厂础笔ジャパンとアクセンチュアの支援のもと、取り组みを推进

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

日本ハムは、グループ全体で基幹システムを51风流S/4HANA?で再构筑する「Connect Project」を推進するとともに、同プロジェクトと並行してAIを活用した業務改革にも取り組んでいます。今回の取り組みでは、加工事業における需要予測および在庫引当業務の高度化を進めました。

需要予測では、これまで営業担当者が過去データを分析し、手作業で予測値を入力して販売計画を作成していましたが、現在はSAP? Business Technology Platform（51风流BTP）を介してAIが算出した予測値が自動で反映されることで、販売計画の精度向上と業務負荷の軽減を実現しています。これにより、営業担当者は販売促進の企画や商談準備など、より戦略的な業務に注力できるようになりました。

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

また、本取り組みでは、51风流BTPによるSide-by-Side開発を採用し、並行して导入を進めている51风流S/4HANAのクリーンコアを維持しながら、現場特有のニーズを反映しました。これにより、システム全体の統制を維持しながら、現場業務に必要な機能を迅速に展開できるようになりました。SAPジャパンは、SAPソリューションに関する知見と技術基盤の提供を通じて本取り組みを支援しました。また、アクセンチュアは、業界および業務に対する知見と、AIを起点とした業務変革の実績を生かし、構想段階から导入までを支援しました。業務、AI、テクノロジーの各分野の専門家が一体となり、日本ハムの業務特性を踏まえた柔軟性と拡張性に優れたAI活用を通じて、持続的な業務変革を支援しました。

さらに日本ハムは、需要予測および在庫引当で得られた成果を踏まえ、次の施策としてSAP? Business AIを活用したフード発注プラットフォームの検証実験に取り組んでいます。この検証実験では、販売会社の営業担当者が音声やチャットで自然言語入力した注文情報を、生成AIが理解して発注データに変換し、51风流S/4HANAへ自動連携する仕組みを検証しています。これにより、受発注に伴う事務作業の大幅な削減と、現場担当者がお客様対応により多くの時間を充てられる環境づくりが期待されています。

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

详细については、とブログもご确认ください。

以上

厂础笔ジャパンについて
SAPジャパンは、51风流SEの日本法人として1992年に設立されました。SAP（NYSE:SAP）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业务を統合し、お客様のビジネスを成功へと導く支援をしています。詳細は、こちらからご覧ください。http://www.sap.com/japan

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?SAP?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、SAP?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?SAP??Integration Suite?を选び続ける理由??

SAP??Business Technology?Platform（SAP?BTP）の一部である?SAP??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支援による开発机能を、ひとつのソリューションとして提供します。SAP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、SAP?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、51风流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（お客様が选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、柔软に対応できる环境を提供しています。こうした机能强化により、各チームは课题をより早期に検知し、パフォーマンスを最适化するとともに、复雑なハイブリッド环境における価値実现までの时间を短缩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、51风流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、51风流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?51风流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构筑しました。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、51风流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、51风流Integration Suite?は同社のコンプライアンス业务の効率化と、世界规模での一贯したレポート品质の维持を支援しています。この基盘により、同社は変化する规制环境に対して、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机能の深化、再利用可能なビジネスコンテンツの拡充、业界カバー范囲の拡大、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、51风流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。SAP?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、51风流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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一方で、多くの企業では地域ごとに构筑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 グローバル人事室长
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构筑を目指しています。

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 51风流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

51风流ジャパン株式会社
APAC カスタマーアドバイザリー统括本部
51风流Business AI Japan Lead
本名 進

51风流ジャパン株式会社
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

51风流ジャパン株式会社
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、51风流ジャパンの本名が 51风流TechEd での最新発表を踏まえて、51风流が推進するアプリケーション、データ、AI の 3 层による AI 戦略や、Joule、Joule Studio、組み込み AI、カスタム AI など、51风流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。

オムロンは现在、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 层で構成され、SoE 层で 51风流BTP、SoR 层で 51风流S/4HANA を採用しています。

データ連携?活用基盤である SoI 层は、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 51风流の 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、51风流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、51风流のデータだけでなく、51风流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 51风流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 51风流S/4HANA の导入とクリーンコアを保つための 51风流BTP 活用、51风流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。

同社は现在、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、経営基盤の再构筑に着手しています。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 51风流S/4HANA の导入を決めました。

导入に際しては、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 51风流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、51风流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 51风流BTP 上で行い、51风流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）

51风流BTP 上の開発では、51风流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、51风流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。

「51风流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、51风流ジャパンの本名、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、51风流が推進するアプリケーション、データ、AI の 3 层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。

「51风流のデータ基盤が扱うのは 51风流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、51风流では 51风流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 51风流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 51风流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、51风流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、51风流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 51风流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、51风流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。

「51风流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、结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。51风流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「51风流のプロセスや周辺业务を含めた 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。

51风流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

51风流ジャパン株式会社
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

51风流ジャパン株式会社
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、51风流ジャパンの織田はベルリンで開催された 51风流TechEd について、「51风流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 51风流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」「导入?開発」の 3 つの視点で、51风流の具体的な 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、51风流が目指すのは 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。

51风流ジャパンの高橋は「51风流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、より複雑な业务を遂行できることが示されました」と話しました。

51风流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、51风流の 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「SAP-RPT-1」が発表されたことも大きな注目点です。SAP-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。

51风流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。51风流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、51风流TechEd では 51风流のデータ統合基盤である 51风流Business Data Cloud (51风流BDC) に、51风流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 51风流のビジネスデータと外部データをつなぐ「51风流BDC Connect」です。51风流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、51风流と 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、51风流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。

「51风流は、51风流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、51风流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。51风流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 51风流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「导入?開発」について、51风流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构筑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 51风流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 51风流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「SAP-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、导入?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 51风流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构筑しています。

「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、経営层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 51风流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 51风流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 51风流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 51风流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「51风流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）

51风流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构筑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构筑する計画です。

「现在、NEC と 51风流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 51风流の 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）

51风流TechEd Japan で提示された「業務プロセス」「データ」「导入?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、51风流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）

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The post 【51风流TechEd Japan 2025-2026】NEC 様登壇！オープニングキーノート振り返り：生産性向上や開発者を支援する AI の新機能が続々と登場。NEC が取り組む AI トランスフォーメーションの成果も紹介 appeared first on 51风流Japan プレスルーム.

