※ 本記事は、Silvia Hurnausによる”Put Analytical Context Where Business Decisions Happen“を翻訳したものです。
2026年11月9日
業務の中で、信頼できる分析上の判断材料を使う
調達管理者が、業務アプリケーションで納品の遅れに気付きます。目の前の問題は明確です。しかし、単発の遅れか、悪化傾向の一部か、どのサプライヤーに注意し、次に何をすべきかを判断するのは、簡単ではありません。
必要な情報は、すでにあるかもしれません。ただし、使うには作業を離れ、適切な分析を探して、その結果を元のタスクへ持ち帰ることがよくあります。意思決定の場で関連する分析情報を使えれば、この手間を減らせます。
業務上の質問には、業務上の意味が必要
取引データからは、特定の業務で何が起きたかを確認できます。どう対応するかを決めるには、実績の変化、重要な指標、ほかの業務との関係など、より広い見方が必要になることが多くあります。
たとえば、1回の納品遅れなら、通常の追加確認で済むかもしれません。サプライヤーの納期順守実績が継続的に悪化していれば、幅広い検討が必要かもしれません。両者を見分けるには、履歴と、一貫した実績の定義が必要です。
Oracle Fusion Data Intelligence（FDI）では、整備済みのFusionデータ、構築済みの業務モデル、共通の業務指標、パッケージ化した分析を基盤に使えます。共通定義で結果を一貫して解釈し、履歴を使って、例外と傾向を見分けやすくなります。
この理解を、実際に判断を行う業務フローへ持ち込むことが、次の活用につながります。
分析の知見をFusionの業務フローへつなぐ
Fusion AI Agent全体の中で、FDIを活用するFusion AI Agentsは、対応するOracle Fusion Applicationsの業務フローに、関連するFDIの分析情報を届けるために設計されています。状況を理解して判断し、対応する範囲で、適切な次の行動を決めて実行する作業を支援します。
この構成では、役割を3つに分けます。
- Fusion Applicationsで、利用者が作業する業務プロセスと、その時点の状況を扱います。
- Oracle Fusion Data Intelligenceで、整備済みデータ、業務定義、指標、履歴という、分析の基盤を提供します。
- エージェントで両者をつなぎ、関連する知見を業務フローに取り込んで、利用者の判断を支援します。
調達管理者は、個別注文の状態だけでなく、対応が必要かを判断するための、サプライヤー実績の背景も確認できます。
FDIが支えるのは、こうした特定のエージェント機能です。すべてのFusion AI Agentで、FDIが必須になるわけではありません。
各エージェントの対象範囲を明確にする
FDIでは対応する業務領域を幅広く分析できますが、各エージェントで使うのは、自分の目的に関係するデータ、指標、業務上の関係です。FDIが広い分野を扱えるからといって、すべてのエージェントが、どの質問にも答えられるわけではありません。
たとえば、サプライヤーの実績を扱うエージェントは、対応するサプライヤーの質問と指標に基づいて理解すべきです。関連する財務やサプライチェーンの問題を、すべて説明できると考えるべきではありません。
行動にも同じ原則を適用します。次の適切な行動を支援できるかは、エージェントの機能、業務フロー、利用者の権限によって決まります。必要な承認と制御は引き続き適用し、人の権限が必要な判断は、担当者が行います。
範囲を明確にすれば、各エージェントを説明、テスト、管理しやすくなり、利用者も使いやすくなります。
Fusion AI Agentsを扱うOracle AI Agent Studio
サプライヤーの問題から、根拠のある判断へ
調達担当者が、「どのサプライヤーに注意すべきですか」と尋ねたとします。
サプライヤーの一覧は、出発点にすぎません。何が変わり、なぜ重要で、詳しく調べるべき根拠は何かを理解する必要があります。
たとえば、あるサプライヤーには1回の納品遅れがあり、別のサプライヤーでは、複数期間にわたって納品実績が悪化しているとします。その違いから、通常の追加確認よりも、サプライヤーの見直しを優先する、と判断できます。
対応するFusionの業務フロー内で、FDIを活用するエージェントから、関連する実績指標、傾向、根拠情報を得られます。利用者は結果を確認し、注意すべきサプライヤーを選び、使える業務フローと権限の範囲で、次の対応を決められます。
問題に気付いてから、その重要性を理解し、対応を決めるまでを短縮できることが価値です。
分析とエージェントは、互いを補う
実績の監視、データの探索、個々のエージェントの範囲を超える問題の調査には、引き続きダッシュボード、分析担当者、BIツール、専門の分析環境が必要です。
調達の分析担当者は、ダッシュボードで、カテゴリや期間をまたいでサプライヤーの実績を比較するかもしれません。一方、例外に対応する調達管理者は、「このサプライヤーの実績には、今、注意が必要か」という、絞り込んだ回答を必要とします。
FDIを活用するFusion AI Agentsでは、業務フローの中で繰り返される、そのような判断を支援します。
さらに深い調査は、適切な分析環境で続けられます。
信頼できるFDIデータへ直接質問する方法は、探索や分析に役立ちます。FDIを活用するFusion AI Agentでは、特定の業務タスクに関連する分析情報を適用し、対応する範囲で、適切な次の行動の判断と実行を支援します。
分析上の判断材料を、業務の流れに組み込む
Fusionの利用者が、対応を決める前に問題を理解するため、タスクを離れなければならない場面を探してみてください。納品遅れに対し、実績の背景を調べる場合が、その一例です。取引データで目の前の問題を確認し、分析でその重要性を見極めます。
このような場面で、FDIを活用するFusion AI Agentsを使い、信頼できるFusionデータ、共通指標、関連する知見を、そのときの判断に結び付けられます。
FDIを活用するFusion AI Agentsの用途をご覧ください。
業務上の質問から、信頼できる知見と、対応する適切な次の行動へ、業務フローの中で進められます。
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