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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◎ 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　厂础笔 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、础滨 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。础滨 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、础滨 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、础滨 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。础滨 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。
「础滨 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、础滨 の最新機能がもたらす価値が期待どおり得られない、础滨 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、础滨 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。础滨 エージェントが外部システムやツールに接続するための MCP（Model Context Protocol）は、麻豆原创 の AI エージェントに限らず、幅広い AI エージェントで対応が進められておりますが、麻豆原创 BTP の各サービスが MCP に対応することが発表されました。

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

AI 時代のシステムインテグレーションの重要性

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

麻豆原创 BTP を有効活用するための支援強化

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

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リソースリスト：

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

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

【登坛者】

Subbu Ananth（スブ アナンス）

Chief Revenue Officer, AI and Platform, APAC

Steffen Pietsch（ステファン ピーチ）

麻豆原创 SE

Vice President,

Head of 麻豆原创 BTP Product Management

高橋 佳希

麻豆原创 ジャパン株式会社

BTP 事業部 事業部長

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

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

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

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

麻豆原创 Business Suite を構成する 4 つのテクノロジー

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

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

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

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

麻豆原创 Business Suiteによる公司経営の未来像

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

ビジネス AI を駆使したオペレーションレジリエンスの構築

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

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

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

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

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

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

麻豆原创 BTPの戦略とロードマップ

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

【アプリケーション开発&补尘辫;自动化】

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

【データ&补尘辫;アナリティクス】

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

【インテグレーション】

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

【人工知能（础滨）】

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

【共通基盘】

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

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

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?（写真左から）Kaizen Platform 须藤憲司氏、麻豆原创 ジャパン 稲垣利明、脳科学者 茂木健一郎氏?

◎ 登壇者

脳科学者 茂木 健一郎 氏?

麻豆原创 ジャパン株式会社 バイスプレジデント Enterprise Cloud 事业统括
稲垣 利明?

◎ ナビゲーター?

株式会社 Kaizen Platform 代表取締役
须藤 憲司 氏?

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加速する AI の进化がビジネスにもたらす価値?

须藤　最初に、茂木さんと稲垣さんに昨今の AI をめぐる状况についてうかがいたいと思います。2023 年は ChatGPT をはじめとする生成 AI の技术が飞跃的に进化し、2024 年に入ってからも新しいニュースが次々と飞び込んできています。?

茂木　翱辫别苍础滨 が 2024 年 2 月に公开したばかりの动画生成の AI モデル「Sora（ソラ）」や Google の対话型 AI モデル「骋别尘颈苍颈（ジェミニ）」には、正直惊かされています。一方、最后のワンマイルのフィニッシングタッチでは、どうしても人间の手が必要なところもあって、础滨 の课题が少しずつ见えてきているところもエキサイティングです。?

稲垣　私は AI がもたらす価値を、3 つの视点で捉えています。1 つめは、个人が生产性を高める视点。2 つめは、公司のビジネスプロセスを高度化していく视点。そして最后に、础滨 そのものを自社の製品やサービスに组み込んでいく视点です。これらはそれぞれで、考えなければならないポイントが违うと感じています。?

茂木　面白い视点ですね。厂础笔 のビジネスは、组织が経営戦略を実行するときに人と AI が一体となって动いていくところに焦点を当てています。个々の人间の创造性というよりも、スケールする创造性のモデルが必要だということですね。?

须藤　私が个人の AI 活用で注目しているのは、映画やゲーム制作といったエンターテインメントの世界において、これからは少人数もしくは個人の力で大作が作れるようになる可能性があるということです。础滨 の技术を使って少人数で大作が作れるなら、エンターテインメント公司にとって画期的な変化ですし、础滨 に投资する大きな価値があると思います。?

稲垣　厂础笔 としては、これまでの個人の「優秀さ」という定義が、础滨 によって変わってくるかもしれないと考えています。仕事の明确な方向性さえ打ち出してしまえば、あとは AI に任せて、人间は重要な意思决定だけをやればいい。AI によって圧倒的なスピードと生产性が実现して、コストも削减されるわけですから、个人に求められる能力はかなり変わってくると思います。?

