AIに質問して答えを得ることと、AIに会社の仕事を任せることは同じではない。在庫を調べるだけならともかく、発注や顧客情報の更新まで実行させるなら、参照するデータの正しさに加え、操作できる範囲や承認の手順も必要になる。
こうした企業AIの実装をテーマに、Boomi株式会社は2026年10月14日、東京アメリカンクラブで「Boomi World Tour 東京 2026」を開催した。掲げたのは「Accelerate：AIの可能性を、実業務の成果へ」。米Boomiの会長兼CEO、Steve Lucas氏による基調講演や、早稲田大学ビジネススクールの入山章栄教授による特別講演に加え、顧客企業の取り組みや国内の導入を支える人材にも焦点を当てたイベントである。
関連するAI基盤の機能強化、製造業向けの提携、顧客・パートナーの表彰を通して見えてくるのは、AIモデルの性能だけでは解決できない課題だ。Boomiが事業として取り組んでいるのは、AIと企業のデータ、そして実際の業務をどう結び付けるかという領域である。
AIを賢くするだけでは「社内の仕事」はつながらない
Boomiの中核製品「Boomi Enterprise Platform」は、企業内に分散したアプリケーションやデータを連携させ、業務を自動化するための基盤だ。システム同士が情報をやり取りする窓口であるAPIの管理や、データ管理、AIエージェントの構築・管理などを一つのプラットフォームで扱う。
例えば、営業部門が使う顧客管理システムと、在庫を管理するシステム、発注を処理する基幹システムが別々に動いている企業を考える。AIが顧客の要望を正しく理解できても、最新の在庫や取引条件を参照できなければ、適切な手配には進めない。データがつながっていても、商品名や取引先の定義がそろっていなければ、別の情報を同じものとして扱う危険が残る。
ここで必要になるのは、新しいAIモデルを一つ増やすことだけではない。既存システムから必要な情報を取り出し、意味をそろえ、権限を確認したうえで次の処理へ渡す仕組みである。Boomiの事業は、こうしたシステム連携の役割を、AIが業務に参加するための基盤へと広げるものと捉えられる。
「何を答えたか」から「何を実行したか」へ
AIエージェントとは、指示された目的に向けて、必要な情報を探したり、外部のツールを使ったりして処理を進める仕組みだ。業務システムにつなぐことで、文章の作成にとどまらず、データの照会や更新といった作業も担うようになる。
その分、管理の対象も変わる。誤った回答を人が読んで気付く場合と、誤った情報をもとにシステムの記録が書き換わる場合では、影響が異なる。どのデータを参照し、誰の権限で、どの操作を行い、いくら費用がかかったのか。実際の業務に組み込むには、この一連の流れを追えることが重要になる。
日本語の発表資料で紹介された機能強化の中心が「Agent Control Plane」である。複数のベンダーやAIモデルにまたがるエージェントの活動を把握し、企業の業務システムへの接続を管理する仕組みだ。この機能強化は米国で9月1日に発表済みの内容であり、東京イベント当日に初めて世界へ発表されたものではない。
制御を担う「Boomi AI Gateway」は、AIモデルとの通信と、外部ツールを呼び出す通信をまとめて管理する。利用者の認証情報や利用制限を適用し、AIの処理量に応じて生じるトークン費用を把握するほか、リスクの高い操作は人が承認するまで保留する設計だ。
例えば、在庫不足を検知したAIに、必要な部品の発注案を作らせる場面を想定すると分かりやすい。情報収集と発注案の作成までは自動で進めても、金額や取引条件によっては担当者が承認してから注文を確定する。これは説明のための例だが、AIに任せる範囲と、人が責任を持つ範囲を分けるという意味で、企業が導入時に考えるべき問題を示している。
接続先と判断の根拠、実行手順を整理する
管理の仕組みだけでは業務は動かない。AIが何に接続でき、何を根拠に判断し、どの順番で仕事を進めるのかも整える必要がある。発表された関連機能は、それぞれ異なる役割を持つ。
- Boomi Connect：業務システムへの接続。AIと外部のデータやツールをつなぐ仕組みであるMCPに対応し、社内システムを管理された接続先として提供する。Claude、ChatGPT、Geminiなどからの業務利用を想定し、既存の認証基盤と連携してツールの呼び出しを認証・記録・計測する。
- Agent Context：判断の根拠の整理。専門家が承認した業務上の定義や、データの出所・加工の経緯を推論に結び付ける。AIが事実と異なる内容を出力する問題を減らし、判断に使われた情報を企業側が把握できるようにする狙いがある。
- Boomi Orchestrate：仕事の流れの設計。自然言語の指示をもとに、複数のシステムにまたがる処理を構成する。業務の流れを示す画面と技術的な実装を示す画面を用意し、業務部門とIT部門が内容を確認し、本番稼働前にテストやレビューを行えるようにする。
