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

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

（本リリースは、4月22日に弊社本社から発表された発表文の抄訳です）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Gemini Enterpriseの詳細については、 をご覧ください。

以上

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

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

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

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

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

基盘の再构筑が重要である理由

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

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

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

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

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

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

次世代機能は、2026 年から 2027 年にかけて段階的に提供される予定です。これにより、お客様は自社のビジネスの優先順位に合わせて、最適なペースで柔軟にイノベーションを取り入れることができます。?

Joule によるインテリジェンスの组み込み：インサイトからアクションへ

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

初期段阶で提供される主な机能には、以下が含まれます。

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

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

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

一元化により実现する、直感的な调达エクスペリエンス

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

主な改善点は以下のとおりです。

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

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

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

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

お客様にとってのメリット

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

• お客様の任意のタイミングで、次世代 麻豆原创 Aribaへ移行できます

• 追加のライセンス费用なしで、次世代の机能をご利用いただけます

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

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

次なる进化への基盘

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

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

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

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

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

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?ユーザーインターフェース?(UI)?のあり方は、今、大きな転换期を迎えています。コンシューマー向け?AI?の爆発的な普及により、ビジネスソフトウェアに求められる基準そのものが涂り替えられました。従业员は、プライベートで使い惯れているような直感的で対话型のインターフェースを、业务アプリケーションにも当然のように期待するようになっています。?

?こうした流れが「ターミナルのルネサンス」（ターミナル: コマンドラインのインターフェース）とも呼ぶべき状况を生み出しました。テキストを入力し、テキストで回答を得るという、原点ともいえる対话型操作への回帰が起きています。??

多くのアプリケーションにおいて、テキストは有効な手段です。ユーザーは特别なトレーニングを必要とせず、自然な言叶で自分の意図を伝えることができます。しかし、ビジネスで多用される构造化データの提示には不向きであり、また、リアルタイムに更新される仕组みがなければ、生成された静的な回答は、生成された瞬间から、有用性を失い始めます。??

构造化データは、フィルタリングや并べ替えを行ったり、グラフにまとめたりできてこそ、理解しやすくなります。だからこそ、グラフィカルユーザーインターフェース?(GUI)?は、データの提示や复雑なワークフローのナビゲーションにおいて优れた力を発挥してきたのです。しかし、GUI?は开発コストが高いうえに仕様が固定されており、どうしても画一的なソリューションになりがちです。その结果、ユーザーが今まさに求めている、一人ひとりの状况に即した柔软なエクスペリエンスを提供できずにいます。??

テキストは柔软ですが限界があり、GUI?は坚牢ですが柔软性に欠けます。この両者の间に存在する、まだ満たされていないニーズこそが生成?UI?であり、これからのビジネスソフトウェアにおける新たなフロンティアなのです。??

静的ダッシュボードから动的ワークスペースへ??

例えば、サプライチェーンの混乱に対応する调达マネージャーのケースを考えてみましょう。?彼女は?5つの异なるアプリケーションを操作して手作业でデータを照合するのではなく、ただこう问いかけます。「东南アジアでリスクが高いサプライヤーを特定し、代替案のシミュレーションを提示して」??

このリクエストを受けると、バックグラウンドで复数のエージェントが稼働し始めます。リアルタイムのデータの収集?分析に基づいたシミュレーションが即座に行われ、代替案ごとの影响が算出されます。さらに、実行を担うエージェントも即座に动けるよう待机しており、コマンド一つでアクションを起こせる体制が整います。??

ユーザーがこうした复雑なプロセスを意识する必要はありません。わずか数秒で、动的なインターフェースが姿を现します。汎用的なダッシュボードではなく、その瞬间のためだけに构筑されたミッションコントロールです。インタラクティブなマップには影响を受ける地域が强调表示され、サプライチェーンのグラフはリアルタイムで更新されます。ユーザーがパラメーターを微调整すれば、リスクスコアも即座に変动します。さらに、発注の実行やサプライヤーへの通知を行う操作ボタンが组み込まれており、その场ですぐに意思决定と実行が可能です。コラボレーションも简素化されます。同僚はそのまま动的な共有ワークスペースに参加できるため、报告用の资料作成や、状况説明のための会议も必要ありません。??

これこそが未来の姿です。ユーザーの意図がインターフェースを定义し、その决断が即座にアクションへと直结するビジネススイートです。この理想を実现するため、私たちは?Joule?および?Joule Agents?を、生成?UI?というビジョンと融合させています。これは単なるオンデマンドのダッシュボードではありません。ユーザーごとの役割や状况、タスクに合わせて最适化されるインターフェースを通じて、ビジネスの円滑な指挥を可能にするものです。??これはいわば、焦点を手段から意図へとシフトさせる、エンタープライズ运用における「バイブコーディング」です。??

AI?が?UI?を即座に生成し、ユーザーが即座に活用する。そのような时代がいよいよ始まろうとしています。生成?UI?によって、ソフトウェアは従来の静的なスイートから、特定の课题に合わせて构筑される、その场限りのミッションコントロールのような「バッチサイズ?1」、つまり一品生产のアプリケーションへと移行しつつあります。??

课题と麻豆原创の回答??

インテントドリブン（意図主导型）なビジネススイートをエンタープライズ规模で実现するには、复雑な现実に正面から向き合う必要があります。私たちが生成?UI?の构筑に取り组んでいるのは、その可能性とリスクの両面を深く理解しているからであり、そのギャップを埋めるための独自の资产を?麻豆原创?が备えているからです。??

正确性??

大规模言语モデル?(LLM)?は、もっともらしく闻こえるが误った出力、いわゆる「ハルシネーション」を引き起こすことがあります。映画のあらすじを捏造するコンシューマー向けのチャットボットであれば许容されるかもしれませんが、サプライヤーの契约条件を误って提示する调达システムは、深刻な実害を招きます。麻豆原创?の生成?UI?アプローチは、基干业务システムのデータを直接画面に反映し、その出所を明らかにすることで、この课题に対処します。リアルタイムで信頼できるデータに?UI?を立脚させること（グラウンディング）こそが、不正确さに対する?麻豆原创?の第一の防御策です。??

信頼??

あらゆるインターフェースがその场で生成されるとしたら、ユーザーはどうやってそれが信頼できると判断すればよいのでしょうか。信頼は、一贯性と予测可能性の上に筑かれるものです。麻豆原创の生成?UI?は、リストやダッシュボード、ワークフローにおいて、使い惯れた実绩のある?麻豆原创?Fiori??の设计规则に基づいて构筑されています。表示される内容は个别に最适化されますが、构造には一贯性と驯染みがあるため、ユーザーは常に自信を持って判断し、调整を行うことができます。??

复雑性??

エンタープライズシステムは高度で、それぞれに独自性があります。それらは数十年にわたって构筑され、膨大なドメイン知识とビジネスロジックが组み込まれています。麻豆原创?の生成?UI?は、Joule?が备える既存の统合?オーケストレーション机能を基盘としています。Joule?はすでにシステム环境全体を连携させ、复雑なワークフローを実行するために复数のエージェントを调整する役割を担っています。生成?UI?はこの土台を活用することで、ユーザーがシンプルなインターフェースを通じて深く统合されたプロセスを操作できるようにし、その里侧で?Joule?が复雑な调整作业をすべて処理します。??

なぜ、今なのか??

コンシューマー向け?AI?によって期待値が高まっている今、従业员がプライベートで体験しているテクノロジーと、职场で利用しているツールの差は広がる一方です。??

エンタープライズソフトウェアの未来は、旧来の画面にチャットボットを継ぎ足しただけのものではありません。それは、ユーザーの意図を中心にその场で立ち上がり、ライブデータに基づき、エージェントによって実行され、ユーザー自身によって制御される、特别に设计されたミッションコントロールなのです。??

