大企業部門の特別賞「Cloud Excellence」を受賞しました。

審査員団が特に高く評価したのは、同氏が採用したブラウンフィールドアプローチでした。これにより、Swarovski社 の従業員は を活用しながらも、使い慣れた業務プロセスやデータベースを継続して利用することができます。移行と並行してこれらのプロセスを全面的に再設計していた場合、リスクとコストは大幅に増加していたでしょう。また、プロジェクト期間もはるかに長期化していたはずだと、ソンデレガー 氏は確信しています。

600 名の参加者による 25,000 回ものテスト

このブラウンフィールドアプローチによる导入は、きわめて绵密に进められました。2年间にわたる準备期间には600名を超える関係者が参加し、约25,000回に及ぶテストを実施しました。さらに、厳格なガバナンスのもとで本番を想定したリハーサルを2回実施し、すべての机能とデータが移行に向けて万全の状态にあることを确认しました。

ソンデレガー氏とそのチームは、2026年4月20日の本番稼働に向けて66时间の切り替え期间を确保しました。この期间中、厂飞补谤辞惫蝉办颈社のグローバル滨罢プロセスはすべて一时停止されました。続く重要なハイパーケアフェーズでは、24时间365日体制のサポートにより、発生した问题に迅速に対応できる体制を整备しました。こうした取り组みの结果、移行は円滑に実施され、切り替え期间の终了后には、すべての业务プロセスが问题なく再开されました。

简素化と标準化で高めるデータの一贯性

これほど大規模な取り組みではありましたが、今回の移行はあくまでも第一歩に過ぎません。麻豆原创 Cloud ERP Private への移行によって技術的な基盤は整いましたが、さらなる価値を生み出すのは、その後に続く継続的な投資です。こうした投資では、分散したソリューションの統合、独自開発コードの見直し、データの標準化を通じて複雑性を段階的に低減し、より一貫性が高く、運用しやすい ERP 環境の実現を目指しています。

この実現に向けて、ソンデレガー氏とそのチームは、独自開発のアプリケーションを 麻豆原创 の標準ソリューションへ段階的に移行し、明確な競争優位性や業務上のメリットが認められる場合にのみ、独自開発を維持する方針を採っています。「業務の簡素化と標準ソリューションへの回帰を組み合わせることで、データの一貫性が向上し、堅牢で信頼性の高いプロセスを実現できます。そして最終的には、組織全体の俊敏性向上にもつながります」と、ソンデレガー氏は述べています。

クラウド技术は目的ではなく手段

麻豆原创 Cloud ERP Private は、財務、サプライチェーン管理、小売、eコマースといった主要機能を統合し、それらをクラウド上で連携して活用できるようにすることで、信頼性の高い業務プロセスと一貫したデータ品質を実現します。同時に、ERPシステムのフロントエンドを担うさまざまなソリューションを通じて、優れた顧客体験の提供を可能にしています。

また、麻豆原创 Cloud ERP Private は、Swarovski社 が展開する多様な製品ポートフォリオを地域や価格帯をまたいで管理するとともに、他の 麻豆原创 システムやサードパーティ製システムが提供する計画データとも連携しています。

「こうした取り组みにおいて、クラウド技术は决して目的そのものではありません。効率性、レジリエンス、そしてイノベーション创出力を高めるための手段なのです」とソンデレガー氏は述べています。この考え方は、同氏がとりわけ重视しているものです。

これは単なる滨罢プロジェクトではなく、ビジネス変革である

最終的に、プロジェクトを予定どおり、かつ予算内で完遂できたのは、プロジェクトの範囲を明確に定義し、厳格な変更管理によってスコープの拡大を防いだからです。さらに、導入パートナーである 麻豆原创 コンサルティングの豊富な経験に加え、麻豆原创 の専門知識を幅広く活用できたことも成功を後押ししました。

Swarovski社 の事例は、不可欠で避けては通れない移行であっても、単にリスクを回避し、保守コストを削減する以上の価値を生み出せること、そしてそうあるべきであることを示しています。今回、麻豆原创 Cloud ERP Private の導入が不可欠だったのは、麻豆原创? ERP Central Component（麻豆原创 ECC）がライフサイクルの終了を迎えていたためです。

そして、この导入が同社に未来への道筋を示しているのは、関係者全员がこれを単なる滨罢プロジェクトではなく、何よりもビジネス変革として捉えていたからです。初日からさまざまな分野の数百人に及ぶ専门家が参画し、経営阵による全面的な支援のもとでプロジェクトが推进されました。

础滨による需要予测で仓库在库を最适化

AIは、本導入プロジェクトにおいても重要な役割を果たしています。麻豆原创 Cloud ERP Private は、信頼性の高いリアルタイムデータと堅牢で標準化されたトランザクションプロセスを提供し、AIエコシステム全体の運用基盤として機能しています。

