はじめに
本ブログは「SAP BTP Hackathon 2026」において、最優秀賞を受賞されたTISI株式会社様の個別インタビュー記事です。
「SAP BTP Hackathon 2026」は、SAPジャパン株式会社の主催するパートナー/お客様向けのハッカソンイベントです。5年目の開催となった今年のハッカソンは、54社70チーム422名が参加されました。
イベントの流れとしては、2026年5月よりイネーブルメントセッションを実施し、同年6月より1週間のハッカソンを行いました。その後SAPジャパンによる選考を経て、7/3(金)に一次選考を突破したファイナリストチーム6組が集まり、たくさんの参加者やSAP社員が見守る中で、渾身のプレゼンテーションを行い、最優秀作品とチームを決める最終選考イベントを実施いたしました。
今年のハッカソンのテーマは、「業務プロセスを再設計せよ。〜 最強の“相棒”と創る、省力化と高度化のネクストステージ 〜」でした。このテーマにおいて、データに基づく継続的な監視と即時対応による意思決定の迅速化を目指し、社内ERPデータと外部市況情報を統合して経営指標の分析から将来シナリオ提示、アクション実行までを一気通貫で支援するアプリケーション「Joule自律的企業ナビゲーター～Joule Autonomous Enterprise Navigator～」を開発し、最優秀賞を受賞されたTISI株式会社（以下、TISI）“TISInnovators”チームの皆様に、お話をお伺いしました。
【編集注】本ブログ公開時点で、SAP Business Technology Platform （SAP BTP）（※1）はSAP Business AI Platform に名称変更されています。 本文中のSAP BTP・SAP Business Technology Platformはすべて 現在のSAP Business AI Platformに相当します。 略称「SAP BAIP」は SAP 公式な呼称としては認められていないため、 本ブログでは旧略称「SAP BTP」をそのまま使用しています。
チーム/インタビュー参加者紹介
写真左から順に、
馬場冬太：産業公共事業本部ERPコンサルティング第1事業部エンタープライズコンサルティング第2部チーフ
ERPビジネス領域にてOracle EBSの購買・販売領域を中心に約10年従事し、PLや開発チームリードを担当。
その後SAPの周辺システムおよびインターフェース領域を中心に約7年携わり、近年はSAP S/4HANA・BTP関連案件の推進に従事。本ハッカソンではデータ基盤の整備やシステム連携周りなど、開発側の実装領域を中心に担当。
森麻沙樹：産業公共事業本部ERPビジネス推進部エキスパート
ERPビジネス領域にてSAP BASISおよび生成AI活用を担当し、約15年にわたりSAP関連業務（HECやRISEのプリセールス含む）に従事。現在は生成AIの企画・技術推進や人材育成を担い、SAP BTPやJouleを活用したAIエージェント開発にも注力。本ハッカソンではAI領域全般の統括、およびSAP BTP各種ソリューションを組み合わせたアーキテクチャ設計を担当し、企画アイデアを技術・サービスとして具現化する領域をリード。
有木秀悟：産業公共事業本部ERPコンサルティング第1事業部エンタープライズコンサルティング第2部エキスパート
SAP導入プロジェクトに約10年従事し、生産・販売物流領域を中心に複数の案件でプロジェクトマネジメントや開発チームリードを担当。近年はSAP S/4HANA・BTP関連案件の推進に携わる。本ハッカソンではチームの窓口・事務局として、チーム活動全体の運営や進行管理を担当。
藤本堅太朗：産業公共事業本部ERPコンサルティング第1事業部エンタープライズコンサルティング第2部エキスパート
ERPビジネス領域にてSAP導入案件の提案・企画構想から導入までを担当し、20年以上にわたり製造業、商社、鉄道、監査法人など幅広い業界の新規導入案件を経験。主に財務会計/管理会計をリードし、業務・会計とシステムの双方の視点から支援を実施。本ハッカソンではビジネスアイデアの創出およびシナリオ設計を担当し、ソリューション全体のストーリー構築と価値訴求を牽引。