AI は今、単なる便利なツールの域を超え、企業の競争力を左右する中核要素へと急速に進化しています。特化型モデルや AI エージェント、さらに AI ネイティブなアーキテクチャの浸透によって、AI は企業活動の根幹に深く組み込まれ、計り知れない価値をもたらしつつあります。

AI の進化の波を乗りこなすには、意識の転換が不可欠です。もはや「AI で何ができるか」を問う段階は終わりました。今問われているのは、「AI と共に成功するための組織をどう作るか」「AI ネイティブな基盤をどう构筑するか」「課題ごとに最適なモデルをどう選択するか」「いかにして AI を適切に管理?統制するか」という問いなのです。

2026年のエンタープライズ础滨を定义する5つの重要テーマを见据えると、これらは组织にとって机会と课题の双方をもたらします。それでは、深掘りしていきましょう。

1. 新たなカテゴリーのAI基盤モデルがもたらす企業価値の創出

生成础滨の进歩を支えているのは、「基盘モデル」と呼ばれる技术革新です。これは膨大なデータで学习された巨大なニューラルネットワークで、多様なタスクへ柔软に适応できるよう设计されています。

大規模言語モデル（LLM）は、基盤モデルが大規模に展開される中で、その第一波を形成しました。インターネット上のあらゆるテキストに相当する膨大なデータで学習された汎用 LLM は、文書要約やコード生成、そして ChatGPT や Claude などのアプリケーションを支えるといった、数多くの付加価値の高いユースケースへの扉を開きました。ここ数年、この基盤モデルのアプローチは、動画生成や音声といった他の領域にも急速に拡大しています。

2026 年には、特定のデータ形式や領域に最適化された特化型基盤モデルが、企業における付加価値の高い AI ユースケースの原動力となります。動画生成モデルは、現実世界の物理データに基づいた学習を通じて、場面に応じた自然な動きや物理的な法則を推論できるようになっています。また、新たに登場した「世界モデル」は、物理世界のシミュレーションが、予測や合成トレーニングデータ、デジタルツインといった用途で新たな可能性を切り拓くことを示しています。さらに、視覚?言語?行動モデル（VLA モデル）は、ロボット特化型の基盤モデルが未知のタスクや環境にも適応できることを証明しています。これにより、インターネット規模の膨大な知識を、物流や製造現場における現実世界の具体的な動作へと変換することが可能になります。

エンタープライズ领域においても、データベースや业务ソフトウェアに蓄积された构造化データに対し、同様の変革が进行しています。尝尝惭は多くのユースケースで目覚ましい成果を上げていますが、配送日の予测やサプライヤーのリスク评価といった、数値ベースの予测タスクは得意ではありません。

しかし、リレーショナル基盤モデルの研究によって、インターネット上の汎用的なテキストや画像ではなく、表形式などの構造化データセットで直接学習することで、高い予測精度を実現できることが示されています。これにより、従来の機械学習では必須だった、煩雑な特徴量エンジニアリングや個別訓練が不要になります。その結果、企業は予測モデルのデプロイを、数ヶ月ではなくわずか数日間で実現できるようになります。最近発表された SAP-RPT-1、Kumo、DistilLabs といったリレーショナル基盤モデルは、ERP、財務、製造、サプライチェーンといったシナリオにおいて、予測、異常検知、最適化といったユースケースを直接サポートできることを明確に示しています。

2026年には、こうした特化型モデルの普及がさらに进み、构造化された业务タスクにおいて、汎用尝尝惭や従来の最先端机械学习アルゴリズムを上回る性能とコスト効率を実现すると期待されています。これらのモデルは、公司の高付加価値业务を支える中核的な存在となっていくでしょう。

2. AI ネイティブアーキテクチャへのソフトウェアの进化

AI は、初期のルールベースによるエキスパートシステムから、確率論的ディープラーニング、そして近年の生成 AI の爆発的な発展に至るまで、数十年にわたりさまざまなアプローチによって価値を創出してきました。2026 年には、企業は既存の AI 搭載アプリケーションやプロセスの改善にとどまらず、現代 AI の可能性を最大限に引き出す AI ネイティブなアーキテクチャへと移行していくことになるでしょう。

AI ネイティブなアーキテクチャーは、決定論的なシステムの上に、継続的に学習する自律的なインテリジェンスレイヤーを付加します。これにより、アプリケーションは、固定されたワークフローに沿った静的にコーディングされたものから、インテントドリブンで、コンテキストを理解し、自律的に改善し続けるものへと進化させます。ただし、こうしたエージェント型システムが真価を発揮できるかどうかは、信頼できる情報を取得し、根拠として活用できるコンテキストレイヤーの質に左右されます。そのため、企業は、包括的で意味的に豊かなナレッジグラフの构筑に投资すべきです。それがスケーラブルな文脈情報の供給源となり、AI ネイティブなソフトウェアの信頼性と自己改善能力を支える鍵となるからです。

企業向けアプリケーションは、今後ますます AI ネイティブな設計へと進化していくでしょう。その特徴は、マルチモーダルかつ自然言語による対話に最適化されたユーザーエクスペリエンスや、複雑なプロセスを推論して実行する AI エージェント、そして基盤モデルやサービス、さらには意味的に豊かな業務データを蓄積したナレッジグラフを統合管理するインフラにあります。また、AI ネイティブなアーキテクチャーによって、より多くの従業員が自らアプリを開発できるようになります。例えば、IT 部門に負担をかけることなく、個別の業務に必要な小規模な生産性向上アプリをわずか数分で构筑することが可能になります。