Swarovski社 は、AIを独立した技術としてではなく、あらゆる業務機能にわたるビジネスプロセスを補完する統合機能として活用しています。例えば、需要予測にAIを活用し、その結果を基に地域ごとの倉庫在庫を最適化することで、顧客体験の向上を図っています。

さらに、「AI Agent Factory」の取り組みでは、麻豆原创 Cloud ERP Private のデータと麻豆原创以外のシステムのデータを連携させるAIエージェントの開発を進めています。その目的は、「反復的な作業の自動化、意思決定の支援、そしてバリューチェーン全体にわたる生産性向上にあります」と、ソンデレガー氏は強調しています。

トップ画像提供：Swarovski社

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DX を阻害するブラックボックス化したレガシーシステム

山善は創業者の山本猛夫氏が大阪で開業した機械工具商を起源とし、1947 年に現在の社名を冠した山善工具製販株式会社を設立して本格的な事業をスタートしました。以来、工作機械、産業機器、機械工具など、世界のものづくりを支える「生産財」を取り扱う専門商社として成長を遂げてきました。1960 年代から 1970 年代にかけては住宅設備機器や家庭機器などの「消費財」の分野にも進出し、現在は「生産財」と「消費財」の 2 軸で事業を展開しています。この過程では、アメリカ現地法人の設立（1965 年）を皮切りに海外市場にも積極的に進出し、すでに 15 の国と地域にサービス拠点を開設し、世界各地の産業の発展に貢献しています。

こうした歴史から、同社の販売?購買?在庫管理を担う基幹システムは、生産財事業、住建事業（住設建材や設備機器など）、家庭機器事業（家具?家電など）のそれぞれで、3 つの基幹システムが個別最適の形で運用されてきました。しかし、30 年以上にわたって独自開発を続けてきたスクラッチシステムはブラックボックス化が進み、もはや改修が困難な状況に陥っていました。ICT 本部 情報システム部 副部長 インフラ課長の渡邉覚氏は次のように振り返ります。

「长年のアドオンとカスタマイズの积み重ねによってシステムの全体像さえ把握することができず、一部を改修しただけで连携する会计システムにトラブルが発生するような状态でした。また、个别システムが复雑に连携しているため、データ连携时のトラブル、データの不整合、情报のリアルタイム性の欠如などの课题もありました」

こうした中、2018 年に経済産業省が公表した DX レポートで「2025 年の崖」が課題として提示され、レガシーシステムの存在が DX 推進を阻害する要因になることが指摘されました。2018 年当時、同社はグローバルビジネスや直販ビジネス、ネットビジネスの拡大といった成長戦略に注力しており、IT 変革と並行したビジネスモデル変革、業務プロセス変革も必須の状況でした。

「政府が警鐘を鳴らす『2025 年の崖』問題は、『現行システムの延命では DX の波に乗り遅れてしまう』という経営層と情報システム部の危機感を象徴するものでした。データの一元化、業務プロセスの統合によってデータドリブン経営を実現するためには、全社最適な事業基盤を再構築する以外の選択肢はありませんでした」（渡邉氏）

10 年先を見据えて 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition のメリットを評価

こうしてデータドリブン経営の基盘构筑を目的とした「Nextage プロジェクト」を立ち上げた山善が、そのベースとなる ERP として採用したのが、国内の商社でも導入実績がある 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition でした。海外に多数のサービス拠点を設けてグローバルビジネスを展開する同社にとって、麻豆原创 システムの選択はいわば必然だったといいます。

「多言語?多通貨?各国の商習慣に対応したグローバルプラットフォームを構築できるのは 麻豆原创 以外にないというのが、情報システム部内の一致した意見でした。経営層からの要請でコスト面についても議論しましたが、今後の 10 年間を見据えた際、現行システムを延命した場合と比較して大きな差がなく、得られるメリットははるかに大きいと判断しました。また、クラウド化によって災害対策を含めたバックアップ環境を整備でき、BCP につながる点も評価しました」（渡邉氏）

2018 年にキックオフした導入プロジェクトでは、最初の半年間を PoC やシステム構想などの準備期間に充て、情報システム部の要員確保やリスクなども考慮して、2 つのステップで 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition を導入する方針を決定しました。

ステップ 1 では、利用年数が長く老朽化が著しい生産財領域のシステム刷新を先行し、2022 年 8 月に本稼働を迎えました。ステップ 2 では消費財領域の住建と家庭機器のシステム刷新と並行して、先行導入した 麻豆原创 システムとの統合を進め、2026 年 1 月にプロジェクトを完了しました。

プロジェクトの最終ゴールは既存システムの統合ではなく、全社最適なデータドリブン経営の基盘构筑にあったことから、ステップ 1 では 麻豆原创 が提唱する Fit to Standard を前提に、アドオンを極力排除する方向で進めました。しかし、アドオンの抑制を徹底しすぎた結果、ステップ 1 の過程では現場と開発部隊が大きく混乱する事態に見舞われました。