このほか、板東高志（CAP・OData V4によるサービス実装）、田畑博光（アイデアの補完と、AI駆動開発の推進）、中嶋愛佳（UI5アプリのUI設計）、森山全（過去のハッカソン参加経験をもとに知見を共有）を加えた計8名がチームを構成しています。
インタビュー内容
Q1. 今回開発されたソリューションについて教えてください。具体的に誰のどのような課題を解決するものですか？
(藤本氏) 経営者や事業責任者が長年抱えてきた、「構造的な意思決定の限界」を打破するためのソリューションです。
企業において、現場の情報は上位層に上がるにつれてどうしても解像度が落ち、タイムリーに届かず、多角的な判断を下すことも本質的に難しくなります。これはどれほど高額な業務システムを導入しても解決できなかった、人間の認知や組織構造に起因する限界と言えます。コンサルティングの現場でも、「情報の非対称性」や「判断の遅延」が経営の大きな足かせになっている場面を何度も目の当たりにしてきました。
しかし、自律的に連携するAIエージェントの登場によって、「これなら長年の課題を解決できるのではないか」と思い立ち、その確信が出発点となりました。
Q2. チーム編成の経緯や役割分担について教えてください。また、SAP BTPが初挑戦だったメンバーの学習面はいかがでしたか？
(有木氏) 上司から「メンバーを集めてみてほしい」と声をかけられた際、最初に考えたのは「勝てるチームの要件」でした。ハッカソンと聞くと技術者中心のイメージがあるかもしれませんが、実はそうではなく、ビジネス課題を定義できる人、それを技術で実現できる人、そして最後まで走り切れるモチベーションがある人。この三つが揃わないと戦えないと考えました。その3軸を念頭に置いて声をかけていきました。実務の都合で参加が難しいケースもありましたが、最終的に集まったメンバー間で話し合い、自然と役割分担ができていきました。
SAP： AIエージェントなど、初めて触れる技術もあったと思いますが、キャッチアップはどのようにしましたか？
(馬場氏) 私は今回、Joule Studio（※2）を初めて扱いました。当初は不安もありましたが、ハッカソン向けに提供されたワークショップ資料が非常に体系的で、チュートリアルの完成度も高かったため、資料を起点にスムーズに理解を進められました。
不明な点やつまずいた箇所があっても、実際に手を動かしながら試行錯誤を重ねることで、新技術の概念や具体的な実装方法についても短期間でしっかりとキャッチアップできました。未経験であることがハンデにならないよう、チーム全体でフォローし合える温かい雰囲気があったことも非常に大きかったです。
SAP： キャッチアップや開発を進めるうえで、具体的に役立ったSAP公式のコンテンツやツールはありましたか？
(有木氏) いくつか非常に助けられたリソースがあります。
まず、実装のキャッチアップで大いに活用したのがSAP Developer CenterのSAP Tutorials（※3）です。特にTutorial Navigatorのステップバイステップ手順は、BTPの最新技術の実装方法をキャッチアップするうえで欠かせないものでした。開発メンバーからも「チュートリアルが実装を進めるうえで役立った」との声が挙がっています。
また、アーキテクチャ構成を検討するフェーズではSAP Architecture Center（※4）の構成図を参照しました。最新のソリューション構成が掲載されており、サービスの組み合わせや連携方法を理解するうえで有用でしたね。
そして、ハッカソン全体を通して活用したのがSAP Joule for consultants（※5）です。 特に、要求仕様をSAP BTPの具体的な機能に落とし込む局面で重要な役割を果たしました。資料単体では腹落ちしきれない部分について SAP Joule for consultants に質問して解説してもらったり、実装中につまずいた箇所も頻繁に SAP Joule for consultants で確認しながら進めたりと、スペック作成から実装、レビュー、技術調査まで、幅広いシーンで利用しました。
Q3. 最終案に至るまでに没になったアイデアはありましたか？また、アイデア選定の評価軸やチーム内での意見のすり合わせについて教えてください
