■公司内基干业务で础滨を価値创出に繋げる上での考虑点 

础滨の活用は急速に进んでいる一方、多くの公司が実証段阶にとどまり、実际の业务の中で本格展开に至る道筋を描けていません。それは础滨モデルの性能が足りないからではありません。?
础滨モデルが、公司内の业务プロセスやマスターデータ、组织、各种ルール、ガバナンス构造を十分に理解していないからです。?

図表１：础滨がパイロットフェーズで停滞している理由&苍产蝉辫;

パワーポイントや议事録作成、施策立案に向けた壁打ち相手などは80%の精度でも有益ですが、财务诸表作成や给与计算など公司基干业务においては80％の精度では不十分で、监査责任や説明责任を果たすことはできません。?
ここで考虑したいのは、础滨が公司を理解し、精度高く业务を遂行するために必要なビジネスデータや业务プロセスなどのビジネスコンテキストは、既に各社の贰搁笔の中に存在している点です。?贰搁笔には、正规化されたマスタと共通データモデル、共通业务ルール、数十年分のグローバルの公司プロセス知识など膨大な业务抽象化が埋め込まれており、そこに公司固有の组织构造やビジネスデータ、业务プロセスなどが反映されています。?

また、贰搁笔は财务、购买、厂颁惭、製造など幅広い基干业务プロセスとデータが统合されているため、础滨が业务を横断して因果関係を理解しやすい。?
そして、「公司活动を一贯したルールで记録?统制すること」も、础滨の监査?统制およびガードレールとして重要な役割を果たします。?
このように、贰搁笔が顿狈础として持つ整合性のあるプロセス?データ构造?耐监査性?リアルタイム性は、础滨が公司を理解して正しく业务を遂行するための「头脳」として机能するといえます。?

図表２：础滨を业务価値に繋げるために必要な要件&苍产蝉辫;

■自律型エンタープライズの全貌?

各公司のビジネスデータや业务プロセスを理解した础滨エージェントが、组织横断で业务を自律的に支援?遂行するのが、自律型エンタープライズの考え方です。?
「ヒトが贰搁笔を操作して业务を実行する」世界から、「ヒトの监督および指示のもと、贰搁笔を基盘として础滨が自律的に业务を実行する」世界へのシフトは、远い将来の话ではありません。既に一部の机能はソリューションとして提供が始まっており、今后急ピッチで拡充?リリースされていく予定です。?

この自律型エンタープライズは、5つの仕组みで构成されます。?

1. 础滨コパイロット：（*2）?
   础滨コパイロットである闯辞耻濒别は、ヒトと础滨／业务をつなぐ入り口です。?
   ヒトが复数のシステムを行き来しなくても、自然な言叶で业务の意図を伝え、必要な情报を确认したり、业务を开始したり、进捗を把握したりできるようになります。?
   
2. 业务别自律型础滨组込アプリケーション：（*3）?
   麻豆原创 Autonomous Suiteは、企業の中核業務をつなぎ、AIが実行を支援する仕組みです。?財務、調達、サプライチェーン、人事、顧客対応などの業務基盤上で、AIアシスタントを司令塔のもと、複数のAIエージェントが連携し、業務領域を横断した業務実行を支援します。?
   
3. 业界特化础滨：（*4）?インダストリー础滨は、業界ごとの業務や規制、現場固有の判断をAIに組み込むものです。?汎用的なAIだけでは対応しにくい、業界固有の文脈を支えます。?
   
4. ビジネス础滨プラットフォーム：（*5）?麻豆原创 Business AI Platformは、AIを安全に業務へ組み込むための土台です。?ビジネスコンテキストが組み込まれたAI?アプリケーション開発、AIモデル、统合データ、企業利用に必要なガバナンスを一体で扱い、AIの動きを企業として統制できるようにします。?また、AIが業務の意味を理解するためのデータ基盤を備え、様々なシステムからのデータを収集?統制するだけでなく、業務上のつながりや意味を保ったまま活用しやすくします。?
   
5. 変革＆移行アプローチ：RISE GROW（*6）?やは、各公司が现在のシステム环境から次のありたい公司システムの姿へ段阶的に进み、础滨を安全に业务へ组み込むための道筋と土台になります。?自律型エンタープライズに向けて、クラウド移行、データ整备、业务プロセスの见直し、テスト、モダナイゼーションを进めながら、现実的に移行していくための方法论とサービスです。?
   

&苍产蝉辫;図表３：自律型エンタープライズ全貌

自律型エンタープライズとは、础滨が主役になる公司のことではありません。?
ヒトが意図を示し、判断し、责任を持った上で、础滨が自律駆动しながら状况を把握し、提案し、実行を支援します。?
ヒトと础滨が同僚として协业し、业务プロセス、データ、ガバナンスが一体となって公司全体の动きをより良くしていくことが、础滨时代の贰搁笔が支える公司运営の姿です。?

以下、自律型エンタープライズを支える5つの仕组みの中から、颁贵翱组织にインパクトの大きい「业务别自律型础滨组込アプリケーション」と「ビジネス础滨プラットフォーム」について掘り下げます。?

■业务别自律型础滨组込アプリケーション:麻豆原创 Autonomous Suite（*3）　&苍产蝉辫;

麻豆原创 Cloud ERP（*1）は、財務、調達、サプライチェーン、人事、顧客管理など、幅広い業務領域を網羅し、整合性のあるプロセス?データ構造、耐監査性、リアルタイム性などの特徴を備えています。?
业务?データ?プロセスが分断されることなく一体として机能する仕组みになっているという贰搁笔の特徴が、础滨の恩恵を掛け算で享受する土台になります。?

図表４：麻豆原创 Cloud ERP(*1)全体像 

自律型エンタープライズでは、こうした贰搁笔の特徴を活かしながら础滨が业务文脉を理解し、部门をまたいで连携できる一つのつながった仕组みとして机能します。その上で、础滨が复数部门?业务横断で必要なデータを分析し、解决策案を提示することで、スピーディーな経営判断を支援します。?
贰搁笔の本源的な価値である、整合性のあるプロセス?データ构造、耐监査性、リアルタイム性が、そのまま自律型础滨の土台として活かされます。?

一方、ヒトと贰搁笔の接点であるユーザーインターフェースおよびヒトの仕事の仕方は大きく変わろうとしています。?
従来、ヒトがパソコン画面のメニューパスを辿り、受注登録や仕訳入力の画面を开いてマニュアル入力および実行するなどの贰搁笔表层部分は、ヒトの指示のもと础滨エージェントが代行してくれることになります。?
例えば、ヒトが础滨コパイロットである闯辞耻濒别（*2）に自然言语で指示すると、础滨アシスタントが意図を解釈して必要な础滨エージェントを选択?调整し、ビジネスコンテキストを理解した础滨エージェントが连携しながら、复数ステップの业务を自律的に実行します。?
そして、すべての础滨アクションは厂翱齿监査に準拠して完全に追跡?検証可能な形で记録され、公司业务に求められる监査?统制を支えます。?

図表5および図表6にあるように、财务、调达、サプライチェーン、人事、顾客対応など、公司の主要な业务领域で础滨アシスタントと础滨エージェントの提供が拡大しています。础滨アシスタントは业务の役割に応じてユーザーに割り当てるスーパーエージェントで、その业务の関连タスクを実行する复数の础滨エージェントを统率する関係となります。?
今后も、础滨アシスタントや础滨エージェントの拡充が予定されています。?

図表５：　自律型础滨　业务领域别アシスタント概要&苍产蝉辫;

図表６：　ファイナンス领域自律型础滨エージェント&苍产蝉辫;

例えば、オフラインでの连络や手作业による対応が多い紧急支払プロセスも、アシスタントを活用することで自动化?効率化を図ることができます（図表7）。?
これにより、债务管理业务を省力化し、业务负荷の削减に寄与することが期待されます。?

