一方で、多くの企業では地域ごとに構築されてきた制度やシステムが分断され、人材データの統合やボーダーレスな登用が十分に進んでいないのが現状です。標準化と地域特性の両立、透明性の高いグローバル登用、AI を活用した人材分析――これらを同時に実現することが、グローバル企業共通の課題となっています。

本ウェビナーでは、SMBCグループが推進するグローバル人事体制の高度化に向けた取り組みをご紹介しています。海外拠点を含めた人事制度の統合やデータ管理基盤の整備を通じて、グローバルでの人材マネジメントの最適化を目指す同グループ。さらに、現地採用リーダーの積極登用や、国籍や拠点を越えたグローバル人材の登用?育成、AI 活用の推進などを通じて、人的資本経営の実践にも踏み込んでいます。
ジョエル氏?山端氏が、これまでの取り组みの背景や狙い、実践の中で得られた示唆、そして雇用地にとらわれない最适なタレントマネジメントという今后の展望について具体的に语ります。

〇ご登坛者

株式会社叁井住友フィナンシャルグループ
Executive Officer, Head of Global Human Resources
Joel Fastenberg（ジョエル ファステンバーグ）氏

Goldman Sachs における NY?東京での勤務からスタートし、金融業界での経験は 25 年に及ぶ。SMBCグループへの入行前は、Citigroup において、東京?シンガポールで 13 年勤務。直近は、APAC 地域の人事ヘッドとして、17 カ国?地域における 65,000 人の人材戦略、カルチャー醸成、育成などを所管。2024 年 4 月より現任。グローバル人事機能の高度化をリード。

株式会社叁井住友フィナンシャルグループ
人事部 グローバル人事室長
山端 大輔氏

2003 年に三井住友銀行に入行。支店並びに法人営業部での勤務の後、経営企画部、国際統括部などで企画業務に従事。直近は、英国において、欧阿中東地域の経営戦略?業務推進をチームヘッドとしてリード。2023 年 4 月より現任。グローバル人事機能の高度化、及びグローバル人材育成を担当。

SMBCグループが进めるグローバル人材改革
「Project Horizon」が支える次世代人事戦略

SMBCグループは、海外事業の拡大を背景に、グループ全体の人材マネジメントをグローバルで一体化する取り組みを進めています。地域ごとに最適化されてきた人事体制やデータ基盤を見直し、統一されたガバナンスのもとで、国や拠点を越えて人材が活躍できる環境づくりを目指しています。その中核となるのが、組織改革とシステム統合を同時に進める「Project Horizon」です。

グローバル颁翱贰设置で、人事机能を横串で统合

SMBCグループは過去 20 年で海外展開を加速させ、海外従業員数は 7 万人を超える規模へと拡大してきました。その結果、地域ごとに運用されていた制度やプロセス、人材データの分散が課題として顕在化し、グローバルで一貫した人材戦略を実行する体制づくりが求められていました。

こうした背景を受け、2025 年 4 月に 5 つのグローバル COE（Center of Excellence）を設置しました。タレントマネジメント、報酬、人事システムなどの機能をグループ横断で統合し、戦略性と一貫性のある運営を実現する狙いです。COE の任命では専門性に加え、グローバル視点、地域特性の理解、変化への適応力、レジリエンスを重視し、すべて社内公募で選出しました。

特徴的なのは、COE の中核に現地採用リーダーを据えた点です。ニューヨークやロンドンなどの現地採用人材が COE ヘッドを担い、グローバルと地域の双方に責任を持つ体制で段階的な統合を進めています。

Project Horizon：グローバル人事基盘の统合を推进

組織改革と並行して進められているのが、グローバル人事システム統合プロジェクト「Project Horizon」です。2027 年秋をターゲットに、地域ごとに分散していた人事システムとデータの統合を進め、グローバル全体の人材情報をリアルタイムに把握できる基盤の構築を目指しています。

制度設計の考え方としては「80 : 20」を採用しました。8 割をグローバル標準とし、2 割を各国の法規制や文化などの事情に合わせて調整することで、標準化と現地適応の両立を図っています。HRBP は現時点では地域体制を維持しつつ、ビジネスのグローバル化に合わせて段階的に統合していく方針です。

展開はビッグバン型で、2027 年秋をターゲットにまずオーガニック拠点を一斉に統合し、インオーガニック拠点はフェーズ 2 で追加する計画です。将来的には国内も含めた全社統合を視野に入れています。

グローバル人材登用を加速し、ボーダーレスな配置へ

Project Horizon が目指すのは、システム統合にとどまりません。雇用地に縛られないタレントマネジメントの実現に向け、グローバル人材登用の仕組みづくりも進めています。

具体的には、透明性の高い共通アセスメントを导入し、シニアポジションへの现地人材登用を加速させています。あわせて、グローバルでの新卒採用も强化し、多様な人材が早期から挑戦できるパイプラインの整备を进めています。

