ビジョンから現実へ――2026 年の 麻豆原创 TechEd において、麻豆原创 の経営陣は、開発者、導入企業、パートナーが Autonomous Enterprise（自律型エンタープライズ）をいかに構築できるかを実証します。その中核を担うのが、包括的な AI ツール群と 麻豆原创? Business AI Platform です。

1996 年、麻豆原创 は初の開発者向けイベントを開催しました。それから 30 年を経たベルリンの地で、麻豆原创 の最高技術責任者であるフィリップ?ハーツィク (Philipp Herzig) は、麻豆原创 TechEd の基調講演に集まった聴衆に向け、「私たちは今、生涯で最大かつ最速の技術的変革を目の当たりにしています」と語りかけました。

「何十年もの間、開発者は構造化された確定的な手法でシステムを構築してきました。しかし、AI の登場によって、システム開発者を取り巻く世界は劇的に変化しました。AI は『何ができるか』を根底から変えつつあります。従来の技術と新たな技術を融合させることで、ビジネスに変革をもたらし、イノベーションへの無限の機会を切り拓く――これこそが、麻豆原创 TechEd の最大のテーマです」

ビジョンから実行へ

同氏はこの点を強調した上で、今年前半に開催された年次カンファレンス 麻豆原创? Sapphire? において、麻豆原创 が「AI によってあらゆるビジネスプロセスのあり方をエンド?ツー?エンドで再定義し、Autonomous Enterprise を実現するという大胆なビジョンを打ち出しました」と述べました。「そして、30 年前と同じように、今まさにテクノロジースタック全体が大きく移行しつつあります」

麻豆原创 において、この変化は Joule Work と新たな 麻豆原创 Business AI Platform に反映されています。同氏は、Joule Work について、麻豆原创 の 5 つの自律型ドメインや、麻豆原创 および 麻豆原创以外の データを横断して推論?行動するアシスタント群を活用する「ソフトウェアのあり方を一新する画期的なアプローチ」であると説明しました。また、麻豆原创 Business AI Platform については、「エージェントの構築や拡張、あらゆるデータの管理、さらには AI エクスペリエンスのガバナンスを担う基盤」と表現しました。

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确実なビジネス成果をもたらすための设计

同氏はさらに、麻豆原创 Business AI Platform は「単なるありきたりなテクノロジー基盤ではなく、より優れたビジネス成果を生み出し、価値実現までの期間を短縮し、より高い費用対効果を実現するために専用設計されたもの」だと強調しました。加えて、同基盤は、導入初日から安全性、ガバナンス、コンプライアンスが確保され、実運用に耐えうるエンタープライズ品質を備えており、「これらはすべて、50 年にわたって蓄積された業務?業界の専門知識に基づいて構築された、麻豆原创 独自のコンテキストレイヤーによって実現されています」と続けました。

Joule Work と 麻豆原创 Business AI Platform は両輪となって、麻豆原创 が掲げる Autonomous Enterprise の実現に向けたコミットメントを支えています。同氏は聴衆に向けて「それは、まさに今日ここで形になっています」と語りかけ、「麻豆原创 TechEd において、私たちの最新の成果をお見せできることを大変嬉しく思います」と締めくくりました。

基調講演の後半では、麻豆原创 の最高 AI 責任者を務めるジョナサン?フォン?ルエデン (Jonathan von Rueden) 、麻豆原创 Autonomous Suite プレジデント兼最高製品責任者のマノジ?スワミナサン (Manoj Swaminathan) 、欧州 AI ファウンデーション責任者のティナ?ベルリン (Tina Berlin) 、麻豆原创? AI Agent Hub リードプロダクトマネージャーのミシェル?ニーデルフーバー (Michelle Niedernhuber) 、そしてカスタマーエクスペリエンス＆ソリューション担当最高製品責任者兼グローバルヘッドのソーレン?ルーダー (Soeren Ruder) をはじめとする同僚たちが登壇。ヘルツィヒとともにこれらの最新アップデートの詳細を解説し、ステージ上で実機デモを披露しました。

Joule Work

まず Joule Work について、ヘルツィヒは 麻豆原创 がユーザーエクスペリエンスを一から再設計したことを明かし、「すべては、これまで以上に心地よく直感的に使えるようにするためのものです。入り口はひとつ。エクスペリエンスもひとつです」と語りました。