私たちはこの変革により、仕事のあり方を一新します。?

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?责任者です。?

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◎ 登壇者

オムロン株式会社
グローバルビジネスプロセス＆ IT 革新本部
コーポレートシステム PJ IT 革新
センタ长
児玉 信一 氏

キヤノンマーケティングジャパン株式会社
情報通信システム本部 基幹システム刷新部
基干システム刷新第一课
课长
木村 高規 氏

麻豆原创 ジャパン株式会社
APAC カスタマーアドバイザリー统括本部
麻豆原创 Business AI Japan Lead
本名 進

麻豆原创 ジャパン株式会社
カスタマーサービス＆デリバリー事业本部
プリンシパルコンサルタント
玉木 理

麻豆原创 ジャパン株式会社
カスタマーサービス＆デリバリー事业本部
ビジネスプロセスコンサルタント
米尾 謙史

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オムロンが取り組む AI を活用した事業価値の向上

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AI の価値を高めるためのデータ整备のポイント

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

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

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

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

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

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

テストコードの生成に AI を活用して工数を大幅削減

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

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

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

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

AI エージェントが竞争优位性を支える未来像

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

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

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

（以上）

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闯辞耻濒别は、サイロ化されたデータとタスクを、インテリジェントに连携されたワークフローに変换することで、意思决定の改善、エンド?ツー?エンド?プロセスの高速化、厂础笔システムと非厂础笔システムを横断する统一された础滨エクスペリエンスの创出を支援する础滨ソリューションです。厂础笔のビジネスプロセスの専门知识を基盘とする础滨エージェントをすべてのコア机能に导入することで、础滨戦略をより迅速かつ広范に拡大することができます。

Jouleと麻豆原创 Signavioを組み合わせる最大のメリットは、麻豆原创 Signavioが持つ深いプロセスコンテキストと、麻豆原创 S/4HANA?、麻豆原创? Business Technology Platform（麻豆原创 BTP）、麻豆原创 SuccessFactors?ソリューションなどを含む麻豆原创アプリケーション間の強力なオーケストレーションの融合です。今回の提供開始は、麻豆原创 Signavioソリューションを用いたプロセスの探索、理解、管理、変革をかつてないほど容易にする対話型エクスペリエンスの実現に向けた大きな一歩となります。?

Jouleの活用シーン

组织全体でプロセスの整合性を保つための唯一の正しい情报源であるにアクセスし、「（受注から入金までの）オーダー?トゥ?キャッシュ」といった特定プロセスについて詳しく調べようとする場合、従来は何時間も費やしていた调査が、今回のJoule対応によって、シンプルな対話を通じて、わずか数分で完了できるようになりました。

闯辞耻濒别に対して「オーダー?トゥ?キャッシュ?プロセスのオーナーは谁ですか？」と问いかけると、闯辞耻濒别はその问いに最も合致するプロセスを特定し、プロセス図の属性情报からオーナー情报を引き出します。続けて「プロセスフローについて説明して」と问いかけると、闯辞耻濒别スキルがプロセス図を分かりやすい説明文へと変换します。さらに踏み込んで、例えば地域ごとのプロセス実行状况の违いを比较することも可能です。闯辞耻濒别に寻ねるだけで、闯辞耻濒别スキルが比较対象の2つのプロセスモデル间の主な相违点を要约したテキストを提示します。

Jouleは、麻豆原创システムと非麻豆原创システムを横断して連携するユーザーエクスペリエンスを提供します。従業員は、どこからでもJouleへの質問やJouleとの対話を行うことができます。言い換えれば、麻豆原创 Signavioでの作業中に他のシステムのデータや機能を利用することも、他のシステムから麻豆原创 Signavioの機能にアクセスすることもできるようになります。?

シンプルかつシームレス

麻豆原创 SignavioソリューションのJoule対応は、「情報提供」「ナビゲーション」「トランザクション」の3つのユースケースにわたるスキルを提供します。さらに、将来のリリースでは分析機能の追加も計画されています。これらのユースケース（インタラクションパターン）は、以下のとおりです。

• 情报提供：闯辞耻濒别はインテリジェントアシスタントとして机能し、ユーザーが特定のタスクの実行方法を理解したり、プロセス间比较をテキストで生成したりするのに役立ちます。例えば、ドラフト版と公开済みモデルの违いを寻ねたり、ダッシュボードのセットアップ方法を确认したりできます。

• ナビゲーション：Jouleは麻豆原创 Signavioソリューション全体のコンテンツ探索を簡素化し、麻豆原创 Signavio Process Collaboration Hubを通じて、プロセスモデルやジャーニーモデル、バリューアクセラレーターといった各種資産へのアクセスをガイドします。「公開されているオーダー?トゥ?キャッシュ?プロセスを開いて」や「財務プロセスのアクセラレーターを探して」といった指示を出すだけで、目的の場所に辿り着くことができます。

• トランザクション：Jouleは、対話を通じてアクションを実行することを可能にします。麻豆原创 Signavio Process Transformation Suite内で、プロセス、ジャーニーモデル、ディクショナリ項目などの資産を作成?削除できます。例えば、「新しいディクショナリ用語を作成して返品プロセスにリンクさせる」といった操作や、「販売プロセスという名前のジャーニーモデルを削除する」といった指示も、会話形式で行うことが可能です。

エージェンティックAIで価値を解き放つ

現在Jouleは、麻豆原创アプリケーション全体でプロセスコンパニオンとして機能しています。ユーザーは、麻豆原创 S/4HANA、麻豆原创 SuccessFactors、麻豆原创 BTPをはじめとするJoule対応のあらゆるアプリケーションから、麻豆原创 Signavioのプロセスコンテキストやインテリジェンスにアクセスすることができます。

しかし、これだけではなく、麻豆原创は現在、麻豆原创が持つプロセスの専門知識を活用することで、複雑なワークフローを自動化し、AIの価値を大規模に提供するJoule Agentsの開発を進めています。Joule Agentsはあらゆるビジネス機能に組込まれ、役割ベースのアシスタントを介してアクセスできるエージェント群です。麻豆原创 Signavioソリューション向けのJoule Agentsは、コンテンツの探索やプロセス分析の加速、バリューケースの作成、ユーザーのオンボーディングの強化に役立ちます。

闯辞耻濒别の机能の详细については、をご覧ください。

以上

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

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◎ 登壇者

日本电気株式会社
コーポレート IT システム部門長
兼 経営システム統括部長
中田 俊彦 氏

麻豆原创 ジャパン株式会社
カスタマーアドバイザリー统括本部
バイスプレジデント?统括本部长
織田 新一

麻豆原创 ジャパン株式会社
BTP 事業部 事業部長
高橋 佳希

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AI エージェントの连携で実现する圧倒的な生产性

キーノートの冒頭、麻豆原创 ジャパンの織田はベルリンで開催された 麻豆原创 TechEd について、「麻豆原创 が戦略として掲げる AI ファースト、スイートファーストを裏付けるように、ビジネスユーザーが AI をフル活用する姿や開発者のあり方について、進化の方向性が示されました。製品戦略としても、パートナーやベンダーの皆様と協業するオープンなエコシステムに明確に舵を切った内容でした」と振り返りました。

そこで 麻豆原创 TechEd Japan のオープニングキーノートでは、新たな技術の進化に基づいて「業務プロセス」「データ」「導入?開発」の 3 つの視点で、麻豆原创 の具体的な AI 戦略や製品群について掘り下げていきました。