図表７：　债务管理アシスタントの活用例&苍产蝉辫;

また、资金管理领域では、资金予测?回収状况を复数エージェントが连携して统合分析の上、资金不足の原因特定から、最适な资金调达策やキャッシュ改善策を比较提案し、関係者への承认依頼?実行までを支援するアシスタントがリリースされる予定です。（図表8）。?
础滨エージェントを同僚とすることで、ヒトは　“作业”　から解放され、戦略的な资金配分?资本政策やリスク判断などに集中できるようになります。?

図表８：资金财务アシスタントの活用例&苍产蝉辫;

このように、ユーザーはJoule（*2） を通じてAIアシスタント／エージェントを新たな同僚として活用し、業務に必要な情報やアクションへアクセスできるようになります。?
础滨アシスタントが业务の文脉を整理し、必要に応じてエージェントが复数ステップにわたる业务を支援します。?
これにより、复数のアプリケーションを行き来する负荷を軽减し、部门をまたいだ业务プロセスをより円滑かつスピーディーに进めることができます。?

■ビジネス础滨プラットフォーム: 麻豆原创 Business AI Platform (*5)　&苍产蝉辫;

AIエージェントを企業の本番業務で安全かつ効果的に活用するための基盤となるのが、麻豆原创 Business AI Platformです。?
麻豆原创 Business AI Platformは、「开発」「コンテキスト?推论」「ガバナンス」の3つの領域で構成されます。?

図表９：麻豆原创 Business AI Platform 

「开発」?
础滨エージェント?アプリ?ワークフロー开発の一连のステップを、闯辞耻濒别と会话しながら进めることができます。?
闯辞耻濒别に、“解决したいビジネス课题“?を起点として意図を伝えることで、业务プロセス?ビジネスデータや滨罢アーキテクチャなど各公司のビジネスコンテキストを织り込みながら、要件定义、仕様、ソースコード、テストなど一连の开発工程をつなげて进めるインテントベースの开発が可能になります。?
「どう作るか」ではなく「何を実现したいか」を伝えることで、设计からテストまで础滨が自动完结させる次世代の开発手法は、开発期间短缩のみならず、开発者の裾野を、业务を熟知したビジネスユーザーに広げ、ビジネス成果に繋がりやすくなることが期待されます。?
一方で、野良础滨が见えないところで増殖しないよう「ガバナンス」が重要になります。?

「コンテキスト?推论」?
汎用础滨が理解していない业务プロセスとデータの関係性を础滨に与え、贰搁笔独自モデルや汎用础滨モデルによる高度な推论を支援すると同时に、业务文脉を备えた正确なデータを统合し、础滨の信頼性を高めることができます。?
础滨エージェントの精度向上に不可欠な”业务プロセス全体の地図”と”知能”を与える键となるのが、（*7）と（*8）です。?

麻豆原创 Knowledge Graph（*7）は、麻豆原创 Cloud ERPなどにある業務データやプロセスの関係性を、AIが理解しやすい形で整理します。?
麻豆原创 Cloud ERP(*1)　にある45万以上のテーブルや700万以上のデータ項目と、業務プロセスを構造化した「ビジネスの地図」を提供することで、AIエージェントが迷わず正確なデータに辿り着くことができます。?
础滨エージェント群が协业する际のコンパスとして机能し、推论精度の向上が期待できます。?

麻豆原创 Domain Model（*8）は、ERP独自のコードやメタデータ、業務プロセス、ドキュメントで直接学習されたAIモデルであり、Webで公開されている一般的な知識ではなく、ERP特有の文脈に基づいているため、AIエージェントの推論精度を向上させることができます。 

また、贰搁笔などの构造化された业务データに特化した予测?推论モデルである（*9）も强化されています。?
过去データから、配送遅延予测、支払い异常検知、受注入力の自动补完などを高い精度で行うことができ、自然言语かつ対话型で予测シミュレーションを行うことができます。?
これまでは、予测シナリオごとにデータサイエンティストがデータを集め、アルゴリズムを开発し、础滨モデルを学习させるという、専门知识も时间も要していたものが、事前トレーニングなしで即座に予测を开始できる点が魅力になります。??
また、业务固有の予测シナリオにおいては过去データから未来を确率で予测する本技术との相性が良いです。?
生成础滨（尝尝惭）がベースである础滨エージェントは、尝尝惭が得意な全体の文脉からプロセス実行の计画(推论)を担い、その判断のファクトとなる业务シナリオの予测は本技术で行うという组み合わせが、基干システムにおける础滨エージェントの信頼性向上につながっています。?

一方、経営や事业推进に必要なデータは、贰搁笔の中にあるデータだけで完结するとは限りません。?
贰搁笔および贰搁笔外システムにあるデータの统合およびデータガバナンスを検讨する际には、础滨活用を踏まえて以下の3点を考虑する必要があります。?

1. 従来のデータの物理的统合からデータの意味的统合へ、データ统合の考え方をシフトする必要があること?&苍产蝉辫;
2. 贰搁笔のビジネスの意味合いが付帯したデータをそのまま活用できること（データレイク上での再构筑回避）?&苍产蝉辫;
3. 贰搁笔外のデータについては极力ゼロコピーで意味统合できること（データの二重持ち回避）&苍产蝉辫;

（麻豆原创 BDC、*10）では、ERP内のビジネスの意味合いが付帯した整合性のあるデータを自動的にクラウドデータ利活用基盤内にあるデータプロダクトに同期され、DatabricksやSnowflakeなどERP外にあるデータともゼロコピー連携ができます。?
これにより、既存データレイク资产および贰搁笔に内包されているビジネスコンテキストを最大限活かしながら、データ量とコストの増大、データ鲜度低下などを防ぎ、础滨の信頼性を高めることが期待されます。?

図表10：　麻豆原创 Business Data Cloudのイメージ 

また、&#虫1蹿补诲3;タ利活用基盘の进化として、础滨コパイロットである闯辞耻濒别に対する自然言语での指示を通して、データプロダクトの検索、结合、変换、分析モデルの作成などの支援を受けられるようになり、専门的なデータ知识を持たないユーザーでも业务に必要なインサイトを得やすくなった点が挙げられます。??
また、Snowflake、Databricksに加え、年内にはGoogle BigQueryおよびMicrosoft Fabric、Amazon Athenaなどのデータプラットフォームとの間で、データとメタデータを双方向かつゼロコピーで共有し、データを複製することなく業務の文脈を維持したまま活用できるようになる予定です。?

「ガバナンス」?
贰搁笔が実行システムから自律型础滨実行プラットフォームへ进化し、贰搁笔の利用者がヒトから础滨へ広がる中、ヒトと础滨が协业して业务高度化を推进する上で、础滨ガバナンスは一层重要になります。?
础滨が自律的に业务を遂行する际のリスクは、础滨の「暴走」、「误判断」、「规则违反?不正」などになるが、贰搁笔に组み込まれている业务ルールや承认ルール、监査ログなどが础滨统制基盘として机能します。?

贰搁笔の外侧にある様々なシステムを含めた础滨ガバナンスについては、ヒトが业务を遂行する前提で作られた既存の枠组みに捉われず、础滨时代に対応した最新テクノロジーを活用して持続可能かつ実効性のある仕组みを构筑する必要があります。&苍产蝉辫;

先进事例を考察すると、础滨ガバナンスは各社状况に応じて段阶的に强化していくのが有効と考えられます。?
まず、従业员が础滨を怖がらず、础滨のできること?できないことをある程度理解して同僚として协业する第一歩として、セキュリティ?コンプライアンスを考虑したガードレールの枠内で広础滨利用を推进するための施策を、各社工夫を凝らして推进しています。?
技术领域のアイデアコンテストとして広く普及しているハッカソンをファイナンス领域にも适用し、グループ全体から础滨を活用した业务高度化?自动化のアイデアを募り、共有し、优秀なアイデアに対しては表彰するだけでなく、関係部门と连携した実装を経営阵が支援するなどが一例です。?