(有木氏) 最初はメンバーそれぞれが普段の業務で感じている課題をテーマに、アイデアを出し合いました。SAP導入プロジェクトのマネジメント支援や、システム運用保守における課題などです。ただ、「結局、誰の何の困りごとを解決したいのか？」という原点に立ち返った際、エンドユーザーに直接価値が届く「実業務」に近いテーマのほうが、訴求力も共感も高いという判断に至りました。
(藤本氏) アイデアの選定では、各案をAIで解析し、5つの評価軸で採点した上で改善案を取り込むというサイクルを回しました。磨き込めばどの案もかなりの完成度まで持っていけます。だからこそ最後の決め手となったのは、「他と差別化できる圧倒的なインパクトがあるか」、そして「誰も解けていない本質的な問いを立てられているか」でした。
SAP： チーム内で意見が対立するような場面はありましたか？
(有木氏) 衝突して意見がまとまらない、といった場面はほとんどありませんでしたね。声をかけたメンバーが、それぞれ現場で多様な経験を積んできたプロフェッショナルばかりだったので、自然と建設的な議論ができたのだと思います。
(藤本氏) メンバーがシニア層中心で、現場の修羅場を経験してきた人たちだったため、対応が非常に大人でした。否定から入るのではなく、「その視点を活かすなら、こう発展させられるのではないか」という建設的な返しが自然にできていた。そこはチームの強みでした。
(有木氏) 弊社はトップダウンというより、現場が主導して様々な検討を行い、形にしていくボトムアップの風土があります。今回のハッカソンも、まさにその風土が良い形で功を奏したのだと思います。方向性の異なる意見を柔軟に取り込むことで最終案がより磨かれていきました。たとえば、メンバーが出したアイデアを取り入れ、コンセプトを大きく洗練させていったプロセスがあるのですが、そのあたりの経緯は藤本から紹介してもらえますか。
(藤本氏) もともとベースとしてあったのは、「AI社外取締役」というアイデアでした。経営会議の議題をAIが事前に整理し、複数のペルソナ（AI役員）が忖度なく意見をぶつけ合うという構想です。
その複数ペルソナという軸をベースにしつつ、田畑の「AIエージェント全盛の時代だからこそ、人間が何をするかにフォーカスすべきだ」という重要な視点が加わりました。AIに判断を委ねるのではなく、人間中心の意思決定を支える存在としてペルソナ一人ひとりの人格や役割を再定義したことで、コンセプトが一気に洗練され、深みが増しました。
SAP： 技術面の判断軸はいかがでしたか？
(森氏) SAPのビジョンであるAutonomous Enterpriseを先取りし体現するショーケースを目指し、「SAPのAI技術をどこまでフル活用できるか」を大きな判断軸としていました。SAP BTPという強力なプラットフォームがある以上、その可能性を最大限に引き出せる構成にしたいと考えたからです。 一方で、ハッカソンという限られた期間の中で実装まで到達し、審査員の方々に納得していただけるデモシナリオとして成立させることも重要です。最終的に採用したアイデアは、SAPのAI技術を幅広く網羅しながら、実装性とデモとしての分かりやすさのバランスを高いレベルで満たすものになりました。
(馬場氏) SAP S/4HANA®（※6）との親和性も大きな判断軸でした。SAPの強みである企業の基幹業務データを最大限に活用できるソリューションであれば、実ビジネスにおけるリアリティが格段に増します。審査員にとっても「実際の現場で使えるイメージが湧くか」は極めて重要な評価ポイントになると考えており、その点において今回のソリューションが優れているという結論に至りました。
(有木氏) 振り返ると、コンセプト・技術・ビジネス価値、それぞれの観点から各自の役割が自然に機能していました。もちろん現場プロジェクトではトップダウンの強いリーダーシップが求められる場面もありますし、そうした牽引が得意な人材もいます。状況に応じてアプローチを柔軟に使い分けられる点も、弊社の強みだと感じています。
Q4. アーキテクチャや機能面を含め、開発を通じて最も効果的だった技術選択と、ハッカソン期間中に直面した壁をどう乗り越えたかを教えてください
(森氏) 弊社ならではの工夫として、Joule（※7）とシングルページアプリケーション型のSAP Fiori®（※8）UIをシームレスに組み合わせた点があります。Jouleのチャット画面を入口としながら、必要に応じて分析結果や予測、対応策などの詳細画面へスムーズにドリルダウンできる構成にしました。チャットと画面の行き来が途切れないよう、UI5側の設計は中嶋が細部まで作り込んでくれました。
