2026年第1四半期の 麻豆原创? Business AI 製品アップデートへようこそ。
私はこのたび麻豆原创 SEの最高AI責任者として就任しましたが、私たちのミッションはこれまでと変わりません。すなわち、AIを通じてお客様に実質的なビジネス価値を提供することです。

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新たなユーザーエクスペリエンスである「」は着実に浸透し、お客様に大きなインパクトをもたらしています。すでに多くのお客様は、プロセスの高度化、など、価値を得ています。

Joule は现在、35 のソリューションで展開されており、お客様が利用するアプリケーション全体にわたって、ビジネスコンテキストとデータを的確に理解しながら活用できる環境を提供しています。第1四半期には、Joule の組み込みをさらに多くのアプリケーションへと拡大しました。麻豆原创? Datasphere では、タスクの実行や特定機能に関する説明が可能となり、麻豆原创? Intelligent Clinical Supply Management では、自然言語を用いて重要なデータを取得し、関連アプリケーションへのナビゲーションが可能となりました。

入札分析エージェントなどの闯辞耻濒别エージェントは、复雑な文书から重要な要件を抽出し、リスクを特定することで、お客様の収益成长に贡献しています。
また、麻豆原创 S/4HANA? Cloud Public Editionのプロジェクトマネージャーは、新しいProject Setup Agentにより、プロジェクトの立ち上げに要する時間を短縮しています。さらに、さまざまなエージェントを以下にご確認いただけます。

エージェントは、エンタープライズソフトウェアにおける新たな主要ユーザーであり、その活用を支える存在です。 人間と並ぶ 非決定論的な実行主体として、エンタープライズソフトウェアの適用範囲と有用性を拡張しています。当社のエージェントは、信頼性が高く、再現可能で監査可能な結果を、常に提供します。

现在、30を超える専門エージェントと、2,500を超える Joule スキルを提供しています。 エージェント間プロトコルにより、これらのエージェントは 麻豆原创 および麻豆原创以外の システムを横断して連携できます。エージェントの数が増加する中で、麻豆原创? AI Agent Hub はすでに、お客様がこの新しいエコシステムにおいてエージェントを管理?統制し、発見するために不可欠なインフラストラクチャとガードレールを提供しています。

2026 年第 1 四半期の主なハイライト:

• 麻豆原创? Joule for Consultants は、麻豆原创 のナレッジベースを活用し、クラウド変革に関する専門的なガイダンスを提供する対話型 AI ソリューションです。信頼性とトレーサビリティを向上に向けて、出典は専用のサイドパネルに表示され、見やすくグループ化できるようになりました。管理者は Web 検索を有効化でき、Joule は出典を明確に示しながら公開コンテンツも活用できます。また、顧客固有のドキュメントがない場合でも、より個別化された回答を得るために、コンサルタントは PDF またはテキストファイルを最大 10 件までチャットに直接アップロードできるようになりました。さらに、麻豆原创? Enterprise Architecture Reference Library のコンテンツが追加されたことで、複雑な問い合わせに対して、より網羅的で正確な回答が可能になります。 详细はこちら

• サプライチェーン向け 麻豆原创? Business AI は、業務の中断を最小限に抑え、計画を簡素化します。Project Setup Agent により、プロジェクトマネージャーは過去のプロジェクトデータを活用して新規プロジェクトを迅速に立ち上げることが可能です。麻豆原创? Integrated Business Planning のユーザーは、Microsoft Excel 上で自然言語を用いて複雑な数式を生成できるようになりました。麻豆原创? Digital Manufacturing では、製造に関する複雑な課題を明確に整理して提示できるようになりました。また、Joule は 麻豆原创? Integrated Product Development のユーザーが、自然言語のコマンドを用いて問題レポートや要件モデルを作成できるよう支援します。详细はこちら

• 财务向け 麻豆原创 Business AI は、重要な業務プロセス全体にわたって、効率性とインサイトの向上を支援します。Joule は、複雑な電子請求（e-invoicing）エラーを分かりやすい表現で説明できるようになりました。「クレーム解決エージェント(Dispute Resolution Agent)」は、請求書に関するクレームの根本原因分析を自動化し、支払通知の処理において文書処理時間を大幅に短縮します。また、PDF のような非構造化データは自動的に受注へ変換できるようになり、経理担当者は固定資産計算に関する複雑な計算について、自然言語による説明を取得できます。さらに、麻豆原创 S/4HANA? Cloud Public Edition では、ユーザーがホーム画面をパーソナライズできるほか、自然言語を用いてシステムエラーを容易に理解できるようになりました。详细はこちら

• 调达およびカスタマーエクスペリエンス向け 麻豆原创 Business AI では、新機能により商取引プロセス全体の高度化を支援します。調達では、麻豆原创 Fieldglass における作業範囲記述（SOW）の自動作成により、成果物の定義に要する時間を短縮します。「カタログ最适化エージェント（Catalog Optimization Agent）」により、Eコマースマネージャーは製品データの品質を継続的に向上させることが可能です。小売業では、マネージャーは Joule を通じて、受注管理データに関する回答を対話形式で即座に取得できます。详细はこちら

• IT および开発者向け麻豆原创 Business AI では、开発者やデータプロフェッショナルに最新のツールや高度な制御を提供します。Joule は 麻豆原创? Datasphere で一般提供が開始され、ユーザーはシンプルな対話形式で、プラットフォーム内の操作や情報の取得、タスクの実行を行えるようになりました。また、AI Foundation のGenerative AI Hubは引き続き拡張されており、开発者に OpenAI GPT 5.2、Gemini 3.0 Pro、Anthropic Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6 など最新モデルへのアクセスを提供しています。さらに、プロンプトレジストリにおける高度なプロンプト最適化、メタデータフィルタリング、宣言型オーケストレーション設定などの機能强化により、开発者はより高度な制御が可能となります。加えて、麻豆原创? Document AI は、カスタム信頼度しきい値の設定や対応ドキュメントの拡张により、よりきめ細やかな制御が可能となりました。详细はこちら

• 业界向け麻豆原创 Business AI は、固有のビジネス課題を解決する専門的なインテリジェンスを提供します。営業チームは、新たな「入札分析エージェント（Tender Analysis Agent）」により、対応プロセスを迅速化し、複雑な RFQ（見積依頼）文書のレビューを自動化することで受注率の向上を図ることができます。Joule は 麻豆原创 Commodity Management と連携し、口頭または文書による交渉内容を詳細な契約案へと直接変換できるようになりました。ライフサイエンス業界では、臨床供給の担当者が予測分析を活用して在庫廃棄コストを削減できるほか、Joule により情報検索時間も大幅に短縮されます。また、麻豆原创 Self-Billing Cockpit では、あらゆる形式の請求書からのデータ抽出を自動化し、手作業による処理時間を大幅に削減します。?详细はこちら

• ビジネス変革管理向け麻豆原创 Business AI は、組織変革を推進し、加速するために必要な重要なインサイトを提供します。Joule は 麻豆原创? Signavio に組み込まれ、自然言語による検索により情報探索時間を短縮します。麻豆原创 Signavio の Business Process Model and Notation（BPMN）シミュレーションでは、明確で実行可能なサマリーをプロセス図内で直接確認できるようになりました。一方、エンタープライズアーキテクトは 麻豆原创? LeanIX のガイダンスを活用し、アーキテクチャインベントリから実行可能なインサイトを直接把握できるため、トランスフォーメーションの実行を加速するとともに、その把握に要する時間を短縮できます。详细はこちら

Joule

闯辞耻濒别强化

起動時間の短縮とスレッド横断検索機能の導入により、ユーザーエクスペリエンスが向上しました。これにより、エンドユーザーは個別に履歴を確認することなく、すべての会話スレッドを横断して情報を検索できるようになります。また、文書に基づくAI回答生成（Document Grounding）機能も大幅に强化され、Google Driveとのシームレスな連携が可能になりました。

设定方法については、、、をご参照ください。

さらに、スケーラビリティも大幅に向上し、现在ではパイプラインあたり最大8,000件の文书に対応しています。これにより、大规模なデータリポジトリを効率的に処理?活用することが可能になります。

麻豆原创 Joule for Consultants强化

引用情報の可視性の向上? ?