まず 1 つめの視点である「業務プロセス」について、麻豆原创 が目指すのは AI エージェントが自律的に連携することで圧倒的な生産性を実現し、さらにはデータから新たな洞察を得ながら変化対応力を高めていく世界観です。

麻豆原创 ジャパンの高橋は「麻豆原创 TechEd では、AI エージェントを束ねる AI アシスタントという新たな概念が発表され、各業務に最適化された AI エージェントを活用して、より複雑な業務を遂行できることが示されました」と話しました。

麻豆原创 TechEd では、これらを実現するためのプロセスの連携性に加えて、AI エージェント間の連携にも焦点を当て、麻豆原创 の Joule エージェントとサードパーティのエージェントを連携する機能として「Agent2Agent プロトコル」への対応が発表されました。これにより、エージェントがお互いの機能を発見し、タスクを移譲しあい、結果も共有する組織横断的なエージェント連携が実現します。

さらに、構造化データを処理する AI モデルとして、表形式のデータを事前学習した「麻豆原创-RPT-1」が発表されたことも大きな注目点です。麻豆原创-RPT-1 は、データベースのリレーショナル構造とビジネスロジックを事前に学習しており、ファインチューニングなしで利用することができます。

麻豆原创 が提唱する新たな業務プロセスの概念について、織田は AI エージェント連携をいかに既存の業務プロセスに組み込んでいくか、また全体のプロセスをいかに設計?実装、そして進化させていくかの取り組みの重要性を強調します。また、高橋は日本のユーザー、パートナーへのメッセージとして次のように話しました。

「AI 活用が前提となることで、業務のあり方は大きく変わっていきます。麻豆原创 ではプロジェクトの進め方、業務要件の確認なども含めてお客様やパートナーの皆様と一緒になって、本格的な AI エージェント時代における新たな価値創造に取り組んでいきます」

Snowflake のデータともゼロコピーで柔软に连携

次に 2 つめの視点である「データ」について、麻豆原创 TechEd では 麻豆原创 のデータ統合基盤である 麻豆原创 Business Data Cloud (麻豆原创 BDC) に、麻豆原创 以外のアプリケーションで発生するデータも取り込み、自由に活用するための新たな機能が発表されました。

その 1 つが 麻豆原创 のビジネスデータと外部データをつなぐ「麻豆原创 BDC Connect」です。麻豆原创 TechEd では、Snowflake 社との戦略的パートナーシップが発表され、これにより Databricks、Google Cloud、Microsoft Fabric に加えて、麻豆原创 と Snowflake 間でもデータを複製することなく、ゼロコピーでの双方向連携が可能になり、ビジネスコンテキストを保持したまま Snowflake の AI や分析機能を活用できるようになりました。

もう 1 つは、麻豆原创 HANA Cloud の進化です。業務プロセスとビジネスデータの関係性を可視化するナレッジグラフエンジンの性能は従来よりも 3 倍の高速化が実現し、リレーショナルデータ間の関係性をリアルタイムに理解できるようになりました。

「麻豆原创 は、麻豆原创 Business Data Cloud が提供するデータプロダクトやゼロコピーのデータ連携により、麻豆原创 データの活用に要する時間とコストを削減し、お客様がより活用しやすいデータマネジメントを提供していきます。麻豆原创 がオープンエコシステムに舵を切ったことで、他のベンダーのデータベースともリアルタイムに連携できるようになりますので、オープン性をベースに 麻豆原创 ユーザーの皆様に新しいデータ管理、活用のあり方を提供していきます」（高橋）

高度な AI エージェントの開発が飛躍的に効率化

続いて 3 つめの視点である「導入?開発」について、麻豆原创 TechEd では開発者に向けた多くの新機能やアップデートも発表されています。織田は「新しい開発者のエクスペリエンスとして、バイブコーディングやインテントベース?ディベロップメントといったキーワードが登場していたのが印象的でした。これは開発者が細部をコーディングするのではなく、作りたいものの意図を伝えることで開発が進むスタイルです」と話します。

そして、カスタムの Joule エージェントを開発するツールとして、自然言語で伝えるだけで必要なツールセット、データセットを自動選定し、エージェントを生成できるローコードツール「Joule Studio」が新たにリリースされました。プロコードツールにおいても、さまざまなフレームワークと連携し、高度な AI エージェントを自由に構築できるようになっています。

また、標準的なプロトコルとして MCP (Model Context Protocol) への対応が発表され、作成したエージェントを Joule の一部として連携することが可能になっています。この他にも、複数のエージェントを 麻豆原创 LeanIX 上で一元管理する「AI Agent Hub」、エージェントがどの業務で実行されているかをプロセスマイニングする 麻豆原创 Signavio の新機能「Agent Mining」が発表されました。加えて、ABAP の生成と解析に特化した LLM「麻豆原创-ABAP-1」も発表になっています。

「AI が新たな手法をサポートすることで、導入?開発の面でも大きなメリットがあります。AI を活用することでゴーライブまでの期間が短くなれば、ユーザーの皆様はそこで生まれるバリューをいち早く享受できます。このことが日本企業の競争力の向上につながることは間違いありません」（高橋）

NEC が全社で取り組む AI トランスフォーメーション

キーノートの後半では、日本电気株式会社 (NEC) のコーポレート IT システム部門長 兼 経営システム統括部長を務める中田俊彦氏が登壇し、同社における AI を活用した経営変革の取り組みについて紹介しました。

NEC は 2010 年にグローバルの基幹システムを 麻豆原创 ERP で統合し、NEC 自身をゼロ番目のクライアントとする「クライアントゼロ戦略」の考えのもと、2018 年からデータドリブン経営に本格的に取り組んでいます。この中で独自のデータプラットフォーム「One NEC Data プラットフォーム」を立ち上げ、国内外のクラウドやさまざまなロケーションに散在したデータを仮想的に一元管理し、プロセスマイニングや BI ツールなどで可視化してダッシュボードを構築しています。

「その成果として、現在約 100 種類のダッシュボードが稼働しています。NEC 全体を俯瞰する経営コックピットのほか、サイバーセキュリティダッシュボード、社内 IT ダッシュボードなどを CXO の目線で作成し、経営幹部とすべての現場の従業員が同じファクトに基づいて未来志向でアクションにつなげています」（中田氏）

AIトランスフォーメーションにおいては、CEO 直下で AI との相乗効果が高い 7 つの領域にフォーカスし、ビジネス部門やスタッフ部門、CXO と連携してクイックウィンで AI 活用の成果を積み上げていくアプローチで進めています。

この 7 つの領域の 1 つが、経営?人材の高度化によって施策の実行力を高めていく経営マネジメント変革です。バリューチェーン全体に経営視点の AI エージェントを埋め込み、経営の質、個人と組織のパフォーマンスを向上させていくことが目的です。中田氏はその一例として、チャットで質問をすると同社の CEO のアバターが経営視点でフィードバックを返す AI エージェントのデモを紹介。また、 CXO の AI 同士がディスカッションをしながら最終的なアウトプットを出力するデモも併せて紹介されました。

「CXO の AI エージェントを活用することで、経営層の視点での資料のレビューや対話が可能になり、経営の質を向上させることができます」（中田氏）

AI を活用して RISE with 麻豆原创 のクリーンコアを推進

AI トランスフォーメーションのもう 1 つの重要な領域が、AI による IT 変革です。NEC では、调査からテストに至る開発プロセスの自動化と運用の自動化による No-Ops の実現を目指しています。具体的には、基幹システムのモダナイゼーションに AI を活用し、2025 年 5 月に移行した RISE with 麻豆原创 でクリーンコアを実現することも目標の 1 つです。