また、9つのAIエージェントが司令塔となるオーケストレータを中心に連携し、情報収集から分析、予測、対応策の検討、最終的な人間の選択・承認、そしてその後のシステム実行まで、一連の業務プロセスをエンド・ツー・エンドの閉ループ（※9）で実現しています。単にAIエージェントを複数並べるのではなく、それぞれに明確な役割分担を持たせ、ひとつの業務プロセスとして高度にオーケストレーションした点が大きな特徴です。
直面した壁は、当時の生成AIの応答特性を前提として、複数のAIエージェントが安定して連携する仕組みを構築することでした。そのため、システムプロンプトだけでなく、エージェント間の役割分担や情報の受け渡し方、検証プロセスなどを細かく設計し、品質向上を図りました。特にオーケストレーションにおいては、AIを単なるチャット相手ではなく、業務を正確に遂行する「ワーカー」として稼働させるため、期待する形式や内容を安定して出力させること、そしてその結果の正当性を検証することが不可欠になります。複数のエージェントをつなぐほど、1つの出力の揺らぎが後続処理全体に影響を及ぼすため、各エージェントの役割定義や入出力仕様を細部まで設計し、精度を高めていきました。
(馬場氏) 技術的なコアは、メインのAIエージェントを司令塔に据えたマルチエージェントのオーケストレーション設計です。単一のAIにすべてを担わせるのではなく、業務フェーズごとに専門のサブエージェントを配置し、それぞれが「AIスキル」を通じてSAPシステムと安全に連携する構成としました。 AIスキルから呼び出されるSAP側のサービスは、板東がCAP・OData V4で実装しています。 メインのAIエージェントが全体のフローを統合し、人間との対話を一手に担うことで、「AIが人間の意思決定を黒子として支える」という理想的な協業モデルが具現化できたと考えています。
Q5. 今回開発されたソリューションの現状の完成度と、今後のビジネス展開について教えてください
(森氏) ソリューションの骨子は汎用性を持たせて設計しているため、業界や業種を問わず柔軟に応用できるアーキテクチャになっています。ただ、実際にお客様へ導入するにあたっては、個別のビジネスシナリオに合わせたチューニングが不可欠となるため、現状はPoC相当と位置づけています。まずは特定のお客様が抱える具体的な課題に深く刺さる成功実績を築き、そこから横展開を図っていくことが最も堅実なアプローチだと考えています。
(藤本氏) 森の言う通りですが、PoCの初期ターゲットとしては、日本の大手製造業を強く意識しています。地政学リスクをはじめ、サプライチェーンのボラティリティが極めて高い業界であり、意思決定の迅速化に対するニーズが最も切実な領域だからです。コンサルティングの観点から見ても、「課題の深刻さ」と「解決できた際のインパクト」のバランスが最も優れており、ソリューションの価値を最大限に発揮できるターゲットだと確信しています。
Q6. 見事グランプリを獲得されましたが、今回の勝利を象徴する最大の勝因は何だと考えていますか？
(藤本氏) 「ビジネスインパクトと革新性で圧倒的な結果を出す」という強いこだわりです。審査員の方々に価値が明確に伝わるものを作り上げることだけに集中しました。技術面は森をはじめとするエンジニア陣を全面的に信頼し、自身はビジネス価値の徹底的な訴求に徹しました。互いに信頼し合い、自然と役割分担が確立されていたこともチームとして大きかったですね。
ファイナリスト選出後も、制限時間内に収めるためのトークスクリプトの推敲やデモ動画の再収録、投影時の視認性を考慮したプレゼン資料の見直しなど、細部まで徹底的にブラッシュアップしました。最後の最後まで妥協しなかった姿勢が、最高の結果につながったのだと思います。
(森氏) 私は「このチームで優勝する」という明確なビジョンを描いており、そのための戦略として、SAPのAI技術の活用はもちろん、開発プロセスそのものにもAIをフル活用する方針を徹底しました。
TISIではハッカソン以前からAIエージェント活用のR&Dを本格的に推進していたため、「この技術で何ができるのか」という解像度が他チームよりも格段に高かったと自負しています。その強みが顕著に表れたのが、お題発表の翌日にはすでに業務シナリオやユースケース、各ペルソナの期待役割などが詳細かつ明確に定義されていた点です。また、田畑と二人でSDD（仕様駆動開発）とTDD（テスト駆動開発）を組み合わせた開発手順を事前に整備していたことも大きかったですね。実装の道筋に迷う時間が一切なく、開発スピードを劇的に加速させることができました。