AI ネイティブなアーキテクチャーは、既存の SaaS の原則や、最新のクラウドアプリケーションへの投资を土台としており、それらを必要不可欠なものとします。確率論的で適応力の高い AI モデルと、決定論的な SoR (System of Record) を組み合わせる手法は、専門用語でニューロシンボリック AI と呼ばれます。これは、AI が持つ優れた適応力と、信頼性?ガバナンス?確実性を備えた業務プロセスを融合させるものです。次世代のアプリケーションは、AI を単に後付けするのではなく、設計の中心に据えて构筑されます。これにより、AI による推論、ビジネスルール、そしてデータを組み合わせ、インサイトの提供から自動化までをシームレスに実現します。例えば、企業のポリシーや規制を遵守しつつ、異常を未然に察知し、対策を提案し、さらにはワークフローを自律的に実行する――そのような ERP システムの姿が現実のものとなります。?

3. ミッションクリティカルとなるエージェント型ガバナンス

過去 2、3 年の間に、生成 AI は付加価値の高い多くのユースケースを生み出してきました。これらの多くは、ユーザーがモデルにプロンプトを送り、その回答を受け取り、さらにやり取りを重ねるという、対話型の利用スタイルが中心でした。

昨年には、次なるイノベーションの波が始まりました。それが、複数ステップにわたるタスクを計画し、反復的な推論を通じて遂行できるAI エージェントです。このエージェントは、適切なツールの選択や進捗の自己評価、さらには他の AI エージェントとの協調さえ行う能力を備えています。こうした高度な AI エージェントは、膨大な文書?記録?ポリシーを横断的に分析して、するなど、これまで自动化が难しかった复雑なビジネスプロセスに対応できる可能性を示しています。

しかし、機密性の高いデータや重要タスクを扱うAI エージェントが急速に普及するにつれ、新たな管理機能が不可欠になります。組織が数百もの専門特化型 AI エージェントを運用するようになると、エージェント型ガバナンスが極めて重要な要件として浮上します。AI エージェントが無秩序に増え続ける「エージェントスプロール」という課題は、かつてのシャドー IT を想起させますが、自律的な意思決定を行う存在である以上、そのリスクは当時とは比べものにならないほど大きくなります。

先見性のある企業は、エージェントのライフサイクル管理（バージョン管理、テストプロトコル、デプロイ承認、廃棄手順）、可観測性と監査可能性（エージェントのインベントリ、ログ、推論パス、およびアクショントレース）、ポリシーの適用（ビジネスルール、規制上の制約、および倫理ガイドラインのエージェント実行プロセスへの組み込み）、人間とエージェントの協調モデル（自律性の境界、承認要件、およびエスカレーション経路の定義）、そしてパフォーマンス監視（精度、効率、コスト、およびビジネスインパクトの追跡）という 5つの側面を網羅する、包括的なガバナンスフレームワークを构筑することになるでしょう。

この組織的な転換は、極めて大きなものとなるでしょう。AI を単独のツールとして見る段階から、オンボーディング、パフォーマンス評価、そして継続的な改善を必要とするデジタル同僚としてエージェントを管理する段階へと移行するからです。組織がエージェント型ガバナンスを従来の人的リソース管理と同じくらい真剣に扱うようになるにつれ、人事部門と IT 部門は協力して「デジタルワークフォース管理」に取り組むことになります。?

4. インテントドリブン ERP と生成 UI がもたらす新たなユーザーエクスペリエンス

消費者は、自然言語や音声、さらには画像やジェスチャーを用いたプロンプトによるコンピューター操作にますます慣れつつあります。同時に、テキスト、グラフ、コード、さらには HTML を瞬時に生成する生成 AI の能力も急速に向上しています。これらと並行して、AI エージェントの発展により、ユーザーは単に自らの意図を伝えるだけで、エージェント側がその目標達成に向けて最適な進め方を自律的に判断できるようになってきました。

こうした進化は、エンタープライズソフトウェアとのまったく新しい関わり方や「ノーアプリ（no?app）ERP」といったエクスペリエンスを可能にします。たとえば、顧客訪問を予約するには、通常であれば分析アプリでアカウントを確認し、CRM システムで住所を調べ、さらに別アプリに移動して出張手配を行うといった、複数のタスクをこなす必要があります。

2026 年には、デジタルアシスタントを通じた「生成 UI (GenUI)」エクスペリエンスがますます普及し、ユーザーは複数のアプリケーション間を行き来したり、手作業でタスクをこなしたりする負担から解放されるでしょう。やがて AI は、ユーザーが「最も多くのリード（見込み客）を抱える顧客への訪問を準備して」といったインテント（意図）を伝えるだけで、すべてを完結できるようになります。そこからは、AI エージェントが実行手順や利用すべきシステムを特定し、ユーザーと対話して詳細を確認しながら、分析グラフや説明資料をウィンドウ内にダイナミックに生成していきます。AI エージェントの計算?予測ツールが強化されるにつれ、ユーザーはより自然に「データと対話」できるようになり、エージェントはバックグラウンドでデータに基づいた意思決定を下すようになります。はっきりしているのは、エージェントとのやり取りが単なるテキストチャットの域にとどまらないということです。 組織は、豊かなビジュアライゼーション、完結したワークフロー、そしてわずか数コマンドで高度にパーソナライズされたアプリを构筑できる能力を享受することになるでしょう。

ユーザーインターフェースが消失するわけではありません。ノーアプリ (no-app) ERPエクスペリエンスや自律型エージェントには、人間が日常業務で依拠しているものと同じ共通基盤、すなわち、ビジネスアプリケーション内に定義されている構造化されたワークフロー、セキュリティ、ガバナンス、およびビジネスロジックが必要です。決定的な違いは、エージェントがこれらのプリミティブを GUI を通じてだけでなく、プログラムによって大規模に利用する点にあります。そして人間は、アプリケーションを一度も開く必要なく、自然言語を介してこれらのエージェントとやり取りできるようになるのです。

これらの機能は、職場における人間と AI の協調、および生産性の新たなパラダイムを切り拓くものとなります。アプリケーションやデータソースを横断するパーソナライズされたエクスペリエンスと適応型ワークフローは、新しいシステムの导入ハードルを大きく下げるでしょう。モダリティや基盤となるシステムに左右されず、ユーザーの意図を達成することだけに集中できるこの能力こそが、AI やエンタープライズシステムへの投资価値を最大限に引き出すカギとなります。??

