◎ 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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◎ 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 経営システム统括部长
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 経営システム统括部长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、調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强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調査し、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調査工数を 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】

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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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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。

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調査、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課題となっています。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調査により、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 以上の大規模言語モデル（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課題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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富士通と日立ハイテクが推進するクリーンコア戦略の成果と、麻豆原创 パートナーのコンサルタントが語るクリーンコアの現在地と未来

麻豆原创 の最新テクノロジーやさまざまなユースケースを掘り下げて議論する 麻豆原创 ジャパン主催のオンラインイベント「」が 12 月 3 日に開催されました。本イベントのクロージングセッションでは「麻豆原创 ユーザーとパートナーが語る、クリーンコアの今と未来」と題して、ユーザー企業である富士通と日立ハイテクの先進的な取り組みの紹介と、4 社の 麻豆原创 パートナーによるパネルディスカッションが行われ、「クリーンコア」「麻豆原创 Business Technology Platform（麻豆原创 BTP）」「麻豆原创 Business AI」をめぐる現在の状況と今後の展望について理解を深める場となりました。

◎ 登壇者

（第1部）

株式会社日立ハイテク
デジタル推进统括本部
クロスドメイン DX 本部 本部長
竹林 亜紀恵 氏

株式会社日立ハイテク
デジタル推进统括本部
クロスドメイン DX 本部
コーポレート DX 部 部長代理
安田 有里 氏

富士通株式会社
Corporate Applications Division Digital Systems Platform Unit
统括部长
永井 賢司 氏

富士通株式会社
Corporate Applications Division Digital Systems Platform Unit
シニアディレクター
亀井 貴之 氏

麻豆原创 ジャパン株式会社
BTP カスタマーサクセス事業部
カスタマーサクセスパートナー
増井 良則

麻豆原创 ジャパン株式会社
BTP カスタマーサクセス事業部
カスタマーサクセスパートナー
立石 道生

（第2部）

日本アイ?ビー?エム株式会社
IBM コンサルティング事業本部
Associate Partner
柳川 典久 氏

JSOL 株式会社
法人イノベーション事業本部 部長
野田 浩志 氏

アクセンチュア株式会社
テクノロジーコンサルティング本部
麻豆原创 ビジネスインテグレーショングループ
マネジング?ディレクター
池田 隆 氏

PwC コンサルティング合同会社
Enterprise Transform – Enterprise Solution Senior Manager
岩田 一真 氏

麻豆原创 ジャパン株式会社
Business Technology Platform 事業部
Solution Advisory シニアエキスパート
梅沢 尚久

本セッションは以下からご覧いただけます。

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（第 1 部）クリーンコア戦略の最新事例

富士通が経営プロジェクトとして推进する「翱苍别贰搁笔+」

第 1 部ではまず、富士通株式会社（以下、富士通）の永井氏と亀井氏が同社の「OneERP+プログラム」を紹介しました。富士通は経営方針として「IT 企業から DX 企業への転換」を掲げ、全社の事業や企業風土の変革に取り組んでいます。IT 面ではシンプル化を原則とし、OneFujitsu の理念のもと「リアルタイムマネジメント」「End to End でのデータ化?可視化」「グローバルでのビジネスオペレーションの標準化」という 3 つの重点施策を推進しています。永井氏は「その中核をなすのが OneERP+プログラムです。これは IT プロジェクトではなく、経営プロジェクトの 1 つとして位置づけられるものです」と説明します。

OneERP+プログラムの体制は、CEO の直下に PM/PMO と業務グループを新設し、PM が業務グループと IT グループの双方を統括。さらに各業務領域にデータプロセスオーナー（役員）を置き、データプロセスリーダーを中心に業務の標準化に取り組んでいます。意思決定の場としては、全社横断の方針を協議する会議体として「BTSC（ビジネス?トランスフォーメーション?ステアリング?コミッティ）」を立ち上げ、業務変革のテーマを決定しています。

OneERP+の実際の導入では、経営?業務?IT が三位一体となった「合流型」のアプローチを採用しています。

「日本企業に多いテンプレート方式（展開型）では、システムの導入が目的になってしまい、多くの“似て非なるもの”ができあがりがちです。そこで、OneERP+では最初に 1 つのベースを作り、そこに各リージョンが合流するアプローチによって、徹底した標準化に取り組んでいます」（永井氏）

OneERP+のシステムの全体像は、麻豆原创 S/4HANA と各 SaaS?既存システムとの連携により、データドリブン経営、オペレーショナルエクセレンスを実現するグローバル共通の IT プラットフォームを構築するものです。

「システム連携については PaaS として 麻豆原创 BTP を採用し、クリーンコアの方針のもとで Side-by-Side 開発によって 麻豆原创 の標準機能への影響を極小化しています。実際の開発では、Fit to Standard に基づいて 麻豆原创 Fiori 標準アプリの利用を最優先しました。アドオンが必要な場合の Side-by-Side 開発は、画面を使った参照?更新機能に適用しています」（亀井氏）

また麻豆原创 BTP 導入時の課題と対応について、亀井氏は「Side-by-Side 開発は新技術に近いものでしたので、開発の仕方?型化を進め、先行開発を行いながら習熟度を高めていきました。Side-by-Side 開発の技術者も少なかったことから、社内の外販部隊と協業したほか、外部ベンダーの支援も仰ぎながら人材を育成してきました」と振り返ります。