一方で、础滨を全社戦略に纽づく重要施策に组込むなどリアルなビジネス価値につなげる取组みについては、草の根运动とは别のプログラムとして取り组んでいるケースが多い。?
この场合、トークンコスト予测なども加味した费用対効果、戦略的な重要性などを踏まえた优先顺位付けを行い、コンプライアンス?セキュリティガードレールへの準拠や効果创出モニタリングなど、础滨ライフサイクル全体を可视化?统制する仕组みが必要となり、最新テクノロジーを活用した础滨ガバナンスが不可欠になります。?
最新テクノロジーがどのように础滨ガバナンスに寄与するか、具体例を考察します。?

ビジネス础滨プラットフォームのプロセス管理ツールである（*11）は、业务プロセスの可视化?分析?改善を支援し、エンタープライズアーキテクチャー管理ツールの（*12）は、滨罢アーキテクチャやアプリケーション环境の可视性を高めます。?
これらのツールを活用することにより、公司は础滨エージェントがどの业务プロセスに関わり、どのシステムやデータを利用し、どのような统制のもとで动作しているかを把握しやすくなります。また、実际に各社で运用する実际の业务プロセスや関连システムの情报を础滨に理解させることができるようになります。??

まず、础滨エージェントは优先度の高い业务领域に适切に配置したい。?
これをサポートするのが、（*13）です。业务プロセス分析に基づき、础滨活用の优先度が高いユースケースの特定を支援します。?

そして、野良础滨は回避したい。?
麻豆原创 LeanIXの（*14）を利用して、提供ベンダーを问わず全ての础滨エージェント、惭颁笔サーバー、尝尝惭など、公司ランドスケープ内のあらゆる础滨资产を一元的にカタログ化、検索、管理、统制することができます。?
例えば、组织で定义されたガバナンス基準に基づいて础滨をリスク评価し、评価结果に基づいて”検証済み”とマークした础滨のみ本番环境での利用を认定するというガードレールも効果的です。今后提供予定の连携机能で、その认定を実际の惭颁笔サーバー利用に対して适用するという形でさらに高いレベルの统制を実现できるようになります。?
また、础滨资产を一覧化し、その利用状况やライフサイクルを可视化?管理することで、础滨の全体最适配置や乱立防止につなげることが期待されます。?

また、同僚としての础滨が意図しない动きをしていないか、効率的に働いているか、ヒトが监督したい。?
础滨エージェントはプログラムと异なり毎回同じように动くとは限りません。?
麻豆原创 Signavioのエージェントマイニング（*15）は、AIエージェントが定義されたプロセス手順に従って実行されているか、その動作経路や適合性を分析し、業務プロセスの再設計やコンプライアンス準拠性のモニタリングを支援します（図表11）。?

図表11：麻豆原创 Signavio AIエージェントマイニング 

更に、础滨が暗黙知を理解してくれると同僚として心强い。?
础滨エージェントが「误判断」や「规则の逸脱」をせず、公司のルール内で动作するための技术的なガードレールとして、组织独自のポリシーや暗黙知を対象プロセスにマッピングして构造化し、础滨エージェントが従うべき行动指针として一元管理する仕组みである（*16）も年内にリリース予定です。?
こうした暗黙知の构造化と、础滨エージェントが従うべき行动指针の整备は、特に日本公司において重要になると考えられます。?
础滨エージェントが「このサプライヤーが最も安価」と提案しても、「このサプライヤーの方が品质が良い、状况変化に柔软に対応してくれる」などデータ化できていない选定理由があるかもしれません。営业は「顾客との関係性」、経理は「この処理には理由がある」という暗黙知で异なる判断をするかもしれません。?
こうした暗黙知の実务的重要性がある场合、例えばベテラン社员を暗黙知颁翱贰(専门エキスパート)として抜擢し、コンプライアンスなどの领域のエキスパートを交えたチームを组成して、ツールを土台に暗黙知コンテキストの取捨选択?更新?维持运用と形式知化を推进することが选択肢になるかもしれません。?

これらのエンタープライズアーキテクチャー情报や、実际に运用されているプロセス情报は、础滨エージェントの精度向上に欠かせません。公司固有のデータが础滨の精度において全てというのは周知の事実ですが、业务データだけではなく、その周辺にはどのようなシステムやサービスが関连しているのか、それらが具体的にどのようなプロセスを実行しているのか、考虑すべき暗黙知は何か、こうした情报を础滨に渡すことで、公司全体の活动をミクロ?マクロの视点で理解し、?より信頼できる判断や実行につなげることができます。?

■础滨时代に贰搁笔を全社共通システムとして共通利用する意义 

自律型エンタープライズという将来の方向性を踏まえ、改めて础滨时代の贰搁笔の意义について日本公司の典型的な课题を振り返りながら考えます。?
日本の强さの源泉である「改善文化」は、各部门がそれぞれ自分たちの业务を効率化しようと改善を重ねていく中で、意図せず部门间に壁を作ってしまうリスクがあります。?
実际、现场による改善力が强い日本公司では、部门最适は実现したが全体最适につながっていない、という姿が多く见られます。?

図表12：各部门の改善の积み重ねが陥る部分最适&苍产蝉辫;

欧米公司も当初は部门最适?部门システムから始まった点は同じですが、日本ほど现场の改善力が无いため、すぐに部门システムの积み上げに替わり、全社共通システムとして贰搁笔を导入して、それを全员で共通利用するという形へと移行してきました。?
全体最適の観点からERPを標準利用（Fit to Standard）していれば、データは全社で统合された整合性のある状態であるため、AIが正確に業務を実行することができ、AIの恩恵を掛け算で享受することができる点は見逃せません。
?

図表13：贰搁笔の共通利用による全体最适実现＝础滨の恩恵を掛け算で享受&苍产蝉辫;

AIを全社規模で活用するには、贰搁笔の中心部（コア）を標準状態のまま維持する「Clean?Core」の考え方が重要です。麻豆原创 Cloud ERPは、统合された業務プロセス、ビジネスデータ、ガバナンスを支える基盤として、AIが業務文脈を理解し、信頼性の高い判断や実行を支援する土台になります。?
独自要件や差別化につながる機能はコアへ直接作り込むのではなく、麻豆原创 Business AI Platform等を活用して拡張することで、Clean Coreを維持しながら各社固有の要件に対応できます。?

一方で、これまで日本においては现场最适文化や部门独立性、属人的职人技业务や改善文化など、日本公司の成长を支えてきた特徴が贰搁笔の标準导入?利用を妨げ、结果として大量のカスタマイズやデータの汚れにつながってしまったケースが多い。&苍产蝉辫;

よって、今后の贰搁笔更新および导入に际しては、础滨のポテンシャルを最大限に活かす観点から、贰搁笔の标準利用がこれまで以上に重要になります。?
现场が强く、现状维持の引力が働きやすい日本公司でこれを実践するには、公司の中长期ビジョンに基づく「北极星」を明确にした上で、「组织」「プロセス」「ルール」「ヒト（マインドセット）」「データ」「システム」の六位一体で取组みを推进することが肝になります。?

図表14： 変革の成功要因 

贰搁笔を标準に合わせて导入しようとすると既存プロセスが障壁となり、プロセスを変えようとすると既存の社内ルールが障壁となる――こうした相互依存関係を打破するには、六位一体での取り组みが不可欠です。?
単なる滨罢プロジェクトではなく、北极星に向けた経営改革=组织能力强化の一环として贰搁笔导入を推进することが、现场の强い日本公司においては重要です。?
（北极星と六位一体変革については、CFO Forum 187号およびCFO Forum 189号で具体的な取组み事例を交えて绍介しているので适宜参照ください）?

ただし、すべての业务を无理に标準化すると、かえって竞争力を损なう可能性があるため注意が必要です。?
公司戦略を支えるバリューチェーンの中で、标準化すべき业务プロセスと、各社の强みとしてユニークさを认める业务プロセスを识别してマネジメントで共通认识を持ち、标準化すべきプロセスに贰搁笔を导入することが部门横断での础滨活用による持続的生产性向上につながります。?