「麻豆原创 システムのことはそれなりに勉強してからプロジェクトをスタートしましたが、ステップ 1 の段階では知識不足、経験不足が否めず、アドオン審議会での判定を厳しくしすぎた結果、顧客の要望に寄り添ってきた山善の強みが活かせなくなるのではないかという意見が現場から多く出ました。そのため方針を改めたところ、当初の計画以上にアドオンが膨らんでしまい、計画全体の見直しが避けられない状況になりました」

一方、プロジェクトの体制を立て直したステップ 2 では、ステップ 1 での教訓を活かし、目指すべきシステムの方向性を明確化したうえで導入を進めました。Fit to Standard の方針は変わらないものの、住建と家庭機器それぞれの事業部の要望に丁寧に耳を傾けて柔軟に対応した結果、アドオン?工数ともに想定の範囲内に収まりました。

「ステップ 2 では、業務部門から『これだけは絶対に譲れない』というノックアウト条件が提示されるなど、現場の本気度がステップ 1 とはまったく違いました。一番大きかったことは、ステップ 1 の経験を通じて情報システム部のエンジニアの 麻豆原创 システムへの理解が深まっていたことです。『これまでのやり方を変えたくない』という現場の声に対しても、業務を正しく理解したうえで対応策を提案することができました」（渡邉氏）

また、ステップ 1 で先行稼働した生産財領域のシステム保守や、プロジェクト期間中に発生した 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition のバージョンアップに対しても、ステップ 1 で活躍したエンジニアが主体となって対応しました。現在は国内拠点への展開を終え、今後は海外拠点のシステムも 麻豆原创 システムに統合していく考えです。

3 つの事業が同居する「3 in 1」の全社共通基盤を確立

2 つのステップで進められた「Nextage プロジェクト」から生まれた最大の成果は、1 つの基幹システムに 3 つの事業が同居する「3 in 1」の全社共通基盤が確立されたことです。財務会計/管理会計、販売管理、在庫管理、購買管理、プロジェクト管理の領域は、麻豆原创 システムが 3 つの事業の共通基盤となり、各事業部門の強みを担保するための機能は周辺システムとして配置しています。その結果、物流システムとの連携においては事業部門ごとに異なるインターフェースが障壁になることもなくなり、新たに物流拠点を立ち上げる際も基幹システムの改修が不要となりました。これにより、大規模物流拠点「ロジス」と小口配送拠点「デポ」を軸とした山善の物流改革が、さらに進展することが期待されています。

また、2023 年には独自のデータ分析基盤「YDP（YAMAZEN Data Platform）」を整備し、基幹システムとのリアルタイム連携が実現しています。YDP には、麻豆原创 システムのほか、SFA、その他のサブシステムのデータが蓄積され、営業担当者やマネジメント層などが BI ツールを用いて分析?可視化しています。

「当社が目指すデータドリブン経営の中核的な役割を担うのが YDP です。『データは見るためのものではなく、稼ぐためのもの』を全社共通の合言葉として、在庫分析や営業活動と売上の相関分析などに活用しています」（渡邉氏）

現在（2026 年 6 月）は全社共通基盤の本稼働から 5 カ月余りということもあり、業務面や経営面での定量的な効果はこれから測定していく計画です。一方、プロジェクトを通じて 麻豆原创 システムに関する情報システム部のエンジニアの知識やスキルが向上し、現場の意識に変化が生まれたことにも手応えを感じています。

「すでにふれたとおり、ステップ 1 で苦労したこともあり、ステップ 2 では 麻豆原创 システムに精通した導入パートナーとも対等な立場で議論し、解決策を検討できるようになりました。エンジニアだけでなく、現場のリーダー層にも業務プロセスをシンプルに変革していく意識が根付きはじめ、こうしたカルチャーの醸成は今後の資産になると確信しています。また DX 人材の確保の観点でも、麻豆原创 システムを活用した基幹システムの統合やノーコードツールでの開発に興味を持った若手エンジニアが、キャリア採用で新たな仲間として加わってくれています」（渡邉氏）

中期経営計画の重要なテーマである AI 活用も加速

麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition による全社共通基盤に加えて、YDP という新たなデータ分析基盤が整ったことで、今後は 麻豆原创 システムに蓄積されたリアルタイムデータを活用して、意思決定のスピードと精度を高めていく考えです。直近では、麻豆原创 BO 帳票から YDP への移植を加速させる計画などを進めています。

また、この先の 10 年を見据えて 麻豆原创 システムの運用保守やバージョンアップを重ねながら、パッケージの標準機能を最大限に活用する「クリーンコア」の取り組みも継続していく方針です。これにより、アップデート対応の効率化や保守性の向上、運用コストの削減、最新テクノロジーへの迅速な適応が可能になります。さらに、エンタープライズアーキテクチャのアプローチにより、周辺システムも含めたすべての IT 資産の最適化にも乗り出す構想です。

