SAP AIは、ドイツの多国籍ソフトウェア企業であるSAP SE（本社はドイツのヴァルドルフ）の人工知能部門です。この部門は、ERP、CRM、サプライチェーン、人資本管理システムを含むSAPのエンタープライズアプリケーションポートフォリオ全体に人工知能能力を開発し統合する責任を負っています。SAP AIは、大規模組織向けに効率性、意思決定、自動化を向上させるため、ビジネスプロセスに直接AIを埋め込むことに焦点を当てています。最も顕著な提供物は、2023年に導入された生成AIコパイロットであるJouleであり、SAPのクラウドソリューション全体でユーザーを支援します。
SAPのAI戦略は、実用的でビジネス優先のアプローチを強調しています。独立したAI製品を提供するのではなく、既存のソフトウェアにAI機能を統合し、顧客が確立されたワークフローを乱すことなくAIを利用できるようにしています。このアプローチは、予測分析のための古典的な機械学習から、自然言語対話とコンテンツ生成のための高度な生成AIまで、テクノロジーのスペクトラムを網羅しています。この部門は、主要なクラウドプロバイダーやAI研究機関と緊密に協力し、最先端モデルをエンタープライズ環境に提供すると同時に、データプライバシーとセキュリティ基準を維持しています。
歴史と進化
SAPのAIへの関与は2010年代初頭にさかのぼり、同社はBusinessObjectsとHANAプラットフォームに予測分析と機械学習を組み込み始めました。2016年、SAPはデジタルイノベーションシステムであるSAP Leonardoを立ち上げました。これには機械学習サービスが含まれており、AIへのより正式な取り組みを示しました。ただし、レオナルドは後に段階的に廃止され、SAPはより統合されたアプローチへ移行しました.
画期的な瞬間は2020年、SAP Business AIの導入でした。これはS/4HANA、SuccessFactors、Aribaなどのアプリケーションに直接組み込まれたAI駆動機能のポートフォリオです。この取り組みは、データサイエンティストだけでなくすべてのユーザーにAIをアクセス可能にすることを目指しました。2023年9月、SAPはSAP TechEd会議で生成AIコパイロットであるJouleを発表しました。Jouleはビジネスコンテキストを理解し、HRポリシーに関する質問への回答から開発者向けコード生成まで、SAPのエコシステム全体で会話支援を提供するよう設計されました。
2024年には、SAPはAI投資を深化させ、大手AI研究所やクラウドプロバイダーと提携しました。同社はオープンAI、アンスロピック、グーグル・ディープマインドとの協業を発表し、フロンティアモデルをエンタープライズオファリングに取り込みました。また、SAPは2024年にAIを使用してユーザーをソフトウェアインターフェイスを通してガイドするデジタル採用プラットフォームWalkMeを買収し、AI能力をさらに強化しました。
ジュール・コパイロット
Jouleは大規模言語モデル技術に基づくSAPの旗艦的な生成AIアシスタントです。S/4HANA Cloud、SuccessFactors、カスタマーエクスペリエンス、およびSAPビジネステクノロジープラットフォームを含むSAPのクラウドポートフォリオ全体で統合されています。Jouleは、複雑なビジネスデータの要約、レポート生成、メール下書き、HR関連の質問への回答、開発者向けコード生成やトラブルシューティング支援など、幅広いタスクを実行できます。
汎用チャットボットと異なり、Jouleはビジネス固有のデータでからトレーニングされ、SAPのデータモデルと用語を理解しています。取引データをリアルタイムでアクセスでき、ユーザーは「私たちのQ3ドイツ売上は？」のような質問に対して正確でコンテキスト認識のある回答を得られます。また、Jouleはアクションをサポートし、発注書作成や従業員記録更新などのワークフローを会話コマンドで直接実行できます。
