投稿者 global-ai-media 
米国の電子カルテ最大手Epic Systemsが、AIを組み込んだヘルスケアネイティブなERP戦略を強化し、Oracleなどの汎用大手ベンダーに対抗する動きを見せています。この「業界特化型（バーティカル）プラットフォーム」へのシフトは、AIの実務適用における重要な転換点を示唆しています。本記事では、このグローバルトレンドを解説しつつ、日本企業が直面するシステム刷新やAI導入における戦略的意味合いを考察します。
電子カルテの巨人が挑む「ヘルスケア・ネイティブERP」
米国の医療IT市場において、電子カルテ（EHR）の最大手として知られるEpic Systemsが、その支配的な地位を基盤にERP（統合基幹業務システム）領域へ、AIを武器にした攻勢をかけています。従来のERP市場はSAPやOracleといった「汎用型（ホリゾンタル）」の巨人が支配してきましたが、Epicは「医療現場のワークフローを熟知したシステム」であることを強みに、財務やサプライチェーン管理までを包括する戦略をとっています。
これは単なる機能拡張ではありません。生成AIや大規模言語モデル（LLM）の活用において、汎用的な学習データよりも、特定の業界・業務に深く根差した「コンテキスト（文脈）」と「データ」を持つプレイヤーが有利になるという、AI時代の新しい競争ルールを象徴しています。医療現場のオペレーションと経営データが分断されがちな日本においても、この「現場データ起点のERP」という概念は大きな意味を持ちます。
汎用AI vs 業界特化AI：エージェント化するAIの戦場
元記事にあるIBMがOracle Fusion Applications向けにAIエージェントを提供開始したというニュースも、この競争の激化を表しています。AIは現在、単にテキストを生成するチャットボットから、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント（Agentic AI）」へと進化しつつあります。
AIエージェントが実務で機能するためには、高度な推論能力だけでなく、社内システムへのアクセス権限や、業務プロセスの深い理解が必要です。汎用ERPベンダーは広範なエコシステムを武器にAIエージェントを展開しますが、Epicのような特化型ベンダーは「臨床データと経営データの融合」という、極めて専門性の高い領域でAIの精度を高めています。
日本企業においても、汎用的なSaaS（Software as a Service）を組み合わせるか、業界特化型の「バーティカルSaaS」を採用するかは常に議論の的ですが、AI活用の深度という観点から、後者の優位性が再評価されるフェーズに入っています。
日本企業における「データのサイロ化」とAI導入の壁
日本企業の多くは、部門ごとに最適化されたシステム（サイロ化）や、過度なカスタマイズが施されたレガシーシステムを抱えています。AI、特に生成AIを業務プロセスに組み込む際、最大の障壁となるのがこのデータの分断です。
Epicの事例が示唆するのは、AIを「後付けのツール」として導入するのではなく、「業務データが生まれる場所（System of Record）」に直接AIを組み込むことの重要性です。例えば、製造業であれば生産管理システム自体が、小売業であればPOS/ECシステム自体が、AIによる予測・発注・要員配置までを一気通貫で行うプラットフォームへと進化する必要があります。
日本の商習慣に合わせた細かいカスタマイズ（帳票対応や特殊な承認フローなど）は重要ですが、それがAIによるデータ連携や自動化を阻害していないか、再点検する必要があります。
リスクとガバナンス：ベンダーロックインとデータ主権
一方で、特定の業界特化型プラットフォーマーに業務のすべてを依存することにはリスクも伴います。特にAI機能がブラックボックス化された状態で提供される場合、AIがなぜその判断を下したのか（説明可能性）、学習データに自社の機密情報が使われていないか（データプライバシー）といったガバナンス上の課題が生じます。
日本の法規制やコンプライアンス基準は欧米と異なる部分も多く、特に医療、金融、インフラなどの重要産業では、グローバルベンダーのAIモデルをそのまま適用することが難しいケースもあります。日本企業としては、利便性と引き換えに「データ主権」を失わないよう、契約形態やデータフローの設計に細心の注意を払う必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のEpicとOracleの競争事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが得るべき実務的な示唆は以下の3点です。
1. 「汎用」か「特化」かの再定義
AI導入において、汎用LLM（ChatGPTなど）をAPIで呼び出して自社開発するアプローチだけでなく、業界特化型プラットフォームに組み込まれたAI機能を活用する「Buy」の選択肢を検討してください。特に専門知識が必要な領域では、特化型の方が「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクを低減し、実務適合性が高い可能性があります。
2. データの「重心」を見極める
自社の競争力の源泉となるデータはどこにあるかを特定してください。Epicにとってのそれは「患者データ」でした。自社のコアデータが存在するシステムを中心にAI戦略を構築しなければ、どんなに高性能なAIモデルを導入しても、表面的な業務効率化に留まってしまいます。
3. AIガバナンスの現地化
グローバルなAIトレンドを取り入れつつも、日本の個人情報保護法や著作権法、業界独自のガイドラインに準拠した運用設計が不可欠です。ベンダー任せにせず、AIの出力に対する最終責任（Human-in-the-loop）を組織としてどう担保するか、明確なポリシーを策定することが求められます。