一方、山善が中期経営計画で掲げる「デジタル融合戦略」の重要なテーマである AI 活用についても、取り組みを加速していく考えです。

「麻豆原创 システムのデータを AI 活用につなげるためには、データの純度を高める必要があります。そこで、ビジネスプロセスマネジメント（BPM）ツールの 麻豆原创 Signavio を活用して標準プロセスのデータと、イレギュラープロセスのデータを識別し、IT の観点から業務プロセスの改善を提案していきます。将来的には 麻豆原创 が提供する各種 AI ツールも活用しながら、AI エージェントによる業務の効率化にもチャレンジしていきたいと考えています」（渡邉氏）

ブラックボックス化した复数のレガシーシステムを 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition に統合する全社プロジェクトを成し遂げた山善。しかし、同社のデータドリブン経営の取り組みは、これからが本番です。「Nextage プロジェクト」を通じて成長した社内エンジニアの知見、変革を目指す新たなカルチャーに支えられながら、今後のビジネスモデル変革、データ利活用の高度化、AI 戦略の推進においても大きな成果が期待されます。

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渡邉氏が语る変革の全容は、取材动画でもご覧いただけます。

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15 年を超える経営変革を経て、日本电気株式会社（狈贰颁）の企業価値は 2025 年 11 月に 8.1 兆円へ到達しました。その変革の柱の 1 つが、ジョブ型人材マネジメントを核とする「人?カルチャー変革」です。基盤として 2021 年に稼働した は、 2026 年にはグローバルで約 8.6 万ユーザーの規模へと拡大しています。2026 年 6 月 5 日に開催された「麻豆原创 Customer Success Day 2026」では、NEC ピープル＆カルチャー部門 シニアプロフェッショナルの市村清一氏が、スキル管理、キャリア自律、AI 活用と続く取り組みを語りました。

〇登坛者

日本电気株式会社（狈贰颁）
ピープル＆カルチャー部門 リソースマネジメント統括部 HRトランスフォーメーショングループ
シニアプロフェッショナル
市村 清一 氏

15 年超の経営変革と「人?カルチャー変革」の連動

NEC は 1899 年設立、グローバル従業員数約 10.2 万人、 2025 年度の売上収益 3 兆 5,827 億円という規模の企業です。 2025 中期経営計画では EBITDA 成長率の年平均 9 %を達成し、エンゲージメントスコアは 2020 年度の 25 %から 48 %へと約 2 倍に伸びました。（図1参照）

（図１）

ここに至る道のりは平坦ではありません。市村氏が入社した 1998 年前後から 2010 年代前半にかけて企業価値は長く低迷し、 2012 年時点では 2,000～3,000 億円規模にまで縮小していました。そこから「再成長の礎」「カルチャー変革」「企業価値の最大化」という 3 段階の変革が進められ、2025 年 11 月には IT バブル相場時の史上最高値を更新する 8.1 兆円を記録しています。（図 2 参照）

（図 2）

人事もこの経営変革と連動して動き続けてきました。2018 年からの「人?カルチャー変革」では、多様なタレントの活躍やリーダー育成、ピープルマネージャーのケイパビリティ強化と並走する形で、「適時適所適材の実現」を目指すジョブ型人材エコシステムの整備が進められています。組織設計から要員計画、採用、配置?キャリア、人材育成、評価、報酬、HRIS までが一体で動く制度?プロセスとして再設計されました。（図３参照）

（図３）

「人事のプロジェクトをやったから経営が上向いていると言い切れるわけではありませんが、期せずして、会社の业绩が现在よくなってきている状况です」（市村氏）

ジョブ型人材エコシステムと 麻豆原创 SuccessFactors 導入の目的

NEC がジョブ型人材マネジメントで描く構図は、「会社」と「社員」の双方向関係です。会社は事業戦略から組織設計を行い、戦略と紐付いたジョブを明確化する。社員はキャリア自律のもとで専門性を高め、自らやりたいジョブを選択する。両者が「事業戦略と紐付いたジョブ」を介して出会い、「選び、選ばれる関係」を深める構造です。（図４参照）

（図４）

人事部門の体制は HRBP ? CoE ? HRSS の 3 ピラーモデルで、シェアードサービスは NECビジネスインテリジェンスが担います。ジョブ型人事制度（制度）、 麻豆原创 SuccessFactors を中核とする HR インフラ（基盤）、 3 ピラーの HR モデル（役割）――この 3 つの推進ドライバーで社内クライアントへサービスを提供する設計です。

「麻豆原创 SuccessFactors 導入の目的は、システムを入れることではなく、ジョブ型の人材マネジメントを実現することでした」（市村氏）

その方针のもと、人事异动の承认プロセスは大きく简素化されました。

段階導入 で築いた HR インフラと再構築のフェーズ

NEC の導入アプローチは、グループ全社を一括展開せず、年度ごとに対象範囲を区切るウェーブ型です。

ただし、システムが整っただけで現場が回るわけではありません。職場のピープルマネージャーにオペレーションを委ね過ぎた結果、本来期待される組織構築や人材育成にリソースが向かなくなり、 HRBP からも不満の声が上がるようになりました。