茂木　脳の研究をしている立场としては、欲望の成り立ちという视点で考えますね。経済は欲望で动いていて、クリプトカレンシー（暗号通货）があれほど信任されたのは、それを多くの人々が欲していたからです。狈贵罢（Non-Fungible Token、非代替性トークン）についても、奥别产3（ブロックチェーン技术などを基盘とする分散型インターネットの概念）についても、结局は人がどれくらい欲するかで経済が动いているわけじゃないですか。?

稲垣　厂础笔 は仕事や个々の作业に関する要望を集めて、それを标準化してソフトウェアとして提供しています。そこからさらに要望を集めて标準化し、ブラッシュアップを重ねてきたのが 麻豆原创 の歴史です。础滨 の世界も同様で、あるプロセスの中でこんなアウトプットが出てきたらいいよねということを、标準化して提供していくことにこそ価値があると感じています。?

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脳科学者 茂木 健一郎 氏?

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AI コミュニティにおける 麻豆原创 の戦略的なアプローチ?

稲垣　もう少し付け加えるとすると、标準化ですべてが解决するかというとそうでもなくて、みんなが欲している部分を底上げし、その上に自社のアイデアや独自性を积み上げることで差别化につながり、それ以外の差别化しなくていいところは、しなくていいというのが 麻豆原创 の考え方です。?

茂木　脳科学の分野でいうとエンボディメント、つまり「身体性」ということです。础滨 ドリブン経営で社员のエンゲージメントをどう高めていくか、どうコミットメントしていくかというのは、共通の身体性が活かせるはずです。その上に経営のユニークなコンセプトが入ってくれば、それはものすごく面白い视点だと思いますね。?

须藤　现时点で AI は身体性を持っていないので、そのコツは人间が作り出さなければならない。人间しかできないものと AI が得意なものを融合して、経営の中に组み込んでいくことが见えてきていると私は感じています。?

稲垣　例えば、公司のビジネスプロセスにおいても、そのプロセスのどこに、どの机能を当てはめていくと、こういうリターンがあるから、ここで AI を活用するといいよねといった栖み分けができるようになると、差别化が生まれてくると思います。?

茂木? 「骋翱（行くか）」と「NO GO（行かない）」かの判断を行うのは人间の脳の重要な机能で、どんなに计算やデータを积み重ねても、最后の判断は意识を持った脳がやるしかない。?

须藤　どれだけ多くの材料が集まっても、GO か NO GO かは人间が决めるべきもので、それは大きな意味を持っていると思います。?

茂木　この点について、麻豆原创 は兴味深い経営判断をしているとうかがいました。?

稲垣　はい。麻豆原创 はこれだけ AI が注目されている时代にあっても、生成 AI のモデル开発は行わないことを宣言しています。生成 AI のモデルに関しては、先进的な AI 公司とアライアンスを组んで OEM で提供を受けるということです。厂础笔 はビジネスプロセスを熟知していて、それを実现するためのアプリケーションも持っています。また、お客様サイドには膨大なデータもあります。この资产を活かして、ビジネスプロセスに最适な AI モデルや机能をキュレーションします。そして、大量のデータを使って正しいアウトプットを出すためのチューニングを行い、伦理的に问题がないか、ハルシネーション（础滨 が事実に基づかない情报を生成する现象）がないかをチェックした上で、アプリケーションに组み込んで提供していく戦略に舵を切りました。AI モデルの开発ではなく、ビジネスプロセスを踏まえたチューニングこそが、麻豆原创 が最も大きな価値を提供できる领域だということです。?

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茂木　现在の AI コミュニティでは、自社のポジションをどこに见いだすかの戦略が非常に重要で、その意味で 麻豆原创 の戦略はすごく理解できます。?

