SAP:_Bringing_the_‘Operating_System’_of_a_Company_into_the_AI_Era_with_CTO_Philipp_Herzig

SAP CTO Philipp Herzigが語る、AI時代のエンタープライズソフトウェアの未来：変革の波と勝ち残るための戦略

今日のテクノロジーの世界は、かつて私たちがSFの世界でしか想像できなかったような、目覚ましい機会と新しい可能性に満ちています。SAPの最高技術責任者（CTO）であるフィリップ・ヘルツィヒ氏が語るように、過去20年間夢でしかなかったようなことが、今や現実のものとして目の前に広がっています。エンタープライズソフトウェアの巨人であるSAPは、この劇的な変革期において、顧客企業が未曾有の効率性と革新性を実現できるよう、そのAI戦略を加速させています。本記事では、ヘルツィヒ氏の洞察に基づき、SAPがどのようにしてこの変化の波を乗りこなし、企業がAI時代に繁栄するための道筋を描いているのかを深く掘り下げていきます。

1. SAPの広範なポートフォリオと「企業のOS」としての地位

SAPは、その広範なビジネスアプリケーションとプラットフォームで世界中の企業を支えるマーケットリーダーとして知られています。フォーチュン500に名を連ねる企業の多く、例えばApple、Walmart、ExxonMobil、Amazon、Coca-Colaといったグローバル企業がSAPのソリューションを活用しています。SAPの提供するソリューションは、財務、人事、サプライチェーン、製造、ロジスティクス、倉庫管理といった企業運営の基幹業務から、セールス、サービス、Eコマース、調達といった顧客サイドの業務に至るまで、ビジネスのあらゆる側面をエンドツーエンドでカバーしています。ヘルツィヒ氏は、この包括的なサービスを「企業のオペレーティングシステム」と表現し、SAPが企業活動のリアルタイムな洞察と効率的な管理を実現する上で不可欠な存在であることを強調しています。

2. テクノロジーの波を乗り越えるSAPの強靭性

SAPが今日まで繁栄し続けてきた背景には、創業以来、複数の技術革新の波を乗り越えてきた歴史があります。1972年の創業当初はメインフレーム、その後クライアントサーバー、インターネット、そしてモバイルへと、コンピューティングパラダイムは大きく変化してきました。各時代において、新しい技術が登場するたびに、既存のプレーヤーは存続の危機に瀕し、新たな企業が市場に参入してきました。しかし、SAPは一貫して顧客が求める「成果（Outcomes）」と「投資対効果（Return on Investment）」に焦点を当て続けることで、その地位を揺るぎないものにしてきました。

ヘルツィヒ氏が指摘するように、SAPの創業者たちは、IBMが各顧客に財務システムを個別に実装している非効率性に着目し、「標準ソフトウェア」という革新的な概念を生み出しました。これは、特定の顧客向けにゼロからコードを書くのではなく、標準化されたソフトウェアを提供することで、顧客がより迅速に成果を達成し、コストを削減できるという画期的なアプローチでした。この顧客の成果にコミットする姿勢が、SAPが長年にわたり技術の変遷を乗り越え、市場で生き残るための根源的な力となっています。

3. AIがもたらすビジネスモデルの根本的転換

現在、AIは単なる技術的な流行に留まらず、ビジネスモデルそのものを根本から変革する潜在力を持っています。ヘルツィヒ氏は、この変化を「ソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）」から「サービス・アズ・ア・ソフトウェア・アウトカム（Service as a Software Outcome）」への移行と表現しています。これは、単にソフトウェアを提供するだけでなく、そのソフトウェアが顧客にもたらす具体的なビジネス成果を価値の源泉とするという考え方です。

この転換は、エンタープライズソフトウェアの3つの主要な側面で顕著に現れています。

3.1. UI（ユーザーインターフェース）の変革：人間が学ぶ時代からAIが生成する時代へ かつてのソフトウェアは、ユーザーがその操作方法を学び、UIを介してタスクを実行する必要がありました。しかし、AIの時代には、このアプローチは過去のものとなります。ヘルツィヒ氏は、「生成AI UI」という概念を提唱しており、ユーザーの意図や文脈に応じて、AIが動的に最適なUIを生成し、表示するようになります。これにより、ユーザーはソフトウェアの複雑な操作方法を覚える必要がなくなり、自然言語で直接システムと対話するだけで、必要な情報にアクセスしたり、タスクを完了したりできるようになります。システムはより「マルチモーダル」かつ「プロアクティブ」になり、ユーザーが求める情報を先回りして提供したり、問題発生時に推奨事項を提示したりするようになります。これにより、例えばセールス側で注文入力が減少している問題に対して、システムが自動的に原因分析と改善策を提示するような未来が実現します。

3.2. ビジネスプロセスの再構築：エージェントによる自動化と最適化 従来の企業では、Order-to-CashやSource-to-Payといったビジネスプロセスは、多くのバリエーションを持ちつつも、比較的硬直的な「標準業務手順」として運用されてきました。しかし、AIエージェントの導入により、これらのプロセスはより柔軟で効率的なものへと進化します。AIエージェントは、構造化されたSAPデータと、電子メール、文書、会話などの非構造化データを融合し、過去には人間が手作業で行っていた多くのタスクを自動的に実行します。例えば、SAPのコンサルティング向けAI製品であるJouleは、コンサルタントの作業負担を最大30%削減し、プロジェクトの成果達成を加速させています。これは、AIが単なるツールではなく、ビジネスプロセスそのものを再定義し、より大きなビジネス成果を可能にする存在であることを示しています。

