マネージドAIではなく：Reweが物流にCamundaを採用する理由 – AIエージェントは制御下に置かれる

Reweはどのようにしてデジタル技術を活用して次世代の自動化の波に備えているのか

未来のスーパーマーケットを支配するのは誰なのか？Reweによる独創的なプロセス自動化戦略。

食料品小売業界のデジタル変革は新たな局面を迎えています。Reweのような巨大企業が、極めて複雑な商品管理と物流プロセスをCamundaオーケストレーションプラットフォームで管理することを決定したということは、単なる日常的なITアップデート以上の意味を持ちます。これは、現代の経営管理における最も差し迫った課題の一つ、すなわち、外部プロバイダーに制御を委ねることなく、人工知能（AI）をいかに生産的に、そして何よりも法的に遵守した形で、ビジネス上重要なプロセスに統合できるか、という問いに対する戦略的な回答なのです。厳格なKRITIS規制、迫りくるNIS2規制、そしてサプライチェーンの混乱という絶え間ない脅威といった環境下で、デジタルガバナンスは注目を集めています。本稿では、Reweが従来のマネージドAIソリューションではなく、いわゆる「エージェント型オーケストレーション」を意識的に選択した理由、同社が技術的な依存関係からどのように身を守っているか、そしてこの戦略的な決定が小売・物流業界全体の青写真となり得る理由を詳細に分析します。.

ソフトウェアの選択が戦略的な意思決定となる時

ReweがCamundaプラットフォームを通じて商品管理と物流をデジタル化するという発表は、一見すると小売業界における典型的なITニュースのように見える。しかし実際には、この決定はReweの事例にとどまらず、はるかに広範な経済構造の根本的な変化を意味する。人工知能が業務プロセスにますます介入するようになる中で、小売グループの最も重要なプロセスを誰が管理し続けるのかという問題に関わるものだ。.

Camundaは、従来のAIプロバイダーではなく、いわゆるエージェント型オーケストレーションプラットフォームとして位置づけられています。つまり、ソフトウェア自体はコンテンツを生成したり、言語モデルをトレーニングしたり、独立した認知能力を持ったりすることはありません。その代わりに、指揮者の役割を担い、ビジネスプロセスのどの時点で、人間、ITシステム、AIエージェントといったどの主体が活動を開始するかを決定します。この違いを理解することが、Reweの決定がもたらす真の経済的影響を理解する上で非常に重要です。.

数十億もの物の移動を支える目に見えないインフラ

Rewe DigitalはReweグループのテクノロジー子会社であり、グループ最大のIT部門として、グループ全体で数百万人の顧客と約38万人の従業員に対するデジタルサービスを担当しています。従業員数は5か国11拠点で約2,500名です。物流、在庫管理、サプライチェーン管理は、8,000万人以上の人々に毎日食料を供給するという重要な役割を担っています。.

このような環境において、Rewe Digitalは現在、サプライヤーやパートナーとの注文、請求書、物流プロセスをより信頼性が高く、拡張性があり、透明性の高い方法で管理するためにCamundaに頼っています。ソフトウェアプロバイダーの視点から見て決定的な要素は、アプリケーションが運用中に適応でき、大きなシステム変更なしに既存のITアーキテクチャに統合できることでした。倉庫、車両群、サプライヤーとの関係といった複雑なネットワークを通じて毎日膨大な量の商品を輸送するこの規模の企業にとって、この運用継続性は直接的にユーロとセントに直結する価値です。なぜなら、食品物流におけるシステムのダウンタイムは、即座に測定可能なコストを招き、最悪の場合には供給不足につながるからです。.

BPMNは部門と技術部門間の共通言語である。

Camundaプラットフォームの重要な要素の一つは、BPMNモデリング、すなわちビジネスプロセスモデリング表記法です。これは、IT専門家とプログラミングの知識を持たない従業員の両方が読み理解できるフローチャートとしてビジネスプロセスを表現するために使用されるグラフィカルな表記言語です。Rewe digitalのワークロード自動化担当シニアプロダクトオーナーであるFrank Rothmann氏は、複雑で動的なプロセスを関係者全員が理解できる形でマッピングする必要があるため、この規模の企業では技術部門とビジネス部門間の共通言語が非常に重要であると強調しています。.

この透明性は、単なる社内コミュニケーションの便利な機能にとどまるものではありません。食品小売業界における規模の大きさから、Reweは重要インフラ事業者である「KRITIS企業」に分類されるため、これは具体的な規制上の機能を果たしています。ドイツでは、食品業界において、年間約43万4500トンの食品または3億5000万リットルの飲料を販売する企業は、重要インフラ事業者として分類され、厳格な法的報告義務の対象となります。ERP、商品管理システム、倉庫管理システムといった中央制御・監視システムが明示的に挙げられており、まさにCamundaが現在活用されている分野です。.

