主な特徴は次のとおりです。

• 財務、人事、サプライチェーン、収益などのデータを統合するエンタープライズデータ基盤
• 事前構築されたクラウドネイティブ分析アプリケーションとベストプラクティスKPI
• AIによるセルフサービス分析と自然言語ベースのインサイト
• 業務ワークフローの中に組み込まれたAI・機械学習の提案機能

この仕組みにより、企業は複雑なデータパイプラインや分析基盤をゼロから構築することなく、業務の中でデータを活用できるようになります。

ヒースロー空港：旅客・収益・人材データを一体化

ロンドンのヒースロー空港は、旅客需要の増加やインフラ投資の拡大に対応するため、Oracle Fusion ERPおよびHCMとともにFusion Data Intelligenceを導入しました。

このプラットフォームによって、従来の手作業レポートや分断されたスプレッドシートに依存することなく、財務データや人材データを常に最新の状態で分析できるようになりました。

さらに、旅客数、収益、財務、人員情報を統合することで、よりデータに基づいた意思決定文化を構築し、運営効率と乗客体験の向上を目指しています。

MTN：3億人以上の通信加入者を支える統合データ基盤

MTN Groupはアフリカを中心に事業を展開する大手通信会社で、3億人以上の加入者を抱えています。この規模で事業を運営するには、複数の国や事業部門にまたがるデータとプロセスを統合する必要があります。

Oracleの分析・AI機能を組み込んだクラウドアプリケーションを導入したことで、MTNは業務データを統合した「デジタル基盤」を構築しました。

その結果、同社は次のような改善を進めています。

• 国や市場をまたぐビジネスプロセスの標準化
• 財務やサプライチェーンの可視性向上
• AI分析による業務意思決定のスピード向上

複数国で個別にシステムを運用すると発生しがちなデータの分断を防ぎ、通信事業全体のパフォーマンスを最適化できるようになっています。

Kent：巨大インフラ案件の調達をデータで管理

エネルギーやインフラ分野のプロジェクトを手がけるエンジニアリング企業Kentは、調達プロセスとサプライヤー管理の強化を目的にFusion Data Intelligenceを採用しました。

大規模なエンジニアリングプロジェクトでは、多数のサプライヤーと高額な調達契約が関わります。Kentはこのプラットフォームを使い、調達データを可視化し、よりデータ主導の意思決定を行えるようにしています。

同システムはOracle Fusion Cloud Procurementと統合されており、以下の機能を提供します。

• 購買から支払いまでのプロセス自動化
• 戦略的ソーシング
• サプライヤー関係管理
• AIを活用した分析とリスク管理

これにより、プロジェクトコスト、サプライヤーリスク、調達効率をより精密に管理できるようになりました。

なぜ「業務に組み込まれたAI」が重要なのか

近年の企業分析の大きな変化は、分析ツールが業務の外側にあるダッシュボードから、業務プロセスの内部に組み込まれる方向へ進んでいる点です。

OracleはFusion Data Intelligenceを、既存の業務プロセスの中で「すぐに使えるAI分析」を提供するプラットフォームとして位置づけています。企業はデータパイプラインや分析モデルを一から構築する代わりに、すぐ利用できる分析機能を活用できます。

特に次のような業界では、このアプローチが大きな価値を生みます。

• 交通・航空
• 通信
• エネルギー・エンジニアリング

これらの分野では、運用規模が大きく、リアルタイムに近い意思決定が重要だからです。

レポーティングから「意思決定インテリジェンス」へ

ヒースロー空港、MTN、Kentの事例に共通するのは、単に新しい分析ダッシュボードを導入したわけではないという点です。

企業データを統合し、事前構築された分析とAI機能を組み合わせることで、従来の「事後レポート中心の分析」から、業務の中でリアルタイムに意思決定を支える Decision Intelligence（意思決定インテリジェンス） へと進化しています。