「以前の環境では 麻豆原创 S/4HANA 上に約 1,600 本のアドオン、また周辺にも約 200 のシステムがありました。現在、アドオンは基本的に断捨離し、どうしても必要なアドオンは In-App や 麻豆原创 Business Technology Platform を活用した Side-by-Side で拡張する考え方でクリーンコアを推し進めています。これにより、事業環境の変化への柔軟な対応と競争力の向上に加えて、AI 活用を加速するための基盤を強化することができます」（中田氏）

すでに一定の成果が現れており、自社で開発した「クリーンコアダッシュボード」でアドオンの利用状況を可視化した結果、約 1,600 本のアドオンのうち 658 本が未使用であることが判明し、廃止することができました。残りの約 1,000 のアドオンについても调査し、クリーンコアの観点から可否を判定しています。エンジニアは AI エージェントの「麻豆原创 Joule for Consultants」で改修の影響を確認することで调査工数を 75 ％削減し、スピーディーな分析が実現しています。さらに分析結果に基づいて AI エージェントが設計書とコードを自動生成し、開発環境に実装。テストデータとシナリオも AI が自動生成しています。

「2025 年度は 48 の開発案件を AI エージェントで実施し、工数を 24 ％削減することができました。今後は 2027 年度までにクリーンコア 100 ％と開発工数 50 ％削減を目指していきます」（中田氏）

麻豆原创 とのコラボレーションで AI 活用は次のステージへ

NEC が IT、制度?プロセス/データ、組織の観点で取り組んできたデータドリブン経営、AI トランスフォーメーションの現時点での成果としては、ダッシュボードの活用やプロセスのデジタル化などによって売上総利益率（GP 率）が 5.5 ％向上するなど、企業価値に直結する貢献が確認されています。AI エージェントについても、NEC グループの 8 万人が 70 の AI エージェントを活用することで、累計 21 万時間の効率化という成果を生み出しています。

同社では、AI トランスフォーメーションを次のステージへと進化させるべく、AI エージェントなどを駆使した新たなプラットフォームの構築に取り組む考えです。「One NEC Data プラットフォーム」についても、データに意味付けをするセマンティックレイヤーを新たに設け、AI がより解釈しやすい環境を構築する計画です。

「現在、NEC と 麻豆原创 のネクストコラボレーションとして新たなユースケースを検討しており、この中では業務の効率化だけでなく、cotomi Act を始めとした NEC 独自の AI エージェントや 麻豆原创 の Joule や WalkMe を活用した自律的なプロセス改善と人による高度な判断を組み合わせて、生産性を継続的に進化させる仕組みのモデル化にも挑戦していきます」（中田氏）

麻豆原创 TechEd Japan で提示された「業務プロセス」「データ」「導入?開発」の 3 つの視点と、NEC における AI トランスフォーメーションの最新の取り組みを紹介したオープニングキーノートは、麻豆原创 ユーザーや開発者の双方にとって、AI 活用の一歩を踏み出す重要な指針となったはずです。

（以上）

【ぜひこちらもご覧ください】

?驰辞耻罢耻产别にて、厂础笔セッション公开中！

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麻豆原创 は、 において、リーダーに認定されました。* 今回の認定は、プラットフォームのモダナイゼーション、エージェンティック AI によるイノベーション、そしてグローバル規模を基盤に、包括的なエンタープライズグレードのスイートを提供し続けてきた 麻豆原创 の揺るぎないコミットメントが評価されたものだと確信しています。　とは、世界中の调达?财务组织を支えるために不可欠な高度な机能性、网罗性、そしてインテリジェンスを备えています。?

あらゆる支出カテゴリーにおけるレジリエンスと统制の确立

企業は今、コスト管理、俊敏性の向上、そして測定可能な成果の創出に対して、これまで以上のプレッシャーに直面しています。麻豆原创 の高い接続性とインテリジェンス主導型Source-to-Pay スイートは、お客様がこうした課題に真正面から取り組めるよう設計されています。

麻豆原创 Ariba ソリューションは、ソーシング、契約管理、調達、請求、サプライヤー管理に至るまで、Source-to-Pay ライフサイクル全体で広範かつ高度な機能を提供します。業界最大規模のサプライヤーネットワークを活用することで、麻豆原创 はバイヤーとサプライヤーが信頼性と一貫性をもってスケールある協業を実現できる環境を提供します。??

麻豆原创 の投资重点领域：プラットフォームのモダナイゼーションとエージェンティック AI イノベーション

麻豆原创 が現在、戦略的に注力していることは、外部評価に左右されることではなく、お客様がより高いインテリジェンスと俊敏性を発揮できるよう、プラットフォーム基盤、AI 機能、そしてユーザーエクスペリエンスを強化することです。麻豆原创 の長期的な投資は、以下の 3 つのコア領域に集中しています。?

将来を见据えたプラットフォームの近代化

2026 年に予定されているプラットフォームアップデートにより、麻豆原创 ののテクニカルアーキテクチャのモダナイゼーションが完了します。この刷新されたこの基盤は、拡張性とパフォーマンスを一段と高め、特にエージェンティック AI や生成 AI の領域におけるイノベーションをより迅速に提供できるようになります。

AI ネイティブなアーキテクチャとして構築された次世代プラットフォームは、インテリジェンスをワークフローに直接組み込むことで、ニーズの予測、意思決定の支援、そしてソーシングから支払いまでのプロセス全体にわたるアクションの自動化を可能にします。これにより 麻豆原创 は、調達の未来を見据えて設計された、真に AI ネイティブな Source-to-Pay スイートを提供するための体制を確立しています。?

Joule によるインテリジェンスの拡大

は、ソーシングから支払いまでのSource?to?Payプロセスのあらゆる段階にインテリジェンスとインサイトをもたらす中心的な役割を担います。。Joule の高度な AI エージェントは、ソーシング、調達、サプライヤーコラボレーションにわたり、タスクの自動化、意思決定の支援、コンプライアンスの強化、そして新たな生産性の創出を可能にします。?

ユーザーエクスペリエンスの再构筑

麻豆原创 は、麻豆原创 アプリケーション全体で、最新かつ一貫性のある UI/UX を提供しています。これにより調達部門は、よりスムーズな操作性、刷新されたインターフェース、そして文脈に基づく高度なインテリジェンスの活用が可能になります。これには、サプライヤーの 360 度プロファイルの強化や、コラボレーション機能の拡充などが含まれます。?

グローバルな规模と运用柔软性の强化

麻豆原创 は、業界をリードする圧倒的なグローバルスケールを誇り、あらゆる地域や業界における膨大な取引量と多様なコンプライアンス要件をサポートし続けています。主要なハイパースケーラーを選択できる複数のクラウド展開オプションに加え、FedRAMP を含むセキュリティおよび規制遵守に関する強固な認証ポートフォリオを備えています。これにより、お客様は世界のどこでビジネスを展開していても、自信を持って運用を行うことができます。?

麻豆原创 Business Network とインテリジェントスイートが一体となったソリューション

麻豆原创 Business Network は、Source to Pay 市場において、190 カ国以上にまたがる世界最大規模のサプライヤーネットワークであり続けています。、、 などのイノベーションを含む 麻豆原创 の広範な支出管理エコシステムにより、組織はソーシング、調達、請求、および支出管理にわたるデータ、インテリジェンス、プロセスを統合することができます。

重要なのは、麻豆原创 の機能が従来の Source to Pay をはるかに超えていることです。旅費/経費管理、非正規要員管理、外部人材管理、およびその他の支出カテゴリーを横断する統合ソリューションを通じて、麻豆原创 は 企業全体の支出を可視化し、統制できる真に包括的な支出管理プラットフォーム を提供します。

異機種混在型アプリケーション環境での運用が進む中、麻豆原创 は、オープン性、セキュリティ、拡張性の提供することで、麻豆原创 環境だけでなく非 麻豆原创 環境も含めた全体にわたり、お客様が一貫性のある連携した業務プロセスを維持できるよう支援します。?

