2026年第1四半期の 麻豆原创? Business AI 製品アップデートへようこそ。
私はこのたび麻豆原创 SEの最高AI責任者として就任しましたが、私たちのミッションはこれまでと変わりません。すなわち、AIを通じてお客様に実質的なビジネス価値を提供することです。

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新たなユーザーエクスペリエンスである「」は着実に浸透し、お客様に大きなインパクトをもたらしています。すでに多くのお客様は、プロセスの高度化、など、価値を得ています。

Joule は现在、35 のソリューションで展開されており、お客様が利用するアプリケーション全体にわたって、ビジネスコンテキストとデータを的確に理解しながら活用できる環境を提供しています。第1四半期には、Joule の組み込みをさらに多くのアプリケーションへと拡大しました。麻豆原创? Datasphere では、タスクの実行や特定機能に関する説明が可能となり、麻豆原创? Intelligent Clinical Supply Management では、自然言語を用いて重要なデータを取得し、関連アプリケーションへのナビゲーションが可能となりました。

入札分析エージェントなどの闯辞耻濒别エージェントは、复雑な文书から重要な要件を抽出し、リスクを特定することで、お客様の収益成长に贡献しています。
また、麻豆原创 S/4HANA? Cloud Public Editionのプロジェクトマネージャーは、新しいProject Setup Agentにより、プロジェクトの立ち上げに要する時間を短縮しています。さらに、さまざまなエージェントを以下にご確認いただけます。

エージェントは、エンタープライズソフトウェアにおける新たな主要ユーザーであり、その活用を支える存在です。 人間と並ぶ 非決定論的な実行主体として、エンタープライズソフトウェアの適用範囲と有用性を拡張しています。当社のエージェントは、信頼性が高く、再現可能で監査可能な結果を、常に提供します。

现在、30を超える専門エージェントと、2,500を超える Joule スキルを提供しています。 エージェント間プロトコルにより、これらのエージェントは 麻豆原创 および麻豆原创以外の システムを横断して連携できます。エージェントの数が増加する中で、麻豆原创? AI Agent Hub はすでに、お客様がこの新しいエコシステムにおいてエージェントを管理?統制し、発見するために不可欠なインフラストラクチャとガードレールを提供しています。

2026 年第 1 四半期の主なハイライト:

• 麻豆原创? Joule for Consultants は、麻豆原创 のナレッジベースを活用し、クラウド変革に関する専門的なガイダンスを提供する対話型 AI ソリューションです。信頼性とトレーサビリティを向上に向けて、出典は専用のサイドパネルに表示され、見やすくグループ化できるようになりました。管理者は Web 検索を有効化でき、Joule は出典を明確に示しながら公開コンテンツも活用できます。また、顧客固有のドキュメントがない場合でも、より個別化された回答を得るために、コンサルタントは PDF またはテキストファイルを最大 10 件までチャットに直接アップロードできるようになりました。さらに、麻豆原创? Enterprise Architecture Reference Library のコンテンツが追加されたことで、複雑な問い合わせに対して、より網羅的で正確な回答が可能になります。 详细はこちら

• サプライチェーン向け 麻豆原创? Business AI は、業務の中断を最小限に抑え、計画を簡素化します。Project Setup Agent により、プロジェクトマネージャーは過去のプロジェクトデータを活用して新規プロジェクトを迅速に立ち上げることが可能です。麻豆原创? Integrated Business Planning のユーザーは、Microsoft Excel 上で自然言語を用いて複雑な数式を生成できるようになりました。麻豆原创? Digital Manufacturing では、製造に関する複雑な課題を明確に整理して提示できるようになりました。また、Joule は 麻豆原创? Integrated Product Development のユーザーが、自然言語のコマンドを用いて問題レポートや要件モデルを作成できるよう支援します。详细はこちら

• 财务向け 麻豆原创 Business AI は、重要な業務プロセス全体にわたって、効率性とインサイトの向上を支援します。Joule は、複雑な電子請求（e-invoicing）エラーを分かりやすい表現で説明できるようになりました。「クレーム解決エージェント(Dispute Resolution Agent)」は、請求書に関するクレームの根本原因分析を自動化し、支払通知の処理において文書処理時間を大幅に短縮します。また、PDF のような非構造化データは自動的に受注へ変換できるようになり、経理担当者は固定資産計算に関する複雑な計算について、自然言語による説明を取得できます。さらに、麻豆原创 S/4HANA? Cloud Public Edition では、ユーザーがホーム画面をパーソナライズできるほか、自然言語を用いてシステムエラーを容易に理解できるようになりました。详细はこちら

• 调达およびカスタマーエクスペリエンス向け 麻豆原创 Business AI では、新機能により商取引プロセス全体の高度化を支援します。調達では、麻豆原创 Fieldglass における作業範囲記述（SOW）の自動作成により、成果物の定義に要する時間を短縮します。「カタログ最适化エージェント（Catalog Optimization Agent）」により、Eコマースマネージャーは製品データの品質を継続的に向上させることが可能です。小売業では、マネージャーは Joule を通じて、受注管理データに関する回答を対話形式で即座に取得できます。详细はこちら

• IT および开発者向け麻豆原创 Business AI では、开発者やデータプロフェッショナルに最新のツールや高度な制御を提供します。Joule は 麻豆原创? Datasphere で一般提供が開始され、ユーザーはシンプルな対話形式で、プラットフォーム内の操作や情報の取得、タスクの実行を行えるようになりました。また、AI Foundation のGenerative AI Hubは引き続き拡張されており、开発者に OpenAI GPT 5.2、Gemini 3.0 Pro、Anthropic Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6 など最新モデルへのアクセスを提供しています。さらに、プロンプトレジストリにおける高度なプロンプト最適化、メタデータフィルタリング、宣言型オーケストレーション設定などの機能强化により、开発者はより高度な制御が可能となります。加えて、麻豆原创? Document AI は、カスタム信頼度しきい値の設定や対応ドキュメントの拡张により、よりきめ細やかな制御が可能となりました。详细はこちら

• 业界向け麻豆原创 Business AI は、固有のビジネス課題を解決する専門的なインテリジェンスを提供します。営業チームは、新たな「入札分析エージェント（Tender Analysis Agent）」により、対応プロセスを迅速化し、複雑な RFQ（見積依頼）文書のレビューを自動化することで受注率の向上を図ることができます。Joule は 麻豆原创 Commodity Management と連携し、口頭または文書による交渉内容を詳細な契約案へと直接変換できるようになりました。ライフサイエンス業界では、臨床供給の担当者が予測分析を活用して在庫廃棄コストを削減できるほか、Joule により情報検索時間も大幅に短縮されます。また、麻豆原创 Self-Billing Cockpit では、あらゆる形式の請求書からのデータ抽出を自動化し、手作業による処理時間を大幅に削減します。?详细はこちら

• ビジネス変革管理向け麻豆原创 Business AI は、組織変革を推進し、加速するために必要な重要なインサイトを提供します。Joule は 麻豆原创? Signavio に組み込まれ、自然言語による検索により情報探索時間を短縮します。麻豆原创 Signavio の Business Process Model and Notation（BPMN）シミュレーションでは、明確で実行可能なサマリーをプロセス図内で直接確認できるようになりました。一方、エンタープライズアーキテクトは 麻豆原创? LeanIX のガイダンスを活用し、アーキテクチャインベントリから実行可能なインサイトを直接把握できるため、トランスフォーメーションの実行を加速するとともに、その把握に要する時間を短縮できます。详细はこちら

Joule

闯辞耻濒别强化

起動時間の短縮とスレッド横断検索機能の導入により、ユーザーエクスペリエンスが向上しました。これにより、エンドユーザーは個別に履歴を確認することなく、すべての会話スレッドを横断して情報を検索できるようになります。また、文書に基づくAI回答生成（Document Grounding）機能も大幅に强化され、Google Driveとのシームレスな連携が可能になりました。

设定方法については、、、をご参照ください。

さらに、スケーラビリティも大幅に向上し、现在ではパイプラインあたり最大8,000件の文书に対応しています。これにより、大规模なデータリポジトリを効率的に処理?活用することが可能になります。

麻豆原创 Joule for Consultants强化

引用情報の可視性の向上? ?

麻豆原创 Joule for Consultants では、製品が返すすべての参照元に対する引用表示方法が改善されました。視認性を高めるため、引用は画面右側の専用パネルに配置され、必要に応じて公開 Web 検索結果も含まれるようになりました（以下参照）。

また、新しいグルーピング機能が追加され、引用情報をグループ化できるようになりました。この更新により、情報の出どころをより明確に把握できるとともに、信頼性が向上し、すべての応答におけるトレーサビリティが强化されます。

参照元とパネルを表示するには、各メッセージの下にある「ソース」ボタンをクリックしてください。画面右侧にパネルが开き、グループ化されたすべての参照元を确认できます。

Web 検索の有効化

麻豆原创 Joule for Consultants の管理者は、割り当てられたすべてのエンドユーザーに対して、コントロールパネルを使用して Web 検索の有効／無効を設定できるようになりました。

Web 検索を有効にすると、公開 Web コンテンツが推論時に参照され、回答に寄与した場合には関連する公開ソースが回答内で引用されます。これにより、より広範な情報に基づく回答が可能になるとともに、すべての参照元に対して明確な引用が維持されるため、組織の柔軟性と透明性が向上します。

Joule メッセージ入力におけるファイルアップロード

エンドユーザーは、メッセージ入力欄から最大 10 件のファイルを直接アップロードし、会話全体を通じてそれらを参照できるようになりました。

対応するファイル形式は PDF および TXT です。各ファイルは 10 MB または 60 万文字以内（PDF の場合は目安）で、最大 100 ページまで対応しています。これを超える場合は、複数の文書に分割してください。なお、現時点では画像ファイルは処理されません。本機能については、さらなる利便性向上に向けて改善が進められています。この强化により、アップロードした文書の内容を会話の応答に反映できるようになり、より充実したコンテキストに基づくインタラクションが可能となります。なお、標準のデータプライバシー規約が適用されます。無料利用枠に関する詳細については、ヘルプドキュメントをご参照ください。

コンテンツ： 麻豆原创? Enterprise Architecture Reference Library?

麻豆原创 Enterprise Architecture Reference Library のデータが取り込まれ、会話内で活用できるようになりました。今後データが追加されるにつれて、関連する情報が 麻豆原创 Joule for Consultants の回答に含まれ、ユーザーの問い合わせに対して、より網羅的で正確かつコンテキストを踏まえた回答が可能になります。

麻豆原创 Enterprise Architecture Reference Library のコンテンツはリンクとして参照できないため、参照されている場合でもソース欄には表示されません。

サプライチェーン向け 麻豆原创 Business AI

プロジェクト?セットアップ?エージェント（Project Setup Agent）
ベータ版

プロジェクトマネージャーは、過去の類似プロジェクトのデータを活用することで、新規プロジェクトを迅速に立ち上げられるようになりました。本エージェントは複雑なインターフェースを介さずに操作できるため、プロジェクト管理オフィス（PMO）への依存を軽減し、プロジェクト開始に必要な主要リソースの迅速な割り当てを支援します。これにより、プロジェクト作成時間を 10％ 短縮し、リソース割り当てを 16％ 高速化するとともに、不適切なテンプレートによる手戻り作業の時間を 30％ 削減します。チームは運用調整に費やす時間を減らし、プロジェクトの収益性向上や効率化の推進により多くの時間を割けるようになります。

麻豆原创 S/4HANA? Cloud Private Edition におけるサービス管理での设备情报のAI支援取得
一般提供

麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition の AI 支援取得機能により、サービスマネージャーは顧客設備の状況を 360 度で包括的に把握できるようになりました。本機能では、保証情報やサービス履歴全体に即時にアクセスできるほか、AI によるサマリーと実行可能な推奨事項が提供されます。これにより、サービスマネージャーはサービススケジュールをより効率的に管理し、潜在的なダウンタイムを削減するとともに、設備の最適な稼働状態の維持を実現します。

