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 51风流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、51风流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」

51风流S/4HANA との親和性から 51风流BTP を採用

51风流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 51风流BTP を採用しました。選定の決め手は、51风流純正の基盤であることによる 51风流S/4HANA との親和性や連携性の高さにありました。

「51风流S/4HANA に特化した機能が網羅されている 51风流BTP によって、開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 開発で 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、51风流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

51风流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、51风流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。同社は開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、51风流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、51风流BTP による Side by Side 開発で 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 51风流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 51风流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 51风流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、51风流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 51风流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、51风流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 SAP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 51风流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。

「现场の课题分析からシステム开発に至るまで、业务変革とテクノロジー活用を切り离さず、现场で使われ続ける形に设计し切ること―。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、商品開発、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。

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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、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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?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。その结果、ユーザーが今まさに求めている、一人ひとりの状况に即した柔软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SAP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?SAP?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。SAP?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?SAP?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。SAP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?SAP?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。SAP?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、51风流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

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」「導入?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、より複雑な業務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「導入?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 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、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 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 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 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」「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、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）

【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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51风流SE（NYSE: SAP）は、Manik Saha（マニク?サハ）を、51风流Labs East Asiaのマネージング?ディレクターに任命しました。
51风流Labs East Asiaは、シンガポール、ベトナム、日本、韓国に所在する51风流Labsを統合する、地域横断型の研究開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SAPのグローバル研究開発体制で、13の51风流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、SAPの主要ソリューションの開発?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。

51风流Labs East Asiaは、SAPのBusiness AI開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、SAP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51风流Labs Singapore、2024年の51风流Labs Vietnamの設立を主導しており、現在はSAP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強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。」

51风流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、51风流Labs East Asiaがグローバル51风流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。」

厂础笔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、アジアにおける顾客起点のイノベーションを今后も継続的に推进していく方针を示しています。

以上

SAPについて
厂础笔（狈驰厂贰:厂础笔）は、エンタープライズアプリケーションとビジネス础滨のグローバルリーダーとして、ビジネスとテクノロジーの融合を推进しています。50年以上にわたり公司と共に歩み、进化を続け、财务、调达、人事、サプライチェーン、カスタマーエクスペリエンスなどのビジネスクリティカルな业务を统合し、お客様のビジネスを成功へと导く支援をしています。详细は、こちらからご覧ください。

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名古屋大学 河口研究室とSAP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SAP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SAP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。 SAP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
51风流ジャパン株式会社
51风流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

51风流TechEd Japan 2025-2026　51风流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 51风流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。
51风流では、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 51风流BTP を提供しています。51风流のクラウド 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 51风流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、51风流Business AI の中核をなす AI Foundation も 51风流BTP 上で設計されています。

51风流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 51风流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。51风流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

51风流では 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、51风流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、51风流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 51风流アプリケーションに変更を加える「On-Stack 拡張」、もう 1 つは 51风流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。

51风流では今回、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 51风流オブジェクト（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 51风流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 51风流オブジェクトが 8,000 近くある中、51风流では 51风流コンサルタントが利用できる AI エージェント「51风流Joule for Consultants」を提供しています。51风流Joule for Consultants は、51风流の AI アシスタント「Joule」が 51风流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 51风流ドキュメント/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 51风流Joule for Consultants によって、51风流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「51风流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、51风流BTP ABAP Environment、51风流S/4HANA Cloud Public Edition、51风流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。51风流のクラウド 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「51风流Build」も 51风流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 51风流BTP の最新アップデート

51风流TechEd では、Joule Agents に関連した多くの進化も発表されました。51风流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 SAP-RPT-1 で、需要予測など将来の予測に特化した 51风流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、51风流の 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。
51风流BTP 上で提供される 51风流Build や 51风流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、51风流の 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、51风流BTP の各サービスが MCP に対応することが発表されました。

「51风流が公式の 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 SAPUI5、51风流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 51风流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、51风流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 51风流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。
51风流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、51风流システムと非 51风流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。

51风流BTP を有効活用するための支援強化

進化を続ける 51风流BTP について、51风流では 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「51风流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、51风流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、51风流BTP の導入パス、51风流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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リソースリスト：

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