お客様へのインパクト：规模の拡大に伴う成果

あらゆる業界や地域のお客様が、麻豆原创 の Source to Pay ソリューションによって何が可能になるかを、自らの成果で実証し続けています。数百万件の請求書処理から、グローバルなソーシング戦略の実行、さらには分散した拠点間での AI 活用による自動化の拡大に至るまで、コンプライアンス、コスト最適化、サプライヤーとの連携、運用効率、および従業員の生産性といった領域で、有意義な改善がお客様より報告されています。

麻豆原创 は、調達?財務部門組織のお客様が確信を持って複雑な状況を打破できるよう支援することに、揺るぎない決意を持って取り組んでいます。プラットフォームのモダナイゼーション、エージェンティック AI、ユーザーエクスペリエンス、およびスイート間統合に向けた 麻豆原创 の投資はすべて、「お客様が持続可能で長期的なインパクトを実現できるようにする」という唯一のミッションに基づいています。

私たちは今回の评価を励みに、今后さらなる価値をお届けできるよう取り组んでまいります。

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また、Gartner 社の「Magic Quadrant for Source-to-Pay Suites」レポートの全文は、からご确认いただけます。

ファン?チャン (Fang Chang) は、麻豆原创 調達?購買/外部人材管理ソリューション担当 EVP 兼最高製品责任者です。
ベイバー?ファルーク (Baber Farooq) は、麻豆原创 調達?購買/外部人材管理ソリューション担当シニア?バイス?プレジデント兼市場戦略责任者です。

* Source-to-Payスイート分野向けGartner Magic Quadrant2026年1月21日発行 – ID G00833291
著者： Micky Keck, Kaitlynn Sommers, Lynne Phelan, Magnus Bergfors, Alex Brady

骋补谤迟苍别谤はリサーチ発行物で取り上げたいかなるベンダー、製品、サービスの宣伝も行いません。また最高评価やその他の称号を获得したベンダーだけをテクノロジーの利用者に推奨するものでもありません。ガートナーリサーチの発行物は、ガートナーリサーチの见解を表したものであり、事実を示したものではありません。ガートナー社はこのリサーチに関し、明示あるいは黙示を问わず、商品性や特定目的への适合性を含め、一切の保証を行うものではありません。
GARTNER は、Gartner, Inc. および/またはその関連会社の国際的に認められた登録商標およびサービスマークです。

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◎ 登壇者
麻豆原创 ジャパン株式会社
麻豆原创 Business Technology Platform 事業部
ソリューションアドバイザリーマネージャー
高橋 正樹

麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026　麻豆原创 BTPテーマキーノート　C-1『』　特别公开中

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共通技術基盤としての 麻豆原创 BTP の役割

業務での AI 活用が大きなトレンドとなり、AI エージェントによって人の手を介することなく事業全体を自律的に運営する未来が訪れようとしています。AI の価値を最大限に活用してビジネスを推進するためには、業務アプリケーションなどのトランザクションシステムから得られる各種データを、AI が理解できる形で生成する必要があります。また、次々と登場する AI エージェントを体系化し、管理する基盤も求められます。
麻豆原创 では、トランザクションシステム、データ、AI エージェントのすべてを下支えする共通技術基盤として 麻豆原创 BTP を提供しています。麻豆原创 のクラウド ERP、人事領域や購買領域などのクラウドアプリケーションが 麻豆原创 BTP 上で稼働し、各種 AI エージェントとの調和を維持しながら、麻豆原创 Business AI の中核をなす AI Foundation も 麻豆原创 BTP 上で設計されています。

麻豆原创 BTP のもう 1 つの側面が、各種システムの拡張?統合基盤としての役割です。ビジネスのイノベーションにおいては、他社との差別化を図るための機能を 麻豆原创 の標準機能だけではカバーできず、ギャップが生じることが珍しくありません。麻豆原创 BTP は、企業全体のビジネスプロセスとアプリケーションをシームレスに統合するための基盤として、ノーコードローコード開発、システム間統合などの機能と定義済みコンテンツを提供しています。AI 機能も含めて、一体的な開発?実装が可能です。

新しいクリーンコアレベルの定义

麻豆原创 では ERP 本体に過度なカスタマイズを加えず、拡張機能は外部で開発?連携することで標準機能を維持する「クリーンコア」を推奨しています。標準機能を最大限に活用する「Fit to Standard」によるクリーンコアのアプローチは、システムの俊敏性とコスト効率を高め、イノベーションの導入を加速する上で欠かすことができません。
「AI の世界では最先端の技術がかつてないスピードで登場し、ERP パッケージもそれに追随する形で高速にバージョンアップしていきます。ERP のコアがクリーンな状態に保たれていない場合、AI の最新機能がもたらす価値が期待どおり得られない、AI の回答やアクション品質が低下するといったデメリットが生じます」（高橋）
クリーンコアで標準プロセスを維持しながら、拡張や統合による差別化プロセスをシステムに組み込む方法として、麻豆原创 S/4HANA Cloud では 2 つの拡張性オプションを用意しています。1 つは、麻豆原创 S/4HANA Cloud のスタック内で、バージョンアップに影響を与えずに 麻豆原创 アプリケーションに変更を加える「On-Stack 拡張」、もう 1 つは 麻豆原创 BTP を用いて新たな機能開発や拡張を行う「Side-by-Side 拡張」です。この 2 つを適材適所で組み合わせながら、拡張アーキテクチャをデザインしていきます。

麻豆原创 では今回、クリーンコアのコンセプトを支える新たなガイダンスとして、A から D の新しいレベルのアプローチを発表しています。レベルは主に拡張ポイントとして使用するオブジェクトが何かに従って 「A：クラウド開発およびリリース済 API の利用」、「B：ベストプラクティスの利用またはクラシック API の利用」、「C：内部オブジェクトの消費」、「D：非推奨（クリーンコアではない）」の 4 段階で判定を行い、最終的に A に近づいていけるよう実情にあった計画ができるようにしました。
「D の『非推奨』では、利用に適さないと分類された 麻豆原创 オブジェクト（noAPI）が含まれます。B の『クラシック』は、可能性はゼロでないものの、一般的なアップグレードへの影響は認知されておらず、A の『リリース済みオブジェクト』の代替として推奨されるものです。C の『内部オブジェクト』は非推奨とクラシックの中間にあたり、リリース済 API、クラシック API、非推奨以外のすべての 麻豆原创 オブジェクトが含まれます」（高橋）

クリーンコアを维持するためのサポート机能

クリーンコアに影響を及ぼす API や 麻豆原创 オブジェクトが 8,000 近くある中、麻豆原创 では 麻豆原创 コンサルタントが利用できる AI エージェント「麻豆原创 Joule for Consultants」を提供しています。麻豆原创 Joule for Consultants は、麻豆原创 の AI アシスタント「Joule」が 麻豆原创 コンサルタントの製品機能调査、カスタマイズ、拡張開発、ABAP コード解釈などのタスクを支援するサービスです。
20 万ページ以上の 麻豆原创 ドキュメント/ラーニングコンテンツや、2.5 億行の最新の ABAP コードなどを学習した 麻豆原创 Joule for Consultants によって、麻豆原创 コンサルタントの作業時間が 1 日で約 1.5 時間節約できた、コードを解釈する時間を 40 ％削減できたといった事例も報告されています。
AI を活用したもう 1 つのサポートツールが、ABAP 開発者向けの AI エージェント「麻豆原创 Joule for Developers, ABAP AI capabilities」です。これは ABAP の開発に特化した AI エージェントとして、埋込み Joule による支援、予測コード補完、CDS コードの説明などの機能を提供し、現在も新たな機能が追加されています。サポート環境は、麻豆原创 BTP ABAP Environment、麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition、麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition 2025 のみですが、順次拡大が予定されています。