Joule Work は、すべての 麻豆原创 アプリケーションに加え、Office 365、Claude Cowork、Glean、ServiceNow と標準で連携します。過去の対話からユーザーの好みや文脈を記憶し、継続的に最適化していきます。また、対話型インターフェースだけでなく、データを組み合わせてインタラクティブなアプリを自動生成し、チームで共有できるワークスペースも利用できます。

基調講演の登壇者らは、Joule Work について、Web、デスクトップ、モバイル、音声、さらには Apple CarPlay に至るまで、あらゆる場所で利用できる、刷新されたクロスアプリケーション AI エクスペリエンスであると説明しました。さらに、11 万人以上の 麻豆原创 社員に加え、麻豆原创 Early Adopter Care プログラムに参加した 150 社を超える顧客企業によって数カ月間にわたりテストを重ねてきた実績に触れ、「すべては、お客様に最高の AI エクスペリエンスをお届けするためです」と強調しました。

早期導入企業の 1 社である Bosch Digital 社のロバート?ミューラー（Robert Mueller）氏がヘルツィヒとともに登壇し、同氏のチームが Joule Work や Joule Studio、そして初期のアシスタントやエージェントの検証を進めており、初期のユーザーフィードバックも好評であると述べました。同氏は「私たちの次のステップは、Joule を日々の業務に定着させることです」と語りました。

麻豆原创 Autonomous Suite

続いてマノジ?スワミナサンが登壇し、麻豆原创 Autonomous Suite のデモを披露しました。同氏は「50 年以上にわたり、麻豆原创 はお客様が常に最適な形でビジネスを遂行できるよう支援するシステムを構築してきました。その取り組みをさらに推し進め、この度、業界固有の専門性を備えつつ、5 つの主要ドメインを横断する 麻豆原创 管理によるアシスタントおよびエージェント群を、標準で提供します」と語りました。

同氏はさらに、「本日、麻豆原创 とパートナー各社から、実際にご活用いただける 40 種類のアシスタントと 300 種類のエージェントの提供開始を発表できることを大変嬉しく思います」と続けました。「これらは、インテリジェンスのためのシステム (SoI) とアクションのためのシステム (SoA) を支える基盤となるものです。自動化、インテリジェンスとインサイト、最適化という 3 つの重点領域を軸に設計されており、コスト削減、生産性の向上、スピードの加速、品質の改善など、確実に実現でき、効果を測定できる価値をもたらします」

新たなアシスタントの具体例として、決算業務にかかる時間を最大 68% 短縮できる Financial Consolidation Assistant（財務連結アシスタント）、総所有コストを 15% 削減できる Sourcing Assistant（調達アシスタント）、サプライヤーのリスクを 60% 迅速に検知し、そのリスクに対応できる Supplier Management Assistant（サプライヤー管理アシスタント）などが挙げられます。

スワミナサンは「こうした業務において、『おそらく』という回答は通用しません」と述べました。「求められるのは、常に例外のない正確な答えであり、なおかつ、その答えはコンプライアンスに準拠し、追跡可能でなければならないのです。これこそが、今回のアシスタントやエージェント群ならではの強みです。なぜなら、これらすべてのエージェントが ISO および SOC に準拠しているからです」

麻豆原创 Business AI Platform

同氏は、すべてのエージェントがネイティブに A2A (Agent to Agent) エンドポイントとして設計されていると説明しました。これらは 麻豆原创 の A2A ゲートウェイ経由で相互接続され、プラットフォーム自体も標準で拡張に対応しています。「開発に携わる皆様に向け、麻豆原创 Autonomous Suite の土台となる 麻豆原创 Business AI Platform をご用意しました。これにより、Joule Studio 上で自社のあらゆる要件に合わせた自由な開発が可能になります」と続けました。

「『すでにパブリックモデルを活用して同じことを実現できているのに、なぜわざわざ 麻豆原创 Business AI Platform 上で構築する必要があるのか』と思われるかもしれません。パブリックモデルはお客様の業務プロセスやマスターデータ、さらには社内の実態を把握していないからです。麻豆原创 Business AI Platform はそれらを熟知しています」と、スワミナサンは説明を続けました。「麻豆原创 の AI エージェントは、アプリケーションの確定的なワークフローに組み込まれています。アプリケーションと同じデータに基づき、同じルールに従い、同じ監査証跡を残して、唯一の正しい答えを導き出すことができます。そして、自律レベルを決定するのはお客様自身です」