SAPはJouleを自律エージェントではなく「コパイロット」と位置付け、ユーザーを支援しつつユーザーに主導権を残します。このアシスタントは透明性を重視して設計され、回答に引用と説明を提供します。2024年、SAPはJouleを複数言語に対応させ、APIを通じてサードパーティアプリケーションと統合し、エンタープライズAI対話の中枢拠点としました。
AIパワードなビジネスアプリケーション
Jouleを超えて、SAP AIはアプリケーションスイート全体の埋め込み機能を範囲に含みます。財務では、AI駆動ツールが請求書処理を自動化し、取引異常を検出し、予測キャッシュフロー分析を提供します。サプライチェーン管理では、機械学習モデルが需要を予測し、在庫レベルを最適化し、潜在的な混乱を特定ります。人材管理では、AIは履歴書スクリーニングと従業員離職予測によりタレント獲得をサポートします。
SAPのAIには、製造における品質検査のための画像認識コンピュータビジョン能力、顧客フィードバック分析のための自然言語処理自然言語処理も含まれます。同社のAIファウンデーションは、Business Platformの一部であり、開発者がSAPデータを使用してカスタムAIモデルを構築するためのツールを提供し、テンソルフローやPyTorchなどの人気フレームワークをサポートします。これにより、企業はSAPの組み込みAIを自社ユースケースで拡張できます。
注目すべき例は、SAPがAriba調達ネットワークで機械学習を使用していることで、購買先が費用削減の機会を特定し、サプライヤーがリスクを評価できます。同様に、SAPフィールドサービスマネジメントは、スキル、位置、優先度に基づいて技術者をスケジューリングし、サービス効率を向上させるAIを使用しています。
技術とインフラ
SAP AIは、オンプレミスのデプロイメントとクラウドサービスを組み合わせたハイブリッドインフラに依存しています。同社は、Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloudを含む主要クラウドプロバイダーと提携し、AIワークロードをホストしています。このマルチクラウド戦略戦略で柔軟性と地域データ規制への準拠を確保しています。
トレーニングと推論は、SAPは一般的なGPUと専門のAIアクセラレータの両方をを利用しています。同社はAWS Trainiumチップを使用した費用対効果の高いモデルトレーニングを検討し、AMDとIntelとエンタープライズワークロードのハードウェア最適化で協力しました。SAPはまた、エンタープライズITにおけるオラクルの存在感の強さから一部のデータベースとAIサービスにOracle Cloud Infrastructureを使用しています。
SAPのAI統合モデルは、通常ビジネスドメインに適応した大規模なファウンデーションモデルの微調整されたバージョンです。同社は、Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF)（AIフィードバックからの強化学習）やカリキュラム学習 学習などの手法を採用して、モデル性能を特定タスクで向上させています。データプライバシーは重要な懸念事項であり、SAPは顧客がデータを自社インフラまたは地域内に保つオプションを提供し、モデルは可能な限り推論データでトレーニングされます。
提携とエコシステム
SAPはAI開発を加速するために戦略的パートナーシップを築いています。2024年、SAPはオープンAIとの複数年にわたるコラボレーションを発表し、Jouleや他のSAPアプリケーションにGPTモデルを統合しました。この提携により、SAPのお客様はSAPのセキュリティとガバナンス制御を維持しながら、高度な自然言語理解にアクセスできます。同様に、SAPはアンスロチックと安全性と整合性の研究で協業し、AI出力が信頼性と偏りが無いことを確保します。
SAPはまた、グーグル・ディープマインドと、特にサプライチェーンとロジスティクスおける強化学習や最適化に関する研究プロジェクトで協力しています。SAPは、責任あるAI開発に焦点を当てた技術企業と学術機関のコンソーシアであるAIアライアンスのメンバーです。学術提携には、MIT CSAILやStanford AI Labでの基本的なAI研究が含まれます。