規制圧力こそが決定の真の原動力

欧州のNIS2指令とドイツのITセキュリティ法は、重要インフラ事業者に対する要件を継続的に強化しています。企業はリスク評価を実施し、文書化されたインシデント対応プロセスを確立し、セキュリティインシデントを連邦情報セキュリティ庁（BSI）に短期間で報告し、ITセキュリティ対策の証拠を定期的に提出する必要があります。違反行為には最大2,000万ユーロの罰金が科せられ、過失が証明された場合は経営陣の個人責任が問われる可能性があります。.

この観点から見ると、Camundaの選択は、特に革新的なツールを選んだというよりも、法的確実性を確保したという判断に近いと言えるでしょう。ソフトウェアプロバイダー自身も、小売業者が厳格な法的要件を容易に遵守できるように設計された、統一された、コンプライアンスに準拠した、監査可能なオーケストレーションレイヤーを明確に示しています。同様に重要だったのは、プラットフォームのエンタープライズレベルの成熟度です。オープンソースソリューションは参入障壁が低いものの、ビジネスに不可欠なインフラストラクチャには、プロフェッショナルなベンダーサポート、明確な責任条件、そして保証された応答時間が不可欠だからです。.

Camundaが技術的に実際にできることとできないこと。

CamundaがマネージドAIであるかどうかという問いに答えるには、まず「マネージドAI」という用語が実際に何を指すのかを明確にする必要があります。マネージドAIとは一般的に、AIの機能と責任を専門の外部サービスプロバイダーにアウトソーシングし、AIライフサイクルの全部または一部を引き継ぐことを指します。これには、トレーニングデータの準備、モデルの開発とトレーニング、本番環境へのデプロイ、そしてこれらのモデルの継続的な監視、スケーリング、保守が含まれます。理想的には、顧客はAI機能の利用に専念でき、プロバイダーがすべての技術的な複雑さをバックグラウンドで処理します。.

Camundaはこの定義を満たしておらず、プラットフォーム自体もそう主張していません。Camundaは独自の言語モデルをトレーニングしておらず、機械学習データセンターという意味での独自のAIインフラストラクチャを運用しておらず、AIが生成する応答の品質についても責任を負いません。その代わりに、同社は既存のシステム、エージェント、自動化ツールの上に位置する、LLMに依存しないオーケストレーションレイヤーとして明確に位置づけており、各エージェント、言語モデル、または人間がプロセス内でいつ、どのようにアクティブになるかを調整します。Camundaは、バックグラウンドでどのモデルやクラウドプロバイダーが置き換えられても一貫性を保つレイヤーであると自らを説明しています。.

意思決定と実行のアーキテクチャ上の分離

技術的な観点から見ると、Camundaアーキテクチャは、2つの役割を意図的に分離することに基づいています。一方では、システムプロンプト、現在のユーザー要求、および利用可能なツール記述を解釈し、どのツールを、どの順序で、どのパラメータで呼び出すかを決定する言語モデルがあります。他方では、Camunda自体が、実際に選択されたBPMNアクティビティを実行し、プロセス状態を永続的に保存し、再試行と障害管理を処理し、人間のタスクと決定論的なプロセスロジックの調整を保証します。.

このアプローチにより、AIエージェントに無制限の自律性を与えることなく、ビジネスプロセスにおける対等な参加者として扱うことが可能になります。各エージェントは、独自の言語モデル、ツール、システムプロンプト、および構造的なガードレールを備えたアドホックなサブプロセスとして実行されます。基盤となる実行システムであるZeebeは、イベント駆動型で水平スケーラブルであり、各ステップの状態を保存することで、すべてのプロセス実行の完全な監査証跡を作成します。.

「マネージドAI」（人工知能）によるデジタル変革の新たな次元 – プラットフォーム＆B2Bソリューション | Xpert Consulting - 画像：Xpert.Digital

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中核的な約束は、知能ではなく統治である。

このガバナンス機能こそが、Camundaの真の価値であり、同時にマネージドAIソリューションとの根本的な違いでもあります。マネージドAIプラットフォームは、企業が独自の技術専門知識を構築することなく、強力なAI機能に迅速かつ容易にアクセスできるように設計されているのに対し、Camundaは異なる目標を追求しています。それは、プロバイダーに関係なく、既存または買収したAI機能を、管理され、追跡可能で、規制に準拠したチャネルに導くことです。.