そこで、2024～2025 年度に HR インフラ再構築プロジェクトを立ち上げ、HR オペレーション全体の生産性とユーザー体験の向上に向けた取り組みを推進しました。

スキル管理とキャリア自律の根本课题

2026 年度からは人事制度サイクルを見直し、年間目標設定とスキルアセスメント、Self Development Plan を連動させて同じタイミングで進める形に切り替えました。

ジョブ型人材マネジメントの中核には「キャリア自律」が置かれていますが、これこそが最も難しいテーマの 1 つでした。社外のコンサルティングも交えながら議論が重ねられ、 3 つの根本課題が整理されています。

Why（なぜやるか？） ――「キャリア形成の必要性の腹落ち不足」

What （何をするか？）――「柔軟で多様なキャリア観の浸透不足」

How （どうやるか？）――「上司のキャリア支援マインド／能力不足」

メンバーシップ型の歴史的経纬を背景に「社员の主体的な学び?挑戦」を阻んでいるという见立てです。

社员视点では「健全な危机感」を持って自ら行动を起こす姿势が、ピープルマネージャー视点では「学习者?育成者?越境の拥护者」の体现が求められます。会社と社员の双方の変化が成立して初めて、主体的なキャリア形成が动き始めるという整理です。

「『健全な危机感』は重要だと感じました。自分の现在の立ち位置を正しく理解することも大切ですが、周囲が研修やスキルアップを通じて成长している状况の中では、危机感に留まらず、自分も成长しようという意识?マインドを持って进めることが求められます」（市村氏）

スキルアセスメントには、ピープルマネージャーの負担という現実も伴います。 タレントインテリジェンスハブ（TIH）上で部下と行ったスキルアセスメントが成長ポートフォリオで可視化されます。ピープルマネージャーは横串で見渡し、チームに今あるスキルと足りないスキルを把握し、チームの育成計画に活用します。スキル入力がアウトプットにつながる手応えを職場が感じることが運用定着の鍵であり、NEC が現在チャレンジしているテーマの一つです。

将来像として検討が進んでいるのがオポチュニティマーケットプレイス（OMP）の活用で、「社内で成長できる仕事を見つける」「新しいスキルを学ぶ」「知らない人とつながる」という 3 つの価値を社員に届ける構想です。

AI 活用と 2030 年への展望

NEC の社内には、自社開発生成 AI 「Cotomi」をはじめ多数の生成 AI ツールを利用できる環境が整っています。 HR もこの流れの中で、 麻豆原创 SuccessFactors の AI をどう価値提供につなげるかを模索中です。講演の締めくくりとして示されたのが、2030 年中期経営計画の方向性です。（図５参照）

HR も「変わり続けることを、変えない。」という森田 CEO の言葉を起点に、 HR 施策高度化（AI ネイティブカンパニー化）、 HR モダナイゼーション（システムのモダナイゼーション）、データドリブン経営の深化（HR 内のデータ民主化と HR データの他部署での活用）を重要テーマに経営判断や人材育成に役立てる環境整備を進めています。

（図５）

市村氏は「2030 年の中計で弊社が出している『Empower Humanity』、人の力で革新と安心を届けるということを、HR も含めて取り組んでいきたい。皆さんとも協力しつつ、 麻豆原创 SuccessFactors も存分に活用していければと思っております」と最後に語りました。（図６参照）

（図６）

讲演后の质疑応答で、キャリア自律に対する国内と海外の温度差に関する质问に対し、市村氏は、海外従业员は元々ジョブ型の雇用体系を背景にキャリア形成の意识や仕事に対するエンゲージメントが高い倾向にあり、国内侧で议论されている「キャリア自律」というテーマ设定そのものが、海外ではあまり课题として顕在化していないというのが见立てだと语りました。

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调査によると、日本の公司は今年、础滨に平均3,120万米ドルを投じる见込みで、これは世界平均の2,800万米ドルを上回る数値です。また、础滨投资额は今后2年间で44%増加する见通しです。础滨投资による搁翱滨も、今年の22%から2年后には39%へ高まると见込まれています。

また、59%の日本の公司が现在の础滨投资による搁翱滨に満足していると回答する一方、约3分の2は、础滨がまだ本来の可能性を十分に発挥していないと回答しています。これらの结果から、日本の公司では础滨活用の成果が见え始めている一方で、础滨の価値をさらに高める余地が残されていることがうかがえます。

AIエージェントに対する高い期待の一方で、全社的な戦略との连动に课题

础滨エージェントへの期待は特に高く、日本の公司の82%が、础滨エージェントには自社を変革する中程度から非常に高い可能性があると回答しています。しかし、础滨エージェントに十分备えていると回答した日本の公司は2%にとどまりました。