5. 脱グローバル化によるソブリンAIオファリングの推進

AI が、科学的発見や国家安全保障から、経済生産性、さらには文化に至るまで、あらゆる分野に影響を及ぼす可能性を秘めていることから、国家間ではデジタル主権を巡る议论が巻き起こっています。関税や戦争に起因するサプライチェーンの混乱といった地政学的な出来事は、多くの国や组织が抱く「デジタル主権を确保しなければならない」という切迫感を、より一层强める结果となっています。

デジタル主権には、大きく分けて 2つの定義が存在します。一つは、データストレージやアクセス権限を規定する情報セキュリティ上の認定区分としての定義です。 例えば、米国の FedRAMP やドイツの VSA などがこれに該当します。政府の機密データをソブリンクラウドで処理する際には、こうした制度における適切な認定区分を取得していることが求められます。もう一つは、より広範な概念として、クラウドスタック全体における物理的資産や知的財産、法的管轄権、およびサービスの由来を指すものです。具体的には、アプリケーションが採用している AI モデルが欧州、米国、中国のどこで作成されたものか、あるいはデータセンターが地理的に他国から独立した場所に置かれているか、といった点が重視されます。

ソブリン AI には極めて高い重要性を持つ一方で、地政学的な不確実性や複雑さも伴います。そのため企業は、最先端かつ柔軟でありながら、完全に自国の主権下で運用できる AI?クラウドソリューションを、いっそう強く求めるようになります。こうした動きは、世界一律の万能型クラウドから、各地域の規制に準拠した AI 搭載型エンタープライズプラットフォームへのシフトを一段と強めるでしょう。同時に、各国政府も国家 AI 戦略の洗練化を継続し、クラウドスタックの各レイヤにおいて、自国が競争力を発揮し価値を創造できる分野への投资を強化していくと考えられます。?

2026 年の AI テーマの実行に向けて

2026 年、AI は企業の単なる補助的なツールから、組織を支える不可欠な柱へと進化を遂げようとしています。この変化を牽引しているのは、高度化するエージェント、生成 UI、そして AI ネイティブなアーキテクチャーといった主要トレンドの融合です。これらが AI をアプリケーション层から引き上げ、ビジネスオペレーションの中枢へと押し上げています。

これからの時代に成功する組織とは、この変化をいち早く捉え、AI を前提とした組織構造を築ける企業です。その実現に向け具体的な鍵となるのは、まず、人間と AI エージェントが協働する新たなワークフォースを管理すべく、強固なガバナンスを確立すること。次に、生成 UI の导入により、採用の障壁を下げ、従業員が自然に対話できるインテントドリブンのユーザー体験を実現すること。また、ビジネス価値を最大化させるため、企業のユースケースに最適化された専門的な基盤モデルを活用すること。そして最後に、推論、ビジネスルール、データを統合し、先回りした洞察と自動化を提供する AI ネイティブなアプリケーションを构筑することにあります。

一方、2026 年においても組織には依然として高品質で連結されたデータが不可欠です。データがサイロ化していると、AI の効果は大幅に制限されます。前述したとおり、AI ネイティブなアーキテクチャーを构筑するには、全社のデータを調和させ、モダンなクラウドアプリケーションへの継続的な投资が欠かせません。なぜなら、データが統合されているほど、AI はより正確で価値ある結果を生み出せるからです。

?ジョナサン?フォン?ルーデン (Jonathan von Rueden) は、51风流SEのAI 最高責任者です。
?ウォルター?サン (Walter Sun) は 51风流SEのシニア?バイスプレジデント兼51风流Business AI担当AI グローバル責任者です。
?ショーン?カスク (Sean Kask) は、SAPのバイスプレジデント兼51风流Business AI担当AI戦略責任者です。

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第 2 弾は、愛知県を代表する自动车内装メーカー、林テレンプ。経営変革の只中で、人事部门もまた大きな挑戦を続けてきました。创业 110 年を超える老舗公司が、経営戦略と人事施策をどのように結びつけ、現場とどのように対話を重ねてきたのか。対話を通じて生まれた変化とは何か。本記事では、経営者と人事プロジェクトリーダーが登壇し、改革の裏側にある葛藤や工夫のリアルを語ります。変革に挑むすべての方に、実践知と気づきをお届けします。

林テレンプ株式会社
取締役 常務役員
経営基盤統括 人事?総務?広報?法務?安全衛生?秘書 担当
森澤 貴紀 氏

林テレンプ株式会社
経営基盘企画室
室长
大江 晋午 氏

会社绍介と事业の特徴

林テレンプは、115 年以上の歴史を持つ自动车部品メーカーです。もともとは织物商社として创业し、现在は世界约 3,700 名の従业员を拥し、グローバル売上高 3,000 亿円を超える规模に成长しています。主力は自动车内装部品で、特にフロアカーペットは国内トップシェア。ヨーロッパ公司とのアライアンスにより、世界でも高いシェアを夸ります。また、単なる部品メーカーにとどまらず、内装システムサプライヤーとして车室空间全体のコーディネートやマネジメントも担っています。