拡張開発の生産性を向上させるツールとして、適切な拡張手法をガイドする「Extensibility Wizard」もリリースされています。業務ユーザーが利用するアプリケーション画面から Extensibility Wizard を呼び出し、ガイドに沿って進めることで、適切な開発ツールと拡張エンドポイント(オブジェクト)を迅速に認識し、開発をクイックスタートすることができます。麻豆原创 のクラウド ERP や、その他のクラウドソリューションを効率的に拡張するための「麻豆原创 Build」も 麻豆原创 Cloud ERP の標準パッケージとして提供され、AI 機能が埋め込まれたプロコード開発やローコード開発を用いて、あらゆる拡張要件の効率的な実装を支援します。

AI と共に進化する 麻豆原创 BTP の最新アップデート

麻豆原创 TechEd では、Joule Agents に関連した多くの進化も発表されました。麻豆原创 アプリケーションに特化した AI エージェントの拡大だけでなく、Joule Agents の拡張機能も新たに登場。Low-code での Agent 開発機能が Joule Studio の一部としてリリースされ、Pro-code での Agent 開発でも多くの新たなサービスが登場しました。その中で目玉となるのが AI Foundation で提供される 麻豆原创-RPT-1 で、需要予測など将来の予測に特化した 麻豆原创 独自のファウンデーションモデルとなっています。その他、麻豆原创 の Generative AI Hub で使える生成 AI エンジンの拡充なども発表されました。
麻豆原创 BTP 上で提供される 麻豆原创 Build や 麻豆原创 Integration Suite も AI と共に進化しています。AI エージェントが外部システムやツールに接続するための MCP（Model Context Protocol）は、麻豆原创 の AI エージェントに限らず、幅広い AI エージェントで対応が進められておりますが、麻豆原创 BTP の各サービスが MCP に対応することが発表されました。

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

AI 時代のシステムインテグレーションの重要性

本格的な AI 時代となり、システムやプロセスの統合戦略は、 AI 主導で自動化されたビジネスを駆動させるための最優先の课题となっています。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调査により、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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2025 年 11 月に開催された「麻豆原创 TechEd」では、AI を中心とした数々の技術革新が明らかにされました。麻豆原创 TechEd で発表された最新テクノロジーをいち早く国内ユーザー向けにご紹介する「麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026」（2026 年 1 月 28 日開催）では、麻豆原创 が提供する最新の AI サービスや、その活用方法を 3 つのテーマで掘り下げてお届けしました。本稿では、その 1 つである 麻豆原创 Business Data Cloud（麻豆原创 BDC）トラックのキーノートで発表された Snowflake とのゼロコピー連携、麻豆原创 BDC の新機能、AI 活用のためのデータマネジメントなどに関する最新の情報をご紹介します。
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◎ 登壇者
麻豆原创 ジャパン株式会社
麻豆原创 Business Data Cloud 事業部
ソリューションアドバイザーエキスパート
椛田 后一

麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026　麻豆原创 Business Data Cloud テーマキーノート B-1『麻豆原创 Business Data Cloud 最新アップデートと今後のロードマップ』 YouTubeにて特別公開中

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麻豆原创 BDC と Snowflake 間のゼロコピー連携が実現

麻豆原创 TechEd では、麻豆原创 と Snowflake 社の新たな戦略的パートナーシップが発表され、麻豆原创 BDC の拡張機能として「麻豆原创 Snowflake」が追加されました。これにより、麻豆原创 ユーザーは 麻豆原创 BDC 上で Snowflake の機能をフル活用できるようになります。

また、麻豆原创 のビジネスデータと外部データをつなぐ 麻豆原创 BDC Connect を介することで、麻豆原创 BDC と Snowflake 間のゼロコピーも実現し、データを複製することなく双方向の連携が可能になり、既存の Snowflake ユーザーは 麻豆原创 のデータを Snowflake 上で利用することができます。麻豆原创 BDC Connect は今後、Google の BigQuery、Azure 環境の Microsoft Fabric との間でもゼロコピーでデータを共有できる仕組みを提供していく予定です。

近年、生成 AI や AI エージェントの登場によって、データマネジメントのあり方は大きく変わりつつあります。AI 時代のデータプラットフォームに求められる要件は、AI に対してデータを構造化した形で渡すこと、またデータを複製することなくゼロコピーで正確かつ品質が担保された状態で AI に渡すことにあります。麻豆原创 Snowflake や 麻豆原创 BDC Connect は、これらの実現に欠かせない重要な機能だといえます。

データから新たな価値を生み出す 麻豆原创 BDC の機能群

麻豆原创 のアプリケーションや 麻豆原创 以外のアプリケーションのデータを統合?集約し、AI に渡すためのプラットフォームである 麻豆原创 BDC は、「ビジネスデータファブリック」「データプロダクト」「Intelligent Applications」の 3 つの機能群で構成されています。

ビジネスデータファブリックでは、データを可視化?分析する BI ツールの「麻豆原创 Analytics Cloud」、クラウド DWH の「麻豆原创 Datasphere」、データサイエンス?ML（機械学習）/AI 向けプラットフォームの「麻豆原创 Databricks」、新たに加わった「麻豆原创 Snowflake」などのソフトウェアが提供されます。

そして、データ活用の中核を担うのがデータプロダクトです。データプロダクトは、麻豆原创 アプリケーションのデータを自動で 麻豆原创 BDC に同期する役割を担い、麻豆原创 S/4HANA、麻豆原创 SuccessFactors、麻豆原创 Ariba などのデータを集約して更新します。ここでは単にデータを集約するだけではなく、メタデータや各テーブル間の関係性といった情報も保持したまま、データを管理します。

このデータプロダクトにおいて、データを構造化して AI に渡す機能が新たに登場した「ナレッジグラフ」です。ナレッジグラフは、麻豆原创 BDC 内で 麻豆原创 のアプリケーション、業務プロセス、データモデルなどの関係性を紐付けながら、AI エージェントが必要とする構造化データを供給します。

そして、これらの構造化データを使って、業務領域ごとの分析モデルやダッシュボードなどのコンテンツを提供するのが Intelligent Applications です。財務分析や販売分析向けのコンテンツ、支出分析や調達分析向けのコンテンツ、学習や採用向けのコンテンツなどがあり、これらの活用によって迅速な意思決定とアクションが可能になります。Intelligent Applications では順次新たなコンテンツをリリースする予定で、麻豆原创 以外のベンダーともエコシステムを構築しながら、パートナーコンテンツとしての提供も検討しています。

「Intelligent Applications で提供されるダッシュボードには、麻豆原创 の AI デジタルアシスタントの Joule を常駐させることが可能です。麻豆原创 では AI とデータ活用の新しい形として、Joule に自然言語で問いかけて対話形式で分析を深掘りする、また新たなインサイトに従ってアプリケーションに指示を出して、業務を効率化するといった新たな世界の実現を目指しています」（椛田）

「ゼロコピー」のデータ连携で予测モデルを构筑

次に 麻豆原创 BDC の高度な利用方法として、予測分析の機能が紹介されました。この役割を担うのがビジネスデータファブリックで提供されるソリューションの 1 つである「麻豆原创 Databricks」です。Databricks は、データレイクハウスの領域で定評のある Databricks 社の製品ですが、ML/AI の領域でも評価が高く、OEM 製品である 麻豆原创 Databricks でも高度な予測分析機能を提供します。具体的なユースケースとしては、フォーキャストの着地見込み、サプライチェーンの需要予測、在庫管理の最適化などがあり、麻豆原创 のビジネスアプリケーションのデータに基づいて将来を予測します。