3.3. データレイヤーの変革：グローバルなセマンティックモデルの構築 AIの性能は、その学習に用いられるデータの質と量に大きく依存します。SAPは、顧客企業の財務、在庫、人事など、極めて価値の高い膨大な量の構造化データを保有しています。AIの時代には、これらの内部データに加えて、外部の市場データ、規制情報、地政学的リスク（ホルムズ海峡の情勢など）といった非構造化データを統合し、企業全体の「調和されたセマンティックなビュー」を構築することが不可欠となります。これにより、例えばサプライチェーンにおけるリスク分析や、新しい税制導入が財務に与える影響の予測など、より深い洞察と精度の高い予測が可能になります。

4. 予測分析におけるLLMの限界とSAPの挑戦

大規模言語モデル（LLM）は、ChatGPTに代表されるように、自然言語処理や非構造化データの扱いに目覚ましい能力を発揮します。テキスト生成、要約、翻訳などにおいて、その汎用性と生産性向上への貢献は計り知れません。しかし、ヘルツィヒ氏は、企業が本当に価値を見出す「予測分析」の領域では、LLMだけでは不十分であると明確に指摘しています。

LLMは、次に続く単語を予測する「シーケンス・ツー・シーケンス」モデルであり、その特性上、金融予測、需要予測、キャッシュフロー予測、リスク評価といった、厳密な数値データに基づく正確な予測や「もしも（What-if）」分析には限界があります。例えば、90カ国で事業を展開する企業が各国の法規制や税制を考慮した支払い遅延予測を行う場合、分類問題や回帰問題といった異なる予測タスクに対して、それぞれ個別の高精度な機械学習モデル（XGBoostやAutoGluonなど）をトレーニングする必要があり、結果として180個ものモデルが必要になるケースもあります。これをLLMで直接行うことは現実的ではありません。

SAPは、この課題に対して「RPT1（Relational Pre-trained Transformers）」という、表形式データに特化した新しいTransformerアーキテクチャの研究を進めています。これは、従来の機械学習モデルが持つ予測精度と、Transformerモデルの文脈理解能力を組み合わせることで、企業が求める高精度かつスケーラブルな予測分析を実現しようとするものです。

5. CTOの最優先事項とエンタープライズAI導入の未来

SAPのCTOとしてのヘルツィヒ氏の最優先事項は、企業顧客がAIの恩恵を最大限に受けられるよう、3つの主要な柱（UI、ビジネスプロセス、データ）にAIを深く統合し、その「導入（Adoption）」と「成果（Outcomes）」を最大化することです。

5.1. 企業におけるAI導入の課題 AIのイノベーションの速度は驚異的ですが、企業におけるAIの「導入」はまだその「成果」に追いついていないのが現状です。ヘルツィヒ氏は、この状況をGartnerのハイプサイクルになぞらえ、「AIイノベーションレース」と「AI成果レース」の間に大きなギャップが存在すると述べています。このギャップを埋めるためには、単に最新のAI技術を追いかけるだけでなく、企業固有の複雑なシステム、長年の慣習、データの断片化といった課題を克服する必要があります。

5.2. 人間の役割の変革 AIが進化することで、企業における人間の役割も変化します。AIは、情報収集、データ準備、ルーチン的な意思決定支援といった「平凡な作業」を自動化します。これにより、従業員は、より戦略的な思考、創造的な問題解決、複雑なシナリオの分析といった、付加価値の高い業務に集中できるようになります。ヘルツィヒ氏は、これを「あらゆるレベルの役割のアップレベル化」と表現し、人々がより意味のある仕事に従事できるようになると見ています。

5.3. ビジネスモデルの進化と価値創出 AIの普及は、ビジネスモデルにも大きな変化をもたらします。従来のようなシートベースのライセンスモデルから、ソフトウェアが提供する具体的な成果に応じて課金される「成果ベースのライセンスモデル」への移行が進むでしょう。これは、顧客が投資に対してより明確な価値を期待するようになるため、ソフトウェアベンダーは顧客のビジネス成果にこれまで以上に深くコミットする必要があります。

5.4. 勝者の特徴 AI時代において勝ち残る企業は、以下の特徴を持つでしょう。

• 顧客成果への焦点: 顧客の具体的なビジネス課題を理解し、AIを通じてその解決に貢献できる企業。
• AIの深い統合: AIを単なる追加機能としてではなく、UI、ビジネスプロセス、データレイヤーに深く統合し、システム全体を変革できる企業。
• スケーラビリティと信頼性: 大規模かつ複雑なエンタープライズ環境で、安全かつ信頼性の高いAIソリューションを提供できる企業。
• 迅速な価値実現: AIの導入から価値の実現までの時間を短縮し、迅速な投資対効果を提供できる企業。

結論：AIが拓く新たな価値創造の時代 - SAPが導くエンタープライズの変革

SAPは、単に最先端のAI技術を開発するだけでなく、それを顧客のビジネスに深く統合し、具体的な成果として届けることに注力しています。ヘルツィヒ氏の言葉の根底には、テクノロジーはあくまで手段であり、その最終目的は顧客企業のビジネスを成功に導くことにあるという強い信念があります。

AIは、私たちに多くの興奮と可能性をもたらしていますが、同時に大規模な導入、データの品質、信頼性、セキュリティといった複雑な課題も突きつけています。SAPは、これらの課題に正面から向き合い、長年のエンタープライズ領域における経験と深い専門知識を活かし、顧客がAIの力を最大限に活用できるような道を切り開いています。

テクノロジーの進化が加速する中で、ビジネスの勝者を分けるのは、もはや技術そのものではなく、その技術をいかに活用して顧客に真の価値と成果を提供できるかです。SAPは、この哲学を胸に、AIが企業にとって真の変革と新たな価値創造の時代を拓くための強力なパートナーであり続けるでしょう。