统合データを活用し、础滨 で意思决定を高度化

今後は、統合された人材データを活用し、AI による採用高度化や人材分析など、戦略的意思決定の加速を見据えています。グローバル人事データ＆アナリティクス責任者を新設し、AI 搭載の採用プラットフォーム「SmartRecruiters」の导入も进めることで、より高度な人材マネジメントの実现を目指しています。

おわりに

厂惭叠颁グループの取り组みは、人事制度の见直しにとどまりません。ガバナンス、データ、登用を一体で整备し、グローバル人事机能そのものを高度化することで、人事を経営インフラへと进化させようとしています。目指すのは、雇用地にかかわらずグローバルでリーダーを惹きつけ、育成し、活跃を后押しできる体制の确立です。

ジョエル氏は、「グローバル化を目指す人事にとって重要なのは、完璧な计画を待つことではなく、まず一歩を踏み出すこと」と语りました。山端氏も、「取り组みは始まったばかり。课题は多いが、他社や异业种とも学び合いながら理想を追求していきたい」と述べています。

グローバル人事変革は长期的な挑戦です。しかし、简素化や効率化、连携强化、适切なガバナンス构筑を积み重ねながら、行动と対话を重ねて前进し続けることこそが、真にボーダーレスな人材マネジメントを実现する键となります。

SMBCグループの経営を支えるインフラとしてのグローバル人事体制の確立に向け、これからも 麻豆原创 は支援してまいります。

只今、オンデマンド动画を配信しております。（期间限定）
本记事でご绍介した内容をより详しく语られています。
グローバル人事変革に取り组む皆様にとって、贵重な示唆が得られる内容です。
详细は、下记のリンクにアクセスしてご确认ください。

人事ウェビナーシリーズの全容をご覧になりたい方は

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◎ 登壇者

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

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

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

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

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

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オムロンが取り組む AI を活用した事業価値の向上

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AI の価値を高めるためのデータ整备のポイント

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

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

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

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

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

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

テストコードの生成に AI を活用して工数を大幅削減

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

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

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

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

AI エージェントが竞争优位性を支える未来像

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

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

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

（以上）

【ぜひこちらもご覧ください】

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◎ 登壇者

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

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

麻豆原创 ジャパン株式会社
BTP 事業部 事業部長
高橋 佳希

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AI エージェントの连携で実现する圧倒的な生产性

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

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

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

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

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

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

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

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

Snowflake のデータともゼロコピーで柔软に连携

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

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

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

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

高度な AI エージェントの開発が飛躍的に効率化

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

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

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

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

NEC が全社で取り組む AI トランスフォーメーション

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

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

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

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

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

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

AI を活用して RISE with 麻豆原创 のクリーンコアを推進

AI トランスフォーメーションのもう 1 つの重要な領域が、AI による IT 変革です。NEC では、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強化することができます」（中田氏）

すでに一定の成果が現れており、自社で開発した「クリーンコアダッシュボード」でアドオンの利用状況を可視化した結果、約 1,600 本のアドオンのうち 658 本が未使用であることが判明し、廃止することができました。残りの約 1,000 のアドオンについても調査し、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】

?驰辞耻罢耻产别にて、厂础笔セッション公开中！

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いすゞ自动车では、事业环境や竞争环境が変化する中で、公司として适切に対応し成长していくことを前提に、人事の在り方を见直してきました。
本講演では、いすゞ自動車 人事部門 VP の?武田 修氏 と、人事部門人的資本戦略 Gr HRiS / DX マネージャーの 戸部 勇太氏?が登坛し、経営戦略を起点に进めてきた人事変革の考え方と、その実行プロセスについて语りました。

〇ご登坛者
いすゞ自动车株式会社
人事部門 VP
武田 修 氏

いすゞ自动车株式会社
人事部門 人的資本戦略 Gr HRiS / DX マネージャー
戸部 勇太 氏

経営戦略から人事を考える

讲演で繰り返し示されたのは、まず経営戦略があり、その実现のために人事をどう设计するかという考え方です。公司としてどこへ向かうのか。そのためにどのような仕事が必要で、どのような人财が求められるのか。人事はその问いに応えるための基盘として整理されています。

特徴的なのは、人からではなく职务から考える姿势です。世の中とつながる仕事、実际に存在する职务を起点にし、それを积み上げることで组织を构成していくという考え方が示されました。职务记述书は个别に作るものではなく、上位のミッションからカスケードされ、全体として会社そのものを形づくるものとして整理されています。

UD トラックスとの統合を通じた人事の再構築

いすゞ自動車の人事変革を語る上で欠かせないのが、UD トラックスとの統合です。
UD トラックスは、长年にわたり、北欧を本拠とするボルボ?グループ伞下の公司として、职务を轴とした人事制度やグローバルで通用する仕组みを持っていました。

講演では、UD トラックスの制度を単純にコピーするのではなく、その考え方や構造を理解した上で、お互いの良いところをいすゞ自動車の人事に取り入れている点が強調されました。日本と北欧という異なる文化を前提にしながら、共通の基盤をつくることで、グローバル企業としての人事を目指していることが示されています。