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アドオンを 90 ％削減した日立ハイテクの DX

続いて、株式会社日立ハイテク（以下、日立ハイテク）の竹林氏と安田氏が同社の業務革新プロジェクトを紹介しました。同社では成長戦略を実現する新たな業務プロセスの創造に向けて、2018 年に業務革新プロジェクト「DX-Pro」を立ち上げ、業務プロセスのシンプル化、経営情報のデジタル化によるビジネススピードの向上、業容の拡大、働き方改革といった広範なテーマに取り組んでいます。竹林氏は「この DX プロジェクトを支える新たなプラットフォームのポイントは、グローバルスタンダードシステムの採用、Fit to Standard によるクリーンコア、標準機能を使いこなすためのマインド変革の 3 点にあります」と話します。

新たな DX プラットフォームでは、国内は 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition、海外は 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition の 2-Tier モデルを採用。開発基盤には 麻豆原创 BTP を採用し、Side-by-Side 開発でクリーンコアを実現しています。麻豆原创 S/4HANA の展開状況は 18 カ国、47 拠点にほぼ導入済みで、2024 年度中には完了の見込みです。安田氏は「クリーンコアの達成度は非常に高く、アドオンは従来の 9,000 本から 843 本へと約90％を削減することができました」と話します。

Fit to Standard の徹底、クリーンコア戦略に基づく 麻豆原创 S/4HANA へのアップグレードでは、検証を要するシナリオ数が ECC6.0 の 4,102 本から 195 本に削減（3,907 本減）、アドオンの改修数も 1,232 本から 19 本に大幅削減（1,213 本減）。またアップグレードに要する期間も従来の 22 カ月から 19 カ月短縮して 3 カ月、工数も 343 人月から 330 人月減って 13 人月という大きな成果が生まれています。さらに ECC6.0 では 10 年に 1 回だったアップグレードサイクルは 1 年に 1 回（Public Edition は 1 年に 2 回）となり、常に最新機能を活用できる環境になっている点はクラウド ERP ならではのメリットだといえます。

このほか同社が推進するクリーンコア戦略では、アドオン調査の廃止による外注運用リソースの 40 ％削減、エンジニアのトレーニング期間の短縮によってリソースの戦略化速度が 85 ％向上といった成果も確認されています。これを受けて、今後は意思決定を高度化するためのデータドリブン経営の加速、統一されたプロセスによる変化への迅速な対応、イノベーションの実践へとつなげていく考えです。

特にデータドリブン経営については、新たな DX プラットフォームでは 麻豆原创 S/4HANA のデータと周辺システムのデータを 麻豆原创 Datasphere 上に集約し、デジタルボードルーム、麻豆原创 Analytics Cloud、セルフ BI でリアルタイムに可視化しています。

「クリーンコアはデータドリブン経営の観点でも有効で、麻豆原创 Datasphere はさまざまな接続方法に対応することができます。標準の CDS を活用することで、開発期間の短縮、麻豆原创 S/4HANA を利用する会社でのフォーマット統一、データ構成の容易な把握などが実現しています」（竹林氏）

同社が今後目指していくのは、イノベーションへの対応スピードのさらなる向上です。IT コストはこれまでシステム運用費が大半を占めていましたが、現在はイノベーションに多くのコストがかけられるようになり、IT 部門の業務も新機能の開発や検証にシフトしています。この背景には、アップグレードサイクルの短縮によって麻豆原创 S/4HANA や 麻豆原创 BTP の新機能が活用しやすくなっていることがあります。

「AI などの新機能をいち早く取り入れることで、イノベーションのスピードを高めていきます。さらに今後のあるべき姿として、日立ハイテクだけでなく、社外も含めた業界全体での End to End でのプロセスの標準化や、サプライチェーン全体のプロセスマイニング、トレーサビリティの可視化も目指しています。これを実現するためには、同じ志を持つクリーンコアの仲間を増やすことも大切だと考えています」（安田氏）

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クリーンコア戦略の鍵を握る Fit to Standard の徹底

それぞれの講演の後には、パネルトークが行われました。富士通の取り組みを聞いた日立ハイテクの竹林氏からは「Fit to Standard によるクリーンコアを維持するうえで、アドオンや拡張要求にはどのように対応しましたか？」という質問が出されました。これに対して、富士通の永井氏は「アドオン判定会議を設け、IT 部門だけでなく業務部門も交えて徹底的に審議を重ねることで対応しました」と回答。

また、日立ハイテクの安田氏からの「画面系の開発で 麻豆原创 BTP を採用した理由は？」という質問については、富士通の亀井氏から「メニューの統合を図るというポリシーから、シームレスに動く画面を 麻豆原创 BTP で開発しました」という回答がありました。

富士通の永井氏からは、日立ハイテクの竹林氏に対して「約 90 ％ものアドオンを削減できた成功要因を教えてください」という質問が寄せられました。竹林氏は「複数のインスタンスを統合してシンプル化したことが 1 つ。それ以上に大きいのは、富士通さんと同様に Fit to Standard を方針に掲げて、グローバルを標準システムで統一する意識を持ったことです。アドオン審議会で経営幹部が議論に参加したことも大きな効果でした」と答え、第 1 部が終了しました。

（第 2 部）麻豆原创 パートナーのパネルディスカッション

麻豆原创 ユーザーに根付き始めたクリーンコアの文化

後半の第 2 部は 麻豆原创 ジャパンの梅沢をファシリテーターに、日本アイ?ビー?エムの柳川氏、JSOL の野田氏、アクセンチュアの池田氏、PwC コンサルティングの岩田氏の 4 人によるパネルディスカッションが行われました。