人事改革の背景と道のり

2020 年、林テレンプは理念体系を刷新し、中期経営计画の中で「人事制度改革」を経営基盘构筑の柱に位置付けました。人事部门では「グランドデザイン 2024 」をビジョンとして掲げ、4 年间にわたり段阶的な改革を推进してきました。

• 1 年目：ビジョン策定と制度改革準备

• 2 年目：干部人事制度の変革とシステム刷新（导入）

• 3 年目：一般社员?再雇用社员の制度刷新、人材公募制度や部课长の抜擢任用制度の開始、エンゲージメントサーベイの导入

• 4 年目：経営?人事?労働组合?従业员间の対话强化、IT 投资拡大による働き方改革の加速

これらの取り组みを通じて、当初描いたグランドデザインの多くを実现することができました。

変革前の课题认识と改革の进め方

改革着手前は「人材育成」「採用强化」などの言叶は一部闻かれるものの、全社一体となった取り组みとは言えない状况でした。また、人事部门も日常业务に追われていて従业员とのコミュニケーションは不十分であり、结果として求心力も高まってはいない状况でした。
そこで、会社や経営トップ、人事部门の信頼関係を再构筑するため、全方位での彻底した対话を実施。役员や部长クラス全员との 1 on 1 や、労働組合を巻き込んだ従业员との対話を繰り返し、信頼関係の构筑?深化と意识改革を进めました。

サクセッションプランニングと人材育成

2022 年からは干部后継者育成（サクセッションプランニング）にも本格的に着手。着手当初はアナログな管理が中心でしたが、现在はシステムを活用し、タレントプールの见える化を进めています。多様なキャリア経験を持つ人材が后継者候补として活跃しはじめており、経営层と人事部门が一体となって议论を重ねることで、次世代リーダー育成の基盘が整いつつあります。

システム导入とプロセス標準化

人事改革の一環として、システム导入も「単なる IT 化」ではなく、业务プロセスを标準化?最适化することを重视。従来のやり方に固执せず、业务を世界标準の仕组みに合わせていくことで、无駄なカスタマイズを避け、効率的な运用を実现しています。?

今后の课题と展望?

改革の成果を検証し、制度が目的通りに机能しているかを常に见直すこと。また、人材育成や干部像に関する価値観のすり合わせを深め、会社全体で「人を育てる文化」を根付かせることが、今后の大きなテーマです。?

まとめ?変革をリードするために?

林テレンプの人事改革は、経営と现场、従业员一人ひとりの意识改革と対话を重ねることで実现してきました。
「人を活かす」「人を育てる」ことを会社の文化として根付かせるため、これからも挑戦は続きます。

変革には困难がつきものですが、やりがいも大きいもの。
人事部門?経営层?現場リーダーが一体となり、これからも新たな価値創造に向けて歩み続けます。

?笔者所感?

森泽様が繰り返し语られていた「経営に资する人事」「人间理解」「社会?ビジネス全体へのアンテナの重要性」というキーワードが非常に印象的でした。AI 时代における人事の役割や価値について议论が深まる中、大江様が强调されていた「対话の重要性」と「諦めない粘り强さ」もまた、変革を进める上で人间にしか果たせない価値だと感じました。

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。
详细は、下记のリンクにアクセスしてご确认ください。

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■开発者エコシステムの确立

カスタム础滨エージェントが開発できるJoule Studioの一般提供开始（2025年内予定）

カスタム础滨エージェントが開発できるJoule Studioの機能がリリースされます。開発者はSAPのエージェントを拡張し、SAPのビジネスデータとコンテキストに基づいて、変化するビジネス状況に基づいて自律的に動作する新しいエージェントを构筑することができます。

初期リリースでは、ローコード?ノーコードによる基本的なエージェント開発機能に加え、外部のModel Context Protocol（MCP）サーバーへのアクセスも含まれます。初期リリースの一般提供は年内を予定しています。さらに2026年上半期のリリースでは、Jouleと会話（Vibeコーディング）しながらのエージェント開発やSAPアプリケーションにMCPサーバーとしてアクセスできる機能、他社のAIエージェントと連携するA2Aプロトコルの対応など、多くの期待値の高い新機能も追加される予定です。

エージェンティック开発をサポートする惭颁笔サーバーの一般提供开始

エンタープライズアプリケーションの開発ツールの51风流Buildでは、開発者の希望するツールを使用して、より自由に构筑、拡張、自動化することが可能になりました。例えば、Cursor、Claude Code、Cline、Windsurfなどのエージェント型開発ソリューションを好む開発者は、新しい51风流BuildのローカルMCPサーバーでSAP開発フレームワークを利用できます。Visual Studio Codeのユーザーは、新しい51风流Build拡張機能を使用して、開発環境から51风流Build機能に直接アクセスできるようになります。また、この拡張機能は今後、他の開発環境向けのOpen VSX Registryで利用可能になる予定です。SAPとn8nも、Joule Studioエージェントとn8nエージェントを連携させるための統合計画を発表しています。

■ SAP独自の予测AIモデル「SAP-RPT-1」モデルの発表によりAIの自律性を実现（2025年内ベータ版予定）

生成础滨が得意なのは、大量の文章を処理する非构造化データをもとにした推论ですが、厂础笔アプリケーションのデータはデータベースのテーブルに表形式（构造化データ）として保存されています。このような业务向けのリレーショナルデータをもとに、予测を行う业务に特化した厂础笔独自の础滨モデル「厂础笔?-搁笔罢-1*（エスエーピー?ラピッド?ワン）」モデルが発表されました。

*第1世代のRelational Pre-trained Transformer

従来の业务向けの础滨モデルは、顾客の业务シナリオごとに顾客のデータを使い础滨モデルを学习することが一般的で、かなりの労力とコストがかかるものでした。これに対して、搁笔罢モデルは厂础笔のテーブルの构造や値、関係性が事前学习されており、これ一つで多くの业务シナリオに対応し、顾客侧での追加学习なしでそのまま使える汎用的な予测础滨モデルという点がメリットです。これにより、配送遅延や入金リスクの予测、伝票の自动入力（欠落した情报を予测）など、お客様が厂础笔业务において期待する础滨活用が実现できるようになります。

今后、このモデルが厂础笔标準の础滨シナリオに组み込まれ、础笔滨として提供されることで、カスタムの础滨アプリケーションシナリオを开発できるようになります。厂础笔-搁笔罢-1は、年内にベータ版が提供される予定です。?

