プラットフォームのインテリジェント化: 技術進化により、プラットフォームは自動的に学習し、ユーザーのニーズを予測し、適応する能力を持つようになる。

主要AIプレイヤーとの包括的提携: 業界最高峰のAIテクノロジーを持つ企業との協力により、複合的な機能やサービスを提供できるようになる。

GenAI + Agentic AIによる自律的意思決定支援: 生成AIとエージェントAIの組み合わせにより、リアルタイムでの情報分析およびアクションを自律的に行う能力が向上。

エンタープライズAIガバナンスの確立: 組織全体におけるAIの利用に関するガイドラインやポリシーを整備し、倫理的で透明なAI統治体制を構築。

差別化要因: 独自の技術やサービス、パートナーシップにより、競合との差別化を強化し、優位性を確保する。

予測型アシスタントへの移行: データ分析に基づく予測を行うアシスタント機能により、業務の効率化と戦略的意思決定の質を向上させる。

業務プロセスのインテリジェント化: AIによる業務フローの最適化を通じて、手作業を減らし、スピードと精度を向上させることが可能となる。

AIセキュリティ・ガバナンスの統合提供: AIシステムにおけるセキュリティとガバナンスを一元的に管理し、安全性の高い運用を実現。

領域拡大: ビジネスモデルの多様化を進め、新たな市場機会を創出することが目的。

ITSMからERP/S2P領域への参入: 従来のITサービス管理の枠を超え、Enterprise Resource Planning や Source to Payなど新たな領域に進出する。

データファブリックによる全社統合: リアルタイムのデータアクセスを通じて、全社的な視点から戦略的な意思決定を支援。

新ポジションとしてのシステム間連携基盤: 異なるシステム間でのデータと情報がシームレスに連携し、業務効率が向上する基盤の構築。

統合価値: 異なるサービスや機能が統合されることにより、顧客に対する付加価値提供を強化。

Snowflake/Databricksとのゼロコピー統合: データの重複を避けつつ、迅速かつ効率的なデータ処理が可能な環境を提供。

クロスプラットフォームワークフロー: 様々なプラットフォーム上での作業が統合され、ユーザー体験が一元化される。

エンドツーエンドプロセスの可視化: 業務プロセス全体が可視化され、ボトルネックや最適化ポイントが特定可能になる。

製造業（シーメンス）: 製造業においてシーメンスとの協力を通じた先進的なプロセス自動化やデジタルツイン技術の導入。

小売業（ASDA）: 小売業界での顧客体験の向上と効率化を目指したソリューションの提供。

OT/IoT（Mission Secure）: IoTデバイスとオペレーショナルテクノロジーを結合し、セキュリティ強化やデータ利活用を推進。

業界特化展開: 特定の業界ニーズに応じたソリューションを提供し、顧客の競争力を強化。

デジタルツイン: 物理的なプロセスやシステムのデジタル再現により、効率的な運用と分析の促進。

サプライチェーン最適化: 自動化技術を用いたサプライチェーンプロセスの統合と最適化。

業界固有ワークフロー: 各業界固有のニーズに対応したカスタマイズされたワークフローの設計と実装。

モジュール化推進: 製品やサービスをモジュール化することにより、柔軟性と拡張性が向上。

API戦略の強化: APIを通じた外部システムとの統合を進め、相互運用性を確保。

柔軟な統合アーキテクチャ: 変化する市場ニーズに適応できるよう、システム統合の柔軟性を持たせる。

組織対応: 市場や技術の変化に迅速に反応できる組織体制を構築する必要がある。

パートナーエコシステム拡大: 新たなパートナーシップの形成により、競争力を強化。

業界知識の深化: 業界特有の知識を深めることで、より高い付加価値を提供。

AIガバナンス体制の確立: AI技術の利用における倫理や透明性の確保を目的としたガバナンス体制を構築。