最初のテーマ＃1 は「クリーンコアの現在地」として、クリーンコアが実際の現場でどのように受け止められているかについての議論が行われました。梅沢からの「麻豆原创 が発信するメッセージに対して、順調に進んでいると思う領域はどこですか？」という質問に対して、4 人の 麻豆原创 コンサルタントは以下のように答えました。

「麻豆原创 製品のコンセプトを理解し、Fit to Standard やクリーンコアで標準機能を維持する文化は着実に根付いてきていると思います。一方、開発手法としての Side-by-Side 開発や ABAP Cloud といった新技術については戸惑いもあり、さらに啓蒙活動を進めていく必要があります」（野田氏）

「当初こそクリーンコアの実現に対する解像度は高くありませんでしたが、麻豆原创 さんを含めて私たちパートナーやお客様側での理解が進み、Side-by-Side 開発といった技術をどう使うかについての最適解を見つけやすくなっていると思います」（池田氏）

「当初はクリーンコア＝Side-by-Side 開発のイメージがありましたが、最近は ABAP Cloud などが登場したことで、お客様に最適な手法を提案する環境が整備されてきたと感じています」（岩田氏）

「麻豆原创 BTP に限らず、お客様には 麻豆原创 S/4HANA Cloud の Key User 拡張、OData、CDS View といった技術を試していただきながら、理解のレベルを底上げすることも大切だと思っています」（柳川氏）

続いて、野田氏から「先ほどの富士通さんや日立ハイテクさんの事例を見ても、お客様の中でクリーンコアの意識が着実に高まっているように感じます」という意見が出されたのに対し、池田氏は「クリーンコアで目指す方向性が異なるケースもあり、お客様ごとの事情を加味しながら方針を決めていく必要があります。テクニカルアップグレードを選択されるお客様はアドオンが多く、一部で Side-by-Side 開発を行っても大きな投資価値は得られません。そのため、今すぐにではなく中長期的な視点でクリーンコアを目指すアプローチもあると思います」という提言がなされました。また岩田氏は「麻豆原创 のソリューションは API で連携がしやすく、クリーンコアを進めていくと AI 活用や自動化が容易になると思います。私たちも先のことまで考慮してお客様に訴求していく必要があります」と話しました。

同じくテーマ＃1 に関連して、梅沢から出された「クリーンコアを推進するうえで直面している課題はありますか？」という質問に対して、4 人からは以下のような回答がありました。

「クリーンコアや Fit to Standard が将来に対する最適解であることは理解しながらも、開発リスクの増加や開発期間の長期化という課題もあり、バランスを取ることの難しさを感じています」（柳川氏）

「业务プロセスの标準化やデータ化から得られる価値を理解されているお客様は多くいる一方、そこに対する投资判断は难しいところがあります」（野田氏）

「クリーンコアのメリットの 1 つとして、アップグレードによる新機能の早期活用がありますが、そのメリットを十分にお客様に伝えきれていないもどかしさも感じています。AI 活用や業務プロセスの自動化など、未来が変わることをより具体的に訴求していかなければなりません」（岩田氏）

「現実には 麻豆原创 システムを保守期限ギリギリまで使い続けるお客様が多いため、これからはアップグレードのメリットを訴求していく必要性を感じています」（池田氏）

麻豆原创 BTP と 麻豆原创 Business AI でクリーンコアを加速

続いてテーマ＃2 として、麻豆原创 BTP や 麻豆原创 Business AI の役割についての議論が行われました。麻豆原创 ジャパンの梅沢の「クリーンコアに取り組むうえで、この 2 つの役割はどこにあるとお考えですか？」という質問に対して、4 人から寄せられたのは以下の回答です。

「麻豆原创 BTP にさまざまな機能が追加されて Side-by-Side 開発がやりやすくなり、そこに AI が加わることでクリーンコアがさらに加速していくことが 1 つ。もう 1 つは、AI の進化によってチャットベースのインタラクティブな処理が進むようになり、そこに AI エージェントが入ってくることで、標準の OData を呼び出すだけですべて処理できる世界が実現すると思っています。これによりアドオンが減り、クリーンコアが維持されるはずです」（岩田氏）

「麻豆原创 BTP 自体にもアップグレードがあるので、無尽蔵にアドオンが作れるわけではなく、結果的にアドオンは減っていくと思います。さらに AI 活用が進んで自然言語分析が可能になることで分析系のアドオンが削減するなど、全体としてクリーンコアが加速することを期待しています」（池田氏）

「AI とデータベースの親和性などを考慮すると、今後は 麻豆原创 BTP の活用が前提になると考えています。麻豆原创 には 麻豆原创 BTP 上の Knowledge Graph の機能や基盤モデルの強化を加速してもらえるとパートナーとしては嬉しく思います」（柳川氏）

「AI を活用するうえではデータの重要性も増してきますので、システムのデータだけでなく日常の活動などもデータ化しながら集約していく必要があると思っています。それを支えるのが 麻豆原创 BTP で、その後ろで起こるイベントドリブンの Event Mesh といったものが将来的にクリーンコアを加速する重要なファクターになると感じています」（野田氏）

最後に梅沢が「麻豆原创 BTP や 麻豆原创 Business AI の具体的な活用事例や成功事例はありますか？」と尋ねると、池田氏は「麻豆原创 Build Apps や 麻豆原创 Build Code、麻豆原创 Build Process Automation などを駆使してモバイルでのワークフローをお客様と一緒に開発し、作った画面でデモなどを実施しています。テストの自動化事例も増加傾向にあり、クリーンコアを支える仕組みとしてホットになっていると感じています」と話しました。