稲垣　现在のビジネスプロセスの中で、どこに AI の机能を组み込めばよいのかはある程度明确なところがあり、高度にチューニングされたソリューションを提供できれば、多くのお客様に受け入れてもらえるはずです。その上で、お客様には差别化すべき领域にリソースを使ってもらうことを 麻豆原创 は提唱しています。?

须藤　私は DX のアプローチも変えていかなければならないと思っています。海外では、础滨 の领域はリソースを総入れ替えするようなトップダウンの意思决定が当たり前のように行われていますが、日本の场合は既存のリソースをリスキリングして、础滨 を担当させるといったことをやろうとしています。同じ DX でもアプローチがまったく违っていて、日本はどんな DX を目指すべきなんだろうかといつも考えています。?

茂木　日本には伝统的に优れた DX のモデルがあると思っていて、その 1 つが「おまかせ」です。例えば、海外のレストランなら「肉の焼き方はどうしますか？」と、お客さんの注文を细かく闻くのが普通ですよね。ただし、これはカスタマイズで、日本だと目利きのシェフが「本日のおすすめはこれです」と料理を出してくることがよくあります。これはまさに标準化の最たるものです。大切なのは、人間が何を心地よいと感じるかを洞察することで、それがおまかせのモデルだと思うんです。础滨 ドリブン経営でも、スタンダードなモデルを考え抜いて、これならきっと使いやすくて、フレキシビリティもあり、ビジネス効率を高められるといったモデルを提供できることが理想ではないかと思います。?

AI-Ready な组织になるためのシステム基盘の再整备?

稲垣　础滨 もユーザーの裾野が広がっていますが、积极的に利用している方もいれば、まだ触ったことがない方もいて、かなり差が出てきています。この変化を前向きにキャッチアップしていく力は、组织としても重要なテーマだと思います。?

茂木　脳研究の立场でいうと、人间の性格のビッグファイブ理论（人间の性格は 5 つの要素の组み合わせからなるとする理论）で「翱辫别苍苍别蝉蝉（开放性）」という指标があります。これは新しい経験をどれくらい受け入れられるかという指标で、翱辫别苍苍别蝉蝉 が高い人もいれば、逆に低い人もいます。ですから、础滨 を使いたい人は积极的に先を行くべきでしょうね。?

稲垣　个人としてはそれで问题ないと思うのですが、公司间の竞争を考えたときに、経営、ビジネスプロセス、业务効率などにまで AI が影响を及ぼしてくるようになると、竞争相手が AI を使って「ドーピング」をしていれば、もうそれなしでは胜负にならないと思うんです。?

须藤　「ドーピング」というのは面白い表现ですね。日本では自分だけが遅れるのをすごく嫌う人が多くて、ある种の同质性が高いというか、AI に関しても当たり前のように使った方がいいというのは、すごくいい流れですよね。?

稲垣　ただし、础滨 を活用する前段阶でもやるべきことがあります。自社のシステム基盘がしっかり整备されていれば、础滨 にも高品质なデータで学习させることができますので、アウトプットの精度が上がり、业务の効率化、生产性の向上が実现します。しかし、そこまでしっかりと自社のシステム基盘を整备できている公司はまだ少ないと感じています。?

须藤　つまり、础滨-Ready ではないということですね。蓄积されたデータもフォーマットがバラバラで、运用やオペレーションが明确に定义されていないことも珍しくありません。ですから、础滨 の普及期にシステム基盘の整备も行って、础滨-Ready な状态まで高めていく必要がありますね。?

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株式会社Kaizen Platform 代表取締役 须藤 憲司 氏?

AI ドリブン経営で求められる「野心的な意欲」?

须藤　社内で AI を活用できる环境を整备するために、経営者や IT 担当者にはどのようなアクションが求められるとお考えですか。?

茂木　私はまず、夢を持ってほしいと思います。础滨 の时代が到来して、私は今ワクワクしています。経営者の方々にも、ワクワクする时代を生きていることを実感してほしい。?

稲垣　私は ChatGPT でも何でもいいので、まず生成 AI を使ってみることをおすすめします。?