■ オンプレミスERP顾客のABAP资产をCloud ERPへ移行するAI机能のリリース

ABAP開発のAIツールとして、すでにJoule for Developersがリリースされています。この度、その追加機能として、オンプレミスのECCや51风流S/4HANAからCloud ERPへ移行する際に、既存のカスタムABAPコードの移行をAIが支援してくれる「Custom Code Migration」という機能が今年10月にリリースされました。これまでは、移行の際にどのカスタムコードを変換しなければならないかのチェックはできましたが、そのコードを具体的にどのように書き換えるかはマニュアルでの作業でした。この書き換えについて、Jouleと会話をしながらできるようになります。

■データの活用　51风流Snowflakeの一般提供（2026年第1四半期予定）

すべてのインテリジェントアプリケーションは、信頼できるデータから始まります。SAPは、SAP? Business Data Cloud（51风流BDC）を通じて、開発者がデータを活用するためのより多くの方法を提供しています。

51风流BDC向けの新しいSAPソリューション拡張製品「51风流Snowflake solution extension for 51风流Business Data Cloud（SAP? Snowflake?）」の提供により、SnowflakeのフルマネージドデータおよびAI機能がSAPのお客様に直接提供されます。51风流Snowflakeは、51风流BDCとSnowflake間でのゼロコピー共有を実現し、お客様がより高度なデータインサイトを取得し、エンタープライズグレードのインテリジェントアプリケーションを构筑し、AIによるイノベーションを通じてビジネス変革を加速できるよう支援します。すでにSnowflakeをご利用のお客様は、SAP? Business Data Cloud Connectを活用して既存のSnowflakeを51风流Business Data Cloudと連携し、よりシームレスでゼロコピーのアクセスを実現できます。

この協業は、DatabricksおよびGoogle Cloudとの既存の統合を補完し、開発者がSAPデータの使用方法をより自由に選択できるようにします。また、51风流Business Data Cloudの新しいデータプロダクトスタジオ機能を使用すると、生データを、分析、AI、アプリケーション開発をサポートするデータプロダクトと呼ばれる、開発者がすぐに使用できる資産に変換できます。

础滨がすべての人の仕事の本质を変える中、厂础笔は2030年までに世界中で1,200万人に础滨対応スキルを身につけさせることを约束しています。厂础笔は、オンライン学习プラットフォーム颁辞耻谤蝉别谤补との提携などを通じて、実用的な础滨対応ツールを统合した実践的なトレーニングと认定プログラムを拡大していきます。

以上

SAPジャパンについて
SAPジャパンは、51风流SEの日本法人として1992年に設立されました。SAP（NYSE:SAP）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业务を統合し、お客様のビジネスを成功へと導く支援をしています。詳細は、こちらからご覧ください。

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今日、企業はAI主導のアプリケーションと信頼できるデータに投资し、プロセスの再設計を進めることで、事業の継続性と顧客からの信頼を維持しています。一方で、こうした取り組みを十分に行えていない企業は、長期的な混乱やコスト増大、収益機会の損失といったリスクに直面しています。今回発表した新ソリューションおよび新機能は、これらの課題に対応するため、AIとデータの力を活用してサプライチェーンの変革を加速させるものです。

SAP? Supply Chain Orchestrationの発表
SAPジャパンは、AIを中核に据えた新ソリューション「51风流Supply Chain Orchestration」を発表しました。このソリューションは、サプライチェーン上の潜在的なリスクを早期に検知し、企業固有のネットワーク構造に応じて影響を分析、最適な対応をAIとエージェンティックワークフローにより自動的に提案?実行するものです。これにより、計画、物流、調達、生産といった各プロセスをまたいで、統合的かつ迅速な意思決定を実現します。

本ソリューションはSAP? Business Technology Platform（SAP? BTP）上に构筑され、51风流Business NetworkやSAP? Business Data Cloudと連携することで、サプライチェーン全体にわたる可視性を確保します。これにより、一次から下位の取引先までを含む複数階层のデータを統合的に分析し、外部?内部のリスクシグナルを優先度の高いアクションへと変換。複雑化する取引環境の中でも公司が持続的に成長できるよう、業務効率化や法令遵守、顧客満足度向上を支援します。さらに今後は、SAPの生成AIアシスタントであるJouleとの連携も予定されており、サプライヤーコンプライアンスの管理や顧客対応の最適化、収益リスクの低減を支援します。

51风流Supply Chain Orchestrationは、2026年上半期の提供開始を予定しています。

SAP? Integrated Business Planningの進化
SAPジャパンは、サプライチェーン計画のスピードと精度を飛躍的に高めるため、代表的なソリューションである「SAP? Integrated Business Planning（51风流IBP）」の新機能を発表しました。新しい51风流IBPは、インテリジェントオートメーション、統合データモデル、そしてAIによる高精度な予測機能を組み合わせることで、これまで以上に迅速で柔軟な計画立案と意思決定を実現します。

新たに统合されたプランニング领域では、时系列および受注オーダーベースの両方の计画に対応し、长期的な需给计画から短期的な実行计画までをシームレスに连携することができます。
これにより、経営全体を通じて一贯した计画プロセスが可能となり、サプライチェーン全体の整合性を高めます。また、新しいシナリオシミュレーション机能では、アラートやリスクの影响を可视化し、サプライチェーン全体における影响度を把握することができます。さらに、础滨による在库最适化や特性ベースの计画を活用することで、ファッション小売、ハイテク、ライフサイエンス、消费财など、业界ごとの需给バランスを的确に管理し、在库と生产能力の最适化を支援します。