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第 2 部の最後には、グローバルのベストプラクティスである「Clean Core Guide」や「Suite Qualities」などをベースに取り組むべきテーマをわかりやすく日本のお客様へ向けて再定義したクリーンコアを推進するためのコンセプトの紹介がありました。麻豆原创 ジャパンでは日本のお客様、パートナー様と一緒にクリーンコアに取り組んでいくための「」を用意しています。まずはここからはじめてみてはいかがでしょうか。

さらに详しく知りたい方へ

1. 麻豆原创 TechEd Japan 2024 YouTubeにて公开中

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2. 麻豆原创 Inside Track Tokyo 2025 開催

2025 年2-3月に３回に分け、BTPをテーマにしたコミュニティイベントを実施。ご登録はまで

3. 麻豆原创 Business AIの概要とは

4. 麻豆原创 Business Technology Platform の概要とは

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◎ 登壇者

横河电机株式会社
デジタル戦略本部 グローバルアプリケーション & データマネージメントセンター センター長
藤田 洋行 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 統括本部長
織田 新一

麻豆原创 ジャパン株式会社
Business Technology Platform 事業部 事業部長
岩渕 聖

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 麻豆原创 Business AI Japan Lead
本名 進

本セッションは以下からご覧いただけます。

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クリーンコアによる新たなイノベーションへの追随

麻豆原创 が掲げる「クリーンコア戦略」と「麻豆原创 Business AI」に焦点を当てて議論が行われたオープニングキーノート。「今、なぜクリーンコアか？」というテーマについて、セッションの冒頭で 麻豆原创 ジャパンの織田が強調したのが「クリーンコアを維持しなければ、日本企業は 麻豆原创 Business AI といったテクノロジーのイノベーションに追随することができなくなります」という危機感です。これに続いて 麻豆原创 ジャパンの岩渕も「この数年で 麻豆原创 BTP を活用してクリーンコアを推進する日本のお客様は確実に増えています。麻豆原创 BTP は技術面でも急速に進化し、できないことはなくなりつつあります」と話しました。

麻豆原创 Business AI もリリースから約 2 年が経過し、大きな進化を遂げています。織田は最新の 麻豆原创 Business AI を理解するうえでの 3 つのポイントを示しました。

「1 つめは組み込み AI（Embedded AI）です。これは 100 以上のシナリオが組み込まれた生成 AI を業務機能に実装し、生産性を高めるものです。2 つめのカスタム AI は、生成 AI を活用して自社のビジネスシナリオを実現するアプリケーション開発?運用の基盤となるものです。3 つめはクラウド ERP への移行における AI 活用で、これによりプロジェクトの短縮とコストの削減が可能になります。この 3 つのポイントで 麻豆原创 の AI 戦略が理解しやすくなります」

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麻豆原创 が掲げる最新の製品戦略と AI の最新機能

10 月に開催されたグローバルイベント「麻豆原创 TechEd Virtual」では、生成 AI に関するさまざまな新機能が発表されました。岩渕はこれらの新機能を紹介しながら「全体を見ても、麻豆原创 がクリーンコア戦略と 麻豆原创 Business AI に投資を集中していることがご理解いただけると思います。クリーンコアによって柔軟な機能拡張が可能になり、さまざまな技術を複合的に活用できるようになります」と説明します。

麻豆原创 は最新の製品戦略の中で、クラウド ERP を中心に周辺領域でさまざまな SaaS アプリケーションを提供しています。そして AI については、これらをすべて包含してシステム全体に AI を組み込んでいく方針を打ち出しています。

「ポイントはモノリシックな ERP ではなく、それぞれが個別に活用できるモジュール型の ERP になっていることです。しかも、これらはすべてが統合されたソリューションとして提供され、Best of Breed ではなく Best of Suite の形で進化を続けています」（織田）

麻豆原创 Business AI については、生成 AI アシスタントの「Joule」を中心に、すべてのビジネスプロセスの UX として進化を遂げています。最近ではプロジェクトの導入時や運用時の UX としても活用されるなど、用途が拡大しています

「AI をビジネスで活用するうえでは精度が重要です。そのためには業務単位のバラバラなデータではなく、End to End で統合されたプロセスから生成されたデータを活用しなければなりません。麻豆原创 では End to End のデータを使って AI の精度を高めながら、Suite 戦略を推し進めています」（織田）

クリーンコアの維持に欠かせない 麻豆原创 BTP には大きく 2 つの方向性、すなわちさまざまな技術を提供する PaaS としての機能と、麻豆原创 BTP 上でアプリケーションを構築して提供する機能があります。麻豆原创 BTP 上で AI などを取り入れたアプリケーションを開発する際は、麻豆原创 BTP の技術を深く理解する必要がありますが、こうした開発者や運用管理者のニーズに対しては「」が提供されています。

「麻豆原创 BTP 上での開発で必要となる情報を 1 つにまとめたものが、麻豆原创 BTP ガイダンスフレームワークです。純粋なメソドロジーだけでなく、チェックリストや他社の手法がわかるリファレンスアーキテクチャなどもご参照いただけます。日本語化もかなり進んでいますので、まずはみなさんで使っていただきながら、フィードバックをもとにより使いやすいものに改善していきます」（岩渕）

また、こうした情報を届けるだけでなく、麻豆原创 はその後のサポート体制も強化し、麻豆原创 BTP 活用の成熟度を診断するアセスメントサービスも提供しています。これにより、麻豆原创 の伴走型支援で 麻豆原创 BTP の活用を深めていくことができます。