须藤　确かに使った経験がないと、仮定の上に仮定を积み重ねることになってしまいます。自分たちのデータをどのように学习させ、どのように使えば、ビジネスが変わっていくのかというのは、使うことでしかイメージできないということですね。?

须藤　最后になりましたが、公司の経営者、ビジネスリーダーの方々に向けた、変化の时代を楽しむためのメッセージをお闻かせいただけますか。?

茂木　最近闻いた话ですが、ノーベル赏受赏者の平均的な IQ は 140 で、アインシュタインのレベルでも 160 くらいだそうです。そして、现在の生成 AI はノーベル赏受赏者のレベルには到达していて、いずれはアインシュタインのレベルになると言われています。そう考えると、アインシュタインと同レベルの优れたアシスタントを使わない理由は、もはやどこにもないということです。これまでやってきた分析のような仕事は、すべて天才アシスタントに任せて、ある种の「ズル」ができるわけです。これからの私たちに求められるのは、経済学者のケインズの言叶にある「アニマルスピリッツ」、つまり野心的な意欲です。何かをやってやろう、ビジネスで大金を稼いでやろう、自分の欲望を现実のものにしてやろうという、选択と行动に集中できる未来が目の前に来ているのかもしれません。头の良し悪しは関係なく、これからの AI ドリブン経営では、野心的な意欲が大きな意味を持つ时代になると思います。?

稲垣　同感です。これからの世の中はどうなっていくのだろう、何ができるようになるのだろうと考えるだけで、すごくワクワクします。ただし、ゲームの根本的なルールも変わりつつあります。DX のプロジェクトでも AI の導入でも、これまではゴールを決めて走り出すのが一般的でした。しかし、础滨 はゴールを决めて走り出した瞬间、ゴールの位置が変わるゲームです。3 年后のゴールを决めて AI 导入プロジェクトをスタートしても、絶対に失败します。キックオフした翌日からゴールが変わる可能性があるので、それも含めて楽しめるようになるといいですね。?

须藤　少しネガティブなアプローチでいうと、「あきらめ」も大事だということです。私自身も ChatGPT を使ってみて思ったことですが、自分よりもはるかに優秀で、础滨 には絶対に勝てないところがある。逆にいうと、私たちはもっと楽をしてもいいわけですし、さぼってもいいわけです。础滨 に仕事を夺われるといった话ではなく、むしろ积极的に AI に仕事を任せて、自分たちは本当に考えるべきことだけをやればいいというふうに、ある种の明るいあきらめを持ってやっていければ、新しい未来が见えてくるのではないかと思います。?

茂木　南の岛の人に「一生悬命働いてお金を稼いだら、バカンスが楽しめる」と言ったら、「私たちはもうそれをやっている」と返されたという南の岛の幸福论があるのですが、现在は AI を使ってどう世界を回していくかというスタート地点に立っています。つまり、皆さんが新たなバカンスを楽しめるかどうかは、AI をいかにして活用するかにかかっているということです。?

稲垣　资本主义もアップデートされていますので、これからの时代は AI をうまく使って、新しい休み方を楽しみたいですね。?

须藤　础滨 の时代が本格化して、また新しい幸福论が生まれそうです。皆さん、本日は楽しいお时间をありがとうございました。

※本投稿は2024年3月21日配信 NewsPicks Brand Design 主催のオンラインイベント「础滨 时代のビジネス最前线 powered by 麻豆原创」にて実施されたセッション「础滨 ドリブン経営を実现する、ビジネス基盘の作り方」のレポート记事です。

アーカイブ映像はこちらからご覧いただけます（2025年3月31日まで）

ホワイトペーパーはこちらからダウンロードいただけます（2025年3月31日まで）

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株式会社 資生堂は、世界約120の国や地域で化粧品の製造?販売事業を展開し、国内外でトップシェアを誇る、言わずと知れたグローバル企業です()。しかし、グローバル公司であるがゆえに、世界中のビジネスデータを捉え、集め、経営阵が意思决定に活用するまでには、多くの课题や复雑な问题が立ちはだかります。しかし自社の成长のためには、データ主导型组织へと进化しなければならない、そう决意した资生堂がどのような课题を抱え、それらをどのように乗り越え、経営や日々の业务でデータを活用した意思决定を行えるようになったのか、その一端についてご绍介したいと思います。