人事部门は、両社が一体となることを前提に先行して统合されました。职务や制度、运用の基盘を共有することで、共通の物差しで対话し、意思决定できる状态をつくることが狙いです。人事そのものが、统合を进めるための起点になっている点が印象的でした。

HRiS を人事運用の中核に据える

こうした统合を现场で机能?定着させるために、人事运用の基盘として位置づけられているのが で构筑中の新人事システム（贬搁颈厂）です。

HRiS は人事部門の管理ツールではなく、職場や部門が使うことを前提にした仕組みとして位置づけられています。職務、評価、報酬、キャリアといった情報を一元的に扱い、現場が考えるための材料を提供する基盤です。

いすゞ自動車と UD トラックスという異なる背景を持つ組織を受け止めるためにも、HRiS は共通の基盤として設計されています。Fit to Standard の開発方針のもと、過度な個別対応を避けながら、グローバルで通用する人事基盤を整える取り組みが進められています。

HRiS を通じて、個人は自らの職務やキャリアを理解し、組織は必要な人财やスキルを把握することができます。人に依存した运用ではなく、基盘によって支えられた人事を実现しようとしている点が特徴です。

段阶的に进めるグローバル公司への道

讲演では、组织の変化は一足飞びには进まないという认识も示されました。
信頼や価値観の共有には顺序があり、段阶を踏んで积み上げていく必要があります。制度やシステムを整えた上で、それをどう使い、どう根づかせていくか。その试行错误の中で、人事基盘を整えながら変革を进めていく姿が语られました。

経営戦略を起点に人事を組み替え、UD トラックスとの統合を通じてグローバルな基盤をつくる。HRiS を中核に据えた運用を行う。これらの取り組みは、いすゞ自動車がグローバル企業として成長していくための重要な土台となっています。

おわりに

経営戦略を起点に人事を組み替え、UD トラックスとの統合を通じてグローバル企業としての基盤づくりを進める。いすゞ自動車の取り組みは、制度やシステムの刷新にとどまらず、経営と人事の関係そのものを見直そうとする試みと言えます。

本记事では、その考え方や全体像の一部をご绍介しましたが、讲演では、こうした人事変革をどのような顺序で进めてきたのか、どこに难しさがあり、何を判断轴としてきたのかについて、より具体的な背景やエピソードを交えて语られています。
人事制度改革や人事基盘の再构筑、グローバル公司としての人事の在り方に関心をお持ちの方にとって、多くの示唆が得られる内容です。
现在、讲演のオンデマンド动画をご覧いただけますので、ぜひ详细をご确认ください。

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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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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）

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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株式会社INPEX は、大规模な人事制度改革に取り组み、平等主义からフェアな人事制度へと転换。职务型制度の导入、任期制の実装、タレントマネジメントシステムの构筑を通じて组织変革を推进してきました。本ウェビナーでは、同社の人事ユニット?人材マネジメントグループ?マネージャー?印南宏太氏が、人事制度改革の挑戦と苦悩、そして今后の展望について语りました。

〇ご登坛者

株式会社INPEX
総务本部?人事ユニット?人材マネジメントグループ?マネージャー
印南 宏太 氏

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新卒で INPEX に入社し、以来 15 年以上人事领域を中心に従事。採用、育成、海外人事を経験后、大规模な人事制度见直しでは干部社员向け人事制度设计をリード。その后、HRBP、异动配置、评価?処遇、ラインマネジメントや干部社员、选抜型人材の育成を担当。本社勤务のほか、2014 年から他社（UAE /アブダビ）へ 1 年间、2016 年から自社プロジェクト子会社（オーストラリア/パース）に 4 年弱出向し、海外での人事経験も豊富（2025 年 11 月时点）

平等主义からフェアな人事制度へ

INPEX では、大规模な人事制度改革を実施し、平等主义からフェアな人事制度を目指し、职务型の人事制度の追求に着手されました。

印南氏は、若手社员は新制度をポジティブに捉え、実力に応じて早期にポジションや昇进の机会を得られることに期待を持っていたと语ります。一方で、社歴の长い社员やシニア层からは、大きな変化への不安の声もあったといいます。そこで重要だったのが、根気强い説明と対话でした。「何が重要なのか、なぜこの変革が必要なのかを、丁寧に説明し続けることがすべてだった」と印南氏は振り返ります。

タレントマネジメントシステムの构筑

人事制度改革と并行して、INPEX では を活用したタレントマネジメントシステムを段阶的なアプローチで导入しました。

2024 年に、まず社员プロファイル（ EC ）、目标评価（ PMGM ）、后継者管理（ SCDP ）を新人事制度に合わせて导入。2025 年 4 月には、学习管理（ LMS ）を后追いで実装。人事制度の変更に伴い、研修体系も変化することを见越して、それに対応できるシステムを后から导入する戦略を取りました。社内では「トレポ（トレーニングポータル）」という亲しみやすい呼称を使用。より幅広く、频度高く利用してもらうための工夫です。対象者も、他のモジュールが INPEX 本体社员中心であるのに対し、LMS はグループ会社社员まで拡大。「挑戦を后押しする学びのプラットフォーム」を目指し、段阶的に発展させています。