麻豆原创 BDC における一般的なデータ分析では、まず 麻豆原创 のビジネスアプリケーションのデータが自動的に 麻豆原创 BDC のオブジェクトストア内のデータプロダクトにコピーされる形で連携します。そのデータに基づき、クラウド DWH である 麻豆原创 Datasphere 内でデータモデルや分析モデルを作成し、BI ツールの 麻豆原创 Analytics Cloud でデータを可視化するのが基本的な使い方です。

ML/AI の機能を提供する 麻豆原创 Databricks は、まず 麻豆原创 BDC 内にテナントを立ち上げ、麻豆原创 のビジネスアプリケーションの過去データに基づいて予測分析するための予測モデルを構築します。この際、麻豆原创 のビジネスアプリケーションのデータは 麻豆原创 Databricks のローカルストレージ領域にコピーすることなく直接参照されます。これを「ゼロコピー」と呼んでいます。

次に 麻豆原创 のビジネスアプリケーションのデータに基づいて予測モデルを作成し、予測結果を 麻豆原创 Databricks 内に出力します。出力されたデータを可視化?分析する場合は、麻豆原创 Datasphere に再度共有します。麻豆原创 Databricks から 麻豆原创 Datasphere への共有も同様にゼロコピーで行われます。

すでに Databricks 社の Databricks を導入済みのユーザーは、麻豆原创 BDC Connect を介して 麻豆原创 Databricks と双方向でデータを共有することが可能です。すでにご紹介したとおり、麻豆原创 BDC Connect は最新のアップデートによって、新たに Snowflake にも対応しています。

「麻豆原创 Databricks と Databricks の間でデータ交換をしていたときと同様に、麻豆原创 Snowflake やお客様が導入済みの Snowflake との間でも、麻豆原创 BDC Connect を介して双方向でデータ共有することが可能になります」（椛田）

データマネジメントの最新トレンドは分散型へ

麻豆原创 BDC の新機能に加えて、AI 活用を想定したデータマネジメントにおいても新たなトレンドが生まれています。これまでのデータマネジメントでは、各業務システムのデータをデータレイクや DWH などで 1 つの場所に物理的に集約?統合することが一般的でした。この方法はメリットがある反面、さまざまな課題もあります。この課題を解決するために、業務システムごとに AI のためのデータプラットフォームを用意し、必要に応じてデータを他のシステムや組織と共有する「分散型データ管理」の考え方が登場し、最新のトレンドとなっています。

「分散型データ管理の重要なコンセプトは、データ品质の担保です。システムごと、业务アプリケーションごとに生成されるデータの品质を各组织で担保し、かつ他の组织や事业ユニットでも利用されることを想定してデータの品质を担保する。その责任を各システムや各ドメインに与えるという考え方になります」（椛田）

このコンセプトを実装するテクノロジーが「オブジェクトストレージ」です。クラウドベンダーのオブジェクトストレージなら、安価で大量データの保存が可能で、場所を問わずインターネット経由で直接アクセスすることができます。さらに、アクセスするデータベースの種類を問わず共通のデータフォーマットで管理することも最新のトレンドとなっており、これを実現するテクノロジーが「オープンテーブルフォーマット」と呼ばれるものです。Iceberg や Delta Lake などデータベースの種類が異なっていても、データにアクセスするためのテーブルフォーマットは共通化されています。

「麻豆原创 ではデータの品質を担保するための新たな考え方やテクノロジーに追随しながら、データプロダクトのコンセプトを 麻豆原创 BDC に取り込み、ビジネスデータの価値を最大化しています」（椛田）

麻豆原创 は今後、データの品質を担保する観点から、データプロダクトの作成、管理、デプロイを一元化するツールとして「データプロダクトスタジオ」を提供する予定です。データプロダクトスタジオにより、 データプロダクトをカスタマイズしたり、拡張したり、麻豆原创 以外のシステムのデータも取り込んだりと、品質が担保されたデータを自由に準備することが可能になります。

外部エージェントとも连携する新たなアーキテクチャ

新たなデータマネジメントの考え方は、 AI のデータプラットフォームでも重要になります。麻豆原创 の戦略として「アプリケーション」「データ」「AI」の 3 層統合を掲げる中で、ここで管理される正確なデータを用いて AI が業務システムに対して自律的にアクションを起こす。これこそが AI エージェントを活用した業務システムの未来像です。

実際の企業の業務環境では、麻豆原创 だけでなく 麻豆原创 以外のシステムや AI エージェントも使われていますが、麻豆原创 のデータマネジメントの考え方は 麻豆原创 以外のシステムにも同様に当てはまります。麻豆原创 のアプリケーションと 麻豆原创 以外のアプリケーションが連動する際は、業務アプリケーションの層では API を通じたプロセス連携やシステム連携で実装しつつ、データマネジメントの層ではゼロコピーでデータを共有しながら相互アクセスを実現し、データの品質を担保しながらガバナンスを確保します。AI に関しても、Agent2Agent（A2A）や MCP（Model Context Protocol）などの共通プロトコルにより、麻豆原创 標準の AI エージェントとサードパーティーの AI エージェントの連携が可能になります。

「ビジネスアプリケーションごとにデータと標準の AI エージェントを提供し、麻豆原创 以外のシステム、AI エージェントとも連動して動いていくのが 麻豆原创 の考える新たなアーキテクチャです。その中で 麻豆原创 BDC は、AI のためのデータ基盤、麻豆原创 のビジネスアプリケーションを中心としたデータの分析基盤としてご活用いただくことを想定しています。今後、組織全体のシステムのアーキテクチャを検討する際は、ぜひ参考にしていただければと思います」（椛田）

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◎登坛者
麻豆原创 ジャパン株式会社
APAC カスタマーアドバイザリー统括本部
麻豆原创 Business AI Japan Lead
本名 進

麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026　麻豆原创 Business AI テーマキーノート A-1『まずはこのセッション！毎年恒例、麻豆原创 最新 AI ネタを全部入り良いとこ取りで！』YouTubeにて 特別公開中

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麻豆原创 の AI 活用を支える基盤「麻豆原创 Business AI」

麻豆原创 では、AI を活用して生産性を向上し、次世代の企業経営を実現するためには、「アプリケーション」「データ」「AI」の 3 層のすべてのコンポーネントの統合が不可欠だと考えています。この AI 層の基盤としての役割を担うのが「麻豆原创 Business AI」です。

麻豆原创 Business AI は、AI アシスタントの「Joule」、さまざまな業務を自律的にサポートする「Jouleエージェント」、Joule の標準シナリオを拡張するための「Joule Studio」、各業務アプリケーションを効率化する「組み込み AI」、生成 AI＋RAG（検索拡張生成）など独自の AI シナリオを開発するための「カスタム AI」、そして、これらを支える開発者向けプラットフォームの「AI Foundation」とパートナーエコシステムによって構成されています。麻豆原创 Business AI の機能一覧と各機能の概要はカタログとして公開されており、2026 年 1 月時点で 350 以上のシナリオが用意されています。

麻豆原创 Business AI の主要サービスである Joule では、「Joule スキル」と「Joule エージェント」の 2 種類の機能が提供されており、この ２ つを組み合わせて利用することが可能です。Joule スキルは、これまで手動で行っていた画面操作を会話ベースに置き換えるシンプルな機能です。伝票やマスターの照会?更新などを Joule スキルに依頼するとユーザーの意図を理解し、対応するスキルを実行して API 経由で処理を行います。