麻豆原创 Joule for Consultants では、製品が返すすべての参照元に対する引用表示方法が改善されました。視認性を高めるため、引用は画面右側の専用パネルに配置され、必要に応じて公開 Web 検索結果も含まれるようになりました（以下参照）。

また、新しいグルーピング機能が追加され、引用情報をグループ化できるようになりました。この更新により、情報の出どころをより明確に把握できるとともに、信頼性が向上し、すべての応答におけるトレーサビリティが强化されます。

参照元とパネルを表示するには、各メッセージの下にある「ソース」ボタンをクリックしてください。画面右侧にパネルが开き、グループ化されたすべての参照元を确认できます。

Web 検索の有効化

麻豆原创 Joule for Consultants の管理者は、割り当てられたすべてのエンドユーザーに対して、コントロールパネルを使用して Web 検索の有効／無効を設定できるようになりました。

Web 検索を有効にすると、公開 Web コンテンツが推論時に参照され、回答に寄与した場合には関連する公開ソースが回答内で引用されます。これにより、より広範な情報に基づく回答が可能になるとともに、すべての参照元に対して明確な引用が維持されるため、組織の柔軟性と透明性が向上します。

Joule メッセージ入力におけるファイルアップロード

エンドユーザーは、メッセージ入力欄から最大 10 件のファイルを直接アップロードし、会話全体を通じてそれらを参照できるようになりました。

対応するファイル形式は PDF および TXT です。各ファイルは 10 MB または 60 万文字以内（PDF の場合は目安）で、最大 100 ページまで対応しています。これを超える場合は、複数の文書に分割してください。なお、現時点では画像ファイルは処理されません。本機能については、さらなる利便性向上に向けて改善が進められています。この强化により、アップロードした文書の内容を会話の応答に反映できるようになり、より充実したコンテキストに基づくインタラクションが可能となります。なお、標準のデータプライバシー規約が適用されます。無料利用枠に関する詳細については、ヘルプドキュメントをご参照ください。

コンテンツ： 麻豆原创? Enterprise Architecture Reference Library?

麻豆原创 Enterprise Architecture Reference Library のデータが取り込まれ、会話内で活用できるようになりました。今後データが追加されるにつれて、関連する情報が 麻豆原创 Joule for Consultants の回答に含まれ、ユーザーの問い合わせに対して、より網羅的で正確かつコンテキストを踏まえた回答が可能になります。

麻豆原创 Enterprise Architecture Reference Library のコンテンツはリンクとして参照できないため、参照されている場合でもソース欄には表示されません。

サプライチェーン向け 麻豆原创 Business AI

プロジェクト?セットアップ?エージェント（Project Setup Agent）
ベータ版

プロジェクトマネージャーは、過去の類似プロジェクトのデータを活用することで、新規プロジェクトを迅速に立ち上げられるようになりました。本エージェントは複雑なインターフェースを介さずに操作できるため、プロジェクト管理オフィス（PMO）への依存を軽減し、プロジェクト開始に必要な主要リソースの迅速な割り当てを支援します。これにより、プロジェクト作成時間を 10％ 短縮し、リソース割り当てを 16％ 高速化するとともに、不適切なテンプレートによる手戻り作業の時間を 30％ 削減します。チームは運用調整に費やす時間を減らし、プロジェクトの収益性向上や効率化の推進により多くの時間を割けるようになります。

麻豆原创 S/4HANA? Cloud Private Edition におけるサービス管理での设备情报のAI支援取得
一般提供

麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition の AI 支援取得機能により、サービスマネージャーは顧客設備の状況を 360 度で包括的に把握できるようになりました。本機能では、保証情報やサービス履歴全体に即時にアクセスできるほか、AI によるサマリーと実行可能な推奨事項が提供されます。これにより、サービスマネージャーはサービススケジュールをより効率的に管理し、潜在的なダウンタイムを削減するとともに、設備の最適な稼働状態の維持を実現します。

麻豆原创 S/4HANA? Cloud Public Editionにける返品受注作成时のAI 支援入力レコメンデーション
一般提供

返品担当者は、過去データに基づく入力項目のレコメンデーションにより、返品受注の作成を迅速化できるようになりました。本機能は、類似するプロセスのバリエーションを含む過去の返品伝票を分析し、最も一般的な入力値や返品理由を自動的に提案します。これにより、手動入力を最小限に抑え、入力ミスの削減を実現します。その結果、データ管理コストは 1％ 削減され、業務?運用分析コストも 5％ 低減します。これにより、返品チームは精度を維持しながら、より効率的に受注処理を行うことが可能となります。

麻豆原创? Integrated Business Planning における MRO 在库分析の AI 支援
一般提供

在庫計画担当者には、麻豆原创 Integrated Business Planning の MRO 在庫分析機能において新たな分析アシスタントが提供されます。本機能では、推奨される安全在庫および再発注点の主要な要因を説明する、明確で分かりやすい自然言語のサマリーが生成され、根本原因分析を迅速化します。この機能により、複雑な計算を理解しやすいインサイトへと変換し、在庫分析にかかる時間を 30% 削減するとともに、分析結果の活用を迅速化します。さらに、在庫パラメータを戦略的なビジネス目標と整合させることが可能となります。

麻豆原创 Integrated Business Planning における Microsoft Excel アドイン向け AI 支援计画
一般提供

サプライチェーン計画担当者は、新しい Microsoft Excel 向け AI 支援计画アドインを使用して作業を簡素化できるようになりました。従来は技術的な専門知識を要していた複雑な数式や書式設定ルールも、自然言語で要件を記述するだけで、適切な構文が自動的に生成されます。この直感的な操作により技術的な障壁が解消され、計画担当者の効率は 10% 向上します。これにより、実装の詳細ではなく、戦略的な分析に注力できるようになります。

麻豆原创 Integrated Business Planning におけるシステムセキュリティチェックの AI 支援
一般提供

サプライチェーン計画担当者およびセキュリティアナリストは、確立されたセキュリティ推奨事項に照らしてシステム構成を評価する、信頼性の高い手法を活用できるようになりました。本機能では、コンプライアンスの状況を評価し、必要な調整に関する明確なガイダンスが提供されるため、管理者は潜在的なギャップを特定して対処するとともに、構成を 麻豆原创 のベストプラクティスに整合させることが可能です。その結果、ハードニングガイドラインの遵守率は 27% 向上し、セキュリティ推奨事項への対応に要する工数は 32% 削減されます。これにより、機密データの保護が强化され、セキュリティ侵害のリスクが低減されます。

麻豆原创 Integrated Product Development における问题レポート作成の AI 支援
一般提供

保全エンジニアは、麻豆原创 Integrated Product Development の AI 機能を活用することで、正式な問題レポートの作成を簡素化できるようになりました。Joule に問題を自然な言葉で記述することで、問題名、タグ、優先度などの主要項目が自動的に抽出され、構造化されたレポートが生成されます。この効率化されたプロセスにより、手動によるデータ入力が大幅に削減されるとともに、すべての問題レポートの一貫性と組織標準への準拠が確保され、業務全体の効率向上につながります。

｜ ?

麻豆原创 Integrated Product Development における要件モデル作成の AI 支援
一般提供

要件管理担当者は、Joule で自然言語コマンドを使用することで、麻豆原创 Integrated Product Development 内で要件モデルをよりスムーズに作成できるようになりました。本機能により、新規モデルの作成や名称の指定、テンプレートの適用を単一の操作で実行でき、複雑なフォルダ構造をたどる必要がなくなります。この効率化されたアプローチにより、新規プロジェクトの立ち上げを迅速に開始できるようになり、リポジトリレイアウトに関する専門的な知識がなくても、ユーザーはすぐに作業を開始できます。

麻豆原创? Field Service Managementにおける自动スケジューリング分析の AI 支援
一般提供

フィールド?サービス?ディスパッチャーおよびコンサルタントは、自動スケジューリングの結果について、複雑なシステムロジックの理解を支援する明確な説明を、必要に応じて確認できるようになりました。本機能では、スケジューリングレポートを解釈し、技術的なスコアリングの詳細をビジネスに適したインサイトへと変換します。これにより、特定の技術者が割り当てられた理由、代替案が採用されなかった理由、さらに一部の作業がスケジュールされなかった理由を明確に把握できます。この透明性の向上により、ディスパッチャーの生産性は 12.5% 向上し、リソース割り当ての誤りは 5% 削減されます。これにより、自動化された意思決定への信頼が强化されるとともに、分析時間を大幅に短縮できます。

麻豆原创? Digital Manufacturingにおける記述强化の AI 支援
一般提供

品質管理担当者は、複雑な製造上の問題を記録する際に、明確で客観的かつ構造化された説明を、少ない工数で生成できるようになりました。麻豆原创 Digital Manufacturing の課題解決機能では、不完全な初期入力を洗練し、バイアスや主観的な表現を排除することで、事実に基づいたバランスの取れた問題記述を生成します。さらに、多言語翻訳のサポートと表現の明確性向上により、課題対応時における品質エンジニアの業務効率は最大 5% 向上し、問題解決プロセス全体でのエラーは最大 10% 削減されます。

财务管理向け 麻豆原创 Business AI

クレーム解決エージェント (Dispute Resolution Agent)
(麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition 向け)
ベータ版

請求書に関するクレームが発生した場合、売掛金担当者は正确性を損なうことなく迅速に対応する必要があります。麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition では、根本原因分析を自動化するエージェントが提供されており、請求書、受注、納入記録、価格契約、税務ルールを分析して不一致の原因を特定します。

さらに、不正確な請求を検出し、クレジットメモの作成などコンプライアンスに準拠した対応策を提案します。これにより、財務チームはクレーム対応を迅速化し、手作業による調査を最小限に抑えるとともに、透明性と効率性の高いプロセスを通じて取引先との関係强化を図ることができます。