その結果、財務、人材管理、サプライチェーン、調達などの分野で、グローバル企業でも一貫性のある迅速な意思決定が可能になりつつあります。

主な特徴は次のとおりです。

• 財務、人事、サプライチェーン、収益などのデータを統合するエンタープライズデータ基盤
• 事前構築されたクラウドネイティブ分析アプリケーションとベストプラクティスKPI
• AIによるセルフサービス分析と自然言語ベースのインサイト
• 業務ワークフローの中に組み込まれたAI・機械学習の提案機能

この仕組みにより、企業は複雑なデータパイプラインや分析基盤をゼロから構築することなく、業務の中でデータを活用できるようになります。

ヒースロー空港：旅客・収益・人材データを一体化

ロンドンのヒースロー空港は、旅客需要の増加やインフラ投資の拡大に対応するため、Oracle Fusion ERPおよびHCMとともにFusion Data Intelligenceを導入しました。

このプラットフォームによって、従来の手作業レポートや分断されたスプレッドシートに依存することなく、財務データや人材データを常に最新の状態で分析できるようになりました。

さらに、旅客数、収益、財務、人員情報を統合することで、よりデータに基づいた意思決定文化を構築し、運営効率と乗客体験の向上を目指しています。

MTN：3億人以上の通信加入者を支える統合データ基盤

MTN Groupはアフリカを中心に事業を展開する大手通信会社で、3億人以上の加入者を抱えています。この規模で事業を運営するには、複数の国や事業部門にまたがるデータとプロセスを統合する必要があります。

Oracleの分析・AI機能を組み込んだクラウドアプリケーションを導入したことで、MTNは業務データを統合した「デジタル基盤」を構築しました。

その結果、同社は次のような改善を進めています。

• 国や市場をまたぐビジネスプロセスの標準化
• 財務やサプライチェーンの可視性向上
• AI分析による業務意思決定のスピード向上

複数国で個別にシステムを運用すると発生しがちなデータの分断を防ぎ、通信事業全体のパフォーマンスを最適化できるようになっています。

Kent：巨大インフラ案件の調達をデータで管理

エネルギーやインフラ分野のプロジェクトを手がけるエンジニアリング企業Kentは、調達プロセスとサプライヤー管理の強化を目的にFusion Data Intelligenceを採用しました。

大規模なエンジニアリングプロジェクトでは、多数のサプライヤーと高額な調達契約が関わります。Kentはこのプラットフォームを使い、調達データを可視化し、よりデータ主導の意思決定を行えるようにしています。

同システムはOracle Fusion Cloud Procurementと統合されており、以下の機能を提供します。

• 購買から支払いまでのプロセス自動化
• 戦略的ソーシング
• サプライヤー関係管理
• AIを活用した分析とリスク管理

これにより、プロジェクトコスト、サプライヤーリスク、調達効率をより精密に管理できるようになりました。

なぜ「業務に組み込まれたAI」が重要なのか

近年の企業分析の大きな変化は、分析ツールが業務の外側にあるダッシュボードから、業務プロセスの内部に組み込まれる方向へ進んでいる点です。

OracleはFusion Data Intelligenceを、既存の業務プロセスの中で「すぐに使えるAI分析」を提供するプラットフォームとして位置づけています。企業はデータパイプラインや分析モデルを一から構築する代わりに、すぐ利用できる分析機能を活用できます。

特に次のような業界では、このアプローチが大きな価値を生みます。

• 交通・航空
• 通信
• エネルギー・エンジニアリング

これらの分野では、運用規模が大きく、リアルタイムに近い意思決定が重要だからです。

レポーティングから「意思決定インテリジェンス」へ

ヒースロー空港、MTN、Kentの事例に共通するのは、単に新しい分析ダッシュボードを導入したわけではないという点です。

企業データを統合し、事前構築された分析とAI機能を組み合わせることで、従来の「事後レポート中心の分析」から、業務の中でリアルタイムに意思決定を支える Decision Intelligence（意思決定インテリジェンス） へと進化しています。

その結果、財務、人材管理、サプライチェーン、調達などの分野で、グローバル企業でも一貫性のある迅速な意思決定が可能になりつつあります。