麻豆原创 S/4HANA? Cloud Public Editionにける返品受注作成时のAI 支援入力レコメンデーション
一般提供

返品担当者は、過去データに基づく入力項目のレコメンデーションにより、返品受注の作成を迅速化できるようになりました。本機能は、類似するプロセスのバリエーションを含む過去の返品伝票を分析し、最も一般的な入力値や返品理由を自動的に提案します。これにより、手動入力を最小限に抑え、入力ミスの削減を実現します。その結果、データ管理コストは 1％ 削減され、業務?運用分析コストも 5％ 低減します。これにより、返品チームは精度を維持しながら、より効率的に受注処理を行うことが可能となります。

麻豆原创? Integrated Business Planning における MRO 在库分析の AI 支援
一般提供

在庫計画担当者には、麻豆原创 Integrated Business Planning の MRO 在庫分析機能において新たな分析アシスタントが提供されます。本機能では、推奨される安全在庫および再発注点の主要な要因を説明する、明確で分かりやすい自然言語のサマリーが生成され、根本原因分析を迅速化します。この機能により、複雑な計算を理解しやすいインサイトへと変換し、在庫分析にかかる時間を 30% 削減するとともに、分析結果の活用を迅速化します。さらに、在庫パラメータを戦略的なビジネス目標と整合させることが可能となります。

麻豆原创 Integrated Business Planning における Microsoft Excel アドイン向け AI 支援计画
一般提供

サプライチェーン計画担当者は、新しい Microsoft Excel 向け AI 支援计画アドインを使用して作業を簡素化できるようになりました。従来は技術的な専門知識を要していた複雑な数式や書式設定ルールも、自然言語で要件を記述するだけで、適切な構文が自動的に生成されます。この直感的な操作により技術的な障壁が解消され、計画担当者の効率は 10% 向上します。これにより、実装の詳細ではなく、戦略的な分析に注力できるようになります。

麻豆原创 Integrated Business Planning におけるシステムセキュリティチェックの AI 支援
一般提供

サプライチェーン計画担当者およびセキュリティアナリストは、確立されたセキュリティ推奨事項に照らしてシステム構成を评価する、信頼性の高い手法を活用できるようになりました。本機能では、コンプライアンスの状況を评価し、必要な調整に関する明確なガイダンスが提供されるため、管理者は潜在的なギャップを特定して対処するとともに、構成を 麻豆原创 のベストプラクティスに整合させることが可能です。その結果、ハードニングガイドラインの遵守率は 27% 向上し、セキュリティ推奨事項への対応に要する工数は 32% 削減されます。これにより、機密データの保護が强化され、セキュリティ侵害のリスクが低減されます。

麻豆原创 Integrated Product Development における问题レポート作成の AI 支援
一般提供

保全エンジニアは、麻豆原创 Integrated Product Development の AI 機能を活用することで、正式な問題レポートの作成を簡素化できるようになりました。Joule に問題を自然な言葉で記述することで、問題名、タグ、優先度などの主要項目が自動的に抽出され、構造化されたレポートが生成されます。この効率化されたプロセスにより、手動によるデータ入力が大幅に削減されるとともに、すべての問題レポートの一貫性と組織標準への準拠が確保され、業務全体の効率向上につながります。

｜ ?

麻豆原创 Integrated Product Development における要件モデル作成の AI 支援
一般提供

要件管理担当者は、Joule で自然言語コマンドを使用することで、麻豆原创 Integrated Product Development 内で要件モデルをよりスムーズに作成できるようになりました。本機能により、新規モデルの作成や名称の指定、テンプレートの適用を単一の操作で実行でき、複雑なフォルダ構造をたどる必要がなくなります。この効率化されたアプローチにより、新規プロジェクトの立ち上げを迅速に開始できるようになり、リポジトリレイアウトに関する専門的な知識がなくても、ユーザーはすぐに作業を開始できます。

麻豆原创? Field Service Managementにおける自动スケジューリング分析の AI 支援
一般提供

フィールド?サービス?ディスパッチャーおよびコンサルタントは、自動スケジューリングの結果について、複雑なシステムロジックの理解を支援する明確な説明を、必要に応じて確認できるようになりました。本機能では、スケジューリングレポートを解釈し、技術的なスコアリングの詳細をビジネスに適したインサイトへと変換します。これにより、特定の技術者が割り当てられた理由、代替案が採用されなかった理由、さらに一部の作業がスケジュールされなかった理由を明確に把握できます。この透明性の向上により、ディスパッチャーの生産性は 12.5% 向上し、リソース割り当ての誤りは 5% 削減されます。これにより、自動化された意思決定への信頼が强化されるとともに、分析時間を大幅に短縮できます。

麻豆原创? Digital Manufacturingにおける記述强化の AI 支援
一般提供

品質管理担当者は、複雑な製造上の問題を記録する際に、明確で客観的かつ構造化された説明を、少ない工数で生成できるようになりました。麻豆原创 Digital Manufacturing の課題解決機能では、不完全な初期入力を洗練し、バイアスや主観的な表現を排除することで、事実に基づいたバランスの取れた問題記述を生成します。さらに、多言語翻訳のサポートと表現の明確性向上により、課題対応時における品質エンジニアの業務効率は最大 5% 向上し、問題解決プロセス全体でのエラーは最大 10% 削減されます。

财务管理向け 麻豆原创 Business AI

クレーム解決エージェント (Dispute Resolution Agent)
(麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition 向け)
ベータ版

請求書に関するクレームが発生した場合、売掛金担当者は正確性を損なうことなく迅速に対応する必要があります。麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition では、根本原因分析を自動化するエージェントが提供されており、請求書、受注、納入記録、価格契約、税務ルールを分析して不一致の原因を特定します。

さらに、不正確な請求を検出し、クレジットメモの作成などコンプライアンスに準拠した対応策を提案します。これにより、財務チームはクレーム対応を迅速化し、手作業による調査を最小限に抑えるとともに、透明性と効率性の高いプロセスを通じて取引先との関係强化を図ることができます。

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition におけるホーム画面のアプリケーション向けスマートパーソナライズの AI 支援
一般提供

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition のユーザーは、AI 支援スマートパーソナライズにより、最も関連性の高いアプリケーションをホーム画面に簡単に構成できるようになりました。タスクを自然言語で記述することで、システムが適切なアプリケーションを特定し、ワンクリックでホーム画面に追加できます。

この直感的な機能により、ホーム画面のパーソナライズにかかるコストは 33% 削減され、新規ユーザーの習熟期間も短縮されます。さらに、必要なツールに迅速にアクセスできることで、ユーザー満足度の向上にもつながります。

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Editionにおけるエラー説明の AI 支援
一般提供

システムエラーが発生した場合、麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition のユーザーは、明確で分かりやすい自然言語による説明と解決に向けた推奨事項を提供する新機能を利用できるようになりました。本機能により、従来は理解が難しかったエラーメッセージが、分かりやすいガイダンスへと変換されます。

これにより、あらゆる経験レベルのユーザーが問題を迅速に解決し、業務を継続できるようになります。さらに、エラー解決に要する時間は 5% 削減され、生産性の向上、データ品質の改善、新規メンバーの習熟期間の短縮といった効果が期待されます。

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Editionにおける非构造化データからの受注作成の AI 支援
一般提供

営業担当者は、PDF や画像ベースの発注書などの非構造化データを処理できる新機能により、麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition における受注作成プロセスを効率化できるようになりました。ファイルをアップロードすると、麻豆原创? Document AI が関連情報を自動的に抽出し、受注作成に必要なデータを提案します。この自動化により、手動入力が大幅に削減され、入力ミスの低減と業務効率の向上を実現します。これにより、チームは受注処理を迅速化し、顧客満足度の向上につなげることが可能となります。

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition における 麻豆原创? Document AI を活用した支払通知処理の AI 支援
一般提供

売掛金担当者は、麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition において、麻豆原创 Document AI を活用した支払通知処理機能により、業務を迅速化できるようになりました。本機能は、複数言語に対応したさまざまな形式の請求書から、支払金額、参照情報、通貨などの関連データを自動的に抽出します。さらに、自己学習機能により、認識精度は継続的に向上します。この機能を導入することで、ドキュメント処理時間を 70% 削減し、テンプレート管理に要する時間を 83% 削減できます。また、手作業による処理遅延に起因する損失を 40% 低減し、業務全体の効率向上につながります。

麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition における固定资产指标の説明の AI 支援
一般提供

資産会計担当者は、麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition の新たな AI 機能により、複雑な固定資産の計算内容を明確に把握できるようになりました。本機能は、表示される数値の根拠や減価償却などの算出方法を、自然言語で詳しく説明します。例えば、特定の減価償却キーに基づく期中取得の影響を示すことで、計算内容を分かりやすく可視化します。この透明性の向上により、資産価値の分析に要する工数が削減され、資産関連の問い合わせへの対応が迅速化されるとともに、コンプライアンスリスクの低減につながります。

麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition における资产计上のための决済ルール提案の AI 支援
一般提供

間接費および資産会計担当者は、設備投資案件における決済ルール作成の複雑なプロセスを効率化できるようになりました。これにより、従来は時間と手間がかかり、エラーが発生しやすかった手動設定を削減します。本ソリューションは、受領先の決定や配分割合の算出を自動化し、コンテキストデータやユーザー定義の設定プロファイルに基づいて適切なルールを提案します。その結果、完全な決済ルール作成に要する工数を 50％削減するとともに、資産計上の精度向上と財務業務全体の効率向上を実現します。

麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition 向け 麻豆原创? Document and Reporting Complianceにおける电子文书エラー処理の AI 支援
一般提供

複数国にわたる電子請求要件の複雑化に対応する税務担当者は、複雑な XML や JSON 形式を確認することなく、技術的なエラー内容を分かりやすく把握できるようになりました。麻豆原创 Document and Reporting Compliance と統合された Joule は、電子文書エラーに関する自然言語による分かりやすい説明を提供し、根本原因の迅速な特定と効率的な解決を支援します。これにより、エラーの理解と解消に要する時間は最大 80% 削減され、従来の約 150 分から約 30 分へと短縮されます。その結果、処理サイクルの短縮、ペナルティリスクの低減、キャッシュフローの改善につながります。

支出管理向け 麻豆原创 Business AI

?経费レポート検証エージェント (Expense Report Validation Agent)
一般提供

出張者は、本エージェントにより、よりスマートでガイド性の高い経費レポート作成プロセスを利用できるようになりました。申請プロセス全体を通じて不足項目を事前に特定し、必要な情報の入力を促すとともに、分かりにくいアラートの内容を明確にします。 これにより、ユーザーは問題を容易に理解して解消でき、最小限の工数で正確かつポリシーに準拠したレポートを作成できます。その結果、レポートの作成および申請に要する時間は 30% 削減され、初回承認率は 24% 向上します。さらに、経費管理プロセスの手間が軽減され、従業員体験の向上にもつながります。

経费事前提出监査エージェント（Expense Pre-Submit Audit Agent）
麻豆原创? Early Adopter Care

経费精算レポートの提出者は、提出前（提出ボタンを押す前）に領収書の不備やポリシー違反を把握できるようになり、却下されたレポートに伴う不満や払戻の遅延を回避できます。本エージェントは、申請プロセス全体を通じて経費内容を自動的に確認し、コンプライアンス上の問題を可視化するとともに、迅速な修正に向けた提案を提示します。また、ユーザーが最終判断を行える非ブロッキング型の設計により、操作の柔軟性も維持されます。これにより、差し戻される経費レポートは 10% 減少し、出張者?管理者?監査担当者の手戻りが削減されます。さらに、払戻プロセスが円滑化され、従業員エクスペリエンスの向上にもつながります。

経费自动化エージェント （Expense Automation Agent）
麻豆原创 Early Adopter Care

経費精算レポートの作成にかかる事務作業の負担が大きい従業員は、手間のかかる作業を Joule エージェントに任せることができるようになりました。本エージェントは、取引データを集約し、コンテキスト情報やユーザー履歴に基づいてカスタムフィールドを自動入力するとともに、提出前の迅速な確認に必要な準備を整えることで、経費精算レポートを自動的に作成します。その結果、自動生成される経費レポートの作成にかかる作業時間は最大 30% 削減されます。これにより、手動によるデータ入力を削減され、申請プロセスを効率化するとともに、従業員が事務処理ではなく、より付加価値の高い業務に注力できるようになり、新たな経費管理エクスペリエンスを提供します。