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition におけるホーム画面のアプリケーション向けスマートパーソナライズの AI 支援
一般提供

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition のユーザーは、AI 支援スマートパーソナライズにより、最も関連性の高いアプリケーションをホーム画面に簡単に構成できるようになりました。タスクを自然言語で記述することで、システムが適切なアプリケーションを特定し、ワンクリックでホーム画面に追加できます。

この直感的な機能により、ホーム画面のパーソナライズにかかるコストは 33% 削減され、新規ユーザーの習熟期間も短縮されます。さらに、必要なツールに迅速にアクセスできることで、ユーザー満足度の向上にもつながります。

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Editionにおけるエラー説明の AI 支援
一般提供

システムエラーが発生した場合、麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition のユーザーは、明確で分かりやすい自然言語による説明と解決に向けた推奨事項を提供する新機能を利用できるようになりました。本機能により、従来は理解が難しかったエラーメッセージが、分かりやすいガイダンスへと変換されます。

これにより、あらゆる経験レベルのユーザーが問題を迅速に解決し、業務を継続できるようになります。さらに、エラー解決に要する時間は 5% 削減され、生産性の向上、データ品質の改善、新規メンバーの習熟期間の短縮といった効果が期待されます。

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Editionにおける非构造化データからの受注作成の AI 支援
一般提供

営業担当者は、PDF や画像ベースの発注書などの非構造化データを処理できる新機能により、麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition における受注作成プロセスを効率化できるようになりました。ファイルをアップロードすると、麻豆原创? Document AI が関連情報を自動的に抽出し、受注作成に必要なデータを提案します。この自動化により、手動入力が大幅に削減され、入力ミスの低減と業務効率の向上を実現します。これにより、チームは受注処理を迅速化し、顧客満足度の向上につなげることが可能となります。

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition における 麻豆原创? Document AI を活用した支払通知処理の AI 支援
一般提供

売掛金担当者は、麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition において、麻豆原创 Document AI を活用した支払通知処理機能により、業務を迅速化できるようになりました。本機能は、複数言語に対応したさまざまな形式の請求書から、支払金額、参照情報、通貨などの関連データを自動的に抽出します。さらに、自己学習機能により、認識精度は継続的に向上します。この機能を導入することで、ドキュメント処理時間を 70% 削減し、テンプレート管理に要する時間を 83% 削減できます。また、手作業による処理遅延に起因する損失を 40% 低減し、業務全体の効率向上につながります。

麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition における固定资产指标の説明の AI 支援
一般提供

資産会計担当者は、麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition の新たな AI 機能により、複雑な固定資産の計算内容を明確に把握できるようになりました。本機能は、表示される数値の根拠や減価償却などの算出方法を、自然言語で詳しく説明します。例えば、特定の減価償却キーに基づく期中取得の影響を示すことで、計算内容を分かりやすく可視化します。この透明性の向上により、資産価値の分析に要する工数が削減され、資産関連の問い合わせへの対応が迅速化されるとともに、コンプライアンスリスクの低減につながります。

麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition における资产计上のための决済ルール提案の AI 支援
一般提供

間接費および資産会計担当者は、設備投資案件における決済ルール作成の複雑なプロセスを効率化できるようになりました。これにより、従来は時間と手間がかかり、エラーが発生しやすかった手動設定を削減します。本ソリューションは、受領先の決定や配分割合の算出を自動化し、コンテキストデータやユーザー定義の設定プロファイルに基づいて適切なルールを提案します。その結果、完全な決済ルール作成に要する工数を 50％削減するとともに、資産計上の精度向上と財務業務全体の効率向上を実現します。

麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition 向け 麻豆原创? Document and Reporting Complianceにおける电子文书エラー処理の AI 支援
一般提供

複数国にわたる電子請求要件の複雑化に対応する税務担当者は、複雑な XML や JSON 形式を確認することなく、技術的なエラー内容を分かりやすく把握できるようになりました。麻豆原创 Document and Reporting Compliance と統合された Joule は、電子文書エラーに関する自然言語による分かりやすい説明を提供し、根本原因の迅速な特定と効率的な解決を支援します。これにより、エラーの理解と解消に要する時間は最大 80% 削減され、従来の約 150 分から約 30 分へと短縮されます。その結果、処理サイクルの短縮、ペナルティリスクの低減、キャッシュフローの改善につながります。

支出管理向け 麻豆原创 Business AI

?経费レポート検証エージェント (Expense Report Validation Agent)
一般提供

出張者は、本エージェントにより、よりスマートでガイド性の高い経費レポート作成プロセスを利用できるようになりました。申請プロセス全体を通じて不足項目を事前に特定し、必要な情報の入力を促すとともに、分かりにくいアラートの内容を明確にします。 これにより、ユーザーは問題を容易に理解して解消でき、最小限の工数で正確かつポリシーに準拠したレポートを作成できます。その結果、レポートの作成および申請に要する時間は 30% 削減され、初回承認率は 24% 向上します。さらに、経費管理プロセスの手間が軽減され、従業員体験の向上にもつながります。

経费事前提出监査エージェント（Expense Pre-Submit Audit Agent）
麻豆原创? Early Adopter Care

経费精算レポートの提出者は、提出前（提出ボタンを押す前）に領収書の不備やポリシー違反を把握できるようになり、却下されたレポートに伴う不満や払戻の遅延を回避できます。本エージェントは、申請プロセス全体を通じて経費内容を自動的に確認し、コンプライアンス上の問題を可視化するとともに、迅速な修正に向けた提案を提示します。また、ユーザーが最終判断を行える非ブロッキング型の設計により、操作の柔軟性も維持されます。これにより、差し戻される経費レポートは 10% 減少し、出張者?管理者?監査担当者の手戻りが削減されます。さらに、払戻プロセスが円滑化され、従業員エクスペリエンスの向上にもつながります。

経费自动化エージェント （Expense Automation Agent）
麻豆原创 Early Adopter Care

経費精算レポートの作成にかかる事務作業の負担が大きい従業員は、手間のかかる作業を Joule エージェントに任せることができるようになりました。本エージェントは、取引データを集約し、コンテキスト情報やユーザー履歴に基づいてカスタムフィールドを自動入力するとともに、提出前の迅速な確認に必要な準備を整えることで、経費精算レポートを自動的に作成します。その結果、自動生成される経費レポートの作成にかかる作業時間は最大 30% 削減されます。これにより、手動によるデータ入力を削減され、申請プロセスを効率化するとともに、従業員が事務処理ではなく、より付加価値の高い業務に注力できるようになり、新たな経費管理エクスペリエンスを提供します。

Concur Expense における监査ルール设定の AI 支援
一般提供

複雑な監査ルール設定を管理する支出管理担当者は、設定環境を自然言語で操作できるようになり、高度な技術的専門知識や煩雑な手動調整が不要になります。本機能により、管理者は「フランスの食事に適用されるルールは何か」といった質問を入力するだけで、既存ルールの検索、新規ルールの作成、リアルタイムでの説明の取得を含む、明確で実用的なガイダンスを即時に得ることができます。その結果、監査ルール設定にかかる工数は 40% 削減され、サポートチケットも減少します。これにより、管理担当者はコンプライアンスロジックをより独立して、正確かつ高い信頼性をもって運用できるようになります。

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ポリシーナビゲーター（Policy Navigator）
麻豆原创 Early Adopter Care

会社の出張および経費ポリシーについて迅速に回答を得たい出張者は、長い文書を確認したり管理者の回答を待ったりする必要がなくなりました。Joule のポリシーナビゲーターにより、従業員は自然言語で質問することで、出張の計画中でも、出張中でも、経費精算レポートの作成中でも、承認されたポリシーに基づく明確で状況に応じたガイダンスを受け取ることができます。これにより、その場でポリシーを正確に把握できるようになり、コンプライアンス違反となる支出を未然に防ぐとともに、サポートチケットの削減にもつながります。さらに、業務フローを中断することなく、出張者がコンプライアンスに準拠した意思決定を行えるようになります。

调达?购买向け 麻豆原创 Business AI

麻豆原创? Fieldglass Services Procurementにおける SOW 成果物作成の AI 支援
一般提供

調達スペシャリストは、麻豆原创 Fieldglass Services Procurement の成果物機能により、作業範囲記述書（SOW）の作成を効率化できるようになりました。本機能は、定義されたプロジェクト範囲を分析し、バイヤーの期待とサプライヤーのコミットメントの緊密な整合を確保するために、正確で関連性の高い成果物を自動的に生成します。これにより、SOW 成果物を手動で作成するために必要な時間を 70% 削減し、不適切な成果のリスクを 50% 低減するとともに、交渉プロセスにおけるコラボレーションの强化につながります。