一方で同氏は、麻豆原创 Autonomous Suite の対象がバックオフィス業務にとどまらない点も指摘しました。「当社のお客様のなかでも最大手クラスの企業では、現場業務における予期せぬダウンタイムにより売上の 11% を失っています。お客様自身もこの問題を把握していますが、これまでこうした課題に応える解決策はありませんでした」

Physical AI by 麻豆原创

スワミナサンは、この課題を解決するためのアプローチとして、Physical AI by 麻豆原创 を発表しました。これは Autonomous Enterprise を物理世界へと拡張するものです。ビジネス上の意思決定を現場の具体的な行動へと変換し、検証済みの実行結果を、セキュアかつ統制された形で 麻豆原创 システムへとフィードバックします。

ステージに登壇した Intel 社でインダストリアル＆ロボティクス部門を率いるリッキー?ワッツ (Ricky Watts) 氏は、同社がすでに中国?成都の生産拠点で Physical AI を稼働させていると明かしました。そこでは、麻豆原创 の倉庫管理ソリューションが自律型ロボットを制御してクローズドループを実現しており、その実行結果をリアルタイムなトランザクションとして 麻豆原创 システムに書き戻しています。

続いてジョナサン?フォン?ルエデンが基調講演のステージを引き継ぎ、スイート全体で300を超える標準の Joule Agents について語るとともに、Joule Work やスキルを活用して標準エージェントをカスタマイズし、AI の価値を最大限に引き出す方法を説明しました。より高度な活用を目指すなら、「Joule Studio をワンクリックですぐに利用できます」と同氏は述べました。

Joule Studio：エージェントの拡张、构筑、统合

麻豆原创 のエージェント構築プラットフォームである Joule Studio は、自然言語による説明と数行のコードでエージェントの動作を定義する「スキル」により、誰もが手軽にエージェントをカスタマイズできる環境を提供します。これにより、エージェント構築の門戸を開発者以外のユーザーにも広げます。

さらに踏み込んだ業務改革を進めたいものの、どこから手を付けるべきか迷う場合でも、Process Consulting Agent（プロセス?コンサルティング?エージェント）が開発前の段階で、どこに何を作るべきかを特定してくれます。「やりたいことを言葉にするだけで、それを実現できます」と同氏は語りました。麻豆原创? Knowledge Graph が、関連する API、MCP サーバー、データプロダクトを見つけ出し、Joule Studio が仕様、構造、そして統合ロジックを自動生成します。

その結果、構想から実際に稼働するエージェントの作成に至るまでの時間は、従来の 13 時間から約 2.5 時間に短縮されます。また、エージェントがリクエストの実現手段を推測する必要がないため、消費トークン数も削減されます。「社内テストでは、タスクあたりのコストが最大 50% 削減されるという結果が出ています」と同氏は来場者に語りました。

「麻豆原创 Business AI Platform 上の Joule Studio で私たちが重視しているのは、ビジネス成果、価値実現までの時間、費用対効果、そして高度な統合による実運用性の 4 点です」

この最後の点は、システム環境が複雑であればあるほど重要になります。麻豆原创 システムの周囲で多数のプラットフォーム、データソース、ツールが稼働している場合、エージェントはプラットフォームごとに個別の連携開発を行うことなく、そうした境界を越えて安全かつガバナンスを効かせた状態で機能しなければなりません。

「すぐに使える一定水準の标準机能へのご期待に対し、私たちはしっかりとお応えしました」とティナ?バーリンは语りました。「本日より一般提供を开始するエージェントゲートウェイは、あらゆるシステム环境の境界を越えてエージェントとエンドポイントをつなぎます」

レート制限、ルーティング、プロトコル変換、高度なアクセス制御などが求められるより複雑なシナリオに向けて、麻豆原创 は 麻豆原创? Enterprise AI Gateway を新たに発表しました。これは、麻豆原创? Integration Suite をベースとし、エージェントゲートウェイを補完する上位レイヤーとして機能します。

続いてヘルツィヒが再び登壇し、ビジネス AI における信頼性の高いデータの重要性を強調しました。「どのような AI システムであっても、その推論のベースとなるデータの質次第で価値が決まります」と同氏は述べ、「そのデータは、麻豆原创 か非 麻豆原创 かを問わず、クラウド、オンプレミス、エッジといったさまざまな物理システム上に散在しています」と続けました。