Concur Expense における监査ルール设定の AI 支援
一般提供

複雑な監査ルール設定を管理する支出管理担当者は、設定環境を自然言語で操作できるようになり、高度な技術的専門知識や煩雑な手動調整が不要になります。本機能により、管理者は「フランスの食事に適用されるルールは何か」といった質問を入力するだけで、既存ルールの検索、新規ルールの作成、リアルタイムでの説明の取得を含む、明確で実用的なガイダンスを即時に得ることができます。その結果、監査ルール設定にかかる工数は 40% 削減され、サポートチケットも減少します。これにより、管理担当者はコンプライアンスロジックをより独立して、正確かつ高い信頼性をもって運用できるようになります。

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ポリシーナビゲーター（Policy Navigator）
麻豆原创 Early Adopter Care

会社の出張および経費ポリシーについて迅速に回答を得たい出張者は、長い文書を確認したり管理者の回答を待ったりする必要がなくなりました。Joule のポリシーナビゲーターにより、従業員は自然言語で質問することで、出張の計画中でも、出張中でも、経費精算レポートの作成中でも、承認されたポリシーに基づく明確で状況に応じたガイダンスを受け取ることができます。これにより、その場でポリシーを正確に把握できるようになり、コンプライアンス違反となる支出を未然に防ぐとともに、サポートチケットの削減にもつながります。さらに、業務フローを中断することなく、出張者がコンプライアンスに準拠した意思決定を行えるようになります。

调达?购买向け 麻豆原创 Business AI

麻豆原创? Fieldglass Services Procurementにおける SOW 成果物作成の AI 支援
一般提供

調達スペシャリストは、麻豆原创 Fieldglass Services Procurement の成果物機能により、作業範囲記述書（SOW）の作成を効率化できるようになりました。本機能は、定義されたプロジェクト範囲を分析し、バイヤーの期待とサプライヤーのコミットメントの緊密な整合を確保するために、正確で関連性の高い成果物を自動的に生成します。これにより、SOW 成果物を手動で作成するために必要な時間を 70% 削減し、不適切な成果のリスクを 50% 低減するとともに、交渉プロセスにおけるコラボレーションの强化につながります。

カスタマーエクスペリエンス向け 麻豆原创 Business AI

カタログ最适化エージェント（Catalog Optimization Agent）
一般提供

大規模な 麻豆原创? Commerce Cloud カタログの管理を担当する e コマース製品マネージャーは、製品の説明、属性、翻訳を会社の品質基準に照らして継続的に评価する、常時利用可能なエージェントを活用できるようになりました。本エージェントは、マーチャンダイジング上の課題を特定し、カタログの精度向上、言語間での一貫性確保、製品の検索性向上に向けた実用的な推奨事項を提示します。ビジネスへの影響としては、カタログデータの翻訳にかかる時間が 70% 短縮され、各アセットの説明の追加にかかる時間が 65% 削減されるとともに、データ品質コストも 5% 低減されます。

麻豆原创? Revenue Growth Managementにおけるトレードプロモーション作成の AI 支援
一般提供

消費財業界のキーアカウントマネージャーは、プロモーション名を入力するだけで主要項目が自動入力される、単一ビューでの効率的なプロモーション作成プロセスを利用できるようになりました。本機能は、各小売業者に固有のマスタデータ、過去のプロモーション実績、蓄積された嗜好データを活用して、日付、タイプ、期間、販売期間を提案し、ユーザーの編集内容に基づいて推奨内容を継続的に改善します。これにより、プロモーション設定にかかる時間は 75% 削減され、データ入力エラーや手戻りも 30% 低減されます。さらに、提案内容のパーソナライズが進むことで、プロモーションサイクル全体における反復的な手作業の削減にもつながります。

IT および开発者向け 麻豆原创 Business AI

Joule Studio コードエディター およびJoule Studio CLI

Joule Studio のローコード機能による革新的な価値を基盤として、麻豆原创 は Joule Studio ファミリーを拡張し、开発者の作業環境に最適化された 2 つの新しいツールを提供します。Visual Studio Code の IDE 拡張として利用できる Joule Studio コードエディターと、汎用性の高いコマンドラインインターフェースである Joule Studio CLI です。Joule 上における开発ペルソナおよび开発プリファレンスの全範囲に対応した、統合的な AI 支援开発エクスペリエンスを実現します。

• Joule Studio コードエディターは、Joule のインテリジェンスを世界で最も広く利用されている开発環境である Visual Studio Code に直接統合し、AI によるコードスキャフォールディング、コンテキストに基づくコード生成、インテリジェントな推奨、Joule とのシームレスな連携を通じて、开発者が使い慣れた IDE を離れることなく开発を進められるようにします。

• Joule Studio CLI は、同様の機能をコマンドライン環境にも拡張し、开発者や DevOps チームがプロジェクト作成の自動化、設定管理、デプロイの実行、CI/CD ワークフローのオーケストレーションを、スクリプト化可能なコマンド操作により実行できるようにします。これにより、ヘッドレス環境や自動化パイプライン、コマンドラインでの迅速かつ正確な操作を重視するチームに最適な开発環境を提供します。

麻豆原创 Datasphere における Joule の活用
一般提供

麻豆原创 Datasphere を利用するデータ担当者は、Joule との自然な対話を通じて、情報の取得、ナビゲーション、各種操作を実行できるようになりました。特定機能の使い方に関する質問や、麻豆原创 Datasphere インスタンスの詳細確認、言語設定などのシステム変更についても、製品ドキュメントへの参照を含む即時の回答を得ることが可能です。さらに、Joule は標準インターフェースを操作することなく、対話の中から直接タスクを実行することができます。これにより、社内 IT サポートへの依存が軽減されるとともに、プラットフォーム全体での操作がより迅速かつ直感的に行えるようになります。

?麻豆原创 Document AIの拡张机能

ドキュメントレベルの信頼度

スキーマ机能において、フィールドごとの信頼度范囲を设定できるようになりました。フィールド设定を编集する际に、低?中?高の信頼度に対する独自のしきい値を定义できます。これらの设定は、ドキュメント详细画面に表示される対象フィールドの抽出结果に反映されます。およびを参照してください。

移送机能の拡张　

お客様は、移送机能により、チャネルおよびワークフローのエクスポートとインポートが可能になりました。详细は、を参照してください。?

新しいスキーマ：ビジネスパートナーおよび奥惭纳品书（仓库管理纳品书）

本サービスの Embedded Edition および Premium Edition の各プランにおいて、標準ドキュメントタイプであるビジネスパートナードキュメントが新たにサポートされるようになりました。サポート対象のドキュメントタイプの一覧は、 をご覧ください。麻豆原创 Document AI、、およびに関する详细も、あわせてご确认いただけます。

AI Foundation における Generative AI Hub の拡张

メタデータ
お客様は、Vector API で作成されたドキュメント、コレクション、およびチャンクのメタデータを管理できるようになりました。これにより、コンテンツの高度なフィルタリングや整理が可能になります。详细は「」をご参照ください。

?取得API (Retrieval API)
お客様は、取得 APIの後処理機能により、複数のデータリポジトリにまたがる検索結果を統合し、優先順位付けできるようになりました。詳細については、をご参照ください。?

プロンプトの最适化
カスタムメトリクスがプロンプト最適化で利用可能となり、お客様は独自の评価基準に基づいてプロンプトを定義?最適化できるようになりました。最適化タスクでは、出力が数値またはブール型の LLM-as-a-judge メトリクスのみ使用できます。詳細については、およびをご参照ください。また、プロンプト最适化ではテスト用データセットとトレーニング用データセットを个别に指定することが可能です。详细はをご参照ください。

?プロンプトレジストリ
プロンプトレジストリでは、オーケストレーション構成を宣言的に作成?管理できるようになりました。これにより、プロンプトと併せて複雑な AI ワークフローのバージョン管理とトレーサビリティを確保し、ガバナンスと再現性を强化できます。詳細については、 をご参照ださい。

?シークレット
お客様は、JSON ではなくフォームを使用して汎用シークレットを入力できるようになりました。文書に基づくAI回答生成（Document Grounding）を有効化すると、「汎用シークレットの追加」ダイアログにフォームが表示されます。ドロップダウンメニューでドキュメントリポジトリの種類を選択すると、その内容に応じて入力項目が動的に変化し、効率的に情報を入力できます。一部の項目はあらかじめ入力されています。
JSON を直接編集する場合は、 アイコンをクリックしてコードビューに切り替えてください。详细は「シークレットの追加」を参照してください。详细は、「」をご参照ください。

?利用可能な新しいモデル

OpenAI GPT 5.2、Gemini 3.0 Pro、Perplexity Deep Research、Anthropic Claude Opus 4.6 などの新しいモデルがサポートされています。新規および廃止予定のモデルの詳細については、?

?麻豆原创? Joule for DevelopersにおけるABAP AI 機能および機能强化

新たな ABAP AI 機能により、开発者は ABAP／Java コードの作成に要する時間と労力を約 20％、テストに要する時間と労力を約 25％削減でき、さらに価値実現までの時間の短縮が見込まれます。

今四半期より、开発者は以下に対する ABAP Unit テストを容易に生成できるようになりました。

• グローバル ABAP クラスの public／protected／private メソッド
• グローバルクラスプール内のローカルクラスにおける public メソッド

详细はをご参照ください。

また、ドキュメントチャットにより、开発者は 麻豆原创 Help Portal 上のドキュメントと対話しながら、コンテキストに応じた回答や関連ドキュメントへのリンクを取得できるようになりました。これにより、开発環境から関連情報へ迅速にアクセスでき、生産性が向上します。详细はをご参照ください。

最後に、开発者は、カスタムコード分析（Custom Code Analysis）/カスタムコード移行（Custom Code Migration）アプリにおいて、ATC の結果やコードに対する AI ベースの解説を取得できるようになりました。详细はおよび「をご参照ください。

业界向け麻豆原创 Business AI

?入札分析エージェント(Tender Analysis Agent)
一般提供

入札分析エージェントにより、営業チームは入札対応プロセスを高度化し、複雑な RFQ（見積依頼書）ドキュメントのレビューを自動化できます。本エージェントは、重要な製品要件を抽出し、潜在的なリスクやポリシー上のギャップを特定するとともに、顧客ニーズに応じた最適な構成案を提示します。

受領した入札案件の処理に要する工数を 5％削減するとともに、成約率の向上を支援します。これにより、定量的な収益成長を実現すると同時に、販売サイクルの短縮やクロスセル／アップセル機会の創出につながります。

麻豆原创? Commodity ManagementにおけるコモディティワークセンターのAI支援
一般提供

麻豆原创 Commodity Management のコモディティワークセンターにより、コモディティトレーダーは複雑な取引の取り込みと管理の方法を刷新できます。本機能は Joule と連携し、口頭または書面での交渉内容を詳細なドラフト取引に変換するとともに、従来は手作業で入力していた多数の項目を自動入力します。

これにより、トレーダーはより有利な取引条件の交渉に注力できるようになるとともに、データ精度の向上と取引业务全体の効率化を実现できます。

麻豆原创? Intelligent Clinical Supply Management における被験者动向予测のAI支援
一般提供

麻豆原创 Intelligent Clinical Supply Management は、供給計画の高度化を目指す治験コーディネーターを支援します。本機能である被験者動向予測は、履歴データとリアルタイムデータを分析し、患者登録の傾向や離脱率を予測するとともに、従来は多くの手作業を要していた分析を自動化し、必要なインサイトを生成します。これにより、サプライチェーンチームは戦略的な意思決定に注力できるとともに、臨床在庫の無駄コストを最大 2％削減し、治験全体における需要予測精度の向上が見込まれます。