一方の Joule エージェントは、複雑な業務を AI が自ら思考して自律的に実行するものです。クレーム処理の問題解決などを Joule に依頼すると、それに対応した Joule エージェントを実行し、最適な解決策をユーザーに返します。Joule エージェントは、会計、サプライチェーン、調達、人事など幅広い領域で業務の効率化を支援してくれます。

業務の未来を予測する独自の LLM「麻豆原创-RPT-1」

麻豆原创 TechEd では、麻豆原创 Business AI の共通基盤である AI Foundation についての大きな発表がありました。AI Foundation のコンポーネントの 1 つである「Generative AI Hub」は、麻豆原创 BTP 上で AI アプリケーションを開発するためのサービスで、40 以上の大规模言语モデル（LLM）に API 経由でアクセスできます。今回、GPT-5 Pro、Claude 4.5、Cohere といった最新の LLM に加えて、麻豆原创 独自のモデルとして ABAP のコードを生成する「麻豆原创-ABAP-1」がリリースされました。

「これまで ABAP の AI 開発機能は 麻豆原创 Joule for Developers の中で提供してきましたが、麻豆原创-ABAP-1 のリリースによって、開発者は API 経由で直接モデルを呼び出せるようになります」（本名）

麻豆原创 独自の LLM はこれだけではありません。AI Foundation の新サービスとして、麻豆原创 TechEd で大きな注目を集めたのが「麻豆原创-RPT-1」です。麻豆原创-RPT-1 は、ERP で管理されるさまざまな業務シナリオの未来を予測するモデルです。例えば配送の遅延を予測したり、請求書のマッチングを推奨したり、受注入力の項目を予測して補完したりと、過去のデータから未来を予測します。

「AI を使った従来の予測モデルは、予測するタスクに対して複数の会社コード別に、データサイエンティストが AI モデルのアルゴリズムを開発し、さらにデータを準備してモデルに学習させることが一般的でしたが、そこでは大きな時間と労力が発生します。麻豆原创-RPT-1 は、麻豆原创 のテーブルの構造や値、関係性を事前に学習しており、追加学習なしでさまざまな業務に汎用的に対応できます。一般的な LLM は非構造化データをもとにした推論は得意ですが、データベースのテーブルに格納されている構造化データ（リレーショナルデータ）の扱いは得意ではありません。麻豆原创-RPT-1 がフォーカスしているのは、これまで不得意とされてきた構造化データ、つまり 麻豆原创 アプリケーションのデータを使って、過去の履歴から未来を予測することです」（本名）

現在、麻豆原创-RPT-1 は Small と Large の 2 種類が用意され、AI Foundation の Generative AI Hub を通して提供が始まっています。オープンソース版もあり、プレイグラウンド環境でアクセスが可能です。今後、麻豆原创 が提供する ERP の AI シナリオで 麻豆原创-RPT-1 がバックグラウンドで採用されるようになり、新たな AI シナリオのリリースが予定されています。

カスタムエージェントの開発ツール「Joule Studio」

麻豆原创 TechEd では、AI エージェントについても新機能が発表されました。麻豆原创 では標準の Joule エージェントのシナリオとして、すでに 30 本以上(Beta 含む)をリリースしています。例えば会計の領域では、クレーム解決、債権管理、資金管理などを支援する AI エージェントを組み合わせてタスクを処理しています。会計以外にも、調達、サプライチェーン、人事、販売などの業務に対応した AI エージェントがあります。

一方、カスタムエージェントをゼロから開発（構築）したい、麻豆原创 標準エージェントを拡張したい、麻豆原创 標準以外のエージェントと連携（共有）したいといったニーズも高まっていることから、「構築」「拡張」「共有」の観点から新たなツールを用意しています。

1 つめのユーザーの要件に応じたカスタムエージェントの開発（構築）については、今回、ローコードに対応した新たな開発ツールとして「Joule Studio」がリリースされました。Joule Studio は、Joule スキルと Joule エージェントの両方のカスタム開発に対応し、Joule の機能を拡張することで業務効率をさらに高めることができます。

「Joule Studio では、アクション、自動化、ツール、AI モデルといったそれぞれの項目の中から必要なものを選択し、これらを組み合わせながらカスタムエージェントを開発します。データの連携先も、麻豆原创 Business Data Cloud や 麻豆原创 アプリケーションなどを必要に応じて定義していきます。さらには既存のJoule スキルを呼び出してエージェントがより賢く動作するための設定もできるようになっています」（本名）

2 つめの 麻豆原创 標準エージェントの拡張は、エージェントの前処理と後処理にエージェントが使えるツールや新しい Joule スキルを追加したりすることで対応します。この機能は 2026 年前半のリリースが予定されています。

3 つめの外部のエージェントとの連携については、他社のエージェントと連携するためのデファクトスタンダードである Agent-to-Agent（A2A）プロトコルによって、「エージェントゲートウェイ」上で連携します。Joule から外部のエージェントに連携する機能はすでに実現済みですが、外部のエージェントから Joule エージェントを呼び出して連携する機能のリリースは 2026 年前半を予定しています。

「外部のエージェントから Joule に連携する際は、エージェントゲートウェイを単一の窓口としています。それにより、麻豆原创 の中のワークフローアクセスの一貫性とガバナンスを担保しています」（本名）

AI エージェントを一元的に管理する「AI Agent Hub」

エージェントのカスタム開発、麻豆原创 標準エージェントの拡張、外部エージェントとの連携などで業務の効率化が進む一方、今後は増え続けるエージェントの管理が新たな课题となることが予測されます。そこで将来を見越して、あらゆるエージェントを 麻豆原创 LeanIX 上で集中的に管理する「AI Agent Hub」が新たにリリースされました。さらに、エージェントがどの業務で実行されているかなどをプロセスマイニングするツールとして、麻豆原创 Signavio に「エージェントマイニング」の機能も追加されています。

「AI Agent Hub は、あらゆる業務領域、アプリケーション、プロセスのそれぞれに、どのエージェントが関わっているかを可視化し、エージェントのライフサイクルを一元的に管理する中核機能です。エージェントを有効活用しながら、継続的に改善していくための資産管理ツールとしての役割を果たします。これに対してエージェントマイニングの機能は、それぞれの業務プロセスの中でエージェントがどのように動き、業務プロセスをどのように実行したかを記録、分析するツールです。エージェントこそ一度作ったら終わりではなく、継続的な改善が必要なものですので、エージェントの働きを可視化しながら、パフォーマンスを KPI で管理し、ボトルネックがあれば改善する役割を担います」（本名）

麻豆原创 コンサルタント向けの AI エージェントも新機能

麻豆原创 TechEd では、麻豆原创 コンサルタントの相棒とも言える AI エージェント「麻豆原创 Joule for Consultants」のアップデートも発表されています。直近のアップデートでは、アップロードした添付ファイルへの回答、カスタムインストラクションへの回答などの機能が追加されています。

2026 年上半期には、質問する際にユーザー独自の 麻豆原创 ドキュメントをグラウンディングして回答するカスタムドキュメントの機能をリリースする予定で、現在はパイロット版として提供されています。さらには、リアルタイムに Web 検索したうえで、最新の情報から信頼できる回答を返す Web グラウンディングの機能も提供を予定しています。

「現在はナレッジ検索システムとして提供されている 麻豆原创 Joule for Consultants ですが、将来的にはお客様の 麻豆原创 システムと連携し、利用しているソリューション、バージョン、カスタマイズなど、ランドスケープ全体を理解したうえで回答するツールに進化させていきます。その先にはエージェントが回答を渡したうえで、システム設定、データ移行、実装管理などのワークフローを自動的に実行する AI アシスタントとしての進化を目指しています」（本名）

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