カスタマーエクスペリエンス向け 麻豆原创 Business AI

カタログ最适化エージェント（Catalog Optimization Agent）
一般提供

大規模な 麻豆原创? Commerce Cloud カタログの管理を担当する e コマース製品マネージャーは、製品の説明、属性、翻訳を会社の品質基準に照らして継続的に評価する、常時利用可能なエージェントを活用できるようになりました。本エージェントは、マーチャンダイジング上の課題を特定し、カタログの精度向上、言語間での一貫性確保、製品の検索性向上に向けた実用的な推奨事項を提示します。ビジネスへの影響としては、カタログデータの翻訳にかかる時間が 70% 短縮され、各アセットの説明の追加にかかる時間が 65% 削減されるとともに、データ品質コストも 5% 低減されます。

麻豆原创? Revenue Growth Managementにおけるトレードプロモーション作成の AI 支援
一般提供

消費財業界のキーアカウントマネージャーは、プロモーション名を入力するだけで主要項目が自動入力される、単一ビューでの効率的なプロモーション作成プロセスを利用できるようになりました。本機能は、各小売業者に固有のマスタデータ、過去のプロモーション実績、蓄積された嗜好データを活用して、日付、タイプ、期間、販売期間を提案し、ユーザーの編集内容に基づいて推奨内容を継続的に改善します。これにより、プロモーション設定にかかる時間は 75% 削減され、データ入力エラーや手戻りも 30% 低減されます。さらに、提案内容のパーソナライズが進むことで、プロモーションサイクル全体における反復的な手作業の削減にもつながります。

IT および开発者向け 麻豆原创 Business AI

Joule Studio コードエディター およびJoule Studio CLI

Joule Studio のローコード機能による革新的な価値を基盤として、麻豆原创 は Joule Studio ファミリーを拡張し、开発者の作業環境に最適化された 2 つの新しいツールを提供します。Visual Studio Code の IDE 拡張として利用できる Joule Studio コードエディターと、汎用性の高いコマンドラインインターフェースである Joule Studio CLI です。Joule 上における开発ペルソナおよび开発プリファレンスの全範囲に対応した、統合的な AI 支援开発エクスペリエンスを実現します。

• Joule Studio コードエディターは、Joule のインテリジェンスを世界で最も広く利用されている开発環境である Visual Studio Code に直接統合し、AI によるコードスキャフォールディング、コンテキストに基づくコード生成、インテリジェントな推奨、Joule とのシームレスな連携を通じて、开発者が使い慣れた IDE を離れることなく开発を進められるようにします。

• Joule Studio CLI は、同様の機能をコマンドライン環境にも拡張し、开発者や DevOps チームがプロジェクト作成の自動化、設定管理、デプロイの実行、CI/CD ワークフローのオーケストレーションを、スクリプト化可能なコマンド操作により実行できるようにします。これにより、ヘッドレス環境や自動化パイプライン、コマンドラインでの迅速かつ正確な操作を重視するチームに最適な开発環境を提供します。

麻豆原创 Datasphere における Joule の活用
一般提供

麻豆原创 Datasphere を利用するデータ担当者は、Joule との自然な対話を通じて、情報の取得、ナビゲーション、各種操作を実行できるようになりました。特定機能の使い方に関する質問や、麻豆原创 Datasphere インスタンスの詳細確認、言語設定などのシステム変更についても、製品ドキュメントへの参照を含む即時の回答を得ることが可能です。さらに、Joule は標準インターフェースを操作することなく、対話の中から直接タスクを実行することができます。これにより、社内 IT サポートへの依存が軽減されるとともに、プラットフォーム全体での操作がより迅速かつ直感的に行えるようになります。

?麻豆原创 Document AIの拡张机能

ドキュメントレベルの信頼度

スキーマ机能において、フィールドごとの信頼度范囲を设定できるようになりました。フィールド设定を编集する际に、低?中?高の信頼度に対する独自のしきい値を定义できます。これらの设定は、ドキュメント详细画面に表示される対象フィールドの抽出结果に反映されます。およびを参照してください。

移送机能の拡张　

お客様は、移送机能により、チャネルおよびワークフローのエクスポートとインポートが可能になりました。详细は、を参照してください。?

新しいスキーマ：ビジネスパートナーおよび奥惭纳品书（仓库管理纳品书）

本サービスの Embedded Edition および Premium Edition の各プランにおいて、標準ドキュメントタイプであるビジネスパートナードキュメントが新たにサポートされるようになりました。サポート対象のドキュメントタイプの一覧は、 をご覧ください。麻豆原创 Document AI、、およびに関する详细も、あわせてご确认いただけます。

AI Foundation における Generative AI Hub の拡张

メタデータ
お客様は、Vector API で作成されたドキュメント、コレクション、およびチャンクのメタデータを管理できるようになりました。これにより、コンテンツの高度なフィルタリングや整理が可能になります。详细は「」をご参照ください。

?取得API (Retrieval API)
お客様は、取得 APIの後処理機能により、複数のデータリポジトリにまたがる検索結果を統合し、優先順位付けできるようになりました。詳細については、をご参照ください。?

プロンプトの最适化
カスタムメトリクスがプロンプト最適化で利用可能となり、お客様は独自の評価基準に基づいてプロンプトを定義?最適化できるようになりました。最適化タスクでは、出力が数値またはブール型の LLM-as-a-judge メトリクスのみ使用できます。詳細については、およびをご参照ください。また、プロンプト最适化ではテスト用データセットとトレーニング用データセットを个别に指定することが可能です。详细はをご参照ください。

?プロンプトレジストリ
プロンプトレジストリでは、オーケストレーション構成を宣言的に作成?管理できるようになりました。これにより、プロンプトと併せて複雑な AI ワークフローのバージョン管理とトレーサビリティを確保し、ガバナンスと再現性を强化できます。詳細については、 をご参照ださい。

?シークレット
お客様は、JSON ではなくフォームを使用して汎用シークレットを入力できるようになりました。文書に基づくAI回答生成（Document Grounding）を有効化すると、「汎用シークレットの追加」ダイアログにフォームが表示されます。ドロップダウンメニューでドキュメントリポジトリの種類を選択すると、その内容に応じて入力項目が動的に変化し、効率的に情報を入力できます。一部の項目はあらかじめ入力されています。
JSON を直接編集する場合は、 アイコンをクリックしてコードビューに切り替えてください。详细は「シークレットの追加」を参照してください。详细は、「」をご参照ください。

?利用可能な新しいモデル

OpenAI GPT 5.2、Gemini 3.0 Pro、Perplexity Deep Research、Anthropic Claude Opus 4.6 などの新しいモデルがサポートされています。新規および廃止予定のモデルの詳細については、?

?麻豆原创? Joule for DevelopersにおけるABAP AI 機能および機能强化

新たな ABAP AI 機能により、开発者は ABAP／Java コードの作成に要する時間と労力を約 20％、テストに要する時間と労力を約 25％削減でき、さらに価値実現までの時間の短縮が見込まれます。

今四半期より、开発者は以下に対する ABAP Unit テストを容易に生成できるようになりました。

• グローバル ABAP クラスの public／protected／private メソッド
• グローバルクラスプール内のローカルクラスにおける public メソッド

详细はをご参照ください。

また、ドキュメントチャットにより、开発者は 麻豆原创 Help Portal 上のドキュメントと対話しながら、コンテキストに応じた回答や関連ドキュメントへのリンクを取得できるようになりました。これにより、开発環境から関連情報へ迅速にアクセスでき、生産性が向上します。详细はをご参照ください。

最後に、开発者は、カスタムコード分析（Custom Code Analysis）/カスタムコード移行（Custom Code Migration）アプリにおいて、ATC の結果やコードに対する AI ベースの解説を取得できるようになりました。详细はおよび「をご参照ください。

业界向け麻豆原创 Business AI

?入札分析エージェント(Tender Analysis Agent)
一般提供

入札分析エージェントにより、営業チームは入札対応プロセスを高度化し、複雑な RFQ（見積依頼書）ドキュメントのレビューを自動化できます。本エージェントは、重要な製品要件を抽出し、潜在的なリスクやポリシー上のギャップを特定するとともに、顧客ニーズに応じた最適な構成案を提示します。

受領した入札案件の処理に要する工数を 5％削減するとともに、成約率の向上を支援します。これにより、定量的な収益成長を実現すると同時に、販売サイクルの短縮やクロスセル／アップセル機会の創出につながります。

麻豆原创? Commodity ManagementにおけるコモディティワークセンターのAI支援
一般提供

麻豆原创 Commodity Management のコモディティワークセンターにより、コモディティトレーダーは複雑な取引の取り込みと管理の方法を刷新できます。本機能は Joule と連携し、口頭または書面での交渉内容を詳細なドラフト取引に変換するとともに、従来は手作業で入力していた多数の項目を自動入力します。

これにより、トレーダーはより有利な取引条件の交渉に注力できるようになるとともに、データ精度の向上と取引业务全体の効率化を実现できます。

麻豆原创? Intelligent Clinical Supply Management における被験者动向予测のAI支援
一般提供

麻豆原创 Intelligent Clinical Supply Management は、供給計画の高度化を目指す治験コーディネーターを支援します。本機能である被験者動向予測は、履歴データとリアルタイムデータを分析し、患者登録の傾向や離脱率を予測するとともに、従来は多くの手作業を要していた分析を自動化し、必要なインサイトを生成します。これにより、サプライチェーンチームは戦略的な意思決定に注力できるとともに、臨床在庫の無駄コストを最大 2％削減し、治験全体における需要予測精度の向上が見込まれます。