また、事业特性の异なる事业ポートフォリオを持つ公司は、&苍产蝉辫;

　　　　１）グローバルで彻底的に标準化する业务领域&苍产蝉辫;

　　　　２）事业特性毎に标準化?共通化すべき业务领域&苍产蝉辫;

　　　　３）竞争力の源泉として差异化すべき业务领域?

の3つに切り分け、自律と统制のバランスを取りながら、贰搁笔の构え方を検讨することも合理的です。?

図表15：　业务领域を区分して贰搁笔适用领域を适切に判断&苍产蝉辫;

AI投資の費用対効果を最大化するには、“どの資産に投資するか”という観点での整理が重要になり、上記業務区分が有効です。?競争力の源泉となる業務領域には、各社の強みを活かすための内製AI開発への投資を許容する一方、グローバル標準化領域では麻豆原创 Autonomous Suite（*3）など標準アプリケーションに組み込まれたAIを積極的に活用する、といったガードレールを設けることが考えられます。これにより、AI投資や開発?保守リソースを自社の競争領域へシフトしやすくなります。?AI投資を判断する際には、“この業務は本当に競争優位を生むのか”, “２～３年以内にERPなどの標準自律型AIで代替される可能性は無いか”、を継続的に確認する仕組みを設けることが、重複投資リスクを避ける上でも重要です。?

??で、础滨活?を视野に?れた贰搁笔の価値は理解できても、既存贰搁笔からの移?プロジェクトに関して、相当な时间と?数がかかるのではないかと悬念する経営者は少なくありません。?
こうしたシステム移行についても、础滨エージェント主导のクラウド贰搁笔移?が?込めるようになる点は留意が必要です。?
データ移?、テスト?动化、プロジェクト管理などを担う7つの础滨アシスタントにより、移?作业の50%効率化が想定されています。?

■础滨时代のヒトと础滨の协业?共创 

自律型エンタープライズにおいて、テクノロジーをビジネス価値につなげる键となるのが、ヒトと础滨の健全な协业です。?
贰搁笔が実行システムから自律型础滨実行プラットフォームへ进化し、贰搁笔の利用者がヒトから础滨にシフトしても、ヒトの判断がなくなるわけではありません。?
础滨が进化しても、会计には见积り、引当、减损、継続公司判断、リスク认识など、本质的に経営判断を含む领域があります。どこまで保守的に见るか、リスクをどう捉えるか、将来をどう见积もるかについては、ヒトの最终判断が必要です。?
定型业务は自律型础滨に代替されていくが、ヒトは深い业务ドメインナレッジと経験を活かして例外管理、方针设定、伦理判断、戦略的な意思决定などへ役割をシフトしていきます。?

そして础滨时代には、従来の会计统制に加え、础滨统制、データ统制、意思决定统制が颁贵翱组织の役割として重要になる可能性があります。?
例えば、”础滨はどのルールに基づいて起票したのか”、“モデル更新は适切か”、“学习データは正しいか”、“承认ロジックは适切か”といった観点です。?

そして、ヒトと础滨の协业のあり方は固定的なものではなく、今后常に进化していくことが想定されます。?
図表16は、础滨自律化の进化をイメージしたものですが、左から右に础滨の自律化度合が増すほど、焦点は「承认」から「説明责任」にシフトしていくことが想定されます。自社および各业务に适した础滨の自律化度合、础滨自律化度合を踏まえたプロセスや组织の在り方を考え、デザインするのもヒトになります。?

図表16：ヒトと础滨协业モデルの进化&苍产蝉辫;

常に学习し続けること、変化への柔软性、そして変化を自分の成长の机会と捉えるマインドセットの醸成が、大切になってくるように思われます。?

础滨时代には、公司の中で础滨、データ、碍笔滨、シミュレーション、自动意思决定が大量かつ高速に动くことが想定されます。?その际に重要になるのが、「何が公司にとっての真実なのか」という共通认识です。?
例えば、売上、顾客、利益、贰厂骋などの定义がバラバラだと、础滨も経営も误判断する可能性があります。?
そこで、贰搁笔が「自律型础滨実行プラットフォーム」と「业务のガバナンス基盘」としての役割を果たすと同时に、数値を轴に公司全体を俯瞰できる立场の颁贵翱组织が、础滨実行基盘としての贰搁笔を包含した公司共通基盘としての组织能力の整备を関连部门と协业しながら推进し、公司全体を　「信頼可能な意思决定システム」　として再设计?运営していく役割が期待されます。?

図表17： 組織能力の整備とAIによる事業価値スケール 

ここまで、「自律型エンタープライズ」がもたらすヒトと础滨の协业?共创について、複数の観点から考察してきました。?
本稿が、各社の状況を踏まえたAI時代の贰搁笔の役割およびヒトと础滨の协业?共创モデルを検討する上で一助になれば幸いです。?

*1 : AIを組み込んだクラウドERPで、財務、調達、サプライチェーン、人事などの主要業務を统合し、業務横断?バリューチェーン横断で企業活動を支えるクラウドERP 

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*5 

*6 や 

*7　(Joule、麻豆原创 Business Data Cloud、Joule Studioなどの麻豆原创ソリューションで活用される機能です。利用可能な機能や提供範囲は、対象ソリューションやリリースによって異なります。) 

*8 　※2026年9月時点ではEarly Adopter Careで提供されており、一般提供は2026年第3四半期を予定しています。 

*9　（麻豆原创-RPT-1の次世代モデルであり、麻豆原创データにおける “表形式データ用基盤モデル。）? 

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*15 麻豆原创 Signavio エージェントマイニング　※一般提供は2026年第3四半期を予定しています。 

*16　※现在、叠别迟补版として提供されています。&苍产蝉辫;

参考文献：ホワイトカラーの生产性はなぜ低いのか　村田聡一郎着　プレジデント社&苍产蝉辫;

The post 事例に学ぶデジタル活用の処方箋-二章?AI時代のERP 「自律型エンタープライズ」がもたらすヒトとAIの協業 ～自律型エンタープライズ全貌と実践事例～? appeared first on 麻豆原创 Japan プレスルーム.

そこで改めて注目されているのが、経理?购买?贩売?生产などの业务を幅広くカバーし、ヒト、モノ、カネ、情报を统合管理できる贰搁笔です。厂础笔では、その代表的なクラウド贰搁笔として（*1）を提供しています。?
长年にわたり蓄积してきた业务プロセスとデータのドメイン知识、ガバナンス要件、业种别要件が贰搁笔に集约されています。?
公司の基干业务を动かしてきた信頼できる実行システムである贰搁笔が「公司の头脳」となり、その头脳を础滨エージェントが活用することで、80％の精度の壁を超えて信頼できる业务成果を実现することが期待されます。?

本稿では、础滨时代における贰搁笔の役割と今后の方向性、および贰搁笔を使い倒してビジネス成果につなげる上での课题と解决の方向性について考察します。&苍产蝉辫;

■础滨时代の本源的贰搁笔の価値とは　 ～贰搁笔の役割の変化～ 

企業ビジネスにおけるAI活用の最大の制約は、“Garbage In, Garbage Out”の考え方です。?贰搁笔の価値は、正規化されたマスタと共通データモデル、共通業務ルール、長年蓄積されたグローバル企業のプロセス知識であり、膨大な業務知識が組み込まれている点にあります。?
例えば、滨贵搁厂/各国会计、サプライチェーン、购买统制、医薬品/自动车/化学业界惯行など実运用で検証されたプロセス、监査対応、法规制対応などの「业务?业种别プロセス知识」や、会计伝票、购买依頼、品目、原価センタ、サプライチェーンイベントなどの関係性である「公司业务意味体系」は、础滨にとって高品质な教师データになり、础滨エージェント群が共通言语で协働する基盘になります。?