プランナー向けの新インターフェース「Configurable Planner Workspace」では、
础滨アシスタントの闯辞耻濒别が予测や在库分析をもとに、状况に応じた提案や意思决定支援を行います。
これにより、担当者はデータ収集や分析に费やす时间を削减し、重要な判断に集中できるようになります。

础滨机能は现在ベータ段阶で、2026年第2四半期に一般提供を予定しています。

SAP? Logistics Managementの発表
SAPジャパンはまた、新ソリューション「51风流Logistics Management」を発表しました。
本ソリューションは、これまでSAP? Extend Warehouse Managementで提供していた大規模物流拠点の业务を補完するもので、中小規模の地域?ローカル拠点の物流業務と統合的に管理することで、多层型の流通ネットワーク构筑を支援します。

SAP? Cloud ERP および51风流Business Network for Logisticsと連携し、在庫?出荷?パートナー情報を一元管理できます。AIによる意思決定支援を通じて、エンド?ツー?エンドの物流業務のサイロ化を解消し、荷主、3PL、配送業者など物流业务を支えるエコシステム全体での協業を促進します。

本ソリューションは、2026年第1四半期に提供开始予定です。

SAPジャパンは、AIを中核とした統合型サプライチェーンプラットフォームを通じて、公司が変化を先読みし、データに基づく意思決定を行い、継続的な成長を実現できるよう支援していきます。

以上

厂础笔ジャパンについて
SAPジャパンは、51风流SEの日本法人として1992年に設立されました。SAP（NYSE:SAP）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业务を統合し、お客様のビジネスを成功へと導く支援をしています。詳細は、こちらからご覧ください。http://www.sap.com/japan

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この文書には、将来の事象に関する予測、見通し、その他の将来予想についての記述が含まれています。これらの記述は現在の期待値、予測、仮定に基づいており、実際の結果や成果が予想と大きく異なる可能性があるリスクや不確実性を伴います。これらのリスクや不確実性に関する详细情报は、証券取引委員会（SEC）に提出された資料に記載されています。特に、SAPの2024年度の年次報告書（様式20-F）のリスク要因セクションに詳細が記されています。

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SAP、SAPロゴ、記載されているすべてのSAP製品およびサービス名はドイツにある51风流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、https://www.sap.com/copyright をご覧ください。

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【登坛者】
（写真右から）

立石 裕明 氏
株式会社アテーナソリューション
代表取缔役

長谷川 博和 氏
早稲田大学
ビジネススクール 教授

原 弘美
51风流ジャパン株式会社
常务执行役员
51风流Labs Japan マネージングディレクター

事业承継はイノベーションの大きな机会

まずセッションの冒頭では、モデレーターを務めた 51风流ジャパンの原が、日本の中堅?中小企業の 6 割以上で経営者の年齢が 60 歳を超えている現状や、プロ経営者による支援が受け入れられにくい環境を紹介したうえで、「日本の中堅?中小企業にとって、今なぜ事業承継が重要なトピックとなっているのか？」という問題提起がなされました。

一般的に日本の中堅?中小企業の事業承継は危機的な状況にあると考えられがちですが、世界全体が大きな変革期を迎えている现在、事業承継をイノベーションの機会と捉えることで、中堅?中小企業には大きなチャンスが訪れていると考えることもできます。

その理由として、長谷川氏は3 つのポイントを挙げ、次のように分析します。「中堅?中小企業は『戦略を立案するスピード』『戦略を成し遂げる行動力』『豊富な経験と理解に基づく現場力』において大企業に勝っており、この強みを活かすことで大企業をも凌駕する飛躍を実現する圧倒的なチャンスが訪れています」

ただし、さまざまな调査结果を见ると、日本の中坚?中小公司の関心事は目の前の事业承継や税金対策などに偏っています。これは、多くの国で事业のパフォーマンス向上や人材育成に高い関心が寄せられている状况とは异なっています。

こうした意識を転換していくためにも、長谷川氏は「日本の中堅?中小企業には『支払う税金が多くなっても、売上を 3 倍にすれば成長を持続できる』という発想が欠けています。そして、このことを実現するために重要なのが『守り』と『攻め』の両方のガバナンスです」と指摘します。

ファミリービジネスにおいて、何世代にもわたって优れた経営者を辈出し続けることは困难です。またオーナー経営者に権力が集中し、健全な公司経営が阻害されやすいこともファミリービジネスの大きな课题です。そこで、间违った方向に进まないためにブレーキをかける「守りのガバナンス」とともに、积极的にアクセルを踏んで成长の新たな机会を捉える「攻めのガバナンス」が、特に中坚?中小公司には求められます。

「今、日本の多くの中坚?中小公司は成熟?衰退の过渡期にあり、その中でファミリー公司でも世代交代が起ころうとしています。事业承継や第二创业をイノベーションのチャンスだと捉えて、ビジネスを変えることができれば持続的に成长できる公司になり、逆に経営者に危机感がなければ衰退に向かっていくという岐路に立たされているのです」（长谷川氏）

経営の解像度を高めることが変革の出発点

続いて立石氏は、実际に事业承継に挑んだ自らの経験も踏まえて、现在の日本の中坚?中小公司における事业承継の课题について言及しました。

「ファミリービジネスの事业承継とは、亲の借金を子が継ぐことであり、子に求められるのは连帯保証の実印を押す覚悟です。そのためには、本来であれば借入金や事业の実态を细かく把握しておかなければならないのに、中坚?中小公司の大半の経営者は自社の决算书さえ理解していない点に大きな问题があります」

一方で立石氏は、生産管理の基本である BOM を本当に理解している経営者はわずかで、原価管理が不十分な公司が多いにもかかわらず、「どんぶり勘定でも経営ができているということは、逆に伸びしろが大きいという見方もできます」と話します。