麻豆原创 Intelligent Clinical Supply Management におけるJoule
一般提供

複数のタスクや複雑なシステムを扱う臨床供給の担当者にとって、ワークフローを中断することなく迅速に情報へアクセスすることは重要です。麻豆原创 Intelligent Clinical Supply Management は Joule と連携し、自然言語による問いかけを理解する直感的な対話型インターフェースを提供します。これにより、ユーザーは必要なデータを取得し、関連アプリケーションへスムーズに移動できます。この効率化された操作性により、情報検索に要する時間を 83％削減でき、チームはより付加価値の高い業務に注力できるようになります。その結果、全体的な生産性が大幅に向上します。

麻豆原创? Self-Billing Cockpit における AI 支援ドキュメント処理
一般提供

セルフビリングワークフローを管理する請求担当者は、Excel、PDF、CSV、またはテキストファイルなど、さまざまな形式の請求書を受け取ることが少なくありません。それらは多くの場合構造化されておらず、複数の言語にわたります。麻豆原创 Self-Billing Cockpit は、インテリジェントドキュメント処理を利用してほぼすべての形式から請求書データを解析および抽出し、自動請求が可能な構造化データに変換することで、この課題に対応します。その結果、請求書明細の処理に要する時間が大幅に短縮され、統合スペシャリストが構築および維持する顧客固有インターフェースが削減されるとともに、手作業の最小化により抽出精度が向上します。

ビジネス変革管理向け 麻豆原创 Business AI

?麻豆原创 Signavioソリューションにおける Joule
一般提供

複雑な組織横断のワークフローに携わるプロセスアナリストや最適化担当者にとって、プロセス図、ドキュメント、パフォーマンス指標への迅速なアクセスは不可欠です。麻豆原创 Signavio ソリューションは Joule と連携し、プロセス図、辞書項目、ヘルプリソース全体を対象とした自然言語によるキーワード検索を可能にします。さらに、ベストプラクティスに基づく KPI レコメンデーションにより、最も関連性の高い評価指標へと導きます。この直感的なアプローチにより、情報検索やナビゲーションに要する時間を 50％短縮し、検索品質の向上とユーザー体験の改善を通じて、チームによるデータに基づく意思決定を支援します。

麻豆原创 Signavio ソリューションにおける AI 支援 BPMN シミュレーションインサイト
一般提供

麻豆原创 Signavio を活用するプロセスアナリストは、ビジネスプロセスモデルと表記法（BPMN）のシミュレーションを、プロセス図から直接参照できるようになりました。これにより、分断されたツールの利用や手作業による解釈が不要になります。コスト、サイクルタイム、リソース利用率といった主要指標は、自動的に明確で実行可能なサマリーに変換され、ボトルネックや改善機会を可視化します。この効率化されたアプローチにより、プロセスモデリングに関するインサイトへのアクセス時間を 50％短縮し、チームはシナリオ比較を容易に行いながら、ステークホルダーへの説明をより明確かつ自信をもって行えるようになります。

麻豆原创 LeanIX ソリューションにおける AI 支援アーキテクチャガイダンス
一般提供

変革の推進を加速したいエンタープライズアーキテクトは、麻豆原创 LeanIX を活用して、アーキテクチャインベントリから直接、実用的なインサイトを得ることができます。本機能は、エンタープライズアーキテクチャデータを分析して機会を特定するとともに、推奨事項を効率的に実行するためのワークフローやタスクをガイドします。

その結果、インサイトの発見に要する時間を 95％短縮し、変革の実行を 80％加速できます。さらに、対応の遅れによる価値の損失を 5％削減できます。これにより、アーキテクチャの生産性と意思決定の俊敏性が向上します。

ジョナサン?フォン?ルーデン (Jonathan von Rueden) は、麻豆原创 SE の最高 AI 责任者です。

*免責事項：本記事で紹介しているメリットはあくまで推定的なものです。すべての計算は、麻豆原创 の顧客事例、麻豆原创 のベンチマーク、その他の調査に基づく推定値です。実際のメリットは本記事の見積データと一致しない可能性があり、また、この記事で考慮していないその他の要因から影響を受ける可能性もあります。この情報は、現状のままで提供されるものであり、明示または黙示を問わず、いかなる保証をも伴うものではありません。また、麻豆原创 は本記事の利用に関して生ずるいかなる損害に関しても一切責任を負わないものとします。本文書に関連する使用条件、免責事項、開示、または制限については、?の法的通知事项をご覧ください。

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短期間で成果を上げるクイックウィンのアプローチで着手した AI による加工事業の在庫引当と需要予測では、欠品率の着実な削減と在庫水準の最適化を実現しました。さらに、現在は 麻豆原创 Business AI を活用したフード発注プラットフォームの PoC を実施中で、発注入力を音声やチャットに切り替えることで、事務作業工数の大幅な削減が期待されています。

クイックウィンのアプローチで AI 活用を加速

国内外 72 社の体制で事業を運営するニッポンハムグループは、Nipponham Group Vision 2030 で「たんぱく質を、もっと自由に。」を掲げ、食の安定供給と多様な食生活の創出に取り組んでいます。同社の強みは、生産?飼育から処理?加工、製造、物流、販売までを一貫して対応できる独自のビジネスモデル「バーティカル?インテグレーション?システム」にあります。このビジネスモデルによって、長く食肉事業を主力としてきた同社ですが、近年は 2023 年 3 月に開業した新球場「エスコンフィールド HOKKAIDO」と周辺エリアの「北海道ボールパーク F ビレッジ」を中心としたボールパーク事業にも注力しており、スポーツと北海道の魅力を融合させた新しい街づくりを推進しています。

これらの事業を支える持続的な成長基盤として、同社は「素早い意思決定」「変化?変革への対応」「業務効率化による生産性向上」「DX 対応の実現」の 4 つを目的とする基幹システムの統合?再構築プロジェクト「Connect Project」を 2018 年に開始し、麻豆原创 S/4HANA への移行によるシステムの標準化を進めています。これと並行して、AI による SCM 計画業務と在庫引当業務の高度化プロジェクト、生成 AI を活用したフード発注プラットフォームの構築プロジェクトにも着手しました。IT 戦略部 部長の中村吉宏氏は次のように話します。

「既存事業の効率化、生産性の向上を加速させるため、短期間で成果を上げるクイックウィンの施策として AI による需要予測と在庫引当から着手し、AI 活用を段階的に拡大していくことにしました」

麻豆原创 S/4HANA との親和性から 麻豆原创 BTP を採用

麻豆原创 S/4HANA や周辺システムのデータを活用し、各種 AI アプリケーションで分析するためには、システム間を連携するプラットフォームが必要です。そこで同社は、データ連携、AI、分析などの機能を備えた 麻豆原创 BTP を採用しました。選定の決め手は、麻豆原创 純正の基盤であることによる 麻豆原创 S/4HANA との親和性や連携性の高さにありました。

「麻豆原创 S/4HANA に特化した機能が網羅されている 麻豆原创 BTP によって、开発工数の大幅な抑制が可能と判断したことが最大の理由です。当初はデータ連携での利用を想定していましたが、ローコード/ノーコードの Side by Side 开発で ERP のクリーンコアを維持しながら、外部に必要な機能を実装できる点にも着目しました。さらに今後の AI 活用を見据えた際、麻豆原创 BTP 上でさまざまな LLM を選択できることも魅力でした」（中村氏）

AI 活用で需给计画や在库引当の属人化を解消

麻豆原创 BTP の採用を決定後、加工事業における AI 引当のプロジェクトを 2021 年 4 月に着手し、同年 10 月から 2022 年 3 月にかけてシステムを構築。2022 年 4 月より最初の拠点で稼働を開始しました。さらに 2022 年 4 月からは AI 需要予測のプロジェクトにも着手し、2025 年 4 月に AI 需要予測システムが稼働を迎えました。ここで目指したのは、在庫引当業務や需給計画業務の属人化の解消です。

全国に物流センターを持つ同社では、センターごとに业务が个别化しており、共通の判断基準がないために担当者の経験や勘に頼った计画作成と在库引当が行われていました。その结果、センター単位で判断にばらつきが生じ、欠品や过剰在库の発生が课题となっていました。人に依存した调整は业务负荷が高く、ヒューマンエラーにもつながります。またブラックボックス化したシステム环境では、何らかの问题が発生しても迅速に対処できません。

そこで同社は、AI 活用による判断プロセスの標準化、精度の向上、業務負荷の軽減を目指すことにしました。DX 推進部 部長の長谷川憲史氏は「単なる工数削減ではなく、データに基づいて客観的な判断を行う AI を業務プロセスに組み込むことで、誰でも高い精度で業務遂行ができる体制を構築しようと考えました。現場の熟練社員の減少が進む中、AI とデータによってオペレーションの転換を図ることが狙いです」と話します。