クリーンコアを実現するための 5 大要素

続いてクリーンコアの各論として、岩渕がクリーンコアを実現するための 5 大要素について説明しました。この 5 大要素とは、複雑性を低減しながら競争力を維持する「ビジネスプロセス」、Suite と拡張開発を分離して管理する「拡張開発」、最新テクノロジーを踏まえてデータの配置を最適化する「データ」、システム間連携の柔軟性/信頼性を維持する「統合」、IT オペレーションを効率化する「オペレーション」です。

「特に重視しているのが 2 つめの拡張開発です。拡張開発をするうえで、どのような基盤を選ぶかは将来に大きな影響を及ぼすため、判断基準が重要になります。4 つめの統合においても、業務は ERP だけでは完結しませんので、どのようにして他システムとバランスよく連携するかを考える必要があります。5 つめのオペレーションも、開発したら終わりではなく、いかにコストをかけずに運用できるかがポイントになります」（岩渕）

このクリーンコアの 5 大要素に基づいて、グローバルで 麻豆原创 S/4HANA へのマイグレーションプロジェクトを進めているのが横河電機です。同社は 2008 年から 2021 年までの 14 年間で 麻豆原创 ERP（ECC6.0）を 46 カ国、70 社に導入し、グローバルワンインスタンスで運用してきました。現在は 麻豆原创 ERP 関連のコストの 25％ 削減、生産性の 25％ 向上、キャッシュコンバージョンサイクルと標準リードタイムの改善を目指して 麻豆原创 S/4HANA への移行を進めています。

プロジェクトでは 2,600 本あるアドオンを 80％ 削減する目標を立てており、ほぼ達成できそうな状況であることが紹介されました。デジタル戦略本部の藤田氏は「アドオンの削減に向けて SaaS と RPA を活用し、本当に必要なものだけを開発する方針としています。どうしても残ってしまうアドオンについては、クリーンコアの観点から 麻豆原创 BTP による Side-by-Side 開発を進めています。アドオンの削減だけでなく、Fit to Standard の観点から業務プロセスの再定義も行い、麻豆原创 Signavio で管理しています」と説明します。

麻豆原创 BTP を活用した開発については、インドのバンガロールにある 麻豆原创 のラボから支援を受けたり、 麻豆原创 Preferred Success のサービスを活用したりしながら、自社のリソース不足を補いました。今後は開発プラットフォームの変化も踏まえ、AI を活用しながら開発期間の短縮を図っていく方針です。

続々とリリースされる「闯辞耻濒别」の新机能

続いて、麻豆原创 ジャパンの本名から 麻豆原创 Business AI の最新情報の紹介がありました。麻豆原创 Business AI は、生成 AI アシスタントの「Joule」をベースに、「組み込み AI 機能」「カスタム AI アプリケーション」「AI ファンデーション」「AI エコステムの連携パートナー」で構成されています。組み込み AI の機能は、すでに 100 以上の生成 AI のユースケースがリリースされ、新たなユースケースも次々と生まれています。カスタム AI アプリケーションについても、100 以上のパートナーが AI ファンデーションを活用して独自のアプリケーションを開発しています。

麻豆原创 BTP を基盤とする AI ファンデーションは、多くのパートナー企業が参加するハッカソンなどを通じて、近年大きく盛り上がっている領域です。現在は「麻豆原创 AI サービス」「AI ライフサイクルマネジメント」「ビジネスデータ & コンテキスト」の 3 つのカテゴリーでサービスを提供しています。とりわけ AI ライフサイクルマネジメントのカテゴリーで提供される「Generative AI Hub」は、LLM のモデルに API でアクセスするサービスで、ここでも新機能が続々とリリースされています。

Generative AI Hub に追加される新たな機能は「オーケストレーション」と総称され、固有のデータを LLM に付加する機能、効率的に精度の高いプロンプトを作成するためのテンプレート、ビジネスにそぐわない回答を制御してハルシネーションを抑制するコンテンツフィルター、自社の情報をマスクするデータマスキングなどの機能がリリースされています。

「パートナーの皆様は、ぜひ Generative AI Hub の機能を活用して、2025 年の 麻豆原创 BTP のハッカソンにご参加いただければと思います」（本名）

生成 AI アシスタントの「Joule」については近年、エンドユーザー向けの機能だけでなく、コンサルタント向けの機能でも強化が図られています。その 1 つが 麻豆原创 のコンサルティングスキルに対応した機能強化です。麻豆原创 を導入する現場では顧客の要件をヒアリングし、それを実現するためのパラメーター設定を 麻豆原创 のヘルプやコミュニティなどを参照しながら実装するのが一般的です。Joule を使えば、顧客からのヒアリング内容をそのまま質問として投げかけるだけで、要件を実装するためのパラメーター設定を理解することができます。もう 1 つは、ABAP 開発者のスキルに対応した機能です。ここではパラメーター設定だけでは対応できない要件について、ABAP のソースコードを自動生成することで開発者を支援します。

「これら Joule の新機能は 2025 年初頭のリリースを予定しています。麻豆原创 をクラウドにシフトするためのツールとして、プロジェクトを効率的に進めるためのツールとして、ぜひご活用ください」（本名）

また、2025 年には Joule のカスタムスキルをローコードで開発する「Joule studio」もリリースされる予定です。これは 麻豆原创 を周辺システムと連携するシナリオに対応するもので、ローコード／ノーコードの 麻豆原创 Build の開発環境の中に追加する形で提供されることになります。