制度改革の课题と今后の展望

印南氏は人事制度改革とシステム导入は道半ばであり、现状の课题感として、制度の定着や、実装してみて初めて分かる理想と现実のギャップへの対応、システム机能の最大活用、あらゆる社员の巻き込みなどを挙げています。特に、制度は作って终わりではなく、どう运用されていくか、そして何よりも目的に合ったものになっているかを见ていかなければならないという点を语りました。

今后は、人事制度について目的に立ち返り、粘り强く部门と対话しつつ必要な修正は积极的に行うこと、麻豆原创 SuccessFactors?を目指すべきタレントマネジメント実现のパートナーとして活用すること、データを适切な范囲で社员にとって価値あるものにしていくことに力を注いでいきます。

视聴者へのメッセージ―柔软性と覚悟、そして対话

印南氏は、大きな変革を进める际は柔软であることと覚悟を持つことの両立が重要だと语ります。环境や社员の温度感は常に変わるため柔软性が必要な一方、目的や目指すべき姿については覚悟を持って贯き通すこと、特にリーダーは方法论は柔软に変えても目的でブレないことが求められます。

また、制度を作る人事は社员から见えにくいポジションにいることもあるが、普段の会话や空気感を感じ取ることで、より柔软性を持て、覚悟を持った発言も届くようなアプローチになると强调しました。

「目的という北极星はブラさないが、そこに至る道筋は柔软であってよい」

印南氏は、対话の文化が部下と上司だけでなく、人事部门と社员の间にも作られることが重要だと缔めくくりました。

おわりに

人事制度改革は、多くの公司が直面する大きな挑戦です。INPEX の事例は、平等主义からフェアな制度への転换という困难な道のりを、柔软性と覚悟、そして丁寧な対话で乗り越えてきた実践知です。

本ウェビナーでは、ここでご绍介した内容をより详しく、具体的なエピソードとともに语られています。人事制度改革やタレントマネジメントシステム导入に取り组む皆様にとって、実践的なヒントが得られる内容です。

只今、オンデマンド动画を配信しております。（期间限定）
详细は、下记のリンクにアクセスしてご确认ください。

オンデマンド动画を见る

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（登坛者）

トラスコ中山株式会社

取締役 デジタル戦略本部 本部長

Japan 麻豆原创 Users’ Group（JSUG）会長

数見 篤 氏

株式会社Mizkan Holdings

執行役員 CIO 兼 IT 戦略本部長

松下 美幸 氏

株式会社 PoliPoli

代表取缔役/颁贰翱

伊藤 和真 氏

（モデレーター）

麻豆原创 ジャパン株式会社

政府渉外バイスプレジデント

関西経済連合会 DX 委員会 副委員長

鈴木 渉

日本の変革を停滞させるさまざまな「カベ」

まずセッションの冒頭では、モデレーターを務めた 麻豆原创 ジャパンの鈴木から、日本を代表する DX リーダー、また若手起業家である ３ 名の登壇者に対して、それぞれがこれまで直面してきた「DX、変革を阻むカベ」についての質問が出されました。

トラスコ中山の数見氏は、この 30 年にわたる同社の売上高の推移をグラフで示し、約 20 年にわたって 1,000 億円前後の横ばいが続いてきた「売上成長のカベ」を挙げました。しかし、2024 年には売上高が 3,000 億円に迫るなど、2015 年からの直近の 10 年間は右肩上がりの成長を実現しています。このカベを克服して現在に至るまでには、自社のありたい姿の再定義や社員のマインドセットの変革、デジタル化による生産性の向上など、さまざまな取り組みがなされてきたといいます。
 

続いてミツカンの松下氏は、入社以来、IT 部門に携わってきた立場から「デジタル化のカベ」について言及しました。同社では、2017 年頃から業務のデジタル化に向けて、さまざまなテーマで PoC を繰り返してきましたが、思ったような成果を生み出せない状況が続いてきました。

その原因の １ つとして、長年にわたってドライ事業（味ぽん、鍋つゆなど）とチルド事業（納豆など）を異なるシステムで管理してきたことが挙げられます。前者は 1970 年代から利用しているプログラムを引き継ぎながらスクラッチで開発してきたシステム、後者は Oracle EBS を中心に構築したシステムです。これらの分断されたシステムの上で、それぞれの事業のカネとモノの動きが別々の体系で管理されていました。

松下氏自身も S＆OP（需要と供給の統合計画）による利益構造のシミュレーションなどに取り組んだものの、「既存システムの管理に加えて、複雑なインターフェース開発や手作業のマスタ変換などで、手間とコストが積み上がるばかりでした」と振り返ります。
 