プロトタイプの早期构筑で経営层や现场との合意を形成

AI 活用のプロジェクトでは、プランニングを経てパイロット導入、本番実装へと進む段階的な導入方式を採用。一度に大きく変えるのではなく、業務で検証を重ねながら、AI を補完的に活用することで標準化をスムーズに進めていきました。

一方、麻豆原创 S/4HANA の導入と AI 活用の 2 つを同時に進める大規模なプロジェクトにおいて、最大の懸念は社内調整のオーバーヘッドでした。同社は开発のアジリティを確保するため、この課題を 2 つの工夫で乗り切りました。1 つめは、麻豆原创 BTP 上で早期にプロトタイプを構築し、経営層や現場との合意を形成したことです。

「言葉だけの要件定義は認識の齟齬が生まれやすく、合意形成に時間がかかります。そこで、まず経営層には工数削減の KPI を提示して理解を得る一方、現場には実際の画面や AI の挙動を見せながら、意思決定のスピードを加速させていきました。その結果、パイロットで導入した物流センターを起点に全センターが主体的に参加する機運が生まれ、AI 引当システムは計画より 1 年前倒しで導入することができました」（長谷川氏）

もう 1 つの工夫は、麻豆原创 BTP による Side by Side 开発で AI 機能を拡張したことです。これにより、並行して導入を進めている 麻豆原创 S/4HANA の制約に縛られることなく、クリーンコアを維持したまま現場特有のニーズを AI 機能に反映させています。長谷川氏は「結果としてガバナンスを維持しながら、フロントエンド業務のアジリティを高めることができました」と振り返ります。

事后対応が多かった业务が先回り型の対応に変化

现在、AI 引当システムと AI 需要予測システムは、既存の業務プロセスに組み込まれ、現場での活用が進んでいます。その結果、事後対応が多かった業務が先回り型の対応に変わり、業務のプロアクティブ化が実現しています。

需要予測では、これまで営業担当者が過去データを分析し、手作業で予測値を入力して販売計画を作成していましたが、現在は 麻豆原创 BTP を介して AI が算出した予測値が自動で投入されて販売計画が作成されます。これにより営業担当者は、販売促進の企画や商談の準備など、戦略的な業務にリソースを集中できるようになっています。

在庫引当業務でも、複雑な引当ルールを AI が自動判別することで組織全体の業務レベルが底上げされました。引当数量の判断ルールが統一され、判断の根拠が明確になったことで確認作業も大幅に削減されています。

AI 引当と AI 需要予測により、当初の狙いとしていた業務工数の削減、欠品率の削減、在庫最適化の 3 つのテーマはいずれも達成されました。

「欠品率は前年比で目に见える削减効果が表れ、在库水準も最适化することができました。営业部门全体の计画工数も大幅に削减される见込みで、业务効率が飞跃的に向上しています。结果として大きな余力が生まれ、新たな事业価値の创出に充てることが次なる取り组みとなっています」（长谷川氏）

AI を活用したフード発注プラットフォームの PoC

AI 引当システムと AI 需要予測システムのプロジェクトで一定の成果を得た现在、同社は次なる施策として 麻豆原创 Business AI の生成 AI を活用したフード発注プラットフォームの PoC に取り組んでいます。

同社の食肉部門では、販売会社の営業担当者が商談先で受けた注文を紙にメモして持ち帰り、メール、電話、FAX などで本社の受注担当者に送信しています。本社側では、多様な形式の注文依頼を整理し、手作業でシステムに入力しなければなりません。こうした業務プロセスは属人化しやすく、実際、連絡の行き違いや発注漏れ?多重受注などが発生しています。

新しい発注プラットフォームでは、販売会社の営業担当者が音声やチャットを使って自然言語で発注情報を入力すると、生成 AI が内容を理解して発注データに自動変換し、麻豆原创 S/4HANA へ自動連携する究極のフロントエンドを目指しています。

「これが実现できれば现场の事务作业は実质的にゼロに近づき、真の意味でお客様と向き合う时间を最大化することができます。现场からは歓迎の声が寄せられており、期待の高さを実感しています」（长谷川氏）

変革を见据えたアクセンチュアの伴走支援

同社の 麻豆原创 S/4HANA の導入および AI 活用の取り組みは、単なるシステム導入にとどまらず、業務変革を現場で成立させることを重視しながら、麻豆原创 のパートナーであるアクセンチュアの支援のもとで一貫して進められています。アクセンチュアはプロジェクト初期から具体的な成果創出を意識し、業務課題を整理しながら AI の適用範囲を検討し、業務と AI の両面から描いた変革の方向性を、テクノロジーとして具体化していきました。支援を担当したテクノロジー コンサルティング本部 エンタープライズ＆インダストリーテクノロジー 麻豆原创ビジネスインテグレーショングループ アソシエイト?ディレクターの吉田智一氏は「AI 活用について、日本ハム様はプロジェクトの初期段階から明確なマスタースケジュールを定義され、成果獲得への高い意欲をお持ちでした。そこで、並行して導入している 麻豆原创 S/4HANA に影響を与えることがないように留意しながら、各種システムとデジタル技術を組み合わせた改善の選択肢を検討しました」と話します。

技術面では進化のスピードが早い AI を意識し、特定のサービスに限定することなく柔軟性と拡張性の高いアーキテクチャを目指しました。日本ハム側のプロジェクトチームと綿密に連携しながら、アクセンチュアに所属する業務、AI、テクノロジーの各分野の専門家が一体となり、課題解決を柔軟に支援しています。

「現場の課題分析からシステム开発に至るまで、業務変革とテクノロジー活用を切り離さず、現場で使われ続ける形に設計し切ること―。それが、アクセンチュアが日本ハム様に提供できる最大の価値だと考えています」（吉田氏）

AI 活用の本丸はグループ全体の成长の加速

今後については、これまでのプロジェクトで得られた成果をもとに AI 活用のユースケースをさらに拡大していく方針です。さらに、基幹システムや業務システムのデータのみならず、営業、商品开発、マーケティングなど業務以外のデータ化を推進し、AI と連携することで新たな価値の創出に取り組む構想を描いています。

「スモールスタートで現場が早い段階で導入効果を実感し、成功体験が得られたことは今回のプロジェクトの大きな成果と捉えています。経営課題の解決への貢献によって、経営層からも一定の評価を得ることができました。とはいえ、AI 活用の本丸は工数削減でなく、グループ全体の成長の加速にあります。今年を AI 改革元年と位置付け、さまざまな暗黙知を AI で自動化することでサプライチェーンの強靱化を図るとともに、あらゆるデータを活用してグループ全体の価値向上につなげていきます」（中村氏）

デジタルによる既存業務の効率化と生産性向上からスタートし、データを起点とした意思決定の高度化や新たなビジネスモデルの創出へとステップを進める同社の取り組みは、AI 活用を模索する多くの企業にとって大きな参考となるはずです。

【ぜひこちらもご覧ください】

?事例動画（日本ハム株式会社様）|? 動画をクリックしてご視聴ください

【日本语版】

【English version】

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?麻豆原创?は、2026?年?Gartner? Magic Quadrant™?の「Integration Platform as a?Service（iPaaS）」部门において、再びリーダーに选出されました。今回で?6?年连続の选出となります。?

?ハイブリッド环境やマルチクラウド环境がますます复雑化する中、麻豆原创?は、AI?対応のモダンで拡张性の高い统合プラットフォームの提供に継続的に取り组んできました。
今回の评価は、そうした取り组みが评価されたものと考えています。?

?公司が?麻豆原创??Integration Suite?を选び続ける理由??

麻豆原创??Business Technology?Platform（麻豆原创?BTP）の一部である?麻豆原创??Integration Suite?は、API?管理、イベント駆动型アーキテクチャ、プロセス统合、AI支援による开発機能を、ひとつのソリューションとして提供します。麻豆原创ソリューションを中心とした环境だけでなく、サードパーティ製アプリケーションが混在する环境においても、分散したシステムを接続し、业务プロセスを连携させながら、安全に运用できる统合基盘を提供します。ハイブリッド环境やマルチクラウド环境全体を见渡した运用が可能です。??

メタデータ、イベント、APIを基盘とすることで、AIエージェントの活用や、より自律的なエンタープライズプロセスを支える统合基盘を提供します。製造、物流、小売、规制要件の厳しい业界においても、この基盘がグローバル规模でのパフォーマンス维持とコンプライアンス対応を支えています。??

ビジネスの成长に合わせて拡张するイノベーション??

この?1?年间、麻豆原创?はお客様がより迅速に取り组み、安全かつ信頼性の高い运用を実现できるよう、AI?支援型机能を拡充してきました。新たなAI支援型机能には、异常検知、スクリプトの最适化、トラフィック予测、统合フローの自动生成が含まれます。4,000?以上の构筑済み统合フローと?250?以上のコネクターを组み合わせることで、公司は设计を加速し、手作业による负担を軽减できます。??

