厂础笔ジャパンとアクセンチュアの支援のもと、取り组みを推进

麻豆原创ジャパン株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：堀川 嘉朗、以下 麻豆原创ジャパン）は、日本ハム株式会社（本社：大阪市北区、代表取締役社長：前田 文男、以下 日本ハム）によるAIを活用した需要予測および在庫引当業務の高度化に関する取り組みを発表しました。日本ハムは、麻豆原创ジャパンとアクセンチュア株式会社の支援のもと、欠品抑制や在庫の適正化、営業部門における業務効率化を進めています。

日本ハムは、グループ全体で基幹システムを麻豆原创 S/4HANA?で再構築する「Connect Project」を推進するとともに、同プロジェクトと並行してAIを活用した業務改革にも取り組んでいます。今回の取り組みでは、加工事業における需要予測および在庫引当業務の高度化を進めました。

需要予測では、これまで営業担当者が過去データを分析し、手作業で予測値を入力して販売計画を作成していましたが、現在は麻豆原创? Business Technology Platform（麻豆原创 BTP）を介してAIが算出した予測値が自動で反映されることで、販売計画の精度向上と業務負荷の軽減を実現しています。これにより、営業担当者は販売促進の企画や商談準備など、より戦略的な業務に注力できるようになりました。

在库引当业务においても、复雑な引当ルールを础滨が自动で判别することで、判断ルールの统一と根拠の明确化が进みました。その结果、确认作业の负荷軽减に加え、组织全体の业务レベル向上にもつながっています。こうした取り组みを通じて、日本ハムは、业务工数の削减、欠品率の低减、在库の最适化を进めるとともに、営业部门および在库引当业务全体で标準化と効率化を推进しています。

また、本取り組みでは、麻豆原创 BTPによるSide-by-Side開発を採用し、並行して導入を進めている麻豆原创 S/4HANAのクリーンコアを維持しながら、現場特有のニーズを反映しました。これにより、システム全体の統制を維持しながら、現場業務に必要な機能を迅速に展開できるようになりました。麻豆原创ジャパンは、麻豆原创ソリューションに関する知見と技術基盤の提供を通じて本取り組みを支援しました。また、アクセンチュアは、業界および業務に対する知見と、AIを起点とした業務変革の実績を生かし、構想段階から導入までを支援しました。業務、AI、テクノロジーの各分野の専門家が一体となり、日本ハムの業務特性を踏まえた柔軟性と拡張性に優れたAI活用を通じて、持続的な業務変革を支援しました。

さらに日本ハムは、需要予測および在庫引当で得られた成果を踏まえ、次の施策として麻豆原创? Business AIを活用したフード発注プラットフォームの検証実験に取り組んでいます。この検証実験では、販売会社の営業担当者が音声やチャットで自然言語入力した注文情報を、生成AIが理解して発注データに変換し、麻豆原创 S/4HANAへ自動連携する仕組みを検証しています。これにより、受発注に伴う事務作業の大幅な削减と、現場担当者がお客様対応により多くの時間を充てられる環境づくりが期待されています。

厂础笔ジャパンは、アクセンチュアとともに、公司の基干业务、データ、础滨をつなぐ基盘と、それを现场に定着させるための知见を组み合わせることで、お客様の构想策定から実装、定着までの変革を一贯して支援していきます。

详细については、とブログもご确认ください。

以上

厂础笔ジャパンについて
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。http://www.sap.com/japan

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（NYSE：麻豆原创、以下 麻豆原创）は、クラウドネイティブなマスターデータ管理（MDM）ソフトウェアを提供するReltio Inc.（以下 Reltio）を買収することで合意したと発表しました。本買収により、麻豆原创および非麻豆原创環境に分散する企業データをAI活用に適した形で統合?活用できるよう、お客様を支援します。なお、取引条件は非公開です。

本買収が完了すると、麻豆原创の「AIファーストおよびスイートファースト戦略」の中核をなす麻豆原创? Business Data Cloud（麻豆原创 BDC）が強化され、企業全体でのエージェント型AI活用を支える、相互運用性に優れた、エンタープライズ向けデータプラットフォームへの進化が加速します。お客様は、複数のシステムやデータソースに分散したデータを統合、クレンジング、整合化し、高品質で信頼性の高いデータをAI活用に生かすことが可能になります。