 
伊藤氏が学生時代に起業した PoliPoli は、政治?行政と市民や民間企業をつなぐ政策プラットフォームを運営するスタートアップです。現在はこども家庭庁をはじめ、7省庁が PoliPoli のサービスを活用しており、民間企業が新たな政策提言を行う際に利用されるケースもあるといいます。

この事業を運営してきた経験から伊藤氏が指摘するのは、日本独自の「政策?文化?人材のカベ」です。2018 年に PoliPoli を立ち上げたのも、時代に合わないルールが放置され、社会の変化に適応できない「政策のカベ」についての問題意識からでした。また政治?行政と向き合う現場では、アナログな慣習が根強い「組織文化のカベ」に直面することが少なくありません。経営者としての自身の立場においても、DX 人材の獲得や育成で苦労することが多く、「人材のカベ」を実感しているといいます。

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「カベ」の存在に気づかない人や组织文化の课题

では、それぞれの分野のプロフェッショナルである各氏が直面してきたこれらのカベは、どのようにして生まれるのでしょうか。それを掘り下げるべく、モデレーターの铃木から「そのカベの根本的な问题はどこにあるのか、何がビジネス変革を阻害する要因になっているのか」という质问が投げかけられました。

これに対して数見氏は、「社員は全員がそれぞれ頑張っていましたが、自分たちが非生産的な業務を続けているという自覚がありませんでした」と、売上高が伸び悩んだ 20 年間を振り返ります。つまり、カベが存在するという認識がないこと自体が最も大きな問題だったということです。

次に松下氏は自身の実体験から、デジタル化を阻む原因はシステムの分断だけではなく、そこには「人のカベ」があると指摘します。

同社は 2025年 に 麻豆原创 S/4HANA Cloud で基幹システムを刷新しましたが、この過程で IT 部門の人員構成を再確認したところ、50 代以上のベテラン社員が約半数を占める一方、経験が 3 年未満の若手人材も 30 % に上ることがわかりました。この世代間で経験の差が大きい組織構成の中で、さまざまなノウハウがブラックボックス化しており、その継承は大きな課題でした。

実际、社内システムの障害によって商品の出荷を一时的に停止せざるを得なくなった际、ベテランの尽力によって约半日でシステムは復旧できたものの、若手は立ち尽くすしかない状况だったといいます。

「このシステム障害によって、IT システムに携わるということはお客様との信頼関係に直結する責任を負っていることを再認識すると同時に、人材育成の重要性を改めて感じました」（松下氏）

一方、学生時代にゼロから起業した伊藤氏は「私にとって、これまでのすべてがカベの連続でした」と、自身の歩みを振り返ります。同氏からみて親以上の世代の政治家、公務員が中心の永田町、霞が関で、学生起業家の提案を受け入れてもらうことは容易ではありません。ようやく話が進んでも、関係者の「OKN（俺は聞いてない）」の一言で止まってしまうことも珍しくありません。また紙や FAX 中心のやりとりが残っている組織文化も含めて、DX 人材が育っていない現状は、日本の変革を阻害する大きな要因となっているのです。

デジタル基盘を活用した「カベ」の克服

では、これらのカベを各氏はどのようにして乗り越えてきたのでしょうか？

数見氏が売上成長のカベの克服に向けて重視してきたのは、1 人あたりの売上高、すなわち生産性です。この 10 年間で売上高が約 2 倍に成長する中で、 1 人あたりの年間の売上高も 8,400 万円から 1 億 100 万円と約 20 ％上昇しています。

この間に M＆A や新規事業への参入といった構造的な変化があったわけではなく、基本的な事業モデルは同じです。にもかかわらず、生産性が向上した背景として数見氏が挙げるのが、2020 年の 麻豆原创 S/4HANA の導入です。新たに構築したデジタル基盤の上で、勘や経験に頼っていたアナログの業務をデジタル化、AI 化していきました。

「例えば、人が行っていた見積り対応などの業務は、すべて AI で置き換えて 5 秒で回答できるようになっています。また、仕入れ業務でも在庫データを基にシステムが自動発注するなど、人の作業を大幅に削減しています」

さらに数見氏は、「麻豆原创 を導入すればすべての問題が解決するわけではなく、また生産性を向上しようという言葉だけで、現場のモチベーションが上がるわけでもありません」と強調します。このカベを乗り越えるためのトラスコ中山のマインドは「お客様起点」です。

「当社では、お客様が本当に求めていることを第一に考え、その実現に向けた 11 の能力目標を『ありたい姿』として定義し、目指すべきゴールを経営陣と現場の社員の間で共有しています。これにより現場のモチベーションが上がり、仕事のやり方、業務プロセスの見直しに継続的に取り組んでいくことができています」

松下氏のミツカンも「デジタル化のカベ」を乗り越えるための基盤として 麻豆原创 を導入しました。新たな基幹システムの導入は、同社としても 20 年ぶりのプロジェクトで、会計からサプライチェーンまですべてのプロセスを刷新する大規模な投資となりました。