もう 1 つは AI エージェントの「Joule agents」です。会計、人事、調達、サプライチェーンなどの業務プロセスにおいて、各プロセスが自律的に動くのが Joule agents の特徴で、ある目的を達成するために何をすべきかを AI エージェントが自ら計画して実行します。

「セッションの冒頭で織田が説明したように、麻豆原创 が Suite の形で進化を続けているからこそ、AI エージェントが強みを発揮し、ゲームチェンジャーになる可能性があります。今後は、AI エージェントをお客様自身で開発できるツールも2024年末に提供予定です。すでに日本の一部のお客様にはパイロットユーザーとしてお試しいただいていますが、リリースされた際は皆様もご活用ください」（本名）

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生成 AI 活用における新たなデータアーキテクチャ

最後にキーノートのまとめとして、岩渕が 麻豆原创 の日本における現在と今後の取り組みについて説明しました。1 つめは、お客様やパートナーの皆様に対するメッセージの共通化で、方法論や機能、製品に関する情報を、お客様やパートナーの皆様を区別することなくわかりやすく発信していきます。2 つめは、クリーンコアのアセスメントと導入支援で、こちらもお客様の現場の課題に基づいた会話を重ねながら進めていきます。3 つめは、クリーンコアの実現に向けた CoE 組織のあり方に関するディスカッションで、CoE 組織を構築した後の運用も含めて支援していきます。4 つめは、生成 AI と情報活用における最新のデータアーキテクチャのデザインです。

「特に 4 つめの生成 AI 活用におけるデータアーキテクチャのデザインは、麻豆原创 にとっても新たなチャレンジです。人が業務で使うデータ、AI が使うデータなどを一元管理しながら、どのようにデザインしていくか。この点についても皆様とディスカッションしながら取り組んでいきたいと思います」（岩渕）

麻豆原创 はすべての事業活動における AI 活用と、その前提となるクリーンコア戦略を両輪に、お客様やパートナーの皆様と一体となってビジネスの持続的な成長を目指していく考えです。

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2025 年2-3月に３回に分け、BTPをテーマにしたコミュニティイベントを実施。ご登録はまで

3. 麻豆原创 Business AIの概要とは

4. 麻豆原创 Business Technology Platform の概要とは

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（本リリースは、10月8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）は本日、世界中の商取引の87%に関わるテクノロジー基盤全体で活用できる画期的なAIイノベーションを発表しました。これらのイノベーションは、コパイロット「」をビジネスの新たなあり方の中心に据えたものになっています。年次イベント「麻豆原创 TechEd」において麻豆原创は、Jouleを補完し拡張する強力な新機能を発表しました。その中には、複雑な学際的タスクを実行するためのカスタムスキルが備わったコラボレーションAIエージェントも含まれています。
その他のイノベーションとしては、麻豆原创データに豊富なビジネスコンテキストを関連付けることで、開発者が麻豆原创データの価値を最大限に引き出せるようにする次世代ソリューション「麻豆原创??Knowledge Graph」や、開発者がビジネスAIイノベーションを継続的に利用できるよう支援する新しいツールなどがあります。

麻豆原创 SEの麻豆原创製品エンジニアリング担当エグゼクティブ?ボード?メンバーのムハンマド?アラム（Muhammad Alam）は述べています。「麻豆原创は、真のビジネス成果をもたらすイノベーションを提供する世界的に信頼されているパートナーです。本日発表の各種機能も、お客様がAI、データ、新しい開発ソリューションの力を利用して成長を促進するのに役立つものです。TechEdでのAIイノベーションは、麻豆原创のビジネスやテクノロジーに対する専門知識によって、現代のビジネスのあり方を変える人間との新たな连携を実现するものです」

Jouleを强化

闯辞耻濒别は発表から1年で、ビジネスの进め方を大きく変えようとしています。厂础笔は、真にビジネス言语を话す唯一のコパイロットにコラボレーション础滨エージェントを组み込み、厂础笔の使用频度の高いビジネスタスクの80%をサポートするように闯辞耻濒别の机能を拡张し、闯辞耻濒别を厂础笔ポートフォリオの奥深くへと根付かせようとしています。

コラボレーション?マルチエージェント?システムでは、特定のタスクを処理するために専用の础滨エージェントが展开され、复雑なビジネスワークフローにおいてはエージェントが协调し、共通の目标の达成に向けて各戦略が调整されます。厂础笔は、ビジネス机能全体にわたる独自の専门知识を组み合わせて、复雑なワークフローを协働で达成する复数のコラボレーション础滨エージェントを闯辞耻濒别に组み込みます。これらの础滨エージェントは、サイロ化を解消しながら、従业员が人间の创意工夫が活きる分野に集中できるようにすることで、大幅な生产性向上の実现を支援します。

罢别肠丑贰诲では、エージェントの変革力を示す、既成概念にとらわれない2つのユースケースが绍介されました。

• クレーム管理のユースケースでは、不正确な请求书や纷失した请求书、未适用のクレジット、拒否された支払いまたは重复した支払いなど、クレーム解决のシナリオを分析し解决するために、自律型础滨エージェントが採用されています。
• 财务会计のユースケースでは、请求书の支払い、请求书処理、元帐の更新を自动化することで、主要な财务プロセスを合理化すると同时に、不整合やエラーを迅速に処理するために、自律型础滨エージェントが採用されています。