麻豆原创 Intelligent Clinical Supply Management におけるJoule
一般提供

複数のタスクや複雑なシステムを扱う臨床供給の担当者にとって、ワークフローを中断することなく迅速に情報へアクセスすることは重要です。麻豆原创 Intelligent Clinical Supply Management は Joule と連携し、自然言語による問いかけを理解する直感的な対話型インターフェースを提供します。これにより、ユーザーは必要なデータを取得し、関連アプリケーションへスムーズに移動できます。この効率化された操作性により、情報検索に要する時間を 83％削減でき、チームはより付加価値の高い業務に注力できるようになります。その結果、全体的な生産性が大幅に向上します。

麻豆原创? Self-Billing Cockpit における AI 支援ドキュメント処理
一般提供

セルフビリングワークフローを管理する請求担当者は、Excel、PDF、CSV、またはテキストファイルなど、さまざまな形式の請求書を受け取ることが少なくありません。それらは多くの場合構造化されておらず、複数の言語にわたります。麻豆原创 Self-Billing Cockpit は、インテリジェントドキュメント処理を利用してほぼすべての形式から請求書データを解析および抽出し、自動請求が可能な構造化データに変換することで、この課題に対応します。その結果、請求書明細の処理に要する時間が大幅に短縮され、統合スペシャリストが構築および維持する顧客固有インターフェースが削減されるとともに、手作業の最小化により抽出精度が向上します。

ビジネス変革管理向け 麻豆原创 Business AI

?麻豆原创 Signavioソリューションにおける Joule
一般提供

複雑な組織横断のワークフローに携わるプロセスアナリストや最適化担当者にとって、プロセス図、ドキュメント、パフォーマンス指標への迅速なアクセスは不可欠です。麻豆原创 Signavio ソリューションは Joule と連携し、プロセス図、辞書項目、ヘルプリソース全体を対象とした自然言語によるキーワード検索を可能にします。さらに、ベストプラクティスに基づく KPI レコメンデーションにより、最も関連性の高い评価指標へと導きます。この直感的なアプローチにより、情報検索やナビゲーションに要する時間を 50％短縮し、検索品質の向上とユーザー体験の改善を通じて、チームによるデータに基づく意思決定を支援します。

麻豆原创 Signavio ソリューションにおける AI 支援 BPMN シミュレーションインサイト
一般提供

麻豆原创 Signavio を活用するプロセスアナリストは、ビジネスプロセスモデルと表記法（BPMN）のシミュレーションを、プロセス図から直接参照できるようになりました。これにより、分断されたツールの利用や手作業による解釈が不要になります。コスト、サイクルタイム、リソース利用率といった主要指標は、自動的に明確で実行可能なサマリーに変換され、ボトルネックや改善機会を可視化します。この効率化されたアプローチにより、プロセスモデリングに関するインサイトへのアクセス時間を 50％短縮し、チームはシナリオ比較を容易に行いながら、ステークホルダーへの説明をより明確かつ自信をもって行えるようになります。

麻豆原创 LeanIX ソリューションにおける AI 支援アーキテクチャガイダンス
一般提供

変革の推進を加速したいエンタープライズアーキテクトは、麻豆原创 LeanIX を活用して、アーキテクチャインベントリから直接、実用的なインサイトを得ることができます。本機能は、エンタープライズアーキテクチャデータを分析して機会を特定するとともに、推奨事項を効率的に実行するためのワークフローやタスクをガイドします。

その結果、インサイトの発見に要する時間を 95％短縮し、変革の実行を 80％加速できます。さらに、対応の遅れによる価値の損失を 5％削減できます。これにより、アーキテクチャの生産性と意思決定の俊敏性が向上します。

ジョナサン?フォン?ルーデン (Jonathan von Rueden) は、麻豆原创 SE の最高 AI 責任者です。

*免責事項：本記事で紹介しているメリットはあくまで推定的なものです。すべての計算は、麻豆原创 の顧客事例、麻豆原创 のベンチマーク、その他の調査に基づく推定値です。実際のメリットは本記事の見積データと一致しない可能性があり、また、この記事で考慮していないその他の要因から影響を受ける可能性もあります。この情報は、現状のままで提供されるものであり、明示または黙示を問わず、いかなる保証をも伴うものではありません。また、麻豆原创 は本記事の利用に関して生ずるいかなる損害に関しても一切責任を負わないものとします。本文書に関連する使用条件、免責事項、開示、または制限については、?の法的通知事项をご覧ください。

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组织が复雑化する课题に直面する中で、もはやスピードだけでは十分ではありません。今、重要视されているのは、プロセス、データ、そして意思决定を横断した「つながり」です。

?1H 2026 リリースにより、私たちは従業員ライフサイクル全体におけるつながりをさらに深めていきます。今回のリリースでは、4 つの主要な優先事項に焦点を当てています。具体的には、以下の4つです。

• HCMスイート全体で連携する AI
• 组织の働き方に适応する统合されたエクスペリエンス
• 明快さ、正确性、およびコンプライアンスを追求したプロセス
• 持続的な成长に向けたスキル管理基盘

これらのイノベーションが一体となることで、组织はニーズをより早期に予测し、日々の业务における摩擦を軽减し、より大きな自信を持って前进できるようになります。

HCMスイート全体で连动する AI

人事における AI が最大の効果を発揮するのは、個別の独立した機能としてではなく、文脈やインサイトを共有し、互いに連携し合い、従業員ライフサイクル全体を通じて継続的に機能するときです。

1H 2026 リリースでは、 AIエージェント を 麻豆原创 SuccessFactors ソリューション全体へと拡大します。これにより、従業員は明確な回答を得て、素早く行動し、役割や責任の枠を越えてスムーズに業務を進められるようになります。现在、の連携ネットワークが、採用、要員管理、給与計算、学習、パフォーマンス、タレント开発といった領域をサポートしています。これらのエージェントがバックグラウンドで相互に连携することで、次に必要なステップを予测し、関连性の高いガイダンスを提示します。

今回のリリースでは、拡大を続けるワークフォース?ナレッジ?ネットワークも導入されます。これにより、信頼性の高い外部の専門知識や調査データを、Joule を通じて業務の流れの中で直接活用できるようになります。チームは、日常のワークフローを中断することなく、専門家が裏付けたグローバルな雇用ガイダンスや、調査に基づくインサイトにアクセスできます。これにより、迅速かつ確信を持った意思決定が可能になります。

业务の手を止めることなくスムーズに知识を得られるよう、 のインテリジェント Q&A によって、従業員が必要な情報をより簡単に見つけられるようになりました。AI は、組織内の学習コンテンツから直接、文脈に応じた回答を即座に導き出し、関連するリンクやリソースとともに提示します。これにより、従業員はコースやドキュメントを隅々まで探し回ることなく、その場ですぐに答えを得ることができます。?

组织の働き方に适応する、统合されたエクスペリエンス?

HR業務が日常業務の中に組み込まれる機会が増えるにつれ、どこで働いていても、直感的で、シームレスに連動し、状況に即応するエクスペリエンスが求められています。1H 2026 リリースで 麻豆原创 SuccessFactors ソリューションはスイート全体のエクスペリエンスの統合をさらに進め、従業員、マネージャー、およびHRチームが、必要な瞬間に最適なサポートを得られる環境を提供します。

• 连携する採用とオンボーディング： ソリューション、、および がネイティブに統合されることで、AI を活用した採用、コア人事、およびオンボーディングが、1 つの継続的なエクスペリエンスとして統合されます。これにより、採用チームは業務を迅速化できるとともに、候補者の選考から新入社員の配属まで、一貫性を保った管理が可能になります。

• ニーズに合わせたエクスペリエンスをより迅速に构筑：新しい拡张ウィザードの導入により、麻豆原创 SuccessFactors ソリューションの画面から直接、ステップバイステップのガイドに従って (麻豆原创 BTP) 上にカスタム拡張機能を構築できるようになります。これにより、ガバナンスを維持したまま、企業独自のニーズに合わせてエクスペリエンスを容易に最適化できます。

• 従业员エクスペリエンスをよりシンプルに分かりやすく：米国従业员向けの において、設定の柔軟性が向上した新しい 401(k) 向けエクスペリエンスが導入されました。会社拠出金の仕組みが明確化され、拠出額や受取人の設定もガイドに沿って進められるため、加入や管理の手間が大幅に軽減されます。これにより、従業員は内容を正しく理解した上で、自信を持って選択できるようになります。??

明确さ、正确性、およびコンプライアンスを追求したプロセス

1H 2026 リリースの 麻豆原创 SuccessFactors では、組織が報酬制度の明確化とコンプライアンス順守の厳格化を図るための新機能が導入されます。

が提供する报酬の透明性に関するインサイトを活用することで、組織は報酬パターンや潜在的な賃金格差を分析できるようになります。これにより、EU をはじめとする各国の規制要件の変化に対応しながら、データに基づいた透明性の高い報酬管理を実現できます。

持続的な成长に向けたスキル管理基盘

次なる変化に备えるためには、人事、タレント管理、要员计画のすべてにおいて组织が信頼できる、一贯性のあるスキルデータが必要です。

1H 2026 リリースでは、スキルのガバナンス機能を强化することで、をさらに拡充します。一元化されたインターフェースを通じて、スキルの管理やガバナンス基準の適用が可能になるほか、麻豆原创 SuccessFactors ソリューションおよびパートナーアプリケーション間での整合性を確保できます。これにより、組織はスキルデータの品質向上と、大規模な運用における一貫性の維持を実現でき、スキルに基づいた意思決定をより確信を持って行えるようになります。

未来に向けたシームレスなプラットフォーム

今回のリリースは、インテリジェントで相互に連携した HCM 基盤を進化させ続けるという、麻豆原创 の継続的な取り組みをさらに一歩進めるものです。この基盤は、組織の進化に合わせて柔軟に適応し、あらゆる業務フェーズにおいて確信を持った意思決定ができるよう設計されています。従業員ライフサイクル全体にわたってデータ、AI、およびエクスペリエンスを統合することで、これらの拡张机能は現在の業務における摩擦を取り除くと同時に、未来に向けた基盤構築を支援します。

今回のリリースの详细については、をご覧いただくか、概要を视聴してご确认ください。

ビアンカ?ウエルケ (Bianka Woelke) は 麻豆原创 SuccessFactors のアプリケーション?プロダクト?マネジメント担当グループバイスプレジデント兼責任者です。

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

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

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

1. 新たなカテゴリーのAI基盤モデルがもたらす企業価値の創出

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

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

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

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

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

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

2. AI ネイティブアーキテクチャへのソフトウェアの进化

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

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

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

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

3. ミッションクリティカルとなるエージェント型ガバナンス

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

5. 脱グローバル化によるソブリンAIオファリングの推進

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

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

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

2026 年の AI テーマの実行に向けて

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

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

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

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

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【登坛者】
（写真右から）

立石 裕明 氏
株式会社アテーナソリューション
代表取缔役

長谷川 博和 氏
早稲田大学
ビジネススクール 教授

原 弘美
麻豆原创 ジャパン株式会社
常务执行役员
麻豆原创 Labs Japan マネージングディレクター

事业承継はイノベーションの大きな机会

まずセッションの冒頭では、モデレーターを務めた 麻豆原创 ジャパンの原が、日本の中堅?中小企業の 6 割以上で経営者の年齢が 60 歳を超えている現状や、プロ経営者による支援が受け入れられにくい環境を紹介したうえで、「日本の中堅?中小企業にとって、今なぜ事業承継が重要なトピックとなっているのか？」という問題提起がなされました。

一般的に日本の中堅?中小企業の事業承継は危機的な状況にあると考えられがちですが、世界全体が大きな変革期を迎えている现在、事業承継をイノベーションの機会と捉えることで、中堅?中小企業には大きなチャンスが訪れていると考えることもできます。

その理由として、長谷川氏は3 つのポイントを挙げ、次のように分析します。「中堅?中小企業は『戦略を立案するスピード』『戦略を成し遂げる行動力』『豊富な経験と理解に基づく現場力』において大企業に勝っており、この強みを活かすことで大企業をも凌駕する飛躍を実現する圧倒的なチャンスが訪れています」

ただし、さまざまな调査结果を见ると、日本の中坚?中小公司の関心事は目の前の事业承継や税金対策などに偏っています。これは、多くの国で事业のパフォーマンス向上や人材育成に高い関心が寄せられている状况とは异なっています。