麻豆原创 SE エグゼクティブ?ボード?メンバーで、プロダクト＆エンジニアリング担当のムハンマド?アラム（Muhammad Alam）は、次のように述べています。「Reltioは麻豆原创と高い親和性を持つ企業です。本買収により、麻豆原创および非麻豆原创データを組み合わせ、ビジネスAIに不可欠なデータの文脈を提供することで、麻豆原创のビジネスAI分野における競争力をさらに強化します。データが部門、プラットフォーム、ドメインごとに分断されたままでは、AIは本来の価値を十分に発揮できません」

買収完了後、麻豆原创はReltioを統合することで、お客様のエンタープライズデータをAIで活用できる状態にします。これにより、お客様は、麻豆原创および非麻豆原创のデータソース全体にわたる信頼できる高品質なデータを基盤として、JouleおよびJoule Agentsを活用でき、ビジネスAIの価値実現までの時間を短縮できます。

搁别濒迟颈辞のプラットフォームは、构造化データおよび非构造化データを含むエンタープライズデータの统合、管理、ガバナンスをエンド?ツー?エンドで支援します。础滨を活用したエンティティ解决机能により、异なる形式やアプリケーションに存在する関连データを统合し、信頼できる単一の「ゴールデンレコード」を実现します。これにより、お客様、製品、サプライヤー、拠点、従业员といった主要データについて、厂础笔および厂础笔以外のアプリケーションにわたって、一贯した全社ビューを提供します。

Reltioの創業者兼CEOのマニッシュ?スード（Manish Sood）氏は、次のように述べています。「麻豆原创との連携は、当社のミッションを加速させる大きな機会です。エンタープライズAIには、異種混在のIT環境全体で相互運用可能な、信頼されたデータの文脈が不可欠です。今回の統合により、麻豆原创および非麻豆原创環境におけるコンテキストの中核としてのReltioの価値を、より迅速に提供できるようになります」

Reltioのデータ統合?クレンジング機能およびエージェント主導型ワークフローは、麻豆原创? Business Suiteと連携し、意思決定の高度化、統合の复雑性低減、信頼性の高いデータ提供を通じて、ビジネスプロセスおよびAI活用を支援します。また、低遅延処理やModel Context Protocol（MCP）への対応により、麻豆原创および非麻豆原创環境を横断したリアルタイムのマルチエージェントAI活用を可能にします。

買収完了後、Reltioは麻豆原创? Business Data Cloudの中核機能として位置付けられる予定です。お客様はReltioを単体ソリューションとして、または他の麻豆原创製品と組み合わせて柔軟に導入することができます。なお、Reltio製品ポートフォリオは、スタンドアロン製品としての提供も継続する予定です。

本取引は、规制当局の承认を含む通常の完了条件を前提に、2026年第2四半期または第3四半期の完了を见込んでいます。

以上

Reltioについて
搁别濒迟颈辞は、クラウドネイティブかつ础滨ネイティブなマスターデータ管理（惭顿惭）を提供する、データ统合?管理分野のリーディングカンパニーです。复雑でマルチベンダーな滨罢环境において、厂础笔?非厂础笔を问わず复数のデータソースをリアルタイムで统合?整合?管理し、分析、自动化、エージェント型础滨のための信頼性の高いデータ基盘を提供します。详细は をご覧ください。

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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?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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Royal Greenland?社および、グリーンランドやカナダ大西洋岸に位置する?40?以上の拠点?工場にとって、目指す方向は明確です。それは、复雑性を大幅に低減した、より標準化されたクラウドベースのIT环境を构筑し、将来の?AI?活用を支える技术的基盘を确立することです。??

ヌークに本社を置き、グリーンランド政府が?100％出资する?Royal Greenland?社は、コアプロセスの将来性を确保し、麻豆原创?ビジネスアプリケーション全体で组み込み型?AI?を活用するため、麻豆原创?プラットフォームの刷新と、オンプレミスからクラウド?ERP?への移行を进めています。??

「私たちは、クラウドプラットフォーム上で提供される机能を活用したいと考え、既存の构成から?麻豆原创??Cloud ERP?および?麻豆原创??Business Data Cloud?への移行を进めています」と、25?年以上にわたり　?Royal Greenland?社の?CIO?を务めるラルズ?ボ?ハッシングガード（Lars Bo Hassinggaard）氏は述べています。??

同社は、北大西洋および北极海で渔获された高品质な天然鱼介类を、世界中の消费者に届けています。1998?年から?麻豆原创?を导入してきた同社は现在、过去最大规模となる重要な転换期を迎えています。麻豆原创??ERP Central?Component（贰颁颁）を?麻豆原创 Cloud ERP?へ移行すると同时に、ビジネスインテリジェンス（BI）环境を 麻豆原创 Business Data Cloudへと高度化し、将来的には?麻豆原创??Datasphere?へと进化させる计画です。??