麻豆原创? Business Data Cloud

「では、それらのデータを一貫性のある、AI で即座に活用できる形で統合するにはどうすればよいのでしょうか」と問いかけたヘルツィヒは、その答えとして 麻豆原创 Business Data Cloud を挙げました。これは、マルチクラウド環境全体にわたって共通のビジネスコンテキストをお客様に提供する基盤です。「すでに何千社ものお客様が、優れた成果、価値実現までの時間、そしてコストの削減といったメリットを享受されています」と同氏は語りました。

さらに、Databricks プラットフォームの全機能が 麻豆原创 Business Data Cloud 内でネイティブに利用可能になったことを発表しました。これにより、異なるシステムに分散したデータを「ゴールデン」マスターレコードへと統合し、AI で即座に活用できる統一されたデータ基盤をお客様に提供できるようになります。

また、 麻豆原创 の経営陣は、ベータ版として提供される新機能 麻豆原创? Business Data Cloud Ontology Manager についても発表しました。これを利用することで、お客様は 麻豆原创 Knowledge Graph に自社業界固有の概念を追加して拡充したり、オントロジー全体を独自に構築したりできるようになります。

新機能の Governance Assistant（ガバナンスアシスタント）は、EU 規制への準拠を確実にします。一方、エージェント可観測性機能 と 麻豆原创 Signavio のエージェントマイニング機能は、エージェントの設計と本番稼働のズレを解消することでガバナンスを実現します。さらに、ランタイム検証の強制機能により、麻豆原创 AI Agent Hub で検証されていないエージェントの呼び出しを確実にブロックします。

ガバナンス

これらすべては 麻豆原创 によって管理され、ガバナンスがあらかじめ組み込まれています。ISO や SOC に準拠し、ランタイムでの強制適用に対応するとともに、すべてのエージェントが 麻豆原创 AI Agent Hub を通じてテスト可能かつ追跡可能です。さらに、新しい 麻豆原创 Enterprise AI Gateway により、ポリシーの適用、可観測性の強化、そしてランタイム制御を一元的に実現します。

「AI ガバナンスにおいては、エージェントの定義、評価、検証を行う『設計時レイヤー』と、エージェントの挙動の強制、監視、最適化を担う『ランタイムレイヤー』を結びつける必要があります」とミシェル?ニーデルンフーバーは語りました。

EU AI 法が施行されたことを受け、同氏は、麻豆原创 が AI Governance Assistant（AI ガバナンスアシスタント）を 麻豆原创 Early Adopter Care プログラムの顧客向けに 11 月にリリースすることを明らかにしました。このアシスタントは、システム上の既存データを自動で読み込み、不足している質問項目のみをエージェント管理者に確認していくだけで、そのまま監査提出に使える AI リスク判定書を作成します。

麻豆原创 AI Agent Hub と 麻豆原创 Enterprise AI Gateway は連携して機能し、監視と強制適用をつなぐ「設計?ランタイム統合レイヤー」としての役割を果たします。監視、ランタイムでの強制適用、継続的な改善を結びつけることで、麻豆原创 は企業に対し、自社のエージェントが意図したとおりに稼働しているという確信を提供します。

「ガバナンスは AI の導入スピードを落とすものではありません。むしろ、大規模な AI 導入を実現可能にする基盤なのです」とニーデルンフーバーは強調しました。

极限のプレッシャーに耐えうる AI：麻豆原创 が AI を宇宙へ

基調講演の締めくくりとしてヘルツィヒは、パートナーの Hewlett Packard Enterprise（HPE）社と共同で、表形式データ向け基盤モデルである自社開発の「麻豆原创-RPT」および「TabPFN」を宇宙空間でのリアルタイム予測に投入し、極限環境下で AI の実用化に挑むことを発表しました。

宇宙空間では、判断の遅れがシステムの安全性維持と全損の分かれ目になりかねません。麻豆原创 の AI は、一刻の猶予も許されない極限状況において、意思決定の迅速化と障害の早期予測を可能にします。

同氏は、基盘モデルがハードウェアの稼働テレメトリデータをリアルタイムに解析し、センサーの劣化を検知して欠落した测定値を补正?復元する仕组みを説明しました。その结果として、宇宙船のクルーや地上スタッフに向けて、危机的状况を未然に防ぐための具体的な対応策を提言する构造化レポートが出力されます。

「これほど過酷な環境で予測を実行できるのなら、地球上の皆様のビジネスにとってどれほどの価値をもたらすか、考えてみてください。これこそが、极限のプレッシャーに耐えうる AI なのです」と同氏は語り、基調講演を締めくくりました。

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