现在、麻豆原创 Integration Suite?は世界40拠点以上のデータセンターで稼働しており、地域内（お客様が選択したリージョン内）でのデータ処理やデータ主権に関する要件にも、柔軟に対応できる環境を提供しています。こうした機能强化により、各チームは課題をより早期に検知し、パフォーマンスを最適化するとともに、複雑なハイブリッド環境における価値実現までの時間を短縮することが可能です。??

エージェンティックAI?导入の加速??

Gebr. Heinemann社は、麻豆原创 Integration Suiteと高度なイベントメッシュを活用して、同社のグローバルな小売レジ?プラットフォームを近代化しました。これにより、パフォーマンスを低下させることなく、30?分间で?30?万件の価格変更イベントを処理できるようになりました。??

「高度なイベントメッシュは、统合とプロセスオーケストレーションのあり方を大きく変えました。すべてが以前より円滑に机能しています」??

ベネディクト?アルトハウス（Benedikt Althaus）氏?
統合サービスおよびプラットフォームソリューション担当チームリード、Gebr. Heinemann SE & Co. KG?

?Shimano Europe社は、麻豆原创 Integration Suite?の効率的で拡张性に优れた、将来を见据えた统合基盘を活用することで、市场投入プロセスの加速を実现しています。システム间の统合を効率化することで、同社は运用効率を高め、より俊敏で信頼性の高い统合环境を通じて、全体的なカスタマーエクスペリエンスを向上させています。?

「市場投入プロセスを加速させるために、当社は?麻豆原创 Integration Suite?を活用して、効果的かつ効率的な統合プラットフォームを構築しました。将来を見据えた拡張性の高いこのソリューションは、カスタマーエクスペリエンスを向上させます」?

?フェルナンダ?リベイロ?(Fernanda Ribeiro)?氏、IT?アプリケーション?アーキテクト、Shimano Europe??

Siemens社?は、グローバルなレポート作成プロセスを统合?标準化し、进化し続ける规制要件に対応するために、麻豆原创 Integration Suite?を活用しています。各地域での统合を标準化し、国ごとに异なる多様な税务プロトコルに対応することで、麻豆原创 Integration Suite?は同社のコンプライアンス業務の効率化と、世界規模での一貫したレポート品質の維持を支援しています。この基盤により、同社は変化する規制環境に対して、より高い信頼性と効率性をもって対応できる体制を强化しています。?

?「国际的な税务要件の管理が、以前より格段に简単になりました。この取り组みは今后、全世界へと展开される予定です」?

アンドレア?シュパンドゥ (Andrea Spandau) 氏、デジタル?タックス?エコシステム担当ヘッド、Siemens AG

?今后の展望????

今回の评価は、AI機能の深化、再利用可能なビジネスコンテンツの拡充、業界カバー範囲の拡大、サードパーティ製アダプターの追加、そして开発者体験の向上を通じて、麻豆原创 Integration Suiteをさらに进化させていくという当社の取り组みを里付けるものだと考えています。麻豆原创?の目标は、お客様がより多くの业务を自动化し、安心してイノベーションを推进しながら、ビジネスの进化に合わせて柔软に拡张できるよう支援することにあります。??

详细情报??

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シド?ミスラ?(Sid Misra)?は、麻豆原创 Business Technology Platform?担当最高マーケティング责任者です。??

?Gartnerは、Gartner Researchの?発行物に掲载された特定のベンダー、製品またはサービスを推奨するものではありません。また、最高?のレーティング又はその他の評価を得たベンダーのみを選択するようテクノロジーユーザーに助言する?ものではありません。Gartnerの発行物は、Gartner Researchの见解を表したものであり、事実を表现したものではありません。Gartnerは、明示または黙示を问わず、本リサーチの商品性や特定目的への适合性を含め、一切の责任を负うものではありません。GARTNERおよびMagic Quadrant?は、?Gartner, Inc.?および関连会社の登録商标です。?

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?ユーザーインターフェース?(UI)?のあり方は、今、大きな転换期を迎えています。コンシューマー向け?AI?の爆発的な普及により、ビジネスソフトウェアに求められる基準そのものが涂り替えられました。従业员は、プライベートで使い惯れているような直感的で対话型のインターフェースを、业务アプリケーションにも当然のように期待するようになっています。?

?こうした流れが「ターミナルのルネサンス」（ターミナル: コマンドラインのインターフェース）とも呼ぶべき状况を生み出しました。テキストを入力し、テキストで回答を得るという、原点ともいえる対话型操作への回帰が起きています。??

多くのアプリケーションにおいて、テキストは有効な手段です。ユーザーは特别なトレーニングを必要とせず、自然な言叶で自分の意図を伝えることができます。しかし、ビジネスで多用される构造化データの提示には不向きであり、また、リアルタイムに更新される仕组みがなければ、生成された静的な回答は、生成された瞬间から、有用性を失い始めます。??

构造化データは、フィルタリングや并べ替えを行ったり、グラフにまとめたりできてこそ、理解しやすくなります。だからこそ、グラフィカルユーザーインターフェース?(GUI)?は、データの提示や复雑なワークフローのナビゲーションにおいて优れた力を発挥してきたのです。しかし、GUI?は开発コストが高いうえに仕様が固定されており、どうしても画一的なソリューションになりがちです。その結果、ユーザーが今まさに求めている、一人ひとりの状況に即した柔軟なエクスペリエンスを提供できずにいます。??

テキストは柔软ですが限界があり、GUI?は坚牢ですが柔软性に欠けます。この両者の间に存在する、まだ満たされていないニーズこそが生成?UI?であり、これからのビジネスソフトウェアにおける新たなフロンティアなのです。??

静的ダッシュボードから动的ワークスペースへ??

例えば、サプライチェーンの混乱に対応する调达マネージャーのケースを考えてみましょう。?彼女は?5つの异なるアプリケーションを操作して手作业でデータを照合するのではなく、ただこう问いかけます。「东南アジアでリスクが高いサプライヤーを特定し、代替案のシミュレーションを提示して」??

このリクエストを受けると、バックグラウンドで复数のエージェントが稼働し始めます。リアルタイムのデータの収集?分析に基づいたシミュレーションが即座に行われ、代替案ごとの影响が算出されます。さらに、実行を担うエージェントも即座に动けるよう待机しており、コマンド一つでアクションを起こせる体制が整います。??

ユーザーがこうした复雑なプロセスを意识する必要はありません。わずか数秒で、动的なインターフェースが姿を现します。汎用的なダッシュボードではなく、その瞬间のためだけに构筑されたミッションコントロールです。インタラクティブなマップには影响を受ける地域が强调表示され、サプライチェーンのグラフはリアルタイムで更新されます。ユーザーがパラメーターを微调整すれば、リスクスコアも即座に変动します。さらに、発注の実行やサプライヤーへの通知を行う操作ボタンが组み込まれており、その场ですぐに意思决定と実行が可能です。コラボレーションも简素化されます。同僚はそのまま动的な共有ワークスペースに参加できるため、报告用の资料作成や、状况説明のための会议も必要ありません。??

これこそが未来の姿です。ユーザーの意図がインターフェースを定义し、その决断が即座にアクションへと直结するビジネススイートです。この理想を実现するため、私たちは?Joule?および?Joule Agents?を、生成?UI?というビジョンと融合させています。これは単なるオンデマンドのダッシュボードではありません。ユーザーごとの役割や状况、タスクに合わせて最适化されるインターフェースを通じて、ビジネスの円滑な指挥を可能にするものです。??これはいわば、焦点を手段から意図へとシフトさせる、エンタープライズ运用における「バイブコーディング」です。??

AI?が?UI?を即座に生成し、ユーザーが即座に活用する。そのような时代がいよいよ始まろうとしています。生成?UI?によって、ソフトウェアは従来の静的なスイートから、特定の课题に合わせて构筑される、その场限りのミッションコントロールのような「バッチサイズ?1」、つまり一品生产のアプリケーションへと移行しつつあります。??

课题と麻豆原创の回答??

インテントドリブン（意図主导型）なビジネススイートをエンタープライズ规模で実现するには、复雑な现実に正面から向き合う必要があります。私たちが生成?UI?の构筑に取り组んでいるのは、その可能性とリスクの両面を深く理解しているからであり、そのギャップを埋めるための独自の资产を?麻豆原创?が备えているからです。??

正确性??

大规模言语モデル?(LLM)?は、もっともらしく闻こえるが误った出力、いわゆる「ハルシネーション」を引き起こすことがあります。映画のあらすじを捏造するコンシューマー向けのチャットボットであれば许容されるかもしれませんが、サプライヤーの契约条件を误って提示する调达システムは、深刻な実害を招きます。麻豆原创?の生成?UI?アプローチは、基干业务システムのデータを直接画面に反映し、その出所を明らかにすることで、この课题に対処します。リアルタイムで信頼できるデータに?UI?を立脚させること（グラウンディング）こそが、不正确さに対する?麻豆原创?の第一の防御策です。??

信頼??