Camunda自身もこの主張を、プラットフォームが外部からエージェントを統制すると同時に、プロセス内部から強制力のある制御ポイントを統合することで、ガイドライン、承認、エスカレーションパスがワークフローにしっかりと組み込まれ、後から追加する必要がないという比喩を用いて説明しています。Reweのような重要インフラ企業にとって、この約束は決定的な要素となります。なぜなら、パイロット段階から本番運用への移行に必要な人間の監視、監査可能性、トレーサビリティを損なうことなく、将来的にAIエージェントをビジネス上重要なプロセスに統合できるからです。.

管理型AIの方がより良い選択だったのだろうか？

Reweにとって、従来型のマネージドAIソリューションがより良い選択肢であったかどうかという問いには、いくつかの独立した理由から、経済的な観点からは明らかに否定的な答えが出せる。第一に、マネージドAIプラットフォームは、別の問題、すなわち、高度な技術的専門知識を自社で開発する意思や能力のない企業に対し、AI機能への迅速かつ低リスクなアクセスを提供するという問題に取り組むものである。しかし、Rewe Digitalは既にドイツの小売業界で最大規模のIT組織の一つを擁しており、約2,500人の社内ITスペシャリストを抱えている。したがって、Rewe Digitalは技術的な複雑さを完全に外部委託する必要はなく、むしろ、増加する多様なシステム、そして将来的には様々なプロバイダーのAIエージェントを、管理された方法でオーケストレーションする必要があるのである。.

第二に、単一のマネージドAIプラットフォームにコミットするということは、特定のモデルプロバイダーまたはAIアーキテクチャへの依存を事実上意味します。長年にわたりさまざまなサプライヤー、パートナー、システムと連携し、技術環境が常に進化している企業にとって、このようなコミットメントは重大な戦略的リスクとなります。例えば、別の言語モデルが特定のタスクにより適していることが判明した場合、あるいはプロバイダーが価格を大幅に引き上げた場合、マネージドAIソリューションの最悪のシナリオでは、プロセス全体を再構築する必要が生じます。これに対し、Camundaのオーケストレーションモデルでは、包括的なビジネスプロセスを完全に再構築することなく、基盤となるモデルを置き換えることができます。.

第三に、食品小売業界における規制状況は重要な要素です。Reweは重要インフラ事業者として、どのような決定が、いつ、誰によって、どのような根拠に基づいて行われたのかを完全に追跡できる必要があります。外部サービスプロバイダーがインフラだけでなく、運用管理の重要な部分、場合によってはモデル選択自体も担当するマネージドAIソリューションでは、外部プロバイダーの透明性と協力意欲への依存度が高まるため、証拠の連鎖が複雑化する可能性があります。これに対し、オーケストレーション方式では、意思決定プロセス全体を社内で管理しつつ、実際の認知処理、すなわち言語モデルのみを外部委託することができます。.

メーカー中立性の経済的論理

もう一つ経済的に重要な点は、Camundaアーキテクチャのいわゆるベンダーニュートラル性です。同社は、顧客がエージェントフレームワーク、GPT-4、Gemini、Claudeなどの言語モデル、クラウドプロバイダーを自由に選択でき、切り替え時に基盤となるプロセスロジックを書き直す必要がないことを積極的にアピールしています。数十年にわたって進化してきた多様なITシステムを運用し、同時に新しいテクノロジーを継続的に統合する必要があるReweグループのような規模の企業にとって、個々のテクノロジープロバイダーに依存しないこの独立性は、切り替えコストの削減と個々のAIプロバイダーとの交渉力の向上につながる、大きな戦略的優位性となります。.

この論理は、ベンダーロックインという古典的な経済概念で説明できます。単一のプロバイダーのクローズドな管理型AIプラットフォームに完全に依存する企業は、中長期的にそのプロバイダーとの交渉力を弱め、他の市場参加者による技術革新への対応の柔軟性を制限する依存関係を生み出します。Camundaのようなベンダー非依存のオーケストレーションレイヤーは、中立的な仲介役として機能し、全体アーキテクチャを損なうことなく個々のコンポーネントを置き換えることを可能にするため、このリスクを大幅に軽減します。.

事業運営の中核課題としての規模拡大

Reweの今回の決定において、しばしば見落とされがちな側面の一つは、同社の規模の大きさです。毎週数百万件の顧客対応、数十万人の従業員、そして8,000万人以上に食料品を供給する物流ネットワークを持つReweは、プロセス管理におけるわずかな非効率性でさえ、積み重なると莫大なコスト増につながる規模で事業を展開しています。注文、請求書、物流プロセスをサプライヤーやパートナーと連携させる中央集権型のネットワーク型オーケストレーションレイヤーを導入することで、エラー率の低下、処理時間の短縮、既存の在庫管理システムの有効活用などを通じて、直接的なコスト削減が期待できます。.