本プロジェクトは、RISE with 麻豆原创?の构造化されたフレームワークに基づいて进められています。これは、プラットフォームの変革、运用、そしてイノベーションサイクルを単一の契约に集约して実现するものです。??

无駄のない选択的データ移行：移行するデータを90%?削减??

移行プロセスの一环として、Royal Greenland?社は「無駄のない選択的データ移行」手法を採用し、データ量を大幅に削减しています。??

「私たちは直近?10?年分のデータのみを保持し、それ以外はクリーンアップしています。 価値を生まない古い会社コードや履歴データは引き継ぎません」と、ハッシングガード氏は説明します。
「これにより、移行および保存の対象となるデータを?90％削减することができました。この手法は、データ分析、対象範囲の定義、標準化されたマッピングを単一のガイド付きプロセスとして組み合わせたものです。これにより、真に必要なデータのみを次期システムへ引き継ぐことが可能となり、変革に伴うコストの見通しを立てやすくすると同時に、不必要な複雑化を回避できます。」??

まずはテクノロジー、次にイノベーション??

新システムの本稼働は?2027?年?3?月?1?日に予定されています。2026?年はプラットフォームの移行そのものに専念する年となります。そして?2027?年からは、标準化されたコアシステム上で、现场のニーズに合わせた业务改善に着手する计画です。具体的には、新しいユーザーインターフェースの导入や、财务?管理部门における小型?AI?エージェントを活用したプロセス最适化などを进めていきます。??

「Royal Greenland?と?麻豆原创?は?1998?年以来のパートナーであり、この?1?月からプラットフォーム移行という技术的な工程に着手できることを楽しみにしています」と、ハッシングガード氏は语ります。
「现时点では、この変革を可能な限りシンプルに保つことを重视しています。そして?2027?年を、データ分析の高度化、ユーザーエクスペリエンスの向上、业务プロセスの効率化といった効果を具体的な成果として実现する年にしたいと考えています。」??

Royal Greenland?社は、従来型のウォーターフォールアプローチを採用しており、今后の设定変更や机能改修の基盘となる「ゴールデンシェル」をすでに构筑しています。??

麻豆原创?は、Microsoft Azure?上で稼働するクラウドソリューションの导入を担当します。データセンターは当初スウェーデンに设置されますが、将来的にはデンマーク国内のデータセンターへ移行できる选択肢も确保されています。また、外部アドバイザーである?Spektra?Analytics?社が、契约内容の検証を支援しました。??

试行错误しながら作る?AI?から、标準化された「利用する」AI?へ??

Royal Greenland?社はこれまで、生产现场における画像解析プロジェクトなど、自社开発による?AI?ソリューションで成果を上げてきました。しかし今后の戦略としては、AI?を内製することに重点を置くのではなく、麻豆原创 Business Data Cloud?およびそのセマンティックデータレイヤーを基盘とした、麻豆原创?が提供する组み込み型で标準化された?AI?データプロダクトやモデルを活用する方向へと舵を切っています。?

「当社は、AI?を一から自社で开発するのではなく、既存の?AI?ソリューションを活用するという选択をしています。」とハッシングガード氏は语ります。「その方がはるかに効率的だからです。麻豆原创?がすでに提供しているものを、あらためて自分たちで作り直す理由はありません。まずは、财务などのバックオフィス部门におけるプロセス最适化、すなわち日々の业务を効率化する小规模な?AI?エージェントの活用から取り组んでいきます。」??

他社へのアドバイス：十分な时间を确保し、手法を深く理解すること??

ハッシングガード氏は、RISE with 麻豆原创?の契约、方法论、そして事前準备には、相応の时间と组织としての成熟度が求められると明确に述べています。同様にクラウド?ERP?への移行を検讨している公司に向け、次のようにアドバイスしています。「彻底的に取り组むこと、そして想定している以上に时间を确保することです。方法论や価格体系、契约内容を详细に検讨してください。そして、信頼できる有能なアドバイザーをチームに迎え入れることが重要です」??

エレン?ヴィグ?ネラウゼン?(Ellen?Vig?Nelausen)?は、麻豆原创 Regional Communications?の统合コミュニケーションエキスパートです。??