「もう少し経営の解像度を上げて、自社の事业を数字で语れるようになれば、成长する可能性があるということです。売上は変わらなくても、原価管理の精度を上げることで利益を拡大させた会社を私はたくさん见てきました。ただ、多くの中坚?中小公司の経営者は数字の解像度を上げる重要性に気づいていないのが现状です」（立石氏）

同様に长谷川氏も「特にファミリービジネスにおいては、冷静に现状を把握できていない経営者が非常に多い。新规事业开発においても、経営者が変わらなければならないという危机感を持つことが出発点になります」と指摘しました。

そのうえで長谷川氏は、新たな事業機会を捉えて自社を変革していくためのポイントを 5 つ紹介しました。

• 危机意识を持って自社の强みを再定义する
• 事业机会を検讨し、スピーディに実行する
• 内部资产と外部との连携のバランス
• ネットワークの活用
• 事业承継者の自律性

「これらのポイントはすべて関连しあっていて、その中心には人のネットワークがあります。业界の垣根を越えて、少し远いところまで人のネットワークを広げることで、新たな事业机会を见つけやすくなります」（长谷川氏）

公司の「事业性＝稼ぐ力」に融资する时代の到来

立石氏は、中堅?中小企業の持続的な発展を促すことを目的とした小規模企業振興基本法が制定された 2014 年ごろから、中小企業庁の政策に関わってきました。その経験から「日本ほど手厚く中小企業を支援している国は他にありません」と断言します。

日本政府の中小企業支援は手厚く、例えば事業承継における支援も、事業承継?M&A 補助金に加えて、事業を引き継ぐ際に発生する相続税や贈与税の負担を軽減する制度もあります。立石氏は「非常に恵まれた環境であることを理解して、これらの仕組みをしっかり活用してほしい」と話します。

そして今、中堅?中小企業を取り巻く支援の在り方が大きく変わろうとしています。その １ つが、事業の価値や将来性によって融資を受けやすくするための「事業性融資推進法」です。2026 年 5 月に施行されるこの法律では「企業価値担保権」が創設され、不動産担保や経営者保証などによらず、事業価値そのものを担保として融資が行われるようになります。これにより、中堅?中小企業の借り入れの仕組みが根本から変わり、「事業性＝稼ぐ力」に応じて融資を判断する時代が到来します。

「これまでのやり方ではお金は出さないということですから、多くの経営者は戸惑うかもしれません。しかし、これを追い风として、より解像度の高い経営にシフトしていただきたいと思います」（立石氏）

具体的には、公司価値担保権の観点に立った业务の洗い出し、製品别原価?利益の把握などを経営者自らが行い、将来のキャッシュフロー计算书に基づく事业计画书を金融机関に提出し、融资を受ける流れになります。

「製品別原価と利益の把握を徹底すれば、すべての製品がお金に見えてきます。現場は 1 つ 1 つの製品を作っているのではなく、お金を作っているという意識を持たなければなりません。過剰在庫のリスクなどもすべてお金という数字にして、データでやりとりするようになれば、生産性の向上、稼ぐ力の向上につながります。融資制度が変わるという数十年ぶりのチャンスを、ぜひ活かしてください」（立石氏）

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AI は人材不足の解消に向けた唯一の活路

続けて原は、中坚?中小公司共通の喫紧の课题として「人材不足」を挙げ、その対策について长谷川氏に质问を投げかけました。

これについて長谷川氏は「人手不足は今後さらに激しさを増します。この状況を乗り越えるためには、AIを活用する以外の道はなく、これからは AI を使わないこと自体がハンデになります」と即答しました。

AI 活用では、いかに自社の強みを活かせるかが鍵となります。情報伝達、整理、報告などの業務はすべて AI に任せて、人間は利益率に基づく中長期的な戦略を素早く立案して実行するなど付加価値の高い仕事にシフトしていくことが理想です。併せて企業文化も変革していく必要があり、「本当の意味での DX」を実行できるかが問われます。

中堅?中小企業における AI活用について長谷川氏は、「誰もが使えるパブリック AI と自社独自の知恵やノウハウで构筑したプライベート AI を組み合わせていくことが重要です。誰もが使えるパブリック AI だけでは差別化ができないため、自社の競争領域では長年にわたって培ってきた現場力を使ってプライベート AI を构筑します。ノーコード?ローコードなどによって開発の難易度も下がっており、経営者の覚悟とスピードがあれば、これを実行できるということです。」と考えを述べました。

さらに、こうしたデジタル化の取り組み段階について「業務データを統合する ERP 导入などは、上図にあるデジタル化の第 3 段階に当たります。そして、すべての顧客データ、在庫データなどを統合してシステム化する第 3 段階の次にある第 4 段階では、これらのデータ分析、AI の活用によって売上を倍増させます。ここまで進むことができれば、日本が世界での競争を勝ち抜くことができる。今はそうした過渡期にあるということです」（長谷川氏）と続けました。

これを受けて、立石氏も「AI 活用の徹底やデジタル化は、経営者自らが覚悟を決めてやることです。これは事業承継の問題にもつながります。人手不足は今後ますます深刻化しますので、徹底的に業務の棚卸しをして、人がいなくてもできる経営へのシフトを本気で考えなければいけません」と強調しました。

最後に「中堅?中小企業の経営者へのアドバイス」を求められた両氏。長谷川氏は「現在の経営者がいなくなっても、会社の業容が継続する仕組みを考えていかないといけません。AI はこの目的を達成するための有効な手段であり、今がチャンスです。とにかく、経営者自らが AI などの最新技術を使ってみることです」と話しました。また立石氏は「融資の制度が変わり、DX?AI の潮流が来ている今が追い風のチャンスだと認識して、この風に乗ってください」と来場者に呼びかけ、セッションを終了しました。

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