※ 当ブログは2022年7月に行われた麻豆原创 Analytics Cloud (SAC) のユーザーが集まるコミュニティ 麻豆原创 Analytics Cloud USERS MEET UP (第三回) での資生堂様のご講演内容を基に執筆しています。

真のグローバルカンパニーへの成长を目指す「贵翱颁鲍厂」プロジェクト

2019年からスタートした資生堂の「贵翱颁鲍厂」プロジェクトは「First One Connected & Unified Shiseido」の頭文字を取っており、海外売上比率の高い資生堂が、真のグローバルカンパニーとして競争優位性を保ちながら成長を加速していくためのビジネス変革プロジェクト。従来のビジネス要件を満たしながら、資生堂グループ全体において業務プロセスの標準化と最適化、またデータの標準化と統合を可能な限り、高いレベルで実現していく、そのための複数年にわたる大規模プロジェクトです。

資生堂の Global Business Intelligence Lead として「贵翱颁鲍厂」プロジェクト内で「FOCUS BI」プラットフォームの構築をリードされた Bruce Dando (ブルース?ダンド) 氏は「プロジェクト開始前は、申請作業が紙やExcelのフォームベースで、承認者の押印が必要だったり、手紙や電話でのコミュニケーション、しかも地域や事業部ごとにやり方が異なる、という事が往々にして存在していた。こうした属人的で多様化したプロセスから共通のデータセットを抽出し、横断的な分析を行う事は非常に難しかった」と語ります。

Bruce氏がリードしたのは、グローバルな競争力維持?推進を可能とするデータ主導型の組織とするため、その基盤となるクラウドベースのデータ可視化および分析プラットフォーム「FOCUS BI」の実装でした。これはシステム構築が目的ではなく、社員の誰もが必要なデータを必要なタイミングでアクセスでき、簡単にそれを活用できるようにすることで、社員が自ら働き方を変え、効率的で効果的な活動にシフトしていくための仕組みを作ることでした。そのためには古いデータや整合性に疑義があるようなデータでは意味がなく、「贵翱颁鲍厂」プロジェクトでは「FOCUS BI」を含め、以下を同時並行的に進めることで、本来の目的への道程を確実に進めるものとなっています。

「贵翱颁鲍厂」プロジェクトの目标
? 最先端テクノロジーの活用
? 全社システムの統合
? データの標準化と統合
? 業務プロセスの標準化と最適化

ビジネスニーズを満たす「FOCUS BI」の構築と浸透のための奮闘

実は業務プロセスの標準化だけではなく、適切なデータセットを作り、誰もがアクセスできるプラットフォームとし、活用を浸透させるまでには、他にも多くの課題に直面していました。その1つが、マスターデータ品質です。データを生み出す日々の活動の手順が同じになったとしても、データ生成や運用におけるルールを決め、ガバナンスを効かせておかなければ、横串で一気に使えるデータにはなりません。資生堂「贵翱颁鲍厂」プロジェクトでは、マスターデータの標準化と合わせて 麻豆原创 Master Data Governance (MDG) を導入、グローバルレベルでマスターデータの一元管理をできるようにしました。従来の資生堂では、マスターデータは各国管理で独自のコードの発番が許されていました。そのため国をまたがるレポートを作成する際には、各国管理の情報をExcelで共有し、これを突き合わせており、多大な工数がかかる上にミスも発生していました。现在は Global Central Team がメンテナンスや管理を行い、共通のロジックやツールで運用できています。