こうした意識を転換していくためにも、長谷川氏は「日本の中堅?中小企業には『支払う税金が多くなっても、売上を 3 倍にすれば成長を持続できる』という発想が欠けています。そして、このことを実現するために重要なのが『守り』と『攻め』の両方のガバナンスです」と指摘します。

ファミリービジネスにおいて、何世代にもわたって优れた経営者を辈出し続けることは困难です。またオーナー経営者に権力が集中し、健全な公司経営が阻害されやすいこともファミリービジネスの大きな课题です。そこで、间违った方向に进まないためにブレーキをかける「守りのガバナンス」とともに、积极的にアクセルを踏んで成长の新たな机会を捉える「攻めのガバナンス」が、特に中坚?中小公司には求められます。

「今、日本の多くの中坚?中小公司は成熟?衰退の过渡期にあり、その中でファミリー公司でも世代交代が起ころうとしています。事业承継や第二创业をイノベーションのチャンスだと捉えて、ビジネスを変えることができれば持続的に成长できる公司になり、逆に経営者に危机感がなければ衰退に向かっていくという岐路に立たされているのです」（长谷川氏）

経営の解像度を高めることが変革の出発点

続いて立石氏は、実际に事业承継に挑んだ自らの経験も踏まえて、现在の日本の中坚?中小公司における事业承継の课题について言及しました。

「ファミリービジネスの事业承継とは、亲の借金を子が継ぐことであり、子に求められるのは连帯保証の実印を押す覚悟です。そのためには、本来であれば借入金や事业の実态を细かく把握しておかなければならないのに、中坚?中小公司の大半の経営者は自社の决算书さえ理解していない点に大きな问题があります」

一方で立石氏は、生産管理の基本である BOM を本当に理解している経営者はわずかで、原価管理が不十分な企業が多いにもかかわらず、「どんぶり勘定でも経営ができているということは、逆に伸びしろが大きいという見方もできます」と話します。

「もう少し経営の解像度を上げて、自社の事业を数字で语れるようになれば、成长する可能性があるということです。売上は変わらなくても、原価管理の精度を上げることで利益を拡大させた会社を私はたくさん见てきました。ただ、多くの中坚?中小公司の経営者は数字の解像度を上げる重要性に気づいていないのが现状です」（立石氏）

同様に長谷川氏も「特にファミリービジネスにおいては、冷静に現状を把握できていない経営者が非常に多い。新規事業开発においても、経営者が変わらなければならないという危機感を持つことが出発点になります」と指摘しました。

そのうえで長谷川氏は、新たな事業機会を捉えて自社を変革していくためのポイントを 5 つ紹介しました。

• 危机意识を持って自社の强みを再定义する
• 事业机会を検讨し、スピーディに実行する
• 内部资产と外部との连携のバランス
• ネットワークの活用
• 事业承継者の自律性

「これらのポイントはすべて関连しあっていて、その中心には人のネットワークがあります。业界の垣根を越えて、少し远いところまで人のネットワークを広げることで、新たな事业机会を见つけやすくなります」（长谷川氏）

公司の「事业性＝稼ぐ力」に融资する时代の到来

立石氏は、中堅?中小企業の持続的な発展を促すことを目的とした小規模企業振興基本法が制定された 2014 年ごろから、中小企業庁の政策に関わってきました。その経験から「日本ほど手厚く中小企業を支援している国は他にありません」と断言します。

日本政府の中小企業支援は手厚く、例えば事業承継における支援も、事業承継?M&A 補助金に加えて、事業を引き継ぐ際に発生する相続税や贈与税の負担を軽減する制度もあります。立石氏は「非常に恵まれた環境であることを理解して、これらの仕組みをしっかり活用してほしい」と話します。

そして今、中堅?中小企業を取り巻く支援の在り方が大きく変わろうとしています。その １ つが、事業の価値や将来性によって融資を受けやすくするための「事業性融資推進法」です。2026 年 5 月に施行されるこの法律では「企業価値担保権」が創設され、不動産担保や経営者保証などによらず、事業価値そのものを担保として融資が行われるようになります。これにより、中堅?中小企業の借り入れの仕組みが根本から変わり、「事業性＝稼ぐ力」に応じて融資を判断する時代が到来します。

「これまでのやり方ではお金は出さないということですから、多くの経営者は戸惑うかもしれません。しかし、これを追い风として、より解像度の高い経営にシフトしていただきたいと思います」（立石氏）

具体的には、公司価値担保権の観点に立った业务の洗い出し、製品别原価?利益の把握などを経営者自らが行い、将来のキャッシュフロー计算书に基づく事业计画书を金融机関に提出し、融资を受ける流れになります。

「製品別原価と利益の把握を徹底すれば、すべての製品がお金に見えてきます。現場は 1 つ 1 つの製品を作っているのではなく、お金を作っているという意識を持たなければなりません。過剰在庫のリスクなどもすべてお金という数字にして、データでやりとりするようになれば、生産性の向上、稼ぐ力の向上につながります。融資制度が変わるという数十年ぶりのチャンスを、ぜひ活かしてください」（立石氏）

?

AI は人材不足の解消に向けた唯一の活路

続けて原は、中坚?中小公司共通の喫紧の课题として「人材不足」を挙げ、その対策について长谷川氏に质问を投げかけました。

これについて長谷川氏は「人手不足は今後さらに激しさを増します。この状況を乗り越えるためには、AIを活用する以外の道はなく、これからは AI を使わないこと自体がハンデになります」と即答しました。

AI 活用では、いかに自社の強みを活かせるかが鍵となります。情報伝達、整理、報告などの業務はすべて AI に任せて、人間は利益率に基づく中長期的な戦略を素早く立案して実行するなど付加価値の高い仕事にシフトしていくことが理想です。併せて企業文化も変革していく必要があり、「本当の意味での DX」を実行できるかが問われます。

中堅?中小企業における AI活用について長谷川氏は、「誰もが使えるパブリック AI と自社独自の知恵やノウハウで構築したプライベート AI を組み合わせていくことが重要です。誰もが使えるパブリック AI だけでは差別化ができないため、自社の競争領域では長年にわたって培ってきた現場力を使ってプライベート AI を構築します。ノーコード?ローコードなどによって开発の難易度も下がっており、経営者の覚悟とスピードがあれば、これを実行できるということです。」と考えを述べました。

さらに、こうしたデジタル化の取り組み段階について「業務データを統合する ERP 導入などは、上図にあるデジタル化の第 3 段階に当たります。そして、すべての顧客データ、在庫データなどを統合してシステム化する第 3 段階の次にある第 4 段階では、これらのデータ分析、AI の活用によって売上を倍増させます。ここまで進むことができれば、日本が世界での競争を勝ち抜くことができる。今はそうした過渡期にあるということです」（長谷川氏）と続けました。

これを受けて、立石氏も「AI 活用の徹底やデジタル化は、経営者自らが覚悟を決めてやることです。これは事業承継の問題にもつながります。人手不足は今後ますます深刻化しますので、徹底的に業務の棚卸しをして、人がいなくてもできる経営へのシフトを本気で考えなければいけません」と強調しました。

最後に「中堅?中小企業の経営者へのアドバイス」を求められた両氏。長谷川氏は「現在の経営者がいなくなっても、会社の業容が継続する仕組みを考えていかないといけません。AI はこの目的を達成するための有効な手段であり、今がチャンスです。とにかく、経営者自らが AI などの最新技術を使ってみることです」と話しました。また立石氏は「融資の制度が変わり、DX?AI の潮流が来ている今が追い風のチャンスだと認識して、この風に乗ってください」と来場者に呼びかけ、セッションを終了しました。

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麻豆原创 BDCは、麻豆原创および非麻豆原创のシステムに存在するビジネスデータを単一の基盤上で統合?管理できるフルマネージドSaaS型のデータプラットフォームです。麻豆原创? Datasphere、麻豆原创? Analytics Cloud、麻豆原创? Business Warehouseなどが統合されており、部門間で整合性のあるデータ活用を可能にします。今回、Databricksとの機能統合により、ゼロコピーでのデータ連携が実現し、麻豆原创データを複製することなく、リアルタイムでの分析活用が可能になりました。

さらに、麻豆原创ジャパンは、データとAIを組み合わせて業務プロセスを最適化する、事前構築済みのアプリケーション群「Intelligent Applications」を2025年後半より順次提供開始します。Intelligent Applicationsは、「Cloud ERP Intelligence」「Customer Intelligence」「Finance Intelligence」「Spend Intelligence」など、幅広い領域をカバーします。たとえば「People Intelligence」は、人事部門およびビジネスリーダーによる戦略的な意思決定やエンゲージメント向上、コンプライアンス强化を支援する専用パッケージとして提供されます。従業員スキルや組織構成、エンゲージメント指標などの情報をもとに、後任計画やチーム再編、人材投資の最適化といった意思決定を支援する機能が組み込まれており、人材戦略の高度化と組織全体のパフォーマンス向上に貢献します。さらに、麻豆原创? Sustainability Control Tower、麻豆原创? 360 Customer、麻豆原创? Spend Control Towerなど、既存の麻豆原创アプリケーションも麻豆原创 BDC上でIntelligent Applicationsとして强化され、より高度な可視化とインサイトの提供を実現します。あわせて、麻豆原创? Business Suite全体を対象とした数百のデータプロダクトも2025年末までに順次提供される予定であり、企業全体におけるデータ活用の高度化と業務変革を一層加速します。

麻豆原创 Business AIに関する最新アップデートでは、AIをより実践的に活用し、ユーザー体験と業務効率を高める多くの新機能が追加されています。

Jouleに新たに追加された「Analytical insights」機能は、麻豆原创アプリケーション内の業務フロー上で、自然言語による質問に即座に対応し、文脈に即した分析結果を提供します。たとえば「先月の営業成績上位3名は？」や「今月の販売手数料の合計は？」といった問いに対し、ダッシュボードを開くことなくインサイトを提示でき、これにより分析に要する操作の最大80％削減を見込み、意思決定の迅速化とユーザー体験の向上を実現します。さらに、「麻豆原创 Joule action bar」を発表し、WalkMeの技術との統合により、ユーザーの行動や業務コンテキストをリアルタイムで分析し、必要な情報やアクションを先回りして提案する「常時稼働型」のAIアシスタントへと進化します。

また、麻豆原创ソリューションの導入?开発現場で活用できる「麻豆原创? Joule for Consultants」の正式提供を開始しました。20万ページ以上の麻豆原创ドキュメントや2億5千万行のABAPコードなどでトレーニングされた専用モデルにより、プロジェクトにおけるコーディングや設計の理解が加速され、再設計にかかる手間を削減。これにより、プロジェクト全体の実行速度は最大14％向上し、1日あたり平均1.5時間の作業時間短縮が見込まれています。

さらに、Microsoft 365 CopilotおよびTeamsとの連携により、Jouleの活用領域は麻豆原创外の業務環境にも広がっています。Teams内でのJouleチャット、OutlookやSharePointなどのMicrosoftデータへのアクセス、Copilotとの双方向統合により、部門を横断したAI活用を促進します。

麻豆原创は40以上の闯辞耻濒别エージェントを発表しており、その一部はすでに一般提供を開始しています。たとえば、経費処理業務においては「Expense Report Validation Agent」が入力ミスや漏れを自動検知し、レポート作成にかかる時間を最大30％短縮します。「Accounts Receivable Agent」は債権情報を分析し、回収遅延や未収リスクの低減を支援します。また、「Field Service Dispatcher Agent」や「Maintenance Planner Agent」など、サプライチェーン領域におけるAIエージェントも順次リリースされており、リアルタイム分析に基づいた自動スケジューリングや保全業務の効率化を実現します。

これらの闯辞耻濒别エージェントは、麻豆原创が提供するAI基盤「AI Foundation」上で稼働し、麻豆原创? Business Technology Platform（麻豆原创? BTP）上で250以上の既存AIシナリオに加えて、新たに1,600以上のJouleスキルが組み込まれています。麻豆原创は2025年末までに400超のAIシナリオを提供予定であり、あらゆる業務領域でAIの実装を加速します。