あらゆるインターフェースがその场で生成されるとしたら、ユーザーはどうやってそれが信頼できると判断すればよいのでしょうか。信頼は、一贯性と予测可能性の上に筑かれるものです。麻豆原创の生成?UI?は、リストやダッシュボード、ワークフローにおいて、使い惯れた実绩のある?麻豆原创?Fiori??の设计规则に基づいて构筑されています。表示される内容は个别に最适化されますが、构造には一贯性と驯染みがあるため、ユーザーは常に自信を持って判断し、调整を行うことができます。??

复雑性??

エンタープライズシステムは高度で、それぞれに独自性があります。それらは数十年にわたって构筑され、膨大なドメイン知识とビジネスロジックが组み込まれています。麻豆原创?の生成?UI?は、Joule?が备える既存の统合?オーケストレーション机能を基盘としています。Joule?はすでにシステム环境全体を连携させ、复雑なワークフローを実行するために复数のエージェントを调整する役割を担っています。生成?UI?はこの土台を活用することで、ユーザーがシンプルなインターフェースを通じて深く统合されたプロセスを操作できるようにし、その里侧で?Joule?が复雑な调整作业をすべて処理します。??

なぜ、今なのか??

コンシューマー向け?AI?によって期待値が高まっている今、従业员がプライベートで体験しているテクノロジーと、职场で利用しているツールの差は広がる一方です。??

エンタープライズソフトウェアの未来は、旧来の画面にチャットボットを継ぎ足しただけのものではありません。それは、ユーザーの意図を中心にその场で立ち上がり、ライブデータに基づき、エージェントによって実行され、ユーザー自身によって制御される、特别に设计されたミッションコントロールなのです。??

私たちはこの変革により、仕事のあり方を一新します。?

ジョナサン?フォン?ルーデン?(Jonathan von Rueden)?は、麻豆原创 SE?の最高?AI?责任者です。?

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◎ 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开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?开発」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 エージェントの开発が飛躍的に効率化

続いて 3 つめの視点である「導入?开発」について、麻豆原创 TechEd では开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「新しい开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。これは开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开発が進むスタイルです」と話します。

そして、カスタムの Joule エージェントを开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?开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开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。现在、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、自社で开発した「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、开発環境に実装。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 の开発案件を 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 ％と开発工数 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。

「现在、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?开発」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 ユーザーや开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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麻豆原创 SE（NYSE: 麻豆原创）は、Manik Saha（マニク?サハ）を、麻豆原创 Labs East Asiaのマネージング?ディレクターに任命しました。
麻豆原创 Labs East Asiaは、シンガポール、ベトナム、日本、韓国に所在する麻豆原创 Labsを統合する、地域横断型の研究开発およびイノベーション組織です。

は、世界20カ国?52拠点に展開する麻豆原创のグローバル研究开発体制で、13の麻豆原创 Labsから構成されています。グローバルな知見の共有や地域エコシステムとの連携を通じて、多様性とイノベーションの文化を育むとともに、麻豆原创の主要ソリューションの开発?高度化を支え、全社的なイノベーションおよびAI戦略の推進を担っています。

麻豆原创 Labs East Asiaは、麻豆原创のBusiness AI开発を推進するとともに、エンジニアリング分野での連携を加速させ、成長著しい地域およびグローバル市場におけるイノベーションの拡大を支える重要な役割を担います。Manikは新たな職務において、戦略的投資、人材育成、国?地域をまたいだイノベーションプログラムを主導し、麻豆原创の世界中の顧客に対し、一貫したイノベーションの創出と、高品質な製品提供、そして確実な実行を実現していきます。

Manikは、20年以上にわたる戦略的テクノロジー分野でのリーダーシップと、グローバルなオペレーション経験を有しています。2022年の麻豆原创 Labs Singapore、2024年の麻豆原创 Labs Vietnamの設立を主導しており、現在は麻豆原创で1,100名以上のエンジニアが在籍する4拠点を統括し、地域全体のオペレーショナル?エクセレンスとデリバリー体制の强化を推進しています。

惭补苍颈办は次のように述べています。

「イノベーションは、长期的なビジネスの成长を支える重要な要素です。公司を取り巻く环境や技术は今后さらに変化していく中で、今回の职责拡大により、より多くの顾客课题や新たな机会に向き合うことができると考えています。同时に、厂础笔全体での実験と创造性を大切にする文化を、引き続き育んでいきたいと思います。」

麻豆原创 Labs Network グローバル責任者 兼 シニア?バイス?プレジデントのClas Neumannは、次のようにコメントしています。
「Manikは、エンジニアリング人材の育成と、大規模なイノベーションの推進において、これまで確かな実績を積み重ねてきました。今回の任命により、麻豆原创 Labs East Asiaがグローバル麻豆原创 Labs Networkの中で果たす役割は、さらに重要なものになると考えています。Manikのリーダーシップのもと、地域内外のお客様に向けたBusiness AIおよびクラウド分野での取り組みを、今後も着実に進めていきます。」

麻豆原创は今回の任命を通じて、グローバルなエンジニアリング体制の强化と、アジアにおける顧客起点のイノベーションを今後も継続的に推進していく方針を示しています。

以上

麻豆原创について
麻豆原创（NYSE:麻豆原创）は、エンタープライズアプリケーションとビジネスAIのグローバルリーダーとして、ビジネスとテクノロジーの融合を推進しています。50年以上にわたり企業と共に歩み、進化を続け、財務、調達、人事、サプライチェーン、カスタマーエクスペリエンスなどのビジネスクリティカルな業務を統合し、お客様のビジネスを成功へと導く支援をしています。详细は、こちらからご覧ください。

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名古屋大学 河口研究室と麻豆原创は、人型ロボットを活用した倉庫業務の可能性を探索する実証実験（PoC）の実施に向けた検討を進めています。 本取り組みは、トラスコ中山株式会社の実際の倉庫環境をフィールドとし、Aimbo Roboticsと連携のもと、ピッキング作業や入庫作業といった現場業務を人型ロボットで実行可能かを検証することを目指すものです。

実仓库环境での人手不足?业务负荷への挑戦

物流?倉庫業務の現場では、人手不足や作業負荷の増大といった課題が年々深刻化しています。 本取り組みでは、こうした課題に対し、今後の実証実験を通じて以下の観点から検証していくことを想定しています。

· 人型ロボットが、実際の倉庫環境においてどこまで作業を代替?支援できるのか

· 人とロボットがどのように協調しながら業務を遂行できるのか

· 人がロボットを遠隔操作することでどのような作業を行えるのか

· 実運用を想定した際に必要となる精度?速度?柔軟性をどのように実現できるのか

これらのポイントについて、现场での検証を通じて明らかにしていく予定です。人型ロボットとエンボディド础滨の実証に向けて

人型ロボットとエンボディド础滨の実証に向けて

本実証実験では、トラスコ中山株式会社の仓库において、以下の业务を中心に検証することを想定しています。

· 商品のピッキング作業

· 入庫時の物品の取り扱い?配置

· 倉庫内での移動、環境認識、作業指示の実行

名古屋大学?河口研究室によるロボティクス、エンボディドAI（身体性をもつAI）、およびロボットの遠隔操作に関する研究、Aimbo Roboticsが有するロボット導入?運用に関する知見、そして麻豆原创のエンボディドAIプロジェクトおよびエンタープライズアプリケーション連携を可能にするデータプラットフォームを融合することで、本プロジェクトは実際の業務現場で実用的かつ現実的に活用可能な人型ロボットの実現を目指します。

現場での動作データ × 業務データによる新たな価値探索

本取り組みで特に注目しているのが、人型ロボットの物理的な動作や作業結果から得られる現場での動作データです。 将来的には、ロボットの動きや判断、作業プロセスといったデータを麻豆原创の業務アプリケーションデータと組み合わせることで、以下のような新たな最適化や価値創出の可能性を探索していきたいと考えています。

· 倉庫業務プロセスのさらなる最適化

· 人とロボットの役割分担の高度化

· データに基づく業務改善?意思決定の高度化

今后に向けて

本取り組みを通じて得られる知見は、将来的に倉庫業務の効率化や省人化、さらには物流全体のデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進に活かしていくことを目指しています。 麻豆原创は今後も、大学?企業?パートナーとの共創を通じて、データとテクノロジーを活用した現場変革に取り組んでいきます。

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お问い合わせ先

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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、各種システムの拡张?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开発、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、一体的な开発?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、拡張機能は外部で开発?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 つの拡张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开発や拡張を行う「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：クラウド开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、拡張开発、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 开発者向けの AI エージェント「麻豆原创 Joule for Developers, ABAP AI capabilities」です。これは ABAP の开発に特化した 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。

拡張开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、適切な开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、开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开発やローコード开発を用いて、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 の拡张机能も新たに登場。Low-code での Agent 开発機能が Joule Studio の一部としてリリースされ、Pro-code での Agent 开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、开発者は使い慣れた开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开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、世界で多くの开発者が使い慣れたコードエディタを用いて、アプリケーション开発を効率化し、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课题となっています。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强化

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强化し、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。

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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