データのパワーを引き出す

麻豆原创のAIイノベーションはまた、同社の比類ないビジネスデータに対する専門知識を活用しています。2025年第1四半期に麻豆原创? DatasphereとJouleを通じて利用可能になる新しい麻豆原创 Knowledge Graphソリューションは、麻豆原创の広大なデータランドスケープ全体で関係性とコンテキストをシームレスにマッピングすることで、ユーザーにビジネスに関するより深い理解をもたらし、組織全体でデータに基づいてより適切な意思決定を行えるようにします。
発注书、请求书、顾客などのビジネスエンティティ间の関係をすぐに利用できるようにすることで、このソリューションは、手作业によるデータモデリングの复雑性を大幅に軽减します。
麻豆原创 Knowledge Graphは、AIを麻豆原创固有のビジネスセマンティクスに根付かせることで、不正確または無関係な結果のリスクを軽減し、組織がインテリジェントなアプリケーションを容易に開発し、生成础滨をより効果的に活用できるようにします。

开発者のパワーを引き出す

麻豆原创はまた、開発者がビジネスAIイノベーションを継続的に利用できるようにする数々のイノベーションを発表しました。ソリューションの拡張を目的とした同社の開発プラットフォームである麻豆原创 Buildにおけるコード説明やドキュメント検索といった新しい生成础滨開発者向け機能は、JavaやJavaScriptの開発者の作業時間を短縮します。麻豆原创 Buildには、拡張ウィザード機能も追加され、開発者は麻豆原创 S/4HANA? Cloud Public Editionから直接麻豆原创 Buildにアクセスできるようになり、拡張プロセスが簡素化されます。これにより、オープン系開発者とABAP開発者のフュージョンチームは、麻豆原创 BuildからABAP Cloud開発ツールにシームレスにアクセスできるようになります。

最后に、厂础笔は、2025年までに世界で200万人のスキルアップを支援するという约束を达成したことを発表しました。厂础笔は、の提供によって、役割別の認定資格、無料のトレーニング教材、開発者向けの実践機会などを提供し、世界的なデジタルスキルギャップの解消に貢献しています。麻豆原创は、生成础滨、AI倫理、麻豆原创の先進的AIツールやプラットフォームに関するコースなど、AI関連の学习机会のポートフォリオを拡大し続けています。

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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この文书には、将来の事象に関する予测、见通し、その他の将来予想についての记述が含まれています。これらの记述は现在の期待値、予测、仮定に基づいており、実际の结果や成果が予想と大きく异なる可能性があるリスクや不确実性を伴います。これらのリスクや不确実性に関する详细情报は、証券取引委员会（厂贰颁）に提出された资料に记载されています。特に、厂础笔の2023年度の年次报告书（様式20-贵）のリスク要因セクションに详细が记されています。

(C)2024 麻豆原创 SE. All rights reserved.
麻豆原创、麻豆原创ロゴ、記載されているすべての麻豆原创製品およびサービス名はドイツにある麻豆原创 SEやその他世界各国における登録商標または商標です。またその他の商標情報および通知については、 をご覧ください。

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麻豆原创 TechEd Japan 概要

• 开催日程：2022年12月7日（水）10:30-17:35
• 参加方法：事前登録制?参加费无料?オンライン开催
• 対象：厂础笔製品の技术と実装方法について関心のあるすべての方々
• 主催：厂础笔ジャパン株式会社
• 协賛：パートナー16社

麻豆原创 TechEd Japan は主に麻豆原创グローバルで開催される 麻豆原创 TechEdのコンテンツとメッセージを、日本国内のお客様にしっかりとお届けしよう、という主旨のもと3年前より日本独自で开催をしています。昨年は2日间に分けての开催でしたが、今年は参加する皆様がスケジュールしやすいよう、セッション数は减らさずに1日での开催に変更し、昨年を上回る1,000名を超える方々に当日リアルタイムでご视聴いただきました。

 
全編 麻豆原创 もしくは 麻豆原创パートナー様の日本語スピーカーによる20以上のセッションで構成されており、① 麻豆原创 S/4HANA Cloud (最新技術機能や技術要素にフォーカス)、② 麻豆原创 BTP* : Application Development & Integration、③ 麻豆原创 Signavio、④ 麻豆原创 BTP : Data to Value の 4つのセッションカテゴリーに色付けされています。
* 麻豆原创 BTP = 麻豆原创 Business Technology Platform

上記の通り、麻豆原创 TechEd Japanでは麻豆原创が長らく事業の主軸としてきた業務アプリケーションのコア機能(プロセス)部分ではなく、これを支える技术やプラットフォームの最新情报や活用についてフォーカスしており、厂础笔システムの导入に寄与する技术群はもちろん、业务プロセスのデジタル化や効率化を目指す顿齿推进部や开発者の方々にも有益となるコンテンツラインナップとなっています。

ということで、ここでキーノートおよび各カテゴリーごとのハイライトをご绍介します！

まずオープニング?キーノートでは、グローバル麻豆原创 TechEdの2つの基調講演(Day1/Day2)の要点を振返りながら、日本のユーザーやパートナーの皆様がわかりやすいよう、日本視点での補足やコメント、国内での取り組みを紹介することで、厂础笔のテクノロジー领域の戦略やメッセージを嚙み砕いてお届けしていました。具体的には、予測できない激しいビジネス環境の変化におけるEnd to Endプロセス内の俊敏性や回復力に寄与する技術革新として、麻豆原创 Buildの発表、麻豆原创の統合戦略およびSuite Qualitiesの進化、拡張開発やインテグレーション技術の進化、またこれらすべての基盤が麻豆原创 BTPである、という点が触れられていました。