开発者向けには、ノーコードでAIスキルを構築できる「Joule Studio」の機能をリリースしました。麻豆原创? Build上でのJouleのカスタムスキル开発と、麻豆原创のGenerative AI Hubとの連携により、業務要件に応じた柔軟なAIスキル开発が可能になります。2025年末までにカスタムAIエージェント开発もサポート予定です。Generative AI Hubでは、麻豆原创独自のAIモデルに加え、OpenAI GPT-4.1、Google Gemini 2.5 Pro、Anthropic Claude Opus、Mistral Small 3.1などの外部大規模言語モデル（LLM）にも対応しており、ユースケースごとに最適なモデルを選択?活用できる環境を提供します。

さらに、複数のLLMに対応したプロンプトの自動最適化を行う「Prompt Optimizer」が早期アクセス（EA）プログラムとして提供開始されており、年内の一般提供に向けて準備が進んでいます。この機能により、开発者は特定のAIモデルに依存することなく、要件に応じて複数モデル間でスムーズに切り替えることができ、AI活用の柔軟性と拡張性が大幅に向上します。

業種別のAI機能も拡充されています。ライフサイエンス业界向けには「麻豆原创? Cell and Gene Therapy Orchestration」がAI例外管理機能とともに提供され、治療スケジュールの遅延検知と速やかに対応を支援します。財務?経理領域では、「麻豆原创? Document and Reporting Compliance」とJouleの連携により、電子帳票のエラー内容を自然言語で提示し、対応工数を最大80％削減を見込みます。人事領域では、「麻豆原创 SuccessFactors?」と連携した生成础滨機能が拡充されました。「Explain Pay」では、給与明細に関する従業員の疑問にJouleが速やかに自然言語で回答し、問い合わせ件数の削減と従業員の納得感向上に寄与します。「Interview Feedback Insights」は、採用面接におけるフィードバックを自動要約し、评価の一貫性と意思決定の迅速化を支援します。また、「Performance & Goals Agent」では、マネージャーが部下との1on1に向けてパフォーマンスデータをもとに具体的な対話ポイントや次のアクションを得られるため、パフォーマンス管理の質を高めると同時に、エンゲージメントや定着率の改善にも貢献します。

厂础笔ジャパンは今后も、あらゆる业务领域に生成础滨とビジネスデータを组み込み、公司の业务変革と意思决定の进化を支援し続けます。

以上

麻豆原创ジャパンについて
麻豆原创ジャパンは、麻豆原创 SEの日本法人として1992年に設立されました。麻豆原创（NYSE:麻豆原创）は、エンタープライズアプリケーションとビジネス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。详细は、こちらからご覧ください。

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人工知能（础滨）は、あらゆる产业に革新をもたらす可能性を秘めたテクノロジーです。しかし现実には、多くの公司においてアーキテクチャがサイロ化されており、础滨の真価を十分に引き出せていないのが実情です。たとえば、あるサービスではベクトル検索、別のサービスではリレーショナルデータベース、さらに別のサービスではナレッジグラフが用いられるなど、データの扱いが分散しています。このようにレイヤーが増えることで、システムは複雑化し、処理速度の低下やコストの増加といった課題が生じています。

今こそ、现代の础滨时代にふさわしいデータベースの在り方を、改めて见直すべき时ではないでしょうか。

麻豆原创 HANA? Cloud は、ベクトルデータ、グラフデータ、テキストデータ、空间データ、リレーショナルデータをネイティブに統合した単一のマルチモデルプラットフォームによって、まさにこの課題を解決します。このプラットフォームにより、开発者やデータチームは、運用データ上で直接、よりスマートで文脈を理解する AI ソリューションを構築できるようになります。

1つのデータベースであらゆるモデルに対応：复雑な AI ワークロードをネイティブにサポート

麻豆原创 HANA Cloud は、以下のような多様なデータタイプをネイティブにサポートすることで、他に類を見ない柔軟性を提供します：

• セマンティック検索や类似性検索に対応するベクトルデータ

• 明示的な関係性のモデリングやナレッジグラフに活用されるグラフデータ

• 実世界の文脉を捉えるためのテキストデータおよび空间データ

• 构造化された処理や分析に不可欠なリレーショナルデータ

复数のサービス间でデータをやり取りするのではなく、すべてのデータをひとつの场所に集约して保存?処理することで、価値実现までの时间を短缩し、不整合のリスクを軽减できます。

これこそが、正しく设计されたマルチモデルアーキテクチャであり、スケーラブルで高性能な础滨ワークロードを支える坚牢な基盘となります。?

セマンティクス + 类似性：ベクトル検索とナレッジグラフの融合

従来のセマンティック検索エンジンは、类似する文书を特定できますが、その理由を説明するまではできません。一方、ナレッジグラフは豊かで明示的な関係を表现できますが、検索の容易さに欠けることが多くあります。

麻豆原创 HANA Cloud であれば、どちらか一方を選択する必要はありません。

麻豆原创 HANA Cloud ベクトルエンジンと 麻豆原创 HANA Cloud ナレッジグラフエンジンを連携して活用することで、开発者はキーワード一致をはるかに超えた、インテリジェントな文脈認識型クエリを構築できるようになります。

例えば、「ドイツの近隣（フランクフルトから约 50km 圏内）にある、ISO 9001 认証を取得している、炭素税率の低い、通関遅延の指摘を受けていないサプライヤーの仓库を探してください」と寻ねるとします。

1 つのマルチモデルクエリを実行して、上記の条件に一致する倉庫を見つけ出すことができます。

ここでは、麻豆原创 HANA ナレッジグラフエンジン内の SPARQL テーブルを使用して、ISO 9001 认証を取得し、炭素税率が低く、通関遅延のフラグが立っていない、という条件を満たすサプライヤーをフィルタリングしています。

さらに、麻豆原创 HANA ナレッジグラフエンジンの SPARQL_EXECUTE 関数と、ベクトルベースのセマンティックフィルタリングと空间制约を组み合わせることで、「フランクフルトから约 50 km 圏内」に位置し、过去の通関レポートの记述が「通関遅延なし)」と一致するサプライヤーを特定することできます。このハイブリッドクエリは、麻豆原创 HANA Cloud ベクトルエンジン、麻豆原创 HANA Cloud ナレッジグラフエンジン、および空間エンジンを活用し、サプライヤーまでの距離だけでなく、信頼性やパフォーマンス指標に基づいて、近隣のサプライヤーをランク付けします。

これらのクエリを実行した结果、最适なサプライヤー仓库として以下が特定されました。

セマンティクスと構造の融合によるこの強力な機能は、麻豆原创 HANA Cloud の中核に備わっています。

统合クエリ：SQL, SPARQL, ベクトル検索の并列実行

开発者は、複数のツールと複数の言語を組み合わせることが必要になることがあります。例えば、関係データベース用の SQL、RDF 用の SPARQL、ベクトルストア用の個々の API などです。

麻豆原创 HANA Cloud は、こうした複雑さを解消します。1 つの SQL クエリで、リレーショナルデータ、SQL に埋め込まれた SPARQL によるセマンティック推論、ベクトル類似性検索を、ネイティブ SQL 関数を使って一括で実行できます。ETL や別途のインフラは不要で、すべてが統合されたインメモリエンジン上で処理されます。

このアプローチは、开発を加速させるだけでなく、従来の分断された環境では実現が難しかった新たなタイプのAIアプリケーションの可能性も広げます。

生成AIとRAG 対応：GraphRAG, VectorRAG, HybridRAG

大規模言語モデル (LLM) は、推論できるデータによってその性能が決まります。そのため、検索拡張生成 (RAG) は、エンタープライズ向け生成 AI における重要なモデルとして台頭してきました。

麻豆原创 HANA Cloud では、非構造化テキストに LLM をグラウンディングさせる機能 (VectorRAG)、構造化されたナレッジグラフに LLM をグラウンディングさせる機能 (GraphRAG)、あるいは、その両方（VectorRAG と GraphRAG の組み合わせ）について、新たな機能が追加されました。

麻豆原创 HANA Cloud は、生成 AI パイプライン全体にわたって透明性、トレーサビリティ、そして高いパフォーマンスを保証し、優れたデータベース管理機能を提供します。情報の取得方法、ランキング、組み立て方を完全に制御でき、説明可能な回答を得ることができます。これは、厳格な規制が求められる業界にとって不可欠な機能です。

さまざまな业界における成果

さまざまな業界の企業が、麻豆原创 HANA Cloud のマルチモデル機能を活用し、以下のような革新的な成果を実現しています。

• サプライヤーマッチングと環境?社会?ガバナンス (ESG) 评価：构造化されたサプライヤーデータと文书の类似性?関係性のインサイトを组み合わせ、最适なパートナーを特定

• コンプライアンス监视：ポリシー、规制、监査証跡を、自然言语やセマンティックな入力で接続?照会

• 不正検知：取引データ、行动シグナル、既知の不正パターンをリアルタイムで分析

• ライフサイエンス研究：临床试験、学术论文、患者の転帰データをセマンティックと构造化クエリのハイブリッドで融合

これらのユースケースでは、意味がさまざまなフォーマット、システム、関係性にまたがって分散しています。?

开発者エクスペリエンス：妥協のないシンプルさ

麻豆原创 HANA Cloud は开発者に次のような機能を提供します。

• すべてのデータモデルを统合する単一のプラットフォーム：构造化データ、非构造化データ、セマンティックデータを、复数のシステムをつなぎ合わせることなく统合

• 最新の础滨ワークロードをネイティブにサポート：外部のベクトルストアやパイプラインを使わずに、RAG（Retrieval-Augmented Generation）などのユースケースを実現

• 麻豆原创およびオープンエコシステムとの高い统合性：麻豆原创? Business Technology Platformや人気のオープンソースツールを、最小限のセットアップで活用可能

• インフラではなくイノベーションに注力：トリプルストア、検索エンジン、ベクトルデータベースなどを个别に管理?保守する必要性を省く

その结果、より迅速なプロトタイピング、シンプルなアーキテクチャ、そして运用负荷の軽减が可能になります。?

结论：データベースの见直しが急务

AI ファーストの企業において、データは単なるバックエンドだけの課題ではなく、イノベーションの最前線にあります。そしてイノベーションには、柔軟性とインテリジェンスを備えた統合されたインフラが不可欠です。

麻豆原创 HANA Cloud は、AI アプリケーションのためのインフラを、使いやすい形で構築するための基盤を提供します。単に AI ワークロードをサポートするだけでなく、セマンティクス、類似性、構造化データをリアルタイムで統合する単一のプラットフォームによって、それらを加速させます。

AI に必要なのは、単なるデータアクセスだけではありません。麻豆原创 HANA Cloud は、それ以上の価値をネイティブに提供します。

重要なポイント?