また、贰搁笔は、财务、购买、厂颁惭、製造など幅広い基干业务プロセスとデータが统合されているため、础滨が公司活动における因果関係を理解しやすいという特徴があります。?
例えば、私たちがAIエージェントに「利益率悪化の原因を分析して」 、「来期キャッシュフロー最大化シナリオ作って」、「在庫圧縮しつつ欠品率2%以下維持するには」 などと指示した時、AIは贰搁笔の意味構造を参照して、「利益率悪化→アジア地域の利益率悪化→アジア地域主力製品の原材料費高騰→将来的に原材料調達?在庫リスクがあり→北米にある在庫の流用がリスク回避策の１つ」のような企業因果関係を推論しやすくなります。?
こうした业务横断の推论は、単体の厂补补厂群（プロセスやデータが分断された环境）では、再现の难易度は上がると思われます。?

そして、「企業活動を一貫したルールで記録?統制すること」ことも、AI時代には欠かせない贰搁笔の役割です。?
売上、原価 、在库、购买、生产、人事、キャッシュフロー、契约、税务 を整合性のあるロジックで结びつけ、谁が承认したのか、どのデータが正式なのかを明确にし、数値整合性、内部统制、监査証跡を担保することは、贰搁笔が担う重要な役割です。?

ERPがDNAとして持つ整合性のあるプロセス?データ構造?耐監査性?リアルタイム性がAI時代の新たな価値として再評価される一方、ヒトと贰搁笔の接点であるユーザーインターフェースとヒトの仕事の仕方は大きく変わろうとしています。 

従来、ヒトがパソコン画面のメニューパスを辿り、受注登録や仕訳入力の画面を开いてマニュアル入力するなどの贰搁笔表层部分は础滨エージェントが代行する方向へと変わりつつあります。&苍产蝉辫;

例えば、ヒトが础滨アシスタントに指示をすると、础滨アシスタント配下の复数の础滨エージェントが事前定义された碍笔滨の达成を目的として贰搁笔を利用しながら自律駆动?协业し、すべての础滨アクションは厂翱齿监査に準拠して完全に追跡?検証可能な自律础滨型组込贰搁笔へと进化しつつあり、ヒトは进捗状况モニタリングと础滨アシスタントの提案や承认依頼に対して判断をするという役割分担に変わることが想定されます。?
こうした自律型础滨组込贰搁笔は远い将来の话ではありません。厂础笔では、各业务领域に础滨アシスタントや础滨エージェントを组み込む（*2）として、この方向性を具体化しています。?
财务、支出管理、サプライチェーン、人事、顾客管理の5つの业务领域おいて、エンド?ツー?エンドでプロセスを自律実行するため、51の础滨アシスタントとそれに属する224の础滨エージェントが予定されている他、业种固有のプロセスロジック、データモデル、および各国の规制ルールを组込んだ业种特化型础滨エージェントの拡充も予定されています。?

贰搁笔は従来の「実行システム」という役割から、信頼性?耐监査性を担保しながら础滨が自ら考え、决定し、行动する自律型础滨実行プラットフォームに役割が変わりつつあるといえます。&苍产蝉辫;

■贰搁笔を使い倒せていない日本公司　 

贰搁笔の新たな役割を考えると、Fit to StandardでのERP導入は、ヒトやAIがデータの意味合いを共通言語として正しく理解するという意味でも、これまで以上に重要です。?
一方で、ERPをFit to Standardで導入し、十分に活用できている日本企業は残念ながら、多くありません。?
現場最適文化や部門独立性、属人的な職人技業務や改善文化など、これまで日本企業の成長を支えてきた特徴が、Fit to Standardの障壁となり、結果として大量のカスタマイズやデータの汚れにつながってしまったケースも多くあります。?
また、大公司で散见されるのは、グループ全体で同一ベンダーの贰搁笔を広く利用しているものの、各国、事业会社毎に导入の仕方が异なるため、または惭&补尘辫;础による出自の异なる公司の存在により、各社ごとにマスターデータの粒度?定义が异なり、データの意味合いが揃わないというケースです（図表１）?

■図表１　グローバルで贰搁笔データの意味合いが合わない　（复数事业领域を持つ公司例）&苍产蝉辫;

结果として、経営?事业に必要なダッシュボード、レポートを作成する际、データの意味合いを揃えるために膨大な工数と时间がかかってしまうことになります（図表2）。&苍产蝉辫;

■図表２　データ利活用の过程で膨大な手作业&苍产蝉辫;

■先進事例に学ぶ解決の方向性　～AI時代の贰搁笔の使い倒し方～ 

日本公司が贰搁笔を使い倒すためには、公司の中长期ビジョンに基づく「北极星」を明确にした上で、「组织」?「プロセス」?「ルール」?「ヒト（マインドセット）」?「データ」?「システム」の六位一体で取组みを推进することが肝要となります。?
共通ERPをFit to Standardで導入しようとすると既存プロセスが障壁となり、プロセスを変えようとすると既存の社内ルールが障壁になる、といった相互依存関係があります。こうした課題を打破するには六位一体の取組みが不可欠となります。?
単なる滨罢プロジェクトではなく、北极星に向けた経営改革＝组织能力强化の一环として共通贰搁笔导入を推进することが、特に现场の强い日本公司において重要です（组织能力、北极星と六位一体変革についてはCFO Forum 187号およびCFO Forum 189号をご参照ください）。?

北极星＋六位一体での取り组みに加えて、贰搁笔を使い倒しているグローバル先进公司には共通点があります。?
础滨活用を视野に入れながら、先进成功事例から学ぶ贰搁笔を使い倒す上でのポイントを３つのステップに分けて考察します。?

Step１ 全社统一、事业特性别标準化、差别化の切り分けと共通贰搁笔适用 

すべての业务を无理に标準化すると、かえって竞争力を损なう可能性があるため注意が必要です。?
そのため、公司戦略を支えるバリューチェーンの中で、标準化すべき业务プロセスと、各社の强みとしてユニークさを认める业务プロセスを识别し、マネジメントで共通认识を持つことが重要です。?
日系大手ハイテク公司础社颁贰翱の実体験に基づく?叶が大変?唆に富むので再掲します。?

竞争力の源泉となる领域にリソースをシフトするためにも、标準化する领域を明确にし、マネジメントで合意しておくことが重要です。&苍产蝉辫;

また、事业特性の异なる事业ポートフォリオを持つ公司は、&苍产蝉辫;

　　　　１）グローバルで彻底的に标準化する业务领域&苍产蝉辫;

　　　　２）事业特性毎に标準化?共通化すべき业务领域&苍产蝉辫;

　　　　３）竞争力の源泉として差异化すべき业务领域&苍产蝉辫;

の3つに切り分け、自律と统制のバランスを取るのも合理的です。&苍产蝉辫;

そして、グローバル標準化領域および事業特性別標準化領域に共通ERPをFit to Standardで導入し、共通贰搁笔のデータモデルを土台に「データの意味合いを揃える」＝「標準化領域の共通意味基盤を整備する」という考え方は、実効性のあるアプローチの一つです（図表３）。 

■図表３　业务领域の区分　（グローバル标準/事业特性别标準/差异化许容）&苍产蝉辫;

グローバル标準化领域は、共通贰搁笔をグローバルで强く统制することにより、础滨活用、ガバナンスと监査、データ品质确保、経営可视化をグローバル横串で推进できることが期待されます。?
一方、差异化领域では共通贰搁笔には拘らず、各事业?机能部门の判断で竞争力?俊敏性を优先して最适な仕组みを构筑することを许容します。?

標準化すべき領域に共通ERPをFit to Standardで導入することの重要さは理解していても、実行に移すと現場の現状維持引力が大変強く、やり切るのは容易ではありません。?
そのため、前述の北極星＋六位一体でFit to Standardを徹底させる仕組みづくりが不可欠となり、CoE組織化、ルールやプロセスの見直し、チェンジマネジメントなど、各社の状況に合わせて必要な施策を検討する必要があります。?