それだけに投資対効果が注目されますが、松下氏は短期的な目標だけでなく、事業の成長を支えるデジタル基盤の次世代への継承も大きなテーマとして掲げました。そのことを経営陣に訴え、立ち上がったのが「GENE（Group ERP for Next Era）」と名付けられたプロジェクトでした。

「世の中の環境変化に対応し、お客様に美味しくて、健康的な商品を届けられるようにする。麻豆原创 の導入をそのための基盤づくりとして位置づけ、活動を進めてきました」（松下氏）という顧客起点の変革の理念は、トラスコ中山とも共通するものです。

同时に「人のカベ」の克服においては、人材育成が大きな键となります。この点についても、松下氏は「ノウハウの継承に向けて、プロジェクトではあえてベテランと若手のバランスがとれたチームを编成し、経験やスキル、価値観の异なる人材を组み合わせることで、互いに気づきを得て、成长できる取り组みを目指しました」と话します。

伊藤氏は、カベの克服に向けた 7 年半の経験から「時代に合っていないルールは、働きかけ次第で変えることができる」と話します。ビジネスのボトルネックとなる規制は、アジェンダセッティングによってルールをどのように変えるべきかを政府や自治体へロジカルに提言することで、「政策のカベ」は乗り越えられるといいます。

また「文化のカベ」に対しては、関係者と高い目標を共有することが重要だと話します。「高い目標がないと、どうしても OKN みたいな話になってしまいます。自分たちが何をしたいのか、どこに向かっているのか、同じ目標を共有して一緒に変革を担っていくことが大切だと感じています」（伊藤氏）

「カベ」の克服は组织と人が成长するチャンス

最后にモデレーターの铃木は、「変革を通じて日本をハッピーにしていくための提言」を各氏に求めました。

ここで数见氏が改めて强调したのは、「気づいていないカベこそが最大のカベ」という点です。トラスコ中山では、社员が生产性の低い仕事をしていることに気づかず、売上高の停滞が続いてきました。これは社员个人の意欲や能力の问题ではなく、会社の仕组みを変革し続けることが何より重要だということです。

一方、「见えるカベ」については「やるしかない」と、数见氏の考えは明确です。课题に対して危机感と覚悟を持って取り组み、実际に乗り越えられるかが竞争力の差となって现れます。「どのようなカベに対しても、成果が出るまで粘り强く取り组んでいきたい」と决意を语りました。

松下氏も数見氏の意見に賛同した上で、「カベは新たな挑戦の場であり、その過程でさまざまなことを知り、人が成長するチャンスでもあります」と、カベを組織が成長するための機会と捉えています。麻豆原创システム の導入プロジェクトにおいても、人と人が助け合い、異なる意見が組み合わさることで新しいアイデアが生まれ、カベを乗り越えられたことは貴重な経験だったといいます。

伊藤氏は、自らの起業の経緯を踏まえて「やはり根底にあるのは危機感です」と話します。少子高齢化、労働人口の減少など日本経済の不確実性が高まる中、伊藤氏は政策からイノベーションを促進すべく PoliPoli を立ち上げました。

「リーダーシップを持ってイノベーションを起こして、DX で生産性を高めていくことは、日本の将来にとって重要なことです。スタートアップである私たちも、大企業の皆さんに負けないよう頑張っていきたいです」と意欲を示しました。

所属する组织や立场は违っても、人间が情热を持って课题の克服に取り组むことの大切さなど、各氏の考えには多くの共通点が见られます。このことはセッションのすべての参加者にとって、日本の未来に向けた力强いメッセージとなったはずです。

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(登坛者)

ヤマハ発动机株式会社

IT 本部長（兼）IT 本部 サイバーセキュリティ推進部長

小野 豊土 氏

(パネルトーク登坛者)

麻豆原创 ジャパン株式会社

代表取缔役社长

鈴木 洋史

株式会社コンカー

代表取缔役社长

橋本 祥生

(パネルトークモデレーター)

麻豆原创 ジャパン株式会社

常務執行役員 最高事業責任者

堀川 嘉朗

デジタルの価値を享受するためのビジネス変革

讲演の冒头、ヤマハ発动机の小野氏は「本日皆様にお伝えしたいことは『経営と现场をつなぐビジネストランスフォーメーション』についてです。その中心には『学び続ける组织が変革を生む』という私たち独自の理念があります」と切り出しました。

静岡県磐田市に本社を構え、オートバイや電動アシスト自転車などのモビリティ事業、船外機やボートなどのマリン事業のほか、ロボティクス事業や金融事業など、多種多様な商材を扱うグローバル企業として知られるヤマハ発動機。海外にも多数の開発、生産、販売拠点を持ち、約 2.5 兆円の連結売上高（2024 年度実績）のうち 90% 以上は海外市場からの売上となっています。