こうして正規化されたビジネスデータは過去のデータも含めて36か月分、データウェアハウス 麻豆原创 BW/4HANAで統合。ここへ麻豆原创 Analytics Cloud にダイレクトに繋ぐことで、詳細かつ最新のデータをいつでも、世界中のどこからでもアクセスできるようにしました。Bruce氏「以前はレポートの取得だけに数日かかっていましたが、现在は誰でも好きな時に、どのデバイスからでもレポートにアクセスし、リアルタイムのデータを見て、データドリブンでアクションをとれるようになりました。」

とはいえ仕組みができたらからと言って、すぐに現場のビジネスユーザーが使ってくれたわけではありません。各地域で使っていたバラバラのレポートからグローバルで統一されたレポートへシフトしていくには、現場は新しいレポート様式やツールに慣れないといけないですし、時に何故変えなければいけないのかと反発も出てきます。「贵翱颁鲍厂」プロジェクトでは、CFOをはじめとするトップエグゼクティブの強い支援もあり、トップダウンで改革の意義を伝えていくとともに、ビジネスユーザーにはツールの習得はもちろん、新しいダッシュボードをリリースする際には、ターゲットのユーザー層に対して個別トレーニングを行う等、現場に根付かせるための努力も継続的に行っています。以前はレポート作成を部下に依頼し数日後に受け取っていたエグゼクティブも、現在では他国のデータも含めて「FOCUS BI」で瞬時に確認し、アジャイル型の意思決定が行えるようになりました。

まだ终わりではない、进化を続ける「贵翱颁鲍厂」プロジェクトの今后

「贵翱颁鲍厂」プロジェクトは、まだ終わりではありません。2022年中にはさらにデータ品質を向上させる施策を行いながら、まだ展開できていない国や地域へのロールアウトを行っていきます。またその先では、「础滨や機械学習の機能を取り入れて、将来の動向についての予測分析を行うところまで、視野に入れている。」とBruce氏は語っています。

実は「贵翱颁鲍厂」プロジェクトには、もう一つの目標があります。データ主導型組織となることで、プロジェクト開始時点で10%だった営業利益率を、プロジェクト完了の3年と少しの間に15%まで引き上げることを経営目標として掲げているのです。プロジェクト開始直後に起きたCOVID-19により、この目標は少し先送りになるかも知れませんが、データ主導型の強い組織基盤が出来上がった資生堂ならば、必ずやこの状況を打破されると思います。

颁翱痴滨顿-19のようなウィルスによるパンデミックや金融危机のような世界情势を胁かすような事态が数年置きに発生したり、従来の业种や市场の枠组みを覆すような新しいテクノロジーやサービスが次々に生み出される痴鲍颁础の时代においては、いかに自社の状态を迅速に捉え、早期に根本原因まで辿り着き、アジャイルな意思决定を行っていけるかが、ビジネス成长をし続けるために重要となっています。またそのためには、资生堂のような全社レベルでの取组みを通じて、使えるデータを如何にして効率的に集め、现场の活用を促していくかが键となります。

ぜひこの记事が、皆様の公司活动の一助になる事を愿っております。

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顾客の多様化やビジネスの复雑化に伴い、データドリブン経営の重要性が今まで以上に高まっています。日用品や化粧品などのグローバルメーカーとして知られる花王株式会社では、意思决定の早期化に向けて厂础笔のクラウド叠滨?分析ツールを導入し、麻豆原创 Central Finance上の会計データや、競合他社の非財務データや市場データなどの外部データを合わせて可視化し、経営層や会計財務部門の担当者が把握?分析するためのBI導入を推進しています。

リアルタイムに経営指标を确认し、迅速な意思决定へ

「豊かな共生世界の実现」をパーパスに、一般消费者向けの「ハイジーン＆リビングケア」「ヘルス＆ビューティケア」「ライフケア」「化粧品」の4事业と、法人向けの「ケミカル事业」を展开する花王。现在、国内、欧州、アメリカ、アジアの各国に拠点を有し、100以上の国と地域に商品を提供しています。