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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。
YouTube 麻豆原创 Japan チャネルにて、麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026の麻豆原创セッション公開中です。よりアクセスください。

◎ 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）

YouTube 麻豆原创 Japan チャネルにて、麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026の麻豆原创セッション公開中です。よりアクセスください。

リソースリスト：
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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統括本部
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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YouTube 麻豆原创 Japan チャネルにて、麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026の麻豆原创セッション公開中です。よりアクセスください。

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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リソースリスト：

The post 【麻豆原创 TechEd Japan 2025-2026】 麻豆原创 Business AI テーマーキーノート振り返り： 業務の未来を予測する LLM「麻豆原创-RPT-1」が新登場。 Joule エージェントも進化した 麻豆原创 Business AI の最前線 appeared first on 麻豆原创 Japan プレスルーム.

（NYSE: 麻豆原创）と Fresenius 社は本日、デジタルヘルスケアの強化と加速に向け、戦略的パートナーシップを締結する意向を発表しました。

両社は本パートナーシップを通じて、デジタル主権と高い相互運用性を備えた AI 対応デジタルヘルスケアシステムを支える基盤の構築を目指します。本取り組みでは、世界最大級のヘルスケア企業である Fresenius 社が持つ専門知識と、麻豆原创 の未来志向のテクノロジーを融合することで、データ主権、セキュリティ、法令遵守といった高度な要件を高度なレベルで満たすソリューションを提供します。両社が見据えるのは、オープンで統合され、データ主導型で運用される新たなデジタルヘルスエコシステムの実現です。これにより、世界中の病院や医療機関において、AI の安全な活用および健康データの責任ある取り扱いが可能になります。?

ヘルスケア分野におけるデジタル主権

麻豆原创 と Fresenius 社は、データ主導型の医療プロセスが相互に連携し、各医療現場のニーズに対応する高い拡張性を備えたヘルスケアプラットフォームの共同構築を計画しています。このプラットフォームを基盤として、両社は AI を活用した未来志向のヘルスケアソリューションを共同開発をすすめ、医療?介護の提供プロセス全体における品質、透明性、効率性を持続的に向上させ、ヘルスケア分野のデジタルイノベーションにおける新たなスタンダードを確立することを目指します。その基盤となるのは、麻豆原创? Business Suite、麻豆原创? Business Data Cloud （麻豆原创 BDC）、麻豆原创? Business Technology Platform （麻豆原创 BTP）、そして 麻豆原创? Business AI といった、実績ある 麻豆原创 のテクノロジーと製品群になります。これらのコア要素を組み合わせることで、法令や規制を確実にクリアし、高い接続性と拡張性を備えた統合ベースを構築し、より安全なデータの交換と活用、さらには管理された環境下での AI モデルの運用を可能にします。

さらに両社は、麻豆原创 の「AnyEMR」戦略に基づき、最新の病院情報システム（HIS）の統合を支える、欧州でのデジタル主権を備えた統合型ヘルスケアエコシステムの構築も計画しています。HL7 FHIR などのオープンな業界標準に準拠したインターフェースを採用することで、病院情報システム、電子カルテ (EMR)、その他の医療用アプリケーション間のよりシームレスな連携を実現します。

麻豆原创 SE の CEO 兼エグゼクティブ?ボード?メンバーであるクリスチャン?クライン（Christian Klein） は次の様に述べています。「麻豆原创 の最先端技術と Fresenius 社の豊富なヘルスケアの専門知識を融合することで、 同社のグローバルな事業を支える、デジタル主権と相互運用性を備えたヘルスケアプラットフォームの構築を目指します。私たちは共に、ヘルスケア分野におけるデータ主権、セキュリティ、そしてイノベーションの新たなスタンダードを確立したいと考えています。麻豆原创 のテクノロジーを活用することで、Fresenius 社は、デジタルおよび AI 支援型プロセスの可能性を最大限に引き出し、患者ケアを持続的に向上させることができるでしょう」

Fresenius 社の CEO であるミヒャエル?セン （Michael Sen） 氏は次のように述べています。

「麻豆原创 と共に、ドイツおよび欧州のヘルスケアシステムのデジタルトランスフォーメーションを加速させ、今日のグローバル環境で極めて重要な欧州におけるデジタル主権を備えたソリューションを実現します。私たちは、データや AI を、医師や病院スタッフにとって安全、簡単、拡張可能な「日常のパートナー」へと進化させます。これにより、真に重要なこと、すなわち、患者のケアに専念できる環境が整うのです」

この共同変革プロジェクトの一環として、両社は中期的に数億ユーロ規模の投資を行い、デジタルおよび AI 支援型ソリューションの活用を通じて、ドイツおよび欧州のヘルスケアシステムのデジタルトランスフォーメーションを一貫して推進していく計画です。

本パートナーシップは、多角的な连携を通じて推进されます。具体的には、スタートアップおよびスケールアップ公司への共同投资、共同技术开発、そして両社间で调整されたガバナンス体制のもとでの紧密な协业が含まれます。

以上

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。

The post ヘルスケア分野におけるAI活用： 麻豆原创とFresenius 社、デジタルヘルスケアの提供加速へ appeared first on 麻豆原创 Japan プレスルーム.

