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EPAM は大企業向けエージェンティック AI の導入を加速

Partner of the Year Award を受賞した EPAM は、Albert Heijn と協力し、セキュアな AI アシスタントを導入することで小売業務の効率化を図り、企業全体の変革を推進しました。

2026 年 1 月 30 日

AI 導入の実験から、企業全体でのスケールへと移行するには何が必要でしょうか?EPAM にとって、その答えは 1 年にわたる基盤整備 (顧客のデータ資産の修正、ステークホルダーの調整、そして再現可能なエンジニアリング手法の構築支援) から導き出されました。Microsoft のグローバル システム インテグレーター (GSI) として、EPAM はエージェンティック AI と実運用グレードの展開に焦点を当て、スケーラブルな導入を目指す顧客を支援しています。

同社は長年にわたるマイクロソフト パートナーで、AI、アプリ イノベーション、データにわたる 17 の Specialization に加え、Microsoft の全ソリューション エリアにおいて認定資格を取得しています。また、同社は社内のイネーブルメントにも投資しており、2,000 人以上の従業員に Microsoft 365 Copilot を導入し、外部とのコラボレーション時間を 20% 削減しています。確立された実績と社内イネーブルメントを背景に、EPAM はエンタープライズ顧客に対して価値の高いエンゲージメントを推進し、イノベーションを加速させるポジションを確立しています。

こうした専門性、パートナーシップ、そして価値を提供する実証済みの能力が評価され、EPAM は「2025 Innovate with Azure AI Platform Partner of the Year Award」を受賞しました。オランダの大手食品小売業者である Albert Heijn とのパートナーシップは、この受賞の要因となった取り組みの一例です。この展開は、チームが注力する AI によるビジネス プロセスの再構築 — パイロットを超えて実運用へ — という広範な姿勢の、ほんの一部に過ぎません。

スケーリングではなく、実験の 1 年

多くの組織にとって、2025 年は生成 AI の実験の年でしたが、まだスケーリングの年ではありませんでした。EPAM は、あらゆる業界の顧客が新しい機能をテストしているのを目にしましたが、その多くは孤立したパイロット運用でした。「多くの企業が挑戦しました」と、EPAM のテクノロジ ソリューション担当副社長、Dmitry Tikhomirov 氏は語っています。「その一部は失敗し、生成 AI を実運用までスケーリングできた企業はごくわずかでした」

EPAM は、より広範な導入における 2 つの大きな障壁を特定しました。1 つめは「データの準備状況」です。多くの組織には、エンタープライズ グレードの AI を支えるインフラが不足していました。「データが準備できていなければ、AI をスケーリングさせるのは非常に困難です」と Tikhomirov 氏は説明しています。「データ プラットフォームを構築し、データを AI モデルに近づけること、つまりデータの最新化と簡素化が大きなトレンドでした」

2 つめの課題は「組織内の足並み」です。多くの場合、AI の取り組みは技術チームによって主導され、ビジネス側のステークホルダーからの完全な合意が得られていない状態でした。「プロセスの一部だけに AI を導入しても、プロセス全体が加速するとは限りません」と Tikhomirov 氏は語っています。「そのような場合、投資対効果は不明確なものになります」

EPAM はこの 1 年を、顧客がこうした根本的ギャップを埋めるための支援に費やしました。それには、データ資産の修正、コンプライアンスへの対応、そして共通の目標に向けて社内チームの足並みを揃えることが含まれます。

座ってノート PC を使っている人物。

データが準備できていなければ、AI をスケーリングさせるのは非常に困難ですデータ プラットフォームを構築し、データを AI モデルに近づけること、つまりデータの最新化と簡素化が大きなトレンドでした。

— EPAM、テクノロジ ソリューション担当副社長、Dmitry Tikhomirov 氏

小売業におけるエンタープライズ エージェンティック AI の運用

EPAM は Albert Heijn と提携し、Microsoft Azure AI Foundryを 使用した実運用グレードの生成 AI プラットフォームを提供しました。このソリューションは、従業員向けの仮想アシスタントを小売店のスタッフ アプリに直接組み込んだもので、棚出し作業の効率化、オンボーディングの加速、製品や在庫情報へのアクセス向上を目的としています。アシスタントは、複数回にわたる対話の調整、信頼できるデータの取得、タスク フローの自動化を実行できます。これらすべてが、エンタープライズ グレードのガバナンスとオブザーバビリティ制御の下で行われます。


Copilot 社内展開の成功率を示す図


アーキテクチャは Azure OpenAI を活用して仮想アシスタントを展開し、アプリの展開とスケーリングが可能なソリューションである Azure Kubernetes Service 上でホストしました。Azure OpenAI を使用することで、会話型アシスタントは「棚に何を補充すべきか」から「店内のどこに製品があるか」まで、さまざまな質問に回答できます。同社のデータは、低コストで AI ツールと統合可能なフルマネージド データベースである Azure Database for PostgreSQL を使用して保存されました。

EPAM はこのプロジェクトを、エンタープライズ エージェンティック システムの一例として位置づけています。これは、単に問い合わせに回答するだけでなく、バックエンドの API 呼び出しを実行し、監査のためにアクションを記録するアシスタントです。

Two people seated working on a laptop. Two people seated working on a laptop.

ボトム ラインは、AI を活用していかに自分たちの作業をスピードアップさせるか。トップ ラインは、ビジネス プロセスを起点として、AI を活用する企業へとどのように事業を変革できるか?

— EPAM、テクノロジ ソリューション担当副社長、Dmitry Tikhomirov 氏

企業全体での AI 活用に向けた勢いの構築

EPAM は 2026 年を転換点と見ています。データ資産の修正、コンプライアンス レビュー、社内の足並みの整備といった 1 年にわたる基盤整備を経て、顧客は自信を持って前進できる状態にあります。「能力は備わっています」と Tikhomirov 氏は語っています。「複雑なコンプライアンスやセキュリティの議論も通過しました。今年はスケーリングの年になります」

チームはすでに、ソフトウェア エンジニアリングの加速において再現可能な成果を確認しており、ビジネス リーダーの意識にも変化が生じています。「ビジネス側において、AI でビジネス モデルをどのように再定義できるかということについて、関心や理解がますます高まっています」と Tikhomirov 氏は述べています。

EPAM は、今回の展開から得た学びをより広範な AI オファリングへと拡大し、自社の取り組みがどのように進化しているか、そして顧客が同様の進化を遂げるためにどう支援できるかを示す予定です。Tikhomirov 氏は、エンジニアリングとビジネスにわたり AI が融合しつつあると指摘しています。同氏は、「エンジニアリング AI とビジネス AI は、同じエージェンティック プラットフォームへと収束しつつあります」と語っています。「多くの組織が 2 つ、3 つのプラットフォームを構築し始めていますが、プラットフォーム レベルでの統合が進むことは、当社にとって非常に有利に働きます」

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