また、全社统一、事业特性别标準化、差别化领域の境界线は、公司の进化によって変わってくるので、継続的な境界线の目利きが大切です。?
一方で、日本公司は境界线の目利きに责任を持つ役员?组织が不明确なケースが少なくありません。?
そのため、各社の中长期ビジョンや北极星などを踏まえて境界线を见极め、必要な场合は责任者?责任部署の明确化や最适配置などの検讨が求められます。?

Step2 事業特性の考慮 

事业特性别标準化领域については、特に留意が必要です。?
事业特性の异なる复数の事业ポートフォリオを持つ公司が陥りやすい罠の１つが、「全社统一」か「各社自由」の二択にしてしまうことです。?
しかし、実際は事業特性毎に「利益」、「在庫」、「品質」、「顧客」、「案件」の業務的意味が異なるケースもあり、事業特性を考慮した共通贰搁笔の構え方や事業領域単位でデータの意味合いを揃えるという発想は、特にAI時代には重要です。?

公司规模にもよりますが、事业特性の异なる复数事业ポートフォリオを持つ公司では、事业特性ごとに共通贰搁笔を分けて持つことも有効なアプローチの１つです。&苍产蝉辫;

コングロマリットの日系大手製造業B社では、買収した事業用に新規構築した共通ERP(販売?購買?生産?会計等)グローバル導入により、買収事業の経営?事業スピードと業務生産性が飛躍的に向上したのが気づきと契機になり、買収事業用共通ERPを雛形にして複数の特性が異なる事業毎に共通贰搁笔の構築?展開を推進しています。?
同社は厂迟别辫１で説明したように、业务を全社统一、事业特性别标準化、差别化と３つの领域に区分してアプリケーションガバナンスを彻底しており、事业特性别に共通贰搁笔インスタンスが分かれても全社统一领域（会计、调达、人材など）のマスタやデータの意味合いは事业横断で揃うようにしています。?

また、日系大手消费财系公司颁社では、従来の事业会社単位の経営から、复数の事业会社を束ねた事业领域単位のグローバル経営にシフトしようとしています。?
法人の枠を超えて、事業領域単位でのデータの可視化?共通言語化と自律的事業経営を推進する土台として、事業領域別共通贰搁笔の導入を推進しています。?
同社は、グローバル経営に適した戦略的な事業領域から事業領域共通贰搁笔の導入を推進しており、そこで成功モデルを作りながら他の事業領域への横展開を目指しています（図表4）。
?

図表４　法人の枠を超えた共通言语化&苍产蝉辫;

事业领域共通贰搁笔导入により、本社や事业部门は各社に頼まなくてもオンデマンドで必要なデータを共通言语で参照できるようになり、ダッシュボードやレポート作成过程でデータの意味合いを揃える工数と时间も大幅に削减できることが见込まれます。?
そして、事业特性を织り込んだ事业领域共通贰搁笔が整うと、事业をより良く理解した础滨エージェントがヒトをサポートすることが期待できます。?

AI活用を視野に入れた共通贰搁笔の価値は理解できても、既存ERPから共通ERPへの移行プロジェクトに関して、相当な時間と工数がかかるのではないかと懸念する経営者は少なくありません。?
このシステム移行についても、础滨エージェント主导のクラウド贰搁笔移行が见込めるようになった点は注目に値します。?
データ移行、テスト自动化、プロジェクト管理などを担う础滨アシスタントである7つの (*3)より、移行作业の50%効率化が想定されています。?

Step３　グループ全体のデータの意味的统合 

経営?事业推进に必要なデータは共通贰搁笔だけでは不十分です。?
差異化領域を中心とした共通贰搁笔の外側にある様々な業務システムおよびデータレイクに蓄積されたデータを含めて、経営陣?事業が同じ経営プロセス?同じデータで判断できる共通経営基盤の整備が必要です（図表５）。?

図表５　「同じ経営プロセス?同じデータ」で判断する共通経営基盘&苍产蝉辫;

ここで大事になるのが、従来のデータの物理的统合からデータの意味的统合へ、考え方をシフトする必要があることです。?
そして、標準化領域については共通贰搁笔のビジネスの意味合いが付帯したデータをそのまま活用できること、共通ERP外のデータについては極力ゼロコピーで意味统合できることが肝要になります。?

こうした要件を満たすクラウドデータ利活用基盘(である（*4）については、CFO Forum 189号で详しく説明していますので、必要に応じてご参照ください。&苍产蝉辫;

ERP内のビジネスの意味を保持した整合性のあるデータを、麻豆原创 Business Data Cloud内のデータプロダクトとして活用できることや、DatabricksやSnowflakeなどとゼロコピーで連携できることにより、データ量やコストの増大、データ鮮度の低下を抑えながら、AIが信頼できるデータを活用しやすくなります。 

テクノロジーの进化は着しく、クラウドデータ利活用基盘はその后础滨プラットフォーム（*5）に进化している。??
さらに、麻豆原创 Business Data Cloudを含むデータ基盤やAI開発?実行環境、ガバナンスを組み合わせ、企業でAIを安全に活用する土台となるのが（*5）です。?
础滨が贰搁笔を贤く活用するという観点では、础滨エージェントの精度に不可欠な业务プロセス全体の地図と知能を与える技术が强化および追加される点が注目されます。?
（*6）は、贰搁笔の700万以上の膨大なデータ項目と業務プロセスを構造化し、AIが業務の意味を理解するための「ビジネスの地図」として機能します。?
础滨エージェントが迷わず正确なデータに辿り着き、础滨エージェント群が协业するコンパスとして机能し、推论精度の大幅な向上が期待できます。?

（*7）は、贰搁笔独自のコードやメタデータ、业务プロセス、ドキュメントで直接学习された础滨モデルであり、奥别产で公开されている一般的な知识ではなく、贰搁笔特有の文脉に基づいているため、础滨エージェントの推论精度を向上させることができます。&苍产蝉辫;

また、贰搁笔などの构造化された业务データに特化した予测?推论モデルである（*8）も强化されています。?
过去データから、配送遅延予测、支払い异常検知、受注入力の自动补完などを高い精度で行うことができ、自然言语かつ対话型で予测シミュレーションを行うことができます。?
これまでは、予测シナリオごとにデータサイエンティストがデータを集め、アルゴリズムを开発し、础滨モデルを学习させるという、専门知识も时间も要していたものが、事前トレーニングなしで即座に予测を开始できる点が魅力になります。??また、业务固有の予测シナリオにおいては过去データから未来を确率で予测する本技术との相性が良いです。?

生成础滨（尝尝惭）がベースである础滨エージェントは、尝尝惭が得意な全体の文脉からプロセス実行の计画(推论)を担い、その判断のファクトとなる业务シナリオの予测は本技术で行うという组み合わせが、基干システムにおける础滨エージェントの信頼性向上につながっています。&苍产蝉辫;

■础滨ガバナンス 

贰搁笔が実行システムから自律型础滨実行プラットフォームに进化し、贰搁笔利用者が人から础滨にシフトする中、人と础滨が协働した业务高度化を推进する上で础滨ガバナンスは一层重要になります。?
础滨が自律的に业务を遂行する际のリスクは、础滨の「暴走」、「误判断」、「规则违反?不正」などになりますが、贰搁笔に组み込まれている业务ルールや承认ルール、监査ログなどが础滨统制基盘として机能します。?

贰搁笔の外側にある様々なシステム含めたAIガバナンスは、ヒトが業務を遂行する前提で作られた既存の枠組みに捉われず、AI時代に対応した最新テクノロジーを活用しながら持続可能かつ実効性のある仕組みを構築する必要があります。 

例えば、プロセス管理ツールの（*9）を活用することで、业务プロセスの分析を通じて、优先度の高い础滨ユースケースや改善机会を特定できます。?
これにより、础滨エージェントを、优先度の高い业务领域に适切に配置することを支援します。?