ハードウェア分野では、SAPはハードウェアメーカーと協力して性能を最適化しています。同社は、リアルタイムアプリケーションに低遅延を提供するグロークとサンバ・ノヴァアクセラレータを推論ワークロードでテストしてきました。SAPとNVIDIAの(リスト)はGPUアクセラレートトレーニングに重要されましたが、同社はハードウェア非依存を目指しています。
エンタープライズAI戦略とガバナンス
SAPのエンタープライズAI戦略は、組み込みAI、ビジネスコンテキスト、責任あるAIの三本の柱に基づいているます。同社は、AIを別個のツールとして付け足すのではなく、ワークフローに統合する必要があることを着く強調しています。つまり、AI機能は业界固有のプロセスや規制要件を含む各顧客の特定のビジネスコンテキストを理解するよう設計されます。
責任あるAIは核心的信念です。SAPはAI倫理諮問委員会を設立、年にAI倫理報告書を発行しています。同社はEUのAI法およびその他規制を遵守し、透明性、公平性、説明責任のための措置を実施しています。SAPのAIシステムは説明可能で、組織が決定をデータとモデルに追跡できる監査証跡があります。
SAPはまた、Business Technology Platform内でAIガバナンスツールを提供し、顧客がモデル性能を監視、ドリフトを検出、モデルライフサイクルを管理できます。これは、金融や医療など規制順守が必須の業界では重要です。SAPのアプローチは、産業アナリストに認識れ、エンタープライズAIのリーダーとしてランク付けされることがよくあります。
将来の方向
今後のSAP AIは、いくつかの主要な分野に焦点を当てています。まず第一に、Jouleの能力を更に自律エージェントに拡張、異なるアプリケーションにわたるマルチステップタスクを実行できる予定です。これには、MHAとトランスフォーマーアーキテクチャを組み込む通過で推論と計画を改善することが関わるります。第二に、SAPは文書、画像、音声などの構造えないデータに対する深層学習モデルの投資しており、包括なビジネス分析を実現します。
第三に、SAPは演出用のニューラルネットワーク技術を探索しており、異常検知や予測保守など領域で応用しています。また、限られたトレーニングデータでのモデルの堅固性を向上のため、 data augmentation手法を研究しています。最後に、ビジネスアナリストがプログラミング知識なしでAIモデルを構築できるローコードツール提供して、AIの民主化に取り組んでいます。
SAPのAI部門は、エンタープライズ環境での生成AI需要に後押しされ、今後数年で大幅に成長見込みです。同社は、AIが主要な収益ドライバーとなり、JouleがSAPユーザーの標準インターフェイスになると予測しています。2025年時点で、SAPはAI研究開発に多額投資を続け、世界中で千人のAIエンジニアとデータサイエンスイノベーターを採用する計画をしています。
エンタープライズソフトウェア市場への影響
SAP AIはエンタープライズソフトウェア市場深く影響力があり、Orac、Microsoft、Salesforceなどの競合脅威が加速しなければならない状況です。SAPがビジネスプロセスにAIを埋め込むのアプローチは、実践的かつ価値主導のAI導入の業界基準を築きました。Fortune 500企業を含む主要エンタープライズESSや、運用効率と競争優位の向上のためにSAPソリューションを導入しています。
Jouleの導入は特に市場に影響し、ビジネススイート全体の統一AIアシスタントを提供する一貫解決を提供し、競合が必至する点です。また、SAPの主要AI研究所との提携は、社内開発だけではなく協業型へのシフトを形作る業界トレンドを示しています。AIのコモディティコースが進む中、SAPの差別艇はビジネスプロセスへの深い理解と、エンタープライズデータを真に理解するAIを提供する能力にあります。
SAP AIの成功はまた、エンタープライズSECTORでのAI教育と研修の投資を刺激し、資格プログラムとオンラインコースを提供して職業者のAIスキルを向上させ、全産業のAI技術導入を広めました。このエコシステムアプローチは、SAPがエンタープライズAIイノベーションの最先端に留ることをを確定します。