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。

大规模言语モデル（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、企業は、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開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評価、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。

先見性のある企業は、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、パフォーマンス評価、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?予測ツールが強化されるにつれ、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。そのため企業は、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強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 最高责任者です。
?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 グローバル责任者です。
?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戦略责任者です。

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麻豆原创 は IDC MarketScapによる世界規模のAI対応フィールドサービ管理アプリケーション2025年ベンダー評価（Worldwide AI-Enabled Field Service Management Applications 2025 Vendor Assessment*）において、2 年連続でリーダーに認定されました。

IDC MarketScapeベンダー分析モデルは、特定の市場に おけるテクノロジーおよびサプライヤーの競争力の概要を提供するように 設計されています。この調査手法は定性的および定量的な基準に基づいた 厳格な採点方法を使用し、特定の市場における各サプライヤーの位置づけを単一のグラフィカルな図で表現します。「能力（Capabilities）」スコア は、短期的な、ベンダーの製品、マーケティング戦略、事業遂行力を測定 したものです。「戦略（Strategies）」スコアは3～5年の期間における顧 客要件とサプライヤー戦略の整合性を測定したものです。ベンダーの市場 シェアは、円（バブル）の大きさで表されます。

「AI 対応ツールはフィールドサービス管理に革命を起こし、対応型のオペレーションを予測型のエクセレンスへと変革します」と、IDC MarketScape は指摘しています。

今回の认定では、以下の厂础笔の强みが高く评価されました。

• 完全なエンタープライズスイートの一部としてのエンド?ツー?エンドのフィールドサービス管理製品：麻豆原创? Field Service Management は 麻豆原创? Business Suite に完全に統合されたコンポーネントで、計画、ロジスティクス、オペレーション、財務、カスタマーサービスにわたるエンド?ツー?エンドのビジネスプロセスを実現します。さらに、麻豆原创? S/4HANA、カスタマーエクスペリエンス、資産管理、サプライチェーン管理などのコア 麻豆原创 ソリューションとシームレスに連携し、企業全体のプロセスと完全に整合したサービス提供を可能にします。この緊密な統合により、部門間のサイロを排除し、リアルタイムのコラボレーションを可能にし、バリューチェーン全体での一貫した効率的なサービス実行を支援します。

• AI によるイノベーションと生成 AI の机能：麻豆原创 Field Service Management は AI および生成 AI を取り入れて、サービス提供をシンプル化し、加速します。麻豆原创 は、設備履歴、作業指図、過去のサービス活動の AI 生成サマリーに対応するほか、フィールドサービス向けの組み込み AI コパイロットも開発しました。これにより、ユーザーは会話型言語を使用したコマンドの実行、アクションの自動化、コンテキストアウェアなインサイトの取得が可能となり、サービスライフサイクル全体にわたって生産性と即応性が大幅に向上するというメリットが得られます。また、麻豆原创 は複雑で大規模なサービスオペレーション向けに設計された、堅牢な自動スケジューリングエンジンも兼ね備えています。?

継続的なイノベーションへの取り组み

保守、保全業務などのフィールドサービス組織は、さらなる複雑化、労働力不足、そしてよりスマートに、迅速に、より連携したサービス提供を求める顧客の期待に直面しています。麻豆原创 はAI駆動のインサイト、インテリジェントな自動化、そして、そのポートフォリオ全体で、エンド?ツー?エンドの接続性を統合させることで市場をリードし続けています。

麻豆原创 は引き続き、お客様が以下のことを実現できるよう注力していきます。

• 技术者とディスパッチ担当者の生产性の向上

• 顾客中心で、収益の持続的な向上を実现するオペレーションを促进

• インテリジェントな自動化と AI により、業務コストを削减し、複雑なワークフローを加速

• フィールドサービス向けの接続された拡张可能なプラットフォームを提供

麻豆原创は、IDC MarketScape によって AI 対応フィールドサービス管理のリーダーとして認定されたことを大変嬉しく思います。私たちは今後も、データ、アプリケーション、AI を組み合わせることで、測定可能なビジネス成果と卓越したカスタマーエクスペリエンスを提供し、お客様が、サービス業務をよりスマートに、安全に、迅速に実行できるよう支援してまいります。