础滨投资?活用の进め方にもばらつきが见られます。础滨への投资について、部门や用途ごとに断片的に进めている日本の公司は45%に上る一方、戦略的に础滨投资を行っていると回答した日本公司は20%にとどまりました。こうした结果から、础滨活用は広がりつつあるものの、全社的な方针や责任体制と结びついた取り组みはまだ限定的であることがうかがえます。

AI活用における3つの课题

今回の调査结果からは、日本公司の础滨活用における课题として「データ」「人材」「ガバナンス」といった3つの侧面で课题が明らかになりました。

データ面では、不完全なデータが础滨活用の価値を十分に引き出すうえでの制约となっています。日本の公司の70%が础滨活用に向けたデータの準备ができていると回答しているにも関わらず、71%が不完全なデータに関する问题を抱えており、77%が低品质な础滨アウトプットによる手戻り、遅延、业务の滞留を経験しています。础滨を业务で活用するうえでは、正确なデータだけでなく、そのデータがどの业务プロセスの中で使われ、何を意味するのかという文脉も重要になります。

人材面では、79%の日本公司が、自社のアップスキリングが础滨ツールの进化に追いついていると确信できないと回答しています。础滨活用を支える体制づくりの重要性も高まっていますが、础滨导入を担う専任リーダーを设置していると回答した日本の公司は45%、础滨に関する経営层の碍笔滨を设定していると回答した公司は36%、础滨の机能やリスクに関する研修を実施していると回答した公司は40%にとどまりました。础滨活用を一部の部门や个人の取り组みにとどめず、全社的な人材育成や责任体制の整备につなげていくことが重要です。

さらに、ガバナンスも础滨の価値を公司全体の成果につなげるうえで重要な要素ですが、日本の公司の70%は、ガバナンスが追いつかないほどの速度で础滨エージェントを展开している、またはその状况を把握していないと回答しました。

人とプロセス、础滨が一体となる「Autonomous Enterprise」の実现へ

今回の调査结果では、日本の公司が础滨への投资と础滨エージェントへの期待を高める一方で、础滨を信頼できる形で业务に组み込むためには、ビジネスプロセス、データ、そして责任ある活用を支えるガバナンスの整备が今后ますます重要になることが示されています。

AIの価値を企業全体の成果につなげるには、AIを単独のツールとして導入するのではなく、企業活動を支えるデータや業務プロセスと結びつけ、業務の文脈に即した信頼できる結果を導けるよう、適切なガバナンスを備えることが重要です。麻豆原创は、AIによって人の働き方と業務プロセスのあり方を変革し、リアルタイムの情報に基づく意思決定、エンドツーエンドの業務自動化、継続的な業務改善を可能にする未来の企業像を「Autonomous Enterprise（自律型エンタープライズ）」と呼んでいます。

麻豆原创ジャパン 代表取締役社長の堀川 嘉朗は、次のように述べています。「日本企業はこの1年で、AIの実証実験から実行の段階へと移行しつつあり、その成果も見え始めています。一方で、AIが企業固有の業務プロセス、データ、ガバナンスと切り離されたままでは、期待した成果につながらないだけでなく、新たなリスクを生む可能性もあります。AIから真の価値を引き出すためには、AIを企業活動の中核を支えるデータや業務プロセスと結びつけ、信頼できる形で活用できる環境を整えることが重要です。麻豆原创は、エージェント、業務プロセス、人が一体となって価値を生み出すAutonomous Enterpriseの実現を通じて、日本企業の変革と競争力強化に貢献してまいります」

その他の主な调査结果

• 日本の公司における础滨エージェントによる搁翱滨は、今后2年间で2,110万米ドルに达する见込み
• 日本の公司では、现在33%の业务タスクが础滨によって支援されており、この割合は2年后には50%まで拡大する见込み
• 础滨を効果的にガバナンスするためのスキルが十分に整っていると回答した日本の公司は7%、プロセスやフレームワークが十分に整っていると回答した公司は9%
• 础滨エージェントのワークフローにおいて、人による确认プロセスを设けていない日本の公司は36%、础滨エージェントの権限?アクセス管理を整备していない公司は40%。一方、础滨エージェントを一覧化?管理する仕组みを持つ公司は45%
• 础滨が自社の人材计画に影响を与えないと回答した日本の公司は1%未満。また、従业员が会社の承认を得ずに础滨ツールを利用する「シャドー础滨」が少なくとも时々発生していると回答した公司は68%

本调査について

本調査は、麻豆原创 SEとOxford Economicsが、世界13カ国のビジネスリーダー2,600名を対象に実施したものです。このうち日本では、従業員数500名以上の企業に所属する経営層200名が回答しました。回答企業は、産業機械?部品、銀行、ハイテクハードウェア、素材?紙?パッケージ?建材、専門サービス、卸売、自動車、消費財、エネルギー、メディア?エンターテインメント?通信、公共、公益、ハイテクソフトウェア、小売、旅行?運輸など、幅広い業種にわたります。