実行場所を選ぶための「Boomi Runtime」も含まれる。クラウドだけでなく、企業のプライベートネットワークや指定した地域での実行を想定するものだ。ただし、実行基盤の置き場所と、利用する外部AIサービスへどの情報を送るかは別の問題である。社内に残すデータの範囲や接続先の条件は、個別に設計する必要がある。
これらは、AIを導入すれば自動的に安全性や正確性が確保されるという話ではない。接続を許す対象、業務データの定義、承認者、例外が起きたときの対応を、企業自身が決めるための道具と見るべきだ。AIの使い方を個々の従業員に委ねる段階から、組織として運用する段階への移行を支える点に意味がある。
製造業向けの提携が示した「現場との接点」
こうした方向性を具体的な業種へ展開する取り組みが、Jade Globalとの提携拡大である。米国で10月12日に発表されたもので、製造業向けのAIエージェントを、管理の仕組みと合わせて提供する。
製造業では、経営資源を管理するERP、工場の作業を管理するMES、製品情報を管理するPLMなど、異なる役割のシステムが併存する。部品表、仕入れ先、設備、品質記録といった情報も、それぞれの場所に蓄積される。AIが一部の情報しか参照できなければ、工場や供給網の状況を踏まえた対応にはつながりにくい。
提携では、Boomiがデータ連携とエージェント管理の基盤を、Jade Globalが製造業の業務に合わせた仕組みや運用支援を担う。仕入れ先との取引で生じる例外的な事態への対応、保守作業のフォロー、需要と供給の調整などを想定し、発注の変更や生産保留の解除といった重要な操作には、人による承認や判断過程の記録を組み込むとしている。
注目点は、AIが作業を提案するだけでなく、既存の業務ルールに沿って実行へ進めるようにすることだ。もっとも、これらは提携で示された支援領域であり、個々の工場で達成済みの成果を意味しない。導入効果は、データを整える負担や承認に要する手間も含めて確認する必要がある。
AIへの挑戦と安定運用
東京のイベントでは、国内の利用企業への表彰も行われた。「カスタマー イノベーション オブ ザ イヤー 2026」を受賞したのは三菱オートリースである。導入から約2年で、BoomiのAIエージェント機能を含むAI活用に取り組み、新たな業務価値の創出を進めた点が評価された。
一方、「ロイヤル カスタマー オブ ザ イヤー 2026」は学校法人立命館が受賞した。こちらはBoomiとCoupaの連携を軸に、長年にわたって安定的に利用してきたことが評価の理由である。新しいAI機能への挑戦と、日々の業務を継続して支えるシステム連携。二つの表彰は、同じ基盤が担う異なる役割を示している。
公表された受賞理由には、作業時間の削減率や投資回収額などの具体的な数値は含まれていない。そのため、表彰をそのままAI導入による定量的な効果の証明と受け取ることはできない。ただ、今回の2者の取り組みからは、導入の段階や目的の違いを読み取ることができる。
日本で初めて設けた「コミュニティチャンピオン 2026」には、野村総合研究所の鈴木隆介氏と中野光一氏、三菱オートリースの高橋和也氏を選出した。技術の学習や認定資格の取得、ノウハウの共有などを通じたコミュニティへの貢献を表彰するものだ。製品の機能だけでなく、それを使いこなす人材の育成と知識の蓄積にも目を向けている。
日本での事業拡大を支える、導入と運用の担い手
同日午前、同じ会場では「Japan Partner Summit 2026」も開催された。パートナー表彰では、国内の案件創出・販売への貢献で野村総合研究所が「Japan Partner of the Year 2026」、社内でのAI活用を通じた新規商談・顧客開拓でパワーソリューションズが「AI Delivery Solution of the Year 2026」を受賞。登壇や発信、コミュニティへの貢献でフォーティエンスコンサルティングが「Japan Partner Advocate of the Year 2026」に選ばれた。
日本法人のBoomi株式会社は、米BoomiとSunBridge Partnersの出資により、2024年11月8日に設立された合弁会社である。企業のシステム構成も、業務上の慣行も一様ではない。日本市場で利用を広げるには、製品を提供するだけでなく、現場の業務を理解し、接続や運用を設計する担い手が必要になる。顧客、パートナー、個人の実践を同じ日に取り上げたことは、この事業の性格とも重なる。
同社は、Gartnerの2026年版API管理分野の「Magic Quadrant」と、Forresterの2026年第3四半期の適応型プロセス・オーケストレーション・ソフトウェア評価で、それぞれリーダーに位置付けられたことも発表している。前者はシステム間の接続点を管理する領域、後者は状況に応じて業務の流れを組み立て、制御する領域だ。
今回のイベントと一連の発表が示すのは、AIの導入をモデル選びだけで終わらせないという方向性である。どの業務を任せるのか、必要な情報はそろっているか、誰が実行を承認するのか、運用費を含めて何が改善したのか。AIエージェントに業務の実行を任せるには、こうした問いに答えられる仕組みを整えることが重要になる。Boomiの事業の意義は、AIと既存システムの間にある実務上の課題に取り組む点にも大きいといえるだろう。