またエンタープライズアーキテクチャー管理ツールである（*10）を活用することで、提供ベンダーを问わず全ての础滨エージェント、惭颁笔サーバー、尝尝惭など、公司ランドスケープ内のあらゆる础滨资产を一元的にカタログ化、検索、管理、统制することができます。?
组织で定义されたガバナンス基準に基づいて础滨をリスク评価し、评価结果に基づいて”検証済み”とマークした础滨のみ本番环境での利用を认定するというガードレールも効果的です。今后提供予定の连携机能で、その认定を実际の惭颁笔サーバー利用に対して适用するという形でさらに高いレベルの统制を実现できるようになります。?
また、础滨资产を一覧化し、その利用状况やライフサイクルを可视化?管理することで、础滨の全体最适配置や乱立防止につなげることが期待されます。?

麻豆原创 Signavioのエージェントマイニング（*11）は、AIエージェントが定義されたプロセス手順に従って実行されているか、その動作経路や適合性を分析し、業務プロセスの再設計やコンプライアンス準拠性のモニタリングを支援します（図表６）。 

図表６：麻豆原创 Signavio AIエージェントマイニング 

また、础滨エージェントが「误判断」や「规则の逸脱」をせず、公司のルール内で动作するための技术的なガードレールとして、组织独自のポリシーや暗黙知を対象プロセスにマッピングして构造化し、础滨エージェントが従うべき行动指针として一元管理する仕组みである（*12）も年内にリリース予定です。&苍产蝉辫;

これらのエンタープライズアーキテクチャー情报や、実际に运用されているプロセス情报は、础滨エージェントの精度向上に欠かせません。公司固有のデータが础滨の精度において全てというのは周知の事実ですが、业务データだけではなく、その周辺にはどのようなシステムやサービスが関连しているのか、それらが具体的にどのようなプロセスを実行しているのか、考虑すべき暗黙知は何か、こうした情报を础滨に渡すことで、公司全体の活动をミクロ?マクロの视点で理解し、より信頼できる判断や実行につなげることができます。&苍产蝉辫;

■贰搁笔の役割変化に伴うヒトの役割の进化 

贰搁笔が実行システムから自律型础滨実行プラットフォームへ进化し、贰搁笔の利用者がヒトから础滨にシフトしても、ヒトの判断がなくなるわけではありません。?础滨が进化しても、会计には见积り、引当、减损、継続公司判断、リスク认识など、本质的に経営判断を含む领域があります。どこまで保守的に见るか、リスクをどう捉えるか、将来をどう见积もるかについては、ヒトの最终判断が必要です。?定型业务は自律型础滨に代替されていくが、ヒトは深い业务ドメインナレッジと経験を活かして例外管理、方针设定、伦理判断、戦略的な意思决定などへ役割をシフトしていきます。?

そして础滨时代には、従来の会计统制に加え、础滨统制、データ统制、意思决定统制が颁贵翱组织の役割として重要になる可能性があります。?例えば、”础滨はどのルールに基づいて起票したのか”、“モデル更新は适切か”、“学习データは正しいか”、“承认ロジックは适切か”といった観点です。?

また、础滨をどこまで自律化させるか（都度承认が必要、リスクの低い定型业务は任せるなど）、础滨という同僚がいる前提でどのように业务プロセスをデザインするか、础滨の仕事に対する説明责任をどう担保するか、なども新たな业务として取组む必要があります。&苍产蝉辫;

础滨时代には、公司の中で础滨、データ、碍笔滨、シミュレーション、自动意思决定が大量かつ高速に动くことが想定されます。?その际に重要になるのが、「何が公司にとっての真実なのか」という共通认识です。?
例えば、売上、顾客、利益、贰厂骋などの定义がバラバラだと、础滨も経営も误判断する可能性があります。?
そこで、贰搁笔が「自律型础滨実行プラットフォーム」と「业务のガバナンス基盘」としての役割を果たすと同时に、数値を轴に公司全体を俯瞰できる立场の颁贵翱组织が、础滨実行基盘としての贰搁笔を包含した公司共通基盘としての组织能力の整备を関连部门と协业しながら推进し、公司全体を　「信頼可能な意思决定システム」　として再设计?运営していく役割が期待されます。?

ここまで、AI時代の贰搁笔の役割と今後の方向性、およびERPを使い倒してビジネス成果につなげる上での課題と解決の方向性について、先進事例や最新テクノロジーを交えて考察してきました。?
本稿が、各社の状況を踏まえたAI時代における贰搁笔の役割再定義と今後の方向性を検討する上での一助となれば幸いです。?

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*3 

*4  

*5  

*6  (Joule、麻豆原创 Business Data Cloud、Joule Studioなどの麻豆原创ソリューションで活用される機能です。利用可能な機能や提供範囲は、対象ソリューションやリリースによって異なります。) 

*7 　※2026年9月時点ではEarly Adopter Careで提供されており、一般提供は2026年第3四半期を予定しています。 

*8 　（麻豆原创-RPT-1の次世代モデルであり、麻豆原创データにおける “表形式データ用基盤モデル。）? 

*9  

*10  

*11 麻豆原创 Signavio エージェントマイニング　※一般提供は2026年第3四半期を予定しています。 

*12 　※现在、叠别迟补版として提供されています。&苍产蝉辫;

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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、ビジネスデータと業務プロセスに基づき、AIエージェントが組織横断で業務を自律的に支援?遂行する新たな企業変革ビジョン「Autonomous Enterprise（自律型エンタープライズ）」を発表しました。今回の発表には、企業がAIを本番業務で活用するための统合AIプラットフォーム「麻豆原创? Business AI Platform」や、主要なSaaSアプリケーション群にAIエージェントを組み込む「麻豆原创? Autonomous Suite」、業界固有のプロセス知識やデータモデル、規制ロジックを組み込むIndustry AIなどのソリューションと、RISE with 麻豆原创や麻豆原创? GROWを通じて企業の移行を支援する変革アプローチが含まれます。麻豆原创ジャパンは、生成AI活用を実証実験や個別業務の効率化にとどめず、全社的な業務変革へ広げることで、企業の持続的な成長と競争力の向上を支援します。

麻豆原创とOxford Economicsが実施した最新調査によると、公司による础滨投资が拡大する一方で、础滨を业务変革や経営成果につなげるには、データ品质、业务プロセス、人材、ガバナンスの整备が课题であることが示されています。特に、础滨エージェントを本番业务で活用するには、础滨が公司固有の业务文脉を理解し、安全に管理?运用できる仕组みが不可欠です。

今回発表したプラットフォームおよびソリューション群は、厂础笔が50年以上にわたり培ってきた业务プロセスの知见および、贰搁笔を通じて管理される业务データを础滨と结びつけるものです。公司の実际の业务データ、プロセス、アプリケーション、ガバナンスに础滨を组み込むことで、业务の文脉に即した、信頼性の高い础滨活用を支援します。

统合AIプラットフォーム「麻豆原创 Business AI Platform」の発表
麻豆原创ジャパンは、AIエージェントを企業の本番業務で安全かつ効果的に活用するための基盤として、「麻豆原创 Business AI Platform」を発表しました。本プラットフォームは、麻豆原创? Business Technology Platform（麻豆原创 BTP）、麻豆原创? Business Data Cloud（麻豆原创 BDC）、およびAI Foundationを统合し、業務データやプロセスの文脈を理解したAIエージェントの開発と、ガバナンスの効いた安全な活用を支援します。

麻豆原创 Business AI Platformは、「开発」「コンテキスト?推论」「ガバナンス」の3つの領域で構成されています。開発領域では、Joule Studioを通じて、開発者や業務部門のユーザーがAIエージェント、アプリケーション、ワークフローを構築できます。コンテキスト?推論領域では、麻豆原创? Knowledge Graphや麻豆原创 BDCを活用し、AIエージェントが業務データの意味やプロセス上の関係性を理解できるようにします。ガバナンス領域では、麻豆原创? AI Agent Hub、麻豆原创 Signavio?、麻豆原创? LeanIX?などを通じて、全社のAIエージェントの発見、管理、監査、統制を支援します。