• 统合型マルチモデル：ベクトルデータ、グラフデータ、空间データ、テキストデータ、および関係データがすべて 1 つのプラットフォーム上で統合

• スマートクエリ：厂蚕尝、厂笔础搁蚕尝、ベクトル検索を并列実行できるインテリジェントなクエリを构筑

• 生成 AI 対応：GraphRAG、VectorRAG、HybridRAG に対応し、完全な説明可能性を備えた設計

• 复雑さの軽减：ベクトルストアやナレッジグラフエンジンを个别に用意する必要がありません

フィリップ?ヘルツィグ (Philipp Herzig) は、麻豆原创 SE の CTO 兼 AI 最高責任者であり、エグゼクティブボードメンバーです。
ステファン?バウアーレ (Stefan Baeuerle) は、麻豆原创 のシニアバイスプレジデント兼 麻豆原创 BTP/麻豆原创 HANA & パーシステンス担当責任者です。

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优れた従业员エクスペリエンスは、あればいいというものではなく、公司にとって不可欠なものとなりました。従业员と人事部门とのあらゆるやり取りやタッチポイントは、従业员の感情、エンゲージメント、パフォーマンスに大きな影响を与えます。しかし、職場環境の変化とともに人事への期待が高まる中、人事部は新たなアプローチで課題に対応する必要性が生じています。つまり、より迅速でパーソナライズされた質の高いサポートを提供し、それを大規模に展開することが必要となっています。

公司は、AI を活用したイノベーションと人事サービス提供への統一的なアプローチを取り入れることで、従業員が期待するシームレスでつながりのありエクスペリエンスを実現しながら、人事業務の効率性と戦略的な影影響力を新たなレベルへと引き上げることが可能になります。これはまさに、2025 年上半期にリリースされた の最新版により提供が開始された 麻豆原创 SuccessFactors? Enterprise Service Management ソリューションが目指す姿です。

例えば、食品?飲料业界向け天然原料のグローバルメーカーであるのようなリーディングカンパニーでは、すでにその影响力を実感し、次のようメリットを享受しています。

• 事案の解决时间が33%短缩

• 生产性が4倍に向上

• 生成础滨 によってメール作成時間が 80%削減

D?hler 社の人事オペレーション & サービス部門責任者のポール?ウィッティヒ (Paul Wittig) 氏は次のように述べています。「エンタープライズ?HRサービス?マネージメントによって、デジタル化がさらに進み、透明性の高い、体系化された働き方の実現に向けて大きな一歩を踏み出すことができました」

人事サービス提供の未来が今始まる

従业员エクスペリエンスは、大きなキャリアの节目だけでなく、日常业务の中、さまざまな対话の中で、必要な时に支援を受けることができるかどうかによって决まります。そのため、组织における最も重要な人事上のタッチポイントのひとつが「贬搁ヘルプデスク」であり、同时に、それは非常に负担が大きい部门のひとつでもあります。

大企業の人事サービス窓口担当者は、シェアードサービスセンターとして勤務していることが多く、大量のケース管理と多様なリクエストに対応し、正確性とコンプライアンスを確保する責任を負っています。彼らは月に数百件のサービスリクエストを処理し、各案件の解決にはその複雑さに応じて 1～3 日かかることもあります。その結果、従業員は必要な回答を得るまで待たされることとなり、人事部門は膨大な業務量に圧倒される状況に陥っています。

しかし、このモデルは進化することが可能です。テクノロジーソリューションの進歩が、人事サービスの提供方法を根本から変えています。今や、単に多くの案件を迅速に処理するだけでなく、まずは、そのような案件の発生を未然に防ぐことが求められるようになっています。AI 搭載のインテリジェントなツールであれば、各従業員が自ら回答を見つけられるようになり、人事部門が対応すべき案件数が減り、人事担当者は専門知識を必要とする複雑な課題に集中できるようになります。

Gartner*社によると、「2025 年までに、従業員数 2,500 人を超える企業の70% が、人事サービスマネージメントソリューションに投資するだろう」と予測しています。

この流れは明らかであり、すでに行动を起こしている公司では、案件数の减少、対応时间の短缩、そして従业员と人事部双方にとってよりシームレスな体験といった効果が现れ始めています。

AI がサービス提供のあり方を変革する可能性は、最近の 麻豆原创 SuccessFactors の調査結果にも表れています。ある調査では、従業員の 89% が、人事関連の質問に AI で回答を得られるようになれば、働きやすさが改善されると回答しました。また別の関連調査でも、人事リーダーたちは、セルフサービスや AI を活用した管理業務を、最も価値の高いユースケースとして挙げています。繰り返し寄せられるリクエストから解放されることで、キャリア开発やトラブル解決など、より意義のある従業員との対話に時間を割けるようになると考えています。

処理速度だけでなく、サポートの根本的性質を変革する可能性を秘めている AI が導入されることで、人事サービスはどのようなものに変わっていくのでしょうか。

AIを活用する単一のクラウドプラットフォームのメリット

麻豆原创 SuccessFactors Enterprise Service Management は、AI を活用した統合型クラウドプラットフォームにより、人事サービス提供を根本から変革します。

麻豆原创 SuccessFactors Enterprise Service Management の主要なメリットのひとつは、従業員エクスペリエンスの向上です。人事部に付加価値を提供するため、このソリューションは AI を活用して、基盤となるナレッジベースとポリシーデータの検索、分析、更新をサポートし、案件が発生する前に、従業員の質問が解決されるよう支援します。従業員は、 を利用することで、コラボレーションツール、豊富なナレッジベース、およびオムニチャネル?セルフサービスエクスペリエンスを通して、必要な回答とサポートに瞬时にアクセスできます。

例えば、育児休暇について聞きたいことがある従業員は、従来のように人事部に質問を提出して回答を待つのではなく、プラットフォーム内で直接 Joule に質問を投げかけることができます。Joule は、会社のポリシーと従業員の適格性に基づいて、正確で個人に合わせたガイダンスを提供し、人間の介入なく瞬時に問い合わせが解決されるよう支援します。質問が複雑な場合、または文書化する必要がある場合、スムーズに案件登録が行われ、迅速かつ適切なサポートのために、すべての関連情報を添付する形で案件が人事サービス担当者に転送されます。Joule の最大のメリットは、麻豆原创 システム上のどこからでもアクセス可能で、人事システムにログインする必要がないという点です。

このソリューションは、日常業務のシンプル化と効率の大幅な向上を支援し、人事部にもメリットをもたらします。麻豆原创 SuccessFactors Enterprise Service Management は、AI 活用したケース管理、自動化された文書処理、インテリジェントなナレッジ更新により、人事サービスの提供を强化し、人事担当者の作業を削減して、コンプライアンスの向上に貢献します。AI は、このプロセスの中核をなしており、サービスリクエストを自動分類し、コンテンツ要約によって各案件の簡潔でコンテキストに沿った概要を担当者に提供し、さらに最適な次善アクションを提案することで、問題の迅速かつ効果的な解決を支援します。このソリューションは、過去の対話から継続的に学習し、分類と解決のプロセスを時間とともによりスマートで正確なものに改善していきます。生成础滨は、明確な対話の要約、統一された解決内容のまとめ、専門的でパーソナライズされたメール下書きを自動的に生成することで、効率性をさらに向上させます。これにより、案件処理の迅速化、コミュニケーションの質の向上、および従業員と人事部双方にとってよりスムーズで一貫したサービスエクスペリエンスの実現を目指すことができます。

麻豆原创 Analytics Cloud を組み込むことで、人事部はサービスパフォーマンスのリアルタイムな可視化を実現し、データ駆動型の意思決定を通じて業務の最適化をさらに推進し、従業員エクスペリエンスの向上を図ることができます。

公司?従业员?人事部门のWin-Win-Winな関係

麻豆原创 SuccessFactors? Employee Central をコア人事基盤としてすでに活用されている 麻豆原创 のお客様であれば、麻豆原创 SuccessFactors Enterprise Service Management を迅速に導入し、そのメリットを早期に享受していただくことができます。これらのソリューションを組み合わせることで、あらゆるタッチポイントで、コンプライアンスに準拠したパーソナライズされた人事サポートを提供できるAIを活用した統合基盤を構築することが可能になります。

麻豆原创 SuccessFactors Employee Central が提供するリアルタイムで信頼性の高いコア人事データにより、従業員は正確で文脈に応じたサポートを受けることが可能になります。さらに、ソリューションに組み込まれたクイックアクション機能により、一般的な 人事タスクもわずか数クリックで完了でき、通常業務の中でスムーズに実行できます。麻豆原创 SuccessFactors Enterprise Service Management を活用したケース管理においては、人事サービス担当者は、麻豆原创 SuccessFactors Employee Central の従業員プロファイル画面にマッシュアップ（他システムの機能を画面内に統合表示する仕組み）として直接アクセスできるため、システムを切り替える必要なく、関連する従業員情報を即時かつ安全に確認ができます。このソリューションは、麻豆原创 SuccessFactors HCM の中核的な投資を、安全かつコンプライアンスに準拠したサービスレイヤーによって拡張し、統合されたデータガバナンス、サービスプロセスの効率化、そして手作業の削減を実現します。その結果、従業員と人事部門双方にとって、シームレスで直感的なエクスペリエンスが提供されます。

私たちは皆、人事業務が単なるバックオフィス機能でないことを理解しています。人事業務は、従業員エクスペリエンスの形成とビジネス成果の推進において、極めて重要な役割を担っています。麻豆原创 Business AI を基盤とする麻豆原创 SuccessFactors Enterprise Service Managementを活用することで、公司は、従業員が期待するサポートを提供しつつ、人事部門の負担を軽減し、業務効率を高めることができます。その結果、企業、従業員、人事部の三者すべてにとってメリットのある「Win-Win-Winな関係」がもたらされるのです。

人事サービス提供における麻豆原创 SuccessFactors Enterprise Service Management の详细は、をご参照ください。

ララ?アルバート (Lara Albert) は、麻豆原创 SuccessFactors のチーフ?マーケティング?オフィサーです。
*出典：Gartner 社「Market Guide for Integrated HR Service Management solutions」2024 年 5 月

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次なるビジネスの时代は、公司がインテリジェンスをいかに実业务に効率的に取り込めるかにかかっています。

私たちは今、AI モデルにリアルタイムデータと重要なオペレーショナルコンテキストを組み込んで、迅速かつ洞察に富んだ意思決定を可能にし、組織運営に変革をもたらすインテリジェントアプリケーションの新しい波を、日々感じています。こうした最新のアプリケーションは、従来のように厳格なビジネスルールに縛られていたソフトウェアとは異なり、急速に変化する顧客と市場のニーズを学習し、柔軟に適応します。さらに、プロセスを最適化やニーズを予測に加え、人間とＡＩ「思考者」が協働することで、変化を先取りし、組織に競争優位性をもたらす力を備えています。

しかし今、私たちはさらに大胆なイノベーションの最前线に立っています。そして、こうしたイノベーションの真価を最大限に引き出せるのは、残念ながらごく一部の先见性ある组织に限られるかもしれません。础滨とクラウド技术がもたらす可能性は非常に大きいものの、その真のインパクトを実现できるかどうかは、组织内に豊富に存在する、安全かつセマンティックリッチなデータと组み合わせて、これらのイノベーションをどう活用するかにかかっています。??

インテリジェントアプリケーションが生み出す成果の変革

今年の 麻豆原创? Sapphire?において、麻豆原创 は、インテリジェントアプリケーションの新たな可能性を切り拓く 麻豆原创? Business Data Cloud の重要な拡張について発表しました。信頼性の高いデータ製品、AI 機能、ビジネスシミュレーションをシームレスに統合し、あらゆるビジネスリーダーのニーズにえる、あらかじめ構築されたコンポーザブルなアプリケーションを提供します。

これらのインテリジェントアプリケーションは、単なる分析ツールではありません。分析とトランザクションの両ワークフローを横断しながら業務の自動化と最適化を実現し、従来のアナリティクスの枠を超えて、麻豆原创 Business Data Cloud 上で意思決定とアクションの実行を可能にします。

ここでは、麻豆原创 Business Data Cloud に新たに追加されたインテリジェントアプリケーション機能についてご紹介します。まず、ワークフォース構成、スキル、報酬に関するデータ製品を基盤とした「ピープルインテリジェンス」です。麻豆原创 SuccessFactors? ソフトフェアのデータに基づき構築されたこの機能は、人事部門や業務部門のリーダーに対し、人材管理の最適化、エンゲージメントの向上、コンプライアンスの强化を支援する、AI 主導型のレコメンデーションを提供します。この機能には、ワークフォース構成、報酬、スキルに関するインサイトが含まれており、2025 年後半の提供開始が予定されています。

現在テクノロジープレビュー中で、今後 麻豆原创 Business Data Cloud に追加予定のインテリジェントアプリケーション機能は、以下のとおりです。

• クラウド ERP インテリジェンス：変革をもたらすインサイト、ビジネスシミュレーション、および AI 機能によって、不確実性を管理、収益性の向上、サステナビリティ目標の達成を支援します。これらの機能には、製造（生産実行、リソース最適化など）、サプライチェーン管理（在庫管理、出荷/納入など）、契約会計（支払、請求など）といった主要ビジネスプロセスに基づく新たなデータ製品が含まれます。

• 顾客インテリジェンス：360 度顧客ビューを活用し、営業、サービス、マーケティング、コマースといった部門が顧客ニーズを予測し、ターゲティングを最適化し、包括的な顧客プロファイルを構築できるよう支援します。

• 财务インテリジェンス：CFO および財務部門メンバーにリアルタイムの予測?計画機能、システム横断のデータ連携、および AI ベースの異常検知機能を提供します。