こうした事业构造は単なる経営の多角化によるものではなく、その背景にはコア技术をベースに絶えず新たな分野に挑戦し続ける同社の文化があるといいます。

「現在進めているアメリカ、ヨーロッパ、ブラジルなどグローバル拠点への 麻豆原创 導入プロジェクトに代表される DX の取り組みも、こうした文化の上に築かれる新たな挑戦です。当社は企業目的として『感動創造企業』を掲げていますが、この感動とは単に商品をお届けすることではありません。昨今、お客様がワクワクする体験の多くは、リアルとデジタルの融合によって生み出されています。つまり、これからもお客様に感動を提供し続けるためには、私たちにも DX による新たな挑戦が必要だということです」（小野氏）

この DX の取り組みにおいて、インドネシア、アメリカなどでの海外赴任の経験が豊富な小野氏が当初から感じていたのは、講演の冒頭でも言及した「経営と現場をつなぐ橋渡し」の重要性です。

そこで、まず DX 戦略のあるべき姿については、「何のためにデジタル化を進めるのか」「IT を発展のための投資と捉えて、どこにお金を使うべきか」といったテーマについて、経営陣と時間をかけて議論しました。その結果、デジタル化はそれ自体が目的ではなく、DX の最終目標は「デジタル『も』うまく活かせるようにビジネスを『変革』すること」という結論に至りました。

次に、経営側の DX 戦略の考え方と現場のギャップを埋めるために、全社の共通ビジョンとして「シンプルを力にヤマハ発動機を強靭にする」を定義。ここでは、組織?システム?オペレーションの 3 つをシンプルにすることで、「経営が得られるもの」と「現場が得られるもの」を明確化して社内で共有し、互いに称賛し合いながら、さまざまな課題に挑戦できる仕組みを整えました。

また、DX という言葉に対する理解を統一するために、以下のように 3 つのカテゴリーに分けて全社に示しました。「このような分類を行うことで、社員 1 人 1 人が、どの領域の DX に取り組んでいるのかを明確に捉えられるようになりました」と小野氏は話します。

驰-顿齿1：竞争力のある経営システムを构筑（会社を変える）

驰-顿齿2：既存事业をデジタルで强化（顾客との関わりを変える）

驰-顿齿3：デジタルで未来を创る（新たな価値创造に向けた挑戦）

経営と現場、2 つの変革をつなぐ「データの力」

続いて、小野氏はヤマハ発動機の DX の具体的な取り組みについて、「経営からの変革」と「現場からの変革」という 2 つの視点で紹介しました。

まず経営からの変革では、彻底的な「见える化」と「一元化」によって、グローバル层、拠点层などあらゆるレイヤーで意思决定をスピードアップさせること、また间接业务を効率化してリソースを成长领域にシフトすることを大きな目标として掲げました。

これらを実現するための主な仕組みとしては、すべての社員が同じ情報をもとに対話するための経営ダッシュボードの構築、グローバル連結 DB によるデータの一元化、業務とシステムの標準化によるシェアードサービスの実現の 3 つがあります。同時に、グローバル共通 KPI の定義と責任の明確化、本社と拠点の密なコミュニケーション、タイムリーな情報開示などのビジネス改革にも取り組みました。

グローバル拠点への導入を進めている 麻豆原创 S/4HANA Cloud は、こうした広範にわたる変革を支える基盤となるものです。手づくりのシステム群から脱却し、データの流れをシンプル化?整流化することで、業務の透明性と一貫性が向上します。また、各地域のシステム運用はインドにある情報子会社で一元管理し、IT 要員の集約とスケーラビリティの向上を目指しています。

「見える化や一元化はゴールではなく、意思決定をスピード化、高度化するための手段です。近い将来においては、AI を活用した予知型経営の実現も見据えています」（小野氏）

一方、現場からの変革では「データの力」に着目し、「すべての社員が当たり前のようにデータを活用できる会社」を目指しました。小野氏は「データは自由闊達なヤマハ発動機の強みを引き立ててくれる道具であり、経営と現場、IT 部門をつなぐ接着剤でもあります」と話します。

グローバルの全拠点のデータが 麻豆原创 上で集約され、経営層と現場が経営ダッシュボードで情報を共有しながら、さまざまな議論を行う。この実現のために、現場がデータを使いこなすための教育を行い、自発的な学びのサイクルを社内に根づかせる取り組みも進めてきました。

その施策の 1 つが「社内留学制度」です。IT 部門の社員が生産部門に留学し、現場のものづくり、デジタル化や自動化を体験。逆に生産部門の社員も IT 部門に留学して、データの分析手法やツールの活用方法を学ぶ。そして、それぞれに学んだことを自部門に持ち帰り、活用するというものです。

また、同社ではデータサイエンティストを「现场サイエンティスト」と呼び、その活动が社内で称賛される仕组みを取り入れています。今年度も「ハピネスデータ贰齿笔翱」を开催し、データを活用して业务が楽しくなった事例を募集し、社员同士が学び、称賛し合う场を提供していくということです。