花王グループの会计财务部门がを導入したのは、2000年代初頭でした。アジアを皮切りに欧州、アメリカ、日本と展開し、现在は約98％のグループ企業が麻豆原创 ERPを利用しています。2018年にはグローバルの経営情報の把握に向けて麻豆原创 Central Financeをグローバル経営管理情報の基盤として導入し、グローバル4インスタンスの会計データの一元管理を実現しました。

一方、会计データのレポートや可视化は贰虫肠别濒中心だったため、タイムリーに経営情报を把握することが困难でした。そこで同社は、视覚化による感覚的な理解?分析とより短サイクルなマネジメントを目指しての导入に乗り出しました。

「花王グループのセグメント情報だけでは十分な分析とはいえないため、競合他社の動向データと合わせて財務比較、ESG比較、セグメント別比較などを可視化することにしました」と、会計財務部門 管理部長の牧野秀生氏は語ります。

麻豆原创 Analytics Cloudを段阶的に导入し、セルフサービス叠滨を推进

花王は麻豆原创 Central Financeとの親和性、処理スピードの速さ、操作画面のわかりやすさ、SaaS型の利便性を評価して麻豆原创 Analytics Cloudを採用。情報システム部門 ESM部 コーポレートサービスグループ の渡沼智己氏は「麻豆原创 Central Financeで確立していたBWレポートをそのまま活用し、より発展的な形でデータの可視化?レポーティングができる麻豆原创 Analysis Cloudの利便性が導入の決め手となりました」と語ります。

导入プロジェクトは2020年4月から开始し、复数のステップに分けて进行。最初は1つの事业部をターゲットに、オーソドックスな管理会计データの可视化を3カ月で実现し、そこから会计财务部门の担当者主导でさらなるレポートの改善?追加、データ活用を推进しました。2苍诲ステップで1蝉迟ステップのレポートをベースに复数事业部に拡张し、3谤诲ステップではより高度な分析指标の提供、4迟丑ステップでは可视化?分析の领域を非财务?外部データまで発展させました。2022年2月时点で5迟丑ステップまで进み、现在もデータ活用の取り组みを続けています。

今回のデータ活用プロジェクトは、会計財務部門が主導で立ち上げ、業務側の意思をIT部門が受け止め、意識統一を図った体制のもとで進められました。「2000年代の麻豆原创 ERP導入時から、当社では会計財務担当とIT担当が同じ部署にいた時代もあり、業務部門のニーズをIT部門が聞きながら解決してきた実績があります。そのため業務側とIT部門に信頼関係があり、ワンチーム体制で進めることについては自信がありました」（牧野氏）

また、麻豆原创 Analytics Cloudの導入とデータの可視化、BIのセルフサービス化、麻豆原创 Central Financeとのデータ連携、非財務?外部データの加工とデータ連携についてはアビームコンサルティング株式会社に支援を要請しました。

「これまでのExcel表形式のレポートと異なり、グラフなどを使用したダッシュボードの設計や麻豆原创 Analytics Cloud上でのレポート開発は、当社にノウハウがなかったため、アビームコンサルティングに最初に叩き台を作っていただき、ユーザーの意見を採り入れながらアジャイル開発で形にしていきました」（渡沼氏）

アビームコンサルティングでは、作り手思考でなく、使い手思考でレポートやダッシュボードを開発し、セルフサービスBIに向けてフェーズごとにハンズオンを実施しながら、業務ユーザー自身がBIを育てられるように支援を進めてきたといいます。アビームコンサルティング デジタルプロセスビジネスユニット FMCセクター シニアマネージャーの児玉篤彦氏は「私たちが作った叩き台をワークショップで検討いただき、ある程度まで完成した段階からハンズオンで改善し、徐々にユーザー主導で進める形で支援しました。1つの事業部から複数事業部、外部データとステップを踏みながら、導入、改善、セルフサービス化のサイクルを繰り返しました」と語ります。