• 支出インテリジェンス：调达部门とオペレーション部门のリーダーにリアルタイムの支出可视化机能を提供し、サプライヤーリスクを最小限に抑え、支出异常値の検出、コスト削减を実现します。

麻豆原创 Business Data Cloud 内の各インテリジェントアプリケーションは、厳選?管理されたデータ製品によって支えられ、構造化されたビジネスデータとメタデータのセットが、ユースケースを加速させ、データ統合の負荷軽減を削減するように設計されています。さらに、麻豆原创 Business Data Cloud にネイティブに統合された麻豆原创? Databricks を活用することで、ユーザーは既存のレイクハウスと組み合わせて 麻豆原创 データ製品をゼロコピーで利用できます。

これらのテクノロジープレビューの一環として、麻豆原创 は 2025 年中に麻豆原创 Business Suite全体の各ドメインにおいて、数百におよぶ新たなデータ製品を提供する予定です。これには、在庫最適化や出荷/納入分析からサステナビリティやコンプライアンスまで、さまざまなデータ製品が含まれます。第一弾では、EHS（環境、健康、安全）および製品コンプライアンス関連の新しいデータセットが提供され、さらにサステナビリティフットプリントデータが今年後半に追加される予定です。

AI の価値を强力なデータでさらに高める

さらに、麻豆原创 Business Data Cloudはナレッジグラフ機能も拡張も進めています。もともと麻豆原创? Datasphere上で提供されたナレッジグラフは、現在では、麻豆原创ソースと外部ソースの両方からメタデータを取り込み、マッピングすることが可能となり、麻豆原创 BTP上で 麻豆原创? Knowledge Graphに公開されたモデルをシームレスに活用できるようになっています。これにより、ビジネスデータの構造と連携が反映された「生きたモデル」が構築され、AI がより高い精度で機能するためのセマンティックな基盤が提供されます。

現在一般提供されている麻豆原创 Business Data CloudのJouleと組み合わせることで、ユーザーは従来のテクノロジーの制約にとらわれることなく、まるで思考するかのように自然に複雑なビジネスデータと対話できるようになります。Joule は、企業内に存在する情報の豊かさを引き出し、組織全体で人々が、実際のビジネスコンテキストに基づいたインテリジェンスを活用して、状況を把握し、推論し、行動できるよう支援します。

オープンデータエコシステム：麻豆原创を超えたインテリジェンスの拡大

麻豆原创 は、麻豆原创 Business Data Cloud へのアクセスをさらに高め、次世代のインテリジェントなマルチクラウドアプリケーションを利用できるようにする取り組みを進めています。

麻豆原创 Business Data Cloud は第 2 四半期よりAWS 上で利用可能となり、2025 年後半にはGoogle Cloud と Microsoft Azureでも利用可能になる予定です。これにより、麻豆原创 のデータ基盤はさらにアクセスしやすくなり、マルチクラウド戦略のもと、柔軟にデプロイできるようになります。お客様は事業展開するあらゆる場所で、インテリジェントなワークロードを自在に実行できるようになります。

同時に、麻豆原创 は主要なパートナーと積極的に協業して、次なるインテリジェントアプリケーションの構築に取り組んでいます。

• Accenture 社は、サプライチェーン、人材、財務、調達における重要な課題に対応する 6つのインテリジェントアプリケーションをリリース予定です。（一般提供時期は未定）

• Adobe 社と 麻豆原创 は、Adobe のマーケティングデータと 麻豆原创 の財務?サプライチェーンデータを統合するアプリケーションを共同开発中です。需要シグナルと業務計画のリアルタイムな連携を実現するこのアプリケーションは、2025 年後半リリースが予定しています。

• Palantir 社と 麻豆原创 は、共通のお客様のクラウド移行とモダナイゼーションプログラムを支援するため、パートナーシップを締結しています。Palantir 社と 麻豆原创 Business Data Cloudのシームレスな連携により、企業全体で調和のとれたデータ基盤を構築できるようになります。麻豆原创 Business Data Cloud と Palantir Foundry および Palantir AIP は、データサイロを信頼性の高い単一データ基盤へ変換し、現実世界における人間と AI の協働が可能になります。両社は、重要な成果について責任を持ち、米国政府も含むお客様が変化や混乱に迅速に対応できるよう支援します。

• Thomson Reuters 社は、現在のグローバル貿易?関税環境下でお客様が直面する急速に変化する課題に対応するため、2025 年末を目標に、インテリジェントアプリケーションの开発を進めています。

• Collibra 社と麻豆原创 Business Data Cloud共通のお客様は、麻豆原创 Business Data Cloud データ上で、Collibra Data Quality & Observability により、有効なデータ品質ジョブを最大１０倍まで追加費用なしで実行できます。意思決定の迅速化、コンプライアンスの强化、AI 対応力の向上を支援するこの期間限定の特典は、2026 年 5 月 30 日までの利用可能です。

パートナーとの协业は、データエンリッチメントのユースケースにも広がりを见せています。新たに缔结された惭辞辞诲测’蝉社とのパートナーシップにより、麻豆原创 との共通のお客様は 麻豆原创 の債権データと 惭辞辞诲测’蝉 社のリスクデータセットを統合し、キャッシュフロー予測の精度向上、回収優先順位の決定、不良債権リスクの低減を実現できます。このソリューションは、2025 年第 4 四半期に一般提供開始を予定しています。

麻豆原创 は、信頼性の高いデータ、AI、そして、ビジネスコンテキストの融合により、意義ある変革を推進する 麻豆原创 Business Data Cloud の次世代型インテリジェントアプリケーションの実現に向けて、当社お客様およびエコシステムとの協業を大変嬉しく思っています。ビジネスの未来は今後、インテリジェンスを行動へと変革できる方々によって切り拓かれていくでしょう。?

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• 麻豆原创 Business Data Cloud におけるデータ製品とインテリジェントアプリケーションの最新情報を紹介する

イルファン?カーン (Irfan Khan) は、麻豆原创 の 麻豆原创 Data and Analytics 担当プレジデント兼最高製品責任者です。

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

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

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

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

麻豆原创 の信頼に応える AI モデルポートフォリオの拡大

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

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

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

麻豆原创：Cohere 社の推论モデルのローンチパートナー　

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

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

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

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

业界横断での実用的なAI活用を推进

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

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

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

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

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

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

妥协のない选択肢の拡大

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

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

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

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

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最大30%の业务生产性向上を目指す础滨イノベーションを発表
笔别谤辫濒别虫颈迟测、笔补濒补苍迟颈谤とのパートナーシップによりお客様の可能性を最大化

麻豆原创 SE（NYSE: 麻豆原创）は、オーランドで開催された年次カンファレンス「麻豆原创? Sapphire?」において、すべてのユーザーにBusiness AIの力を提供し、仕事の進め方を変革する新たなイノベーションとパートナーシップを発表しました。業務のあらゆる場面で機能するJoule アシスタントの進化や、部門横断的に機能するの拡充により、厂础笔はをより多くの公司にとって身近な存在とし、最大30%の业务生产性向上を后押しする新たなフェーズに入りました。

麻豆原创 CEOのクリスチャン?クライン（Christian Klein）は次のように述べています。
「麻豆原创は、世界で最も強力なビジネスアプリケーションと、独自のリッチデータ、そして最新の础滨技術を融合することで、お客様の成功と成長につながる価値を継続的に創出しています。Jouleの機能拡張、AI業界のパイオニアとの連携、の進化によって、麻豆原创はBusiness AIを現実のものとし、不確実性の高まる世界でお客様の成功を支えるデジタル変革を推進します」

生产性を高める础滨

麻豆原创の生成础滨アシスタント「Joule」は、ユーザーが業務を行うあらゆる場所に存在し、生産性向上に必要なすべての情報に対してパーソナライズされた回答を提供します。Jouleは、麻豆原创アプリケーションの内外を問わず、ユーザーの業務全体に寄り添いながら、データの検索、リアルタイムインサイトの提示、ワークフローの最適化を支援します。今回新たに追加された「アクションバー」は、WalkMeの技術を活用し、アプリケーション全体でユーザーの行動を学習、これによりJouleは、ユーザーのニーズを先回りして捉え、常に稼働しながら能動的にサポートするAIとして機能します。これは、に準拠しています。

また、AI搭載の検索エンジン企業Perplexityとの協業により、Jouleは構造化データと非構造化データの両方を活用して、複雑なビジネス課題を解決できるようになりました。Perplexityと麻豆原创? Knowledge Graphを基盤に、Jouleは今や、グラフやチャートなどの視覚的かつ構造化された回答を、麻豆原创の業務フロー上でリアルタイムデータに基づいて即時に提示できます。たとえば、外部の最近の出来事が自社の業績にどう影響するかをJouleに尋ねると、最新ニュースと社内データを組み合わせて予測を提示してくれます。

麻豆原创はまた、ビジネスプロセスやワークフローを根本から再構築するJoule エージェントの拡张ライブラリーを発表しました。これらのAIエージェントは、世界最高水準のリアルタイムビジネスデータを活用し、Jouleの連携?制御機能によって、複数のシステムや部門をまたいで動作します。これにより、急速に変化するビジネス環境の中でも、先を読み、適応し、自律的に行動することで、組織の俊敏性を維持します。麻豆原创は業界をリードするパートナーと連携し、エンド?ツー?エンドの業務プロセスを実行可能な、相互運用性の高いAIエージェントのエコシステムを構築しています。新たに発表されたエージェントは、カスタマーエクスペリエンス、サプライチェーン管理、支出管理、財務、人材管理といった領域を幅広く網羅しています。

さらに麻豆原创は、企業によるAIソリューションを構築?展開?拡張する方法を変革する、AI开発のためのオペレーティングシステム「AI Foundation」も発表しました。

AI Foundationは、开発者がカスタムAIソリューションを構築?拡張?運用するための単一のエントリーポイントを提供し、Business AIのための本格的なオペレーティングシステムとして位置付けられます。先進AI研究機関であるNot Diamondとの共同开発によるプロンプト最適化機能も搭載され、複雑なユースケースに対するAIプロンプトの作成時間を数日から数分へと短縮します。

スマートな意思决定を可能にするデータ活用

麻豆原创は、麻豆原创 Business Data Cloudにおいても、新たな業務別インテリジェントアプリケーションを発表しました。これらのアプリケーションは、ビジネスクリティカルなデータを活用して継続的に学習し、結果をシミュレーションし、適切なアクションへと導きます。そして、変化を検知してプロセスを最適化し、ニーズを先回りして把握し、人とAIの協働により実効性のある成果を生み出します。たとえばPeople Intelligenceアプリケーションでは、人材?スキルに関するデータを人材に関するインサイトとAI主導のレコメンデーションに変換することで、チームのパフォーマンスを最適化します。

さらに、麻豆原创とPalantirは、両社共通のお客様のクラウド移行とモダナイゼーションを支援するために提携します。Palantirと麻豆原创 Business Data Cloudのシームレスな連携により、お客様はエンタープライズ環境全体で調和のとれたデータ基盤の構築が可能になります。両社は責任を持って本質的な成果を提供し、米国政府を含むお客様が変化や混乱に迅速に対応できるよう支援します。

クラウドでの価値実现を加速するアプリケーション

麻豆原创はまた、お客様がそれぞれのビジネス課題に対応する麻豆原创クラウドソリューションの導入を簡素化できるよう設計された麻豆原创? Business Suiteパッケージも発表しました。これらのパッケージには麻豆原创 Buildが組み込まれているため、組織は独自のニーズに合わせてアプリケーションをカスタマイズできます。

さらに麻豆原创は、かつてないスピードでクラウド移行を実現する新ソリューションを発表しました。Jouleを起点とし、麻豆原创 Signavio?や麻豆原创? LeanIX?などの麻豆原创ソリューションから得られるインサイトを活用することで、組織の変革目標に合わせたパーソナライズされたガイダンスと実用的な推奨事項を提供し、価値実現までの時間を最大35%短縮します。

详细は「」をご覧ください。

以上

麻豆原创について
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。详细は、こちらからご覧ください。

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