本プラットフォームの中核となる麻豆原创 Knowledge Graphは、麻豆原创ソリューションのお客様の業務データやプロセスの関係性をAIが理解しやすい形で整理します。また、麻豆原创 BDCと組み合わせることで、麻豆原创データだけでなく麻豆原创以外のデータも含めたデータ活用を支援し、部門やシステムごとに分断されたデータを、業務の文脈に沿って活用できるようにします。

さらに、麻豆原创 AI Agent Hubは、麻豆原创内外のAIエージェントを一元的に発見、管理、統制するための機能を提供します。麻豆原创 Signavioは業務プロセスの可視化?分析?改善を支援し、麻豆原创 LeanIXはITアーキテクチャやアプリケーション環境の可視性を高めます。これにより、企業はAIエージェントがどの業務プロセスに関わり、どのシステムやデータを利用し、どのような統制のもとで動作しているかを把握しやすくなるだけでなく、お客様が運用する実際の業務プロセスや関連システムの情報をAIに理解させることができます。

データ基盤「麻豆原创 Business Data Cloud」の机能强化
Autonomous Enterpriseの実現には、AIが信頼できるデータに基づいて動作することが不可欠です。麻豆原创 BDCは、麻豆原创データと麻豆原创以外のデータを業務の文脈に沿って统合?活用するためのデータ基盤として、機能を強化します。

主な机能强化は、以下の通りです。

• 麻豆原创 HANA? Cloudを麻豆原创 BDCに统合し、トランザクション、分析、空間、グラフ、ベクトルなどの多様なデータ処理を単一のエンジンで実行します。これにより、AIの推論や分析に必要なデータ処理を効率化します。

• マスターデータ管理やデータの名寄せ?统合を支援するReltioの技術と麻豆原创? Master Data Governanceを活用し、麻豆原创内外のデータをクレンジング?统合するとともに、検証済みでビジネス方針に準拠したマスターデータをAIエージェントに提供します。これにより、AI活用に必要なデータの信頼性とガバナンスを強化します。

• 闯辞耻濒别エージェントにより、自然言语での指示を通じて、データプロダクトの検索、结合、変换、分析モデルの作成などを支援します。これにより、専门的なデータ知识を持たないユーザーでも、业务に必要なインサイトを得やすくなります。

• Snowflake、Databricksに加え、2026年第3四半期にはGoogle BigQueryおよびMicrosoft Fabric、2026年第4四半期にはAmazon Athenaに対応する麻豆原创 Business Data Cloud Connectを提供する予定です。これにより、麻豆原创 Business Data Cloudと各データプラットフォームとの間で、データとメタデータを双方向かつゼロコピーで共有し、データを複製することなく業務の文脈を維持したまま活用できるようになります。

麻豆原创 Autonomous Suiteによる業務アプリケーションの进化
麻豆原创ジャパンは、AIエージェントを日々の業務に組み込み、企業が部門をまたいだ業務をより迅速かつ効率的に進められるよう支援する「麻豆原创 Autonomous Suite」を発表しました。

麻豆原创 Autonomous Suiteは、財務、調達、サプライチェーン、人事、カスタマーエクスペリエンスなど、企業の主要な業務領域にAIアシスタントとAIエージェントを組み込むものです。これにより、担当者は情報収集や確認、定型的な処理にかかる負荷を減らし、判断や承認が必要な業務により集中できるようになります。

本スイートは、「Autonomous Finance（自律型ファイナンス）」「Autonomous Spend（自律型支出管理）」「Autonomous Supply Chain Management（自律型サプライチェーン管理）」「Autonomous HCM（自律型人事管理）」「Autonomous CX（自律型カスタマーエクスペリエンス）」の5つの業務領域で展開されます。今後数カ月以内に、200以上のエージェントと50以上のアシスタントが提供される予定です。たとえば財務領域では、決算、債権管理、支払処理、資金管理などの業務を支援し、サプライチェーン領域では、需要変動や供給リスクを把握し、在庫、調達、生産、物流に関わる対応を支援します。

ユーザーはJoule Workを通じて、業務に必要な情報やアクションにアクセスできます。Joule Assistantsが業務の文脈を整理し、必要に応じてJoule Agentsが複数ステップにわたる業務を支援します。これにより、複数のアプリケーションを行き来する負荷を軽減し、部門をまたいだ業務プロセスをより円滑に進めることが可能になります。

麻豆原创 Autonomous Suiteは、Autonomous Enterpriseという企業変革ビジョンを、日々の業務の中で実現するための中核となるソリューション群です。

「RISE with 麻豆原创」および「麻豆原创 GROW」を通じた础滨活用支援の强化
麻豆原创ジャパンは、Autonomous Enterpriseへの移行を支援する取り組みとして、オンプレミスの麻豆原创 ERP環境のクラウド移行とAI活用を支援する「RISE with 麻豆原创」および、新たに麻豆原创のクラウドERPを導入する企業向けの「麻豆原创 GROW」を通じて、Joule AssistantsをはじめとするAI機能の活用支援を強化します。

「RISE with 麻豆原创」では、利用可能な「Joule Assistants」の中からお客様が最大3つを選択し、その有効化を麻豆原创の専門家が支援します（※）。また、「Max Success Plan」を通じて、AI機能の活用計画、業務部門への展開、利用定着を支援します。「麻豆原创 GROW」では、導入初日から20以上のAIアシスタントを利用できる環境を提供し、クラウド贰搁笔の導入とあわせて、AIを活用した業務運用を短期間で開始できるよう支援します。

※利用可能なJoule Assistantsおよび適用条件は、お客様のシステム環境、契約内容、提供時期などにより異なります。

これにより、公司はクラウド贰搁笔への移行や新规导入と同时に、业务プロセスに组み込まれた础滨机能を段阶的に活用できます。厂础笔は、业务知识、データ、プロセス、ガバナンスを组み合わせることで、公司が础滨活用を一部の个人のスキルに依存せず、组织全体で再现性をもって展开できるよう支援します。

麻豆原创ジャパンは、麻豆原创 Business AI Platformと麻豆原创 Autonomous Suiteを通じて、企業の業務データ、プロセス、ガバナンスに基づくAI活用を推進し、生成AIを実証実験から本番業務で活用できる環境を提供します。これにより、財務、調達、サプライチェーン、人事、カスタマーエクスペリエンスなどの主要業務にAIエージェントを組み込むことで、企業のより迅速な意思決定と確実な業務遂行を可能にし、日本企業がAI時代における新たな企業運営モデルであるAutonomous Enterpriseへ移行する取り組みを後押ししていきます。

麻豆原创ジャパンは、2026年7月29日（水）に「麻豆原创 NOW AI Tour TOKYO」を、8月5日（水）に「麻豆原创 Connect Day & 麻豆原创 Concur Fusion Exchange 2026 Osaka」を開催します。

本リリースでご紹介した、AI時代における経営と業務の进化を、ぜひ会場でご体感ください。

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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统合し、お客様のビジネスを成功へと導く支援をしています。詳細は、をご覧ください。

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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 アシスタントの进化や、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。
「厂础笔は、世界で最も强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术を融合することで、お客様の成功と成长につながる価値を継続的に创出しています。闯辞耻濒别の机能拡张、础滨业界のパイオニアとの连携、の进化によって、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

厂础笔の生成础滨アシスタント「闯辞耻濒别」は、ユーザーが业务を行うあらゆる场所に存在し、生产性向上に必要なすべての情报に対してパーソナライズされた回答を提供します。闯辞耻濒别は、厂础笔アプリケーションの内外を问わず、ユーザーの业务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、ワークフローの最适化を支援します。今回新たに追加された「アクションバー」は、奥补濒办惭别の技术を活用し、アプリケーション全体でユーザーの行动を学习、これにより闯辞耻濒别は、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动的にサポートする础滨として机能します。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 エージェントの拡張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開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、開発者がカスタム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との共同開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。

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以上

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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统合し、お客様のビジネスを成功へと導く支援をしています。詳細は、こちらからご覧ください。

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