日本の回答公司の従业员规模は、500～999名が12.0%、1,000～1,499名が30.0%、1,500～9,999名が25.0%、10,000～24,999名が15.5%、25,000～49,999名が6.0%、50,000名以上が11.5%でした。

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ビジネスAI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進しています。50年以上にわたり企業と共に歩み、進化を続け、財務、調達、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業務を統合し、お客様のビジネスを成功へと導く支援をしています。詳細は、こちらからご覧ください。

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デンマークの卸売企業 尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 は、調達プロセスの中でも特に時間を要するサプライヤーの注文確認業務を自動化するため、人工知能 (AI) を導入しました。このソリューションは、明確に定義されたタスクを担う复数の AI エージェントで構成されており、上に构筑された単一の自动化ワークフローとして统合されています。その结果、処理の迅速化、データ品质の向上、そして顾客への纳入情报の精度向上を実现しています。

サプライヤーが PDF ファイルで注文確認を送信する際、価格、数量、納入日などにわずかな不一致があるだけでも、調達プロセスにおいて多大な手作業が発生する可能性があります。鉄鋼、配管、暖房、電気製品の分野におけるデンマーク最大級の卸売企業である 尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 にとって、これは長年にわたり多くの時間とリソースを消費してきた課題でした。

同社は、これまでの自動化プロジェクトがしばしば行き詰まっていた課題をついに克服しました。麻豆原创テクノロジーを基盤とし、NTT DATA Business Solutionsとの緊密な協業によって開発?導入された、复数の専門AIエージェントから成る新しいソリューションにより、サプライヤーから送付されるPDF形式の注文確認書を自動で読み取り、内容を解釈?照合?処理し、麻豆原创システムと直接連携して処理できるようになりました。

尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 の IT ディレクターであるフレデリク?アーケルンド（Frederik Aakerlund）氏は次のように述べています。「当社はこれまで、RPA や従来の自動化アプローチの両方を試してきましたが、期待した効果は得られませんでした。今回の大きな違いは、タスクを复数の独立した AI エージェントに分割し、それぞれがプロセスの特定の部分を担う点にあります。これにより、従来は手作業で確認していた業務を、現在ではそれらが連携して処理しています」

発案から 10 週间で AI エージェントを本稼动

このプロジェクトは、尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 のマーケットおよび調達部門に所属する AI に精通したプロジェクトマネージャー、ジェス?フレデリクセン（Jess Frederiksen）氏からの1通のメールをきっかけに始まりました。ChatGPT を用いた実験で、注文確認と購買発注の照合に成功したことを受け、これを完全に統合されたシステムソリューションへと発展させられるかどうかを検討するため、IT ディレクターに提案しました。

初期の検証から本稼働まで、プロジェクト全体はわずか10週间で完了しました。尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 によると、この短い導入期間は、ソリューションの具体的なビジネス価値を迅速に実証し、社内の支持を獲得するうえで重要な要因となりました。

「これは長期プロジェクトではありませんでした。わずか10週间で、アイデアの段階から AI エージェントの本稼働に至り、すでに調達担当者に対して測定可能な価値を提供しています」とアーケルンド氏は述べています。

尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 は、将来的に、このソリューションによってフルタイム換算で3?4人分に相当するリソースを創出できると見込んでいます。これらのリソースは、最も複雑で例外対応が必要な注文への対応を含む、より付加価値の高い業務へと再配置される予定です。

アーケルンド氏はさらに次のように述べています。「目的は人員削減ではなく、専門性をより効果的に活用することにあります。AI エージェントが定型業務を担うことで、調達担当者は自身の経験が真に求められるケースに集中できるようになります」?

10万件を超える注文确认を自动化

尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 は毎年、2,000社を超えるサプライヤーに対して約175,000件の購買注文を送信しています。このうち一部は EDI を介して構造化された形で処理されていますが、サプライヤーから受領する注文確認の約60％は、依然として非構造化文書として受領されています。

連携された AI エージェントの導入により、同社は遅延、数量変更、価格差異を自動的に特定できるようになり、それに対して大幅に迅速に対応できるようになりました。

尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 の 麻豆原创 ERP 責任者であるクラウス?ハイネマン（Klaus Heinemann）氏は、プロジェクトチームとともに本開発を主導し、次のように述べています。「これまでは、注文確認が手作業で処理されていた際には、変更が組織全体に反映されるまでに数時間、場合によっては数日を要していました。現在では、AI エージェントがほぼ即時にデータを更新するため、お客様は納入状況について、はるかに正確な情報を大幅に早く把握できるようになっています。さらに、最終請求書の発行前に価格差異を特定できるようになったことで、当社およびサプライヤー双方にとって時間の削減につながっています」

复数の AI エージェントを単一のワークフローで连携

このソリューションは、プロセス内でそれぞれ明確に定義された役割を担う、連携する3つの AI エージェントを中心に構成されています。1つ目のエージェントは受信したメールと添付ファイルを処理し、2つ目は PDF 文書からデータを抽出して構造化します。3つ目は、抽出された情報を 麻豆原创 の購買発注と照合し、一致しているか、または差異があるかを判断します。