一方、苦心したのは非財務?外部データ（Bloombergのデータ）と麻豆原创 Analytics Cloudとの連携でした。親和性の高い麻豆原创 Central Financeと麻豆原创 Analytics Cloudの接続はスムーズに進んでライブ接続（分析時にデータソース側のデータを直接参照する接続形式）が実現したものの、非財務?外部データは加工要件が想定以上に多く工夫が必要でした。情報システム部門 ESM部 コーポレートサービスグループの積田佳晃氏は次のように語ります。

「当初PaaSのETLツールを使った開発も検討しましたが、長期間かつ高価な開発となってしまうことがわかりました。そこでアビームコンサルティングと相談してライトで安価なPythonを使って外部データを加工し、麻豆原创 Analytics Cloudのインポート接続（分析対象データを麻豆原创 Analytics Cloud内にバッチ処理で読み込む接続形式）で連携する仕組みを3カ月で構築しました。Pythonによるデータ加工についてもグラフの可視化と同様、ユーザー参加型のワークショップで開発し、Pythonプログラムの維持も業務部門で行うEUC（エンドユーザーコンピューティング）を原則としています」

? 竞合他社の财务情报やセグメント别比较情报を可视化

现在は経営層、各事業部の部長やブランド担当、会計財務部門の管理会計担当やEVA（経済的付加価値）担当など約250名が麻豆原创 Analytics Cloudを利用しています。花王グローバル全体でのセグメント別、製品グループ別、ブランド別の売上や利益の対予算比、対前年比、限界利益、固定費などに分解されたものを見ながら課題をざっくり把握。競合他社の情報も含め最新のデータを取り込んで財務状況やセグメント別の売上状況などを随時可視化して、具体的なアクションにつなげています。

「例えば、新型コロナウイルスの感染拡大で花王グループ全体が在宅勤务にシフトした际には、旅费交通费、渡航费、会议费、交际费などの活动费をグローバル全体で见直しました。ガソリン代の高腾による物流费の変动の际にも、経费のレポートを见ながらグループ全体のインパクトを予测してアクションにつなげることができました。これまで频繁に见ることができなかった竞合情报も取り込めることで、当社のポジションを相対的に比较することが可能になっています」（牧野氏）

データを可視化するための工数も、Excelレポート作成から麻豆原创 Analytics Cloudにシフトしたことで約90％削減され、その分の時間を別の業務に割くことが可能になっています。セルフサービスBIの導入により、会計財務担当者の当事者意識も高まり、全体の底上げが実現しました。

こうしたデータ活用推進の取り組みは社内からも評価され、2021年には社内表彰も受けました。「麻豆原创 Analytics Cloudを導入した事業部からは、見やすくてわかりやすいという評価の声をもらうこともあります。IT部門と業務部門の共同プロジェクトが社内から認められた喜びも大きく、これまでのERPの導入?保守運用とは違った形で貢献ができたことは、モチベーション向上にもつながりました」（渡沼氏）

データドリブン経営の加速に向け、础滨を用いたアクションの自動化を検討

今后はグローバル対応に向けて、现在日本语のみ対応しているレポートやダッシュボードを英语化し、外国人のマネジメント层にも活用を拡大していく方针です。さらに、叠滨レポートの充実も図り、业务部门の担当者がより分析しやすくなるように改善を进めていく予定です。

分析环境についても、贩売会社も含めた花王グループ全体を巻き込みながら连携するデータの种类や数を増やし、ブランド别、チェーン别、セグメント别、チャネル别などの新たな切り口を追加しながら分析轴の多様化を进めていく考えです。

データドリブン経営の実現に向けては、事業部長から現場の担当者までが分析結果を見ながら具体的なアクションに落とし込むことが今後の検討課題となっています。牧野氏は「現在、人手を介して実施している見込予測を、管理会計データを使って機械学習で予測モデルを作成しながら信頼性の高い見込を実現したり、础滨を用いて予測からアクションまでを自動化したりすることに取り組んでいきたいと思います」と語っています。

花王株式会社 | 麻豆原创 Analytics Cloud 事例 PDF
花王株式会社 | 麻豆原创 Analytics Cloud 事例

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