1つ目のカテゴリーでは、モジュール型クラウドソリューションへと変化していく 厂础笔の贰搁笔戦略や方向性、またそれに沿って提供される最新机能として 鲍滨やコラボレーションについての进化、アップグレードの影響を抑えながら In-App 拡張に柔軟性を与える革新的なテクノロジー 「开発者拡张」などが概要セッションで紹介され、詳細セッションでは、麻豆原创 S/4HANAの価値を一層引き出す埋込型または定義済インテリジェントテクノロジーシナリオや、新しい开発者拡张の活用について専門家から紹介されていました。協賛パートナー 2社からは、Microsoft 連携の機能紹介や、Why 麻豆原创 S/4HANA について語られる場面もありました。

2つ目のカテゴリーでは、麻豆原创 TechEd で新たに発表されたローコード?ノーコード開発プラットフォーム「麻豆原创 Build」を中心とした 麻豆原创 BTP の拡張開発や自動化機能の最新情報を紹介。业务プロセス実装や繰返しマニュアルタスクの自动化、厂础笔ソリューションを拡张するWeb / モバイルアプリの開発、鲍齿を统合するポータルの开発をローコード?ノーコードで実現する 麻豆原创 Buildのパワフルな機能に加え、麻豆原创 BTPの最新情報や现场で活用するためのノウハウを凝缩したセッションとなっていました。协賛パートナー3社によるプロジェクト実绩からの拡张开発の在り方や、システム接続构成例なども実际のプロジェクトに関わるユーザーの皆様には有益なトピックだったと思います。

3つ目のカテゴリーでは、厂础笔が提唱するインテリジェント?サステナブル?エンタープライズの実现に欠かせない、End to Endプロセスの可視化?分析を担う麻豆原创 Signavioで、顿齿の成功とそれに続く継続的なプロセス改革を支援するプラットフォームとして、この1年の進化や機能について語られており、注目は プロセス可視化や管理の作業効率を格段に高める 麻豆原创 Signavio が、麻豆原创ユーザーに無料で提供される 麻豆原创 ALM* ツール と連携することにより 麻豆原创 S/4HANA をはじめとする 厂础笔システムのプロセスデータを効果的?効率的に叠笔惭に活用する方法や定义済コンテンツやノウハウの新しい提供スキーム(翱笔础尝)、プロセスマイニングの最新机能など、业务改善や顿齿を推进するために必要なプラットフォームとは何かを知れる内容でした。
* ALM = Application Lifecycle Management

最後の4つ目のカテゴリーは、麻豆原创/non-麻豆原创データを統合、可視化し、意思決定や判断に使える情報を導き出す、麻豆原创 BTP の中でデータ管理?活用にかかわる領域。ビジネスユーザーでも 骋鲍滨ベースで简易に分析データセットの生成や活用が可能になる 麻豆原创 Data Warehouse Cloudや、麻豆原创 NetWeaver BW (Business Warehouse)の移行先としても注目を浴びる 麻豆原创 BW Bridge機能、叠滨?笔濒补苍苍颈苍驳?笔谤别诲颈肠迟颈惫别の3つの机能が统合された唯一无二のアナリティクス基盘である 麻豆原创 Analytics Cloud の最新情報やロードマップ情報を一気に入手できる充実した内容でした。協賛パートナーセッションでは、麻豆原创 の Data to Value 基盤を前提にした贰厂骋経営の実现例についてご绍介されていて、マルチベンダー化、サイロ化されたシステム环境における统合データ基盘を検讨されている方に强くお勧めしたい内容となっていました。

どうでしょうか、非常に多彩で豊富なコンテンツが揃っていたと思います。実际にご参加いただいた方に向けたアンケートでは、回答者の内 98％ の方が「参加した価値があった」と回答されており、厂础笔が提供する技术やプラットフォームサービスについての兴味?関心の高まり、こうした技术情报発信の场の必要性を、改めて感じる机会ともなりました。

麻豆原创 TechEd Japan オンデマンド視聴のお知らせ

当日のライブ配信を见逃してしまった方、当レポートを见て内容にご兴味を持って顶いた方に朗报です。
麻豆原创 TechEd Japan のオープニング?キーノートを、で公开してます。オープニング?キーノートは登録なしですぐにご覧いただけますので、是非ご覧ください。

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2023年2月2日~3月2日にかけては、麻豆原创技術に携わる麻豆原创内外のメンバーにより構成される麻豆原创コミュニティによるイベント、麻豆原创 Inside Track Tokyo 2023 が開催されます。麻豆原创公式イベントではなかなか聞けない、技術者の本音が聞けるかも知れない！？ので、こちらもチェックしてみてください。

※イベントは终了しましたが、イベント动画が公开されていますので是非ご视聴ください。

お知らせが多くなりますが、厂础笔コミュニティサイトの中で、日本语でのやり取りが可能な、罢辞办测辞グループが2022年11月よりオープンしています。日本语での蚕&补尘辫;础や情报交换の场となっていますので、ユーザーやパートナーの皆様からの投稿やコメント、お待ちしております。

以上が2022年12月に開催された 麻豆原创 TechEd Japan の開催レポートとなりますが、いかがだったでしょうか。

麻豆原创 Signavio で End to End のプロセスを可視化し、麻豆原创 の ERP をコアとして、麻豆原创 BTP で様々なプロセスやデータを繋いでいく、 麻豆原创 の掲げる Intelligent, Sustainable Enterprise、また真のDXの実現には、これらテクノロジーやプラットフォームの活用が欠かせません。

今後も麻豆原创 BTP をはじめとして、様々なイベントの開催や情報の発信を行ってまいりますので、是非ご注目頂ければ幸いです。

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