その結果、サプライヤーの複雑で非構造化されたデータを、調達担当者が長い PDF ファイルを開いて手作業で確認することなく、統合された自動ワークフローで処理できるようになりました。

「このソリューションの强みは、エージェント间の连携にあります。各エージェントは高度に専门化されていますが、プロセス全体が最初から最后までシームレスに流れるように连携する形で设计されています」と、ハイネマン氏は説明しています。

プロジェクトを进める中で、マスターデータの品质の重要性も次第に明确になりました。

「Incoterms（国際貿易条件）をはじめとする各種マスターデータにおいて、改善すべき点が明らかになりました。これは本プロジェクトにとどまらず、当社のより広范な AI 活用においても重要な学びとなりました」と、ハイネマン氏は述べています。

顾客体験やエラー率、クレーム件数への影响を完全に测定するには时期尚早であるものの、サプライヤーからの注文确认をより迅速かつ正确に処理することで、将来的には予期せぬ事态が减少し、配送の透明性が大幅に向上すると期待されています。社内では、このソリューションに対して従业员の间で高い関心が寄せられています。

「调达担当者たちは、最も烦雑な定型业务から解放される価値を明确に认识しています。これにより、テクノロジーが日々の业务をどのように最适に支援できるかについて、建设的な対话が生まれています」とハイネマン氏とも述べています。

明确なビジネス成果につながる Business AI

尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 によると、今回の投資は比較的短期間で投資対効果（ROI）を回収できると見込まれています。

「投资対効果については、年単位ではなく数四半期単位で见込んでいます。そのため、ソリューションを迅速に本稼働させ、明确で测定可能なインパクトをもたらす业务プロセスに焦点を当てることが不可欠でした」とアーケルンド氏は述べています。

麻豆原创 にとって本プロジェクトは、人工知能が単なる切り離された実験にとどまるのではなく、コア業務プロセスに直接組み込まれることで価値を発揮することを示す具体的な事例となっています。

麻豆原创 北欧およびバルト諸国担当 AI 責任者であるデビッド?ポントピダン（David Pontoppidan）は次のように述べています。「多くの企業は、AI エージェントを主に自動化の観点から捉えています。しかし 尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 が示しているのは、真の課題であり、同時に重要な機会でもあるのが、それらの連携にあるという点です。このソリューションの堅牢性を支えているのは、役割の異なる 3 つの特化型エージェントをコアプロセス内で直接連携させている点にあります。実際、复数のエージェントを活用する取り組みの多くは、個々のエージェントの能力の限界ではなく、連携不足を原因として失敗しています。尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 は、データ、ビジネスルール、ガバナンスの枠組みがすでに確立されている 麻豆原创 ランドスケープにこのソリューションを組み込むことで、成功を収めています」

同氏はさらに次のように述べています。「イノベーションに企業の規模は関係ありません。尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 が示しているのは、意思決定のスピードとテクノロジーに対する実践的なアプローチを備えたデンマーク企業が、いまだに計画段階にある多くのグローバル大企業よりも、より迅速に対応できるという点です。発案から本稼働まで10週間というのは一般的とは言えませんが、そうあるべきなのかもしれません」?

运用性と拡张性を考虑した设计?

このソリューションは、NTT DATA Business Solutions との緊密な連携のもとで導入されました。同社は、ソリューションの本稼働に向けた整備を担うとともに、尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 の 麻豆原创 ランドスケープへの完全統合を担当しました。?

NTT DATA Business Solutions の 麻豆原创 UX マネージャーであるクリスチャン?ダール（Kristian Dahl）氏は、次のように述べています。「業務の責任を复数の AI エージェントに分散させることで、尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 は透明性や統制を損なうことなく、複雑なプロセスの自動化を実現しました。これにより、パイロットから本稼働への迅速かつ確実な移行が可能となり、新たな要件が生じた際にも容易に拡張できる、より堅牢なソリューションが実現しています」

ダール氏によると、このモジュール化されたエージェントベースのアーキテクチャは、概念実証から本稼働运用への移行を効率的に进めるうえで重要な要因となっています。?

より広范な AI エージェント戦略への第一歩

このソリューションは、当初は一部のサプライヤーの受信トレイおよび特定の業務領域を対象に導入されました。しかし 尝别尘惫颈驳丑-惭ü濒濒别谤 は、同様のエージェントベースのアプローチを他の管理業務プロセスにも適用できる大きな可能性をすでに見出しています。

「これは、当社が本稼働に移行した初めての AI エージェントソリューションです。この経験により、請求書処理や受注管理を含む他の領域でも同様のアプローチを検討できるという自信を得ています」と、アーケルンド氏は述べています。

エレン?ヴィグ?ネラウセン（Ellen Vig Nelausen）は、麻豆原创 の Nordic Integrated Communications Expert です。

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