実際の開発においてはClaude Code、Codexを活用し、ハーネスエンジニアリング（※10）の手法を適用することで、仕様に基づく実装からテスト、修正までの一連の工程をAIが反復的に実行できる体制を整えていました。
(馬場氏) 開発が本格稼働した段階で、「少なくともファイナリストには残れるだろう」という確かな手応えがありました。「ここまで手を抜かずに作り込んで残れなければ仕方がない」と全員が胸を張れる水準までやり切ったことが、大きな勝因だったと感じています。
(有木氏) 私個人としては、正直なところ優勝はおろかファイナリスト選出すら予想外でした（笑）。「何か新しい学びが得られれば」という自然体でスタートしたのですが、こうして振り返ると、メンバー全員がそれぞれの持ち場で、それぞれのやり方で確実に「勝ちに行っていた」のだと実感します。
役割は異なっても、目指すベクトルは完全に一つでした。本質的な課題を発見し、チーム一丸となって最後まで形にし切る。それこそがTISIというチームの誇るべき「実現力」なのだと、改めて感じています。
あとがき
今回の取材を通じて、ハッカソンにおけるSAP BTPや最新AI技術に対する参加者の熱気、そして実ビジネスへ適用する解像度の高さを肌で実感しました。今後、技術のさらなる進歩とともに、SAP BTPを活用したイノベーションがより一層盛り上がっていくことを確信しています。
本記事が、SAP BTPやAI活用にこれから挑戦される皆さまや、まだ触れたことのない方々にとって、新たな一歩を踏み出すきっかけの一助となれば幸いです。（SAP 末次）
注釈
（※1）SAP Business Technology Platform（SAP BTP）：データ管理、アナリティクス、AI、アプリケーション開発、プロセスの自動化、統合機能をクラウド上で一元的に提供するSAPのビジネスプラットフォーム。2026年4月よりSAP Business AI Platformに名称変更。
（※2）Joule Studio：SAPのAIソリューション「Joule」を拡張するだけでなく、AIエージェントやカスタムスキルの設計・構築・実行・管理を包括的に支援するSAPのAI開発ソリューション。ウェブUIとCLIに対応し、ローコード/ノーコードから本格的なコード開発まで幅広い開発スタイルをサポートする。
（※3）SAP Tutorials：SAPの公式開発者ポータル「SAP Developer Center」内で提供されている学習コンテンツ群。SAPの最新技術や具体的な実装手順をステップバイステップで体験しながら学べる公式のハンズオンチュートリアル。
（※4）SAP Architecture Center：SAPのベストプラクティスに基づいたリファレンスアーキテクチャやソリューション構成図、連携ガイダンスなどを提供するアーキテクト・開発者向けの公式ポータル。
（※5）SAP Joule for consultants：SAP独自の包括的なナレッジベースやベストプラクティスに基づき、要件定義からソリューション設計、実装、技術調査までを支援するコンサルタント・エンジニア向けの会話型AIソリューション。
（※6）SAP S/4HANA：企業の基幹業務をリアルタイムに統合管理する、SAPの次世代エンタープライズERPスイート。
（※7）Joule：日常的な自然言語による指示から業務データの照会、インサイト抽出、プロセス実行までを支援するSAPの基幹AIコパイロット。
（※8）SAP Fiori：直感的で統一感のある操作性を提供するSAPの標準デザインシステム、およびUIフレームワーク。
（※9）閉ループ：情報の収集・分析から、予測、意思決定、そしてシステムへの実行までの一連の業務プロセスが、途中で分断されることなく一気通貫で完結・循環している状態のこと。
（※10）ハーネスエンジニアリング：AIに白紙からコードを書かせるのではなく、仕様、テストケース、検証環境などの枠組みを人間があらかじめ設計・整備し、AIの生成精度と自律的な実装を担保する先端の開発手法。