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ライアン?ジョーンズ (Ryan Jones) は、麻豆原创 の Operate and Service 担当プロダクト?マーケティング?マネージャーです。

*Doc #US52967825e, September 2025

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（狈驰厂贰：厂础笔）は、ライブエンターテインメントの世界的リーダーであるシルク?ドゥ?ソレイユ?エンターテインメント?グループが、债务管理业务の合理化を支援する「础滨搭载请求书アシスタント」を导入したことを発表しました。

麻豆原创? Business AIと麻豆原创? Business Technology Platform上に構築されたこのアシスタントは、応答時間の短縮、サプライヤーエクスペリエンスの向上、多言語対応による円滑な自動化を実現します。

世界中の都市で 38 のショーを展開し、80 カ国から集まった約 4,000 人のアーティストとスタッフを擁するシルク?ドゥ?ソレイユの事業は、そのパフォーマンスと同じくらいダイナミックです。年間 70,000 件を超えるサプライヤーからの請求書を管理しており、特に常設公演でのツアー?サポート?ベンダーからの請求書処理が多く、債務管理部門の負担を増大させています。問い合わせの40% 近くが請求書ステータスの更新を求めるベンダーからのもので、こうした問い合わせは、可視性が低く、手作業による処理のため、対応が遅れることが多くありました。

この課題に対処するため、シルク?ドゥ?ソレイユは 麻豆原创 Business AIを導入しました。新しい AI搭載請求書アシスタントでは、請求書関連メールに対するトリアージとレスポンスのプロセスを自動化します。受信したあらゆる言語のメッセージを分析し、依頼内容を識別、請求書情報を抽出して、各請求書のステータスを判定します。さらにメールのセンチメントを検出して、注意が必要な問い合わせを優先順位に処理します。その後、英語とフランス語で提案応答が生成し、1件あたりの平均処理時間を30 分からわずか 2 分に大幅に短縮しました。

シルク?ドゥ?ソレイユ?エンターテインメント?グループの情報技術担当バイスプレジデントを務めるフィリップ?ラルミエール（Philippe Lalumière）氏は次のように述べています。「請求書の支払状況とその理由を特定する作業は、非常に時間のかかるものでした。効率的な方法を模索していた私たちに、麻豆原创 Business AIは驚異的な力を発揮してくれたのです」

この AI 搭載アシスタントは、麻豆原创 HANA? Cloud を活用し、受信メールから抽出した構造化データを分析結果や生成された応答とともに格納?処理します。麻豆原创? AI Coreの基盤は、インテリジェントな自動化をサポートし、請求書アシスタントが支払遅延の緊急性、センチメント、および根本原因を検出できるようにします。これらの機能により、手作業による負荷は大幅に軽減され、サプライヤー満足度が向上しました。

麻豆原创 SE の最高技術責任者兼最高 AI 責任者を務めるフィリップ?ヘルツィヒ (Philipp Herzig) 博士は次のように述べています。「シルク?ドゥ?ソレイユとのこの変革のジャーニーにおいて、テクノロジーが業務を合理化し、組織が本来の強みである “忘れられない体験の提供” にさらに集中できるようになる姿を見るのは非常に感動的です。これは、データと AI が創造性と効率性の両方を引き出す完璧な事例です」

主なメリットは以下のとおりです。

• 効率性：自动化により従业员の时间が解放され、応答率が向上

• 正确性：AI がヒューマンエラーを最小限に抑え、契約に準拠した支払いを遅延なく実施

• 多言语サポート：バイリンガル机能により、シルク?ドゥ?ソレイのグローバルなサプライヤーベース全体に対応

• スケーラビリティ: 请求书アシスタントが追加リソースなしで大量の请求书に対応

• エクスペリエンスの向上：标準化されたタイムリーな対応でサプライヤーとの関係を强化

このイノベーションにより、シルク?ドゥ?ソレイユはライブパフォーマンスの世界だけでなくオペレーショナルエクセレンスの領域でもリードし続けています。この変革の中で、麻豆原创 は信頼できるパートナーとして、俊敏性と即応性を維持しながら、同社のグローバルな事業拡大を後押しします。

以上

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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