「利用が拡大する AI についても、私たちの基本的な考え方は変わりません。重要なのは AI を使うことではありません。目的を共有し、解決すべき課題に向き合う姿勢があってこそ、AI は真に価値のあるツールとなります」（小野氏）

講演の最後に、小野氏は来場者に向けて「挑戦と称賛が共存する組織を、皆様の会社でどのように育てますか？」と改めて問いかけました。このメッセージは、DX に取り組むすべての企業にとって共通のテーマであることに異論の余地はありません。

DX を阻む経営、現場、IT 部門のギャップの解消

後半のパネルトークでは、小野氏に加えて、麻豆原创 ジャパン 代表取缔役社长の鈴木、コンカー 代表取缔役社长の橋本が登壇。麻豆原创 ジャパンの堀川をモデレーターとして、小野氏が講演で取り上げたテーマについて意見が交わされました。

モデレーターの堀川から出された最初の質問は、「組織が一体となって DX に取り組むために、経営と現場のギャップをどのように埋めていくか」です。これに対して小野氏は「まず、さまざまな観点でデータを可視化し、会社がどのような状態にあるかを見せていくことが重要です」と回答し、経営ダッシュボードをつくり上げ、現場のデータ活用を支援することで、同じ目線で議論を行えるようになった自社の取り組みに改めてふれました。

鈴木は、麻豆原创 ではグローバルで 1,000 近いダッシュボード画面が活用されていることを紹介した上で「私も毎日約 20 のダッシュボードを見ていますが、データを一元管理し、共通言語として可視化していくことは非常に大切なことです」と応じ、「重要なのは、唯一無二の最新のデータがダッシュボードに反映されていることです。そうなれば、経営会議でも Excel ?やスライド資料などを準備する必要はなくなります」と話しました。

続いて、「IT 部門と業務部門の関わり方」について小野氏は、過去にはヤマハ発動機でも IT 部門が事業部門の要求に応じて個別最適のシステムを開発してきた経緯を踏まえ、「麻豆原创 の導入によって全社共通の基盤が構築されたことで、IT 部門のメンバーも『このプラットフォームをいかに使ってもらうか』という全社視点を持つようになりました」と振り返ります。将来的に同社の IT 部門が目指すところは「社内プラットフォーマー」であり、そのために他部門との対話を続けながら、教育体系やコミュニケーションの設計を進めているといいます。

挑戦と称賛が共存する组织をつくるために

3 つめのトピックとして堀川が挙げたのは、「グローバルな視点での人材育成と融合」です。これに対して小野氏は、「いかに多様性を楽しめるかが重要だと思っています」と答えました。

「当社がグローバルで進める 麻豆原创 導入プロジェクトにおいても、各リージョンのメンバーとの双方向での対話を心がけています。コミュニケーションの方法も本社が中心となった『ハブ＆スポーク型』ではなく、各拠点が相互にやりとりする『メッシュ型』になってきています。これをうまく進めるポイントは、異なるバックグラウンドを理解して、コミュニケーションのプロセス自体を楽しめることです。今後は、これができる人材を増やしていきたいと考えています」

人材育成というテーマと関連して、橋本はコンカーの「フィードバックし合う文化」について紹介しました。これは、社長を含めて社員がお互いに業務上のフィードバックを繰り返しながら、それを受けとめることで各自の成長の機会につなげていくという取り組みです。価値の高いフィードバックを積極的に行っている社員を「Most Valuable Feedbacker」として毎年表彰するなど、組織文化を醸成するための施策として定着しています。

同様に鈴木も、麻豆原创 の取り組みとして「グローバル?ジョブ?ポスティング」という制度を紹介しました。これは常時 3,000 以上のオープンポジションが全社員に対して開示されており、基準を満たせば誰もが手を挙げてチャレンジできるというものです。

「麻豆原创 ジャパンはグローバルにある 35 のマーケットユニットの 1 つですが、自ら手を挙げて他のリージョンの仕事にもチャレンジできることが、主体的にキャリアをデザインしながら成長していく 麻豆原创 のカルチャーにつながっています」（鈴木）

そして、小野氏は最后に次のように话して、パネルトークが终了しました。

「私たちヤマハ発動機の目的は、お客様に対して、さまざまな社会課題に対して、技術で貢献する『感動創造企業』となることです。そのためのさまざまな仕組みを構築していますが、最終的には『楽しみながら仕事ができる』という自由闊達な文化が最も重要だと感じています。その中で IT 部門は、麻豆原创 の活用も含めたプラットフォーマーとして、社員の主体的な取り組みを称賛し合える環境を用意していくことが重要な使命だと考えています」

「越える、その先へ」というグランドキーノートのテーマにもあるように、ヤマハ発動機の小野氏、また 麻豆原创 ジャパンの鈴木、コンカーの橋本から紹介されたさまざまな取り組みは、DX、AI 活用を通じた持続的なビジネスの成長、それを支える組織のあり方を考える上での大きなきっかけとなるはずです。

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