アプリケーションを運用中に適応させることができるという事実は、決して軽視できない経済的考慮事項です。この規模の企業における大規模なシステム変更は、通常、多大な移行コスト、移行期間中の生産性損失、そして相当な運用リスクを伴います。既存システムと並行して段階的に導入できるソリューションは、これらの変革コストを大幅に削減し、Rewe社が全社展開前に、より小規模で管理しやすい段階で投資を検討・評価することを可能にします。.

次世代の自動化に備える

Rewe digitalとCamundaのコミュニケーションで注目すべき点は、今回の展開が、より深いAI統合に向けた第一歩として明確に位置づけられていることです。次のステップとして、Rewe digitalはオーケストレーションプラットフォームを他の事業分野にも拡張し、同時にプロセスチェーン全体における規制に準拠したAIの利用に向けた準備を進めていく予定です。この表現は、プロジェクトの真の戦略的優先事項を如実に示しています。なぜなら、真の変革的影響は、自律型AIエージェントが既に確立され、監視可能なプロセス構造に徐々に組み込まれる第2段階で初めて現れると予想されているからです。.

このアプローチは、企業が自律的に動作するAIシステムを業務上重要な領域に実際に統合する前に、ガバナンスとトレーサビリティのための組織的および技術的な基盤をまず確立するという、ビジネス慣行においてますます一般的になっているパターンを反映している。理由は明白だ。物流プロセスにおいて、注文を独自に調整したり、サプライヤーとのコミュニケーションを管理したり、請求書のチェックを行ったりするAIエージェントは、誤った判断を下した場合、重大な経済的損害を引き起こす可能性がある。すべてのステップを記録し、必要に応じて人間の介入を可能にする堅牢な制御構造がなければ、このようなAIシステムの導入は、重要なインフラ企業ではほとんど正当化されないだろう。.

経済リスクと未解決の課題

説得力のあるガバナンス論拠があるにもかかわらず、詳しく調べてみるといくつかの重要な点が明らかになる。まず、Reweが実際にどの程度の規模で、どの程度の投資でこのプラットフォームを使用しているのかは依然として不明である。入手可能な情報はソフトウェアプロバイダーのプレスリリースのみであり、Rewe自身からの独立した確認や、費用や契約期間に関する詳細が欠けている。こうした発表は当然ながらプロバイダー自身の宣伝目的にも利用されるため、実際の影響を評価する際には一定の注意が必要である。.

一方で、単一のオーケストレーションプラットフォームへのビジネスプロセスの集中化が進むにつれ、新たな形の依存関係が生まれています。それは特定のAIモデルに依存するものではなく、オーケストレーションプロバイダー自体に依存するものです。Camundaが財政難に陥ったり、価格体系を大幅に変更したり、戦略的な優先順位を変更したりした場合、Rewe Digitalは変更が必要になった際に相当なコストを負担することになるでしょう。モデルに依存しない運用を行うプロバイダーであっても、単一のインフラストラクチャプロバイダーに運用管理が集中することは、構造的なリスクであり、当然ながら公の場で議論されることはありません。.

小売業界全体にとっての意義

Reweの事例にとどまらず、この決定は小売・物流業界全体へのシグナルと解釈できる。2025年と2026年からそれぞれ厳格化されているNIS2とKRITISという包括的な法律によって課される規制要件の増加を考えると、食品小売業界の多くの企業は、システムの必要な説明責任と制御性を損なうことなく、人工知能を効果的に活用するという同じ課題に直面している。CamundaがビジネスプロセスとAI機能の間のニュートラルなガバナンス層として位置づけられていることは、小売業界にとどまらず、金融、エネルギー供給、ヘルスケアなど、規制の厳しいプロセス集約型産業すべてに潜在的に関連する重要な課題への対応となる。.

この点において、CamundaとReweの協業は、企業がAI導入における真の課題は、現在多くのベンダーから競争力のある価格で提供されている強力な言語モデルの入手可能性にあるのではなく、これらのモデルを既存の、多くの場合長年にわたり確立され、厳しく規制されているビジネスプロセスに、信頼性が高く、監査可能で、法的にも準拠した形で統合することにあると認識しつつある、より大きな潮流の典型的な事例と言えるでしょう。この統合を外部のマネージドAIプロバイダーに委託する企業は、Reweのような重要インフラ企業にとってデジタル主権のまさに基盤となる制御を失うリスクを負うことになります。.

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