原文タイトル：なぜ世界は今も SAP に頼っているのか
原著者：Eric および Seema Amble，a16z
翻訳：Peggy，BlockBeats

編者補：AI の議論がまだ新製品や新機能にとどまる中、もっと構造的な変化が、企業ソフトウェアの基盤で静かに起こっています。本文が注目するのは、AI がいくつの新しいアプリケーションを作り出すかではなく、SAP、Salesforce、ServiceNow などを中心とする企業のコアシステムへの展開です。

要するに、これらの3つのタイプのシステムはそれぞれ企業運営の異なる側面に対応しています：

・SAP は資金、在庫、生産などの核心的なリソース管理を担当し、企業の「総勘定元帳」です；

・Salesforce は顧客と販売プロセスを管理し、企業がどのように収益を得るかを決定します；

・ServiceNow は内部プロセスと運用システムを担当し、組織が秩序正しく運営できるようにします。これらは企業の日常運営のインフラを構成しています。

これらのシステムは一方で非常に重要ですが、一方で一般的に使いづらく、複雑で重たいです。企業はこれらに多くのカスタマイズとプロセスを重ね、それによってこれらのシステムは組織のメモリとなるだけでなく、移行困難な技術的負担に変わっていきました。システムが重要であるほど、変更しにくくなります。

ここに AI の機会があります。

これらのシステムを置換する代わりに、より現実的なアプローチは、これらのシステムをベースに新たなアクションシステムを構築し、導入段階で移行コストを下げ、利用段階では協調的な操作や代理操作によってシンプルにし、拡張段階では複雑なカスタマイズを軽量アプリケーションで置き換えることです。したがって、真の変化はシステムが置換されるかどうかではなく、人とシステムのインタラクション方法が書き換えられつつあることにあります。AI は SAP、Salesforce、ServiceNow を置き換えることはありませんが、徐々に「透明化」させるかもしれません。そして新しいプラットフォームは、この見えないインターフェース上に、企業ソフトウェアの真のバリュー境界を再構築します。

以下は原文です：

AI の発展とともに、スタートアップとその顧客の焦点は、ほとんどが新しい機能とそれによって生み出される製品に集中しています。例えば、さまざまな魅力的な音声エージェントやワークフロー自動化ツール、テキスト生成アプリケーションプラットフォームなどがあります。

これらの分野は実際に登場しており、多くの興奮すべき企業が今後も登場することでしょう（私たちもその中に投資しています）。しかし、AI が本当に深い影響を与えるのは、これら外見上クールな分野ではなく、光沢のないがより価値のある方向性である可能性があります：組織がすでに稼働している多数のソフトウェアをより良く活用することを支援することです。

ここに一つの問題があります。少々不快な印象を受けるかもしれませんが、フォーチュン 500 企業で一週間過ごすだけで、それがいかに現実的な意味を持つかが理解できるでしょう：なぜ今でも人々が SAP（および ServiceNow、Salesforce）を使用し続けているのでしょうか？

簡単な答えは：SAP および類似の大規模システムは、企業の運用に必要な重要なデータを記録・保持しています。しかし、さらに重要なのは、企業がこれらのシステムをベースに多くのカスタマイズを施し、複雑なプロセスと役割分担を重ねており、そのうちの多くは明確に記録されていないことです。これらのシステムからの移行は、通常、高額なコストと長期かつ痛み苦しいプロセスを伴い、しばしば大規模なコンサルティングチーム、数年の時間、数十億ドルの費用が必要とされます。たとえば、SAP ECC から SAP S/4HANA へのアップグレードには、約7億ドルの費用と3年の期間がかかる場合があり、エクセリスクからの50人のチームが必要となります。そして、移行を完了しても、この種のソフトウェアはほぼ常に読み取り専用のレポート生成に使用されるため、ほとんど柔軟な操作ができません。

ただし、この状況は変化しつつあります。

AI が新たな可能性の領域を開いており、企業はこれらのシステムをアップグレード、カスタマイズ、置き換えることができるようになっています。さらに重要なことは、企業がこうしたシステムに蓄積されたデータにより効率的にアクセスし、活用できるようになっていることです。

最終的に、AI の目標は SAP/ServiceNow/Salesforce を置き換えることではなく、それらをよりプログラム可能かつ利用しやすくすることです。本当の勝者は、次の2つのことを実現できるプラットフォームとなるでしょう：第一に、企業のデジタル変革予算に参入し、リスクを定量化し、サイクルを短縮する方法を見つけること；第二に、日常の運用に徐々に浸透し、作業の中枢となり、伝統的には重厚なインターフェースを分解して、組み合わせ可能でガバナンス可能で、AI によって補助される操作や軽量アプリケーションに変えていくこと。

要するに、システムの記録そのものが消えるわけではありません。真の変革は、その上位レベルのインタラクティブなインターフェース、自動化能力、拡張層に起こっており、これが次の段階のソフトウェア競争の最前線です。

SAP は扱いにくいかもしれませんが、それでも私たちはそれから離れられません

この問題の展開を考えるために、まず SAP が何であり、何をしているかについて簡単に説明しましょう。表面上では、このようなシステムは取り扱いが難しく、操作が複雑で変更コストが高く、使用する際にはかなりの苦痛を伴いますが、その一方で、それは今も世界中の大規模組織の中核をなしています。SAP を日常的に使用する体験を想像してみてください。

しかし、このような言葉の通りの理解し難さこそが、機会の源なのです。

少し不快な答えですが、より現実的なのは次のとおりです：これらのシステムは、その重いユーザーインターフェースと終わりのない設定の奥に、実際に非常に強力であるということです。これらは企業の最も中核的なデータモデルを保持し、コンプライアンスを確保する権限と制御メカニズムを定義し、スケーラビリティをサポートするワークフローを内蔵し、数十から数百の下流プロセスの統合関係を接続しています。これらは、消費者インターネットの意味でのアプリケーションではなく、データベース、ロールシステム、承認プロセス、会計ロジック、および例外処理に形式化された組織の記憶として結晶化されています。

このようなシステムを置き換えることは、費用がかかるだけでなく、リスクも伴います。そして、企業がより多く投資するほど、たとえばカスタムフィールド、プロセス、価格設定ルール、レポートロジックなどが増えれば増えるほど、このシステムは切り替えコストで構築された一種の要塞となり、競争上の優位性の一部とさえなります。これが拡張性が非常に重要である理由でもあります：すべての企業はユニークであり、変化は避けられず、たとえば新しい規制要件、新製品、新しい組織構造などがあるため、これらのプラットフォームが長期間存続できるのは、現実に適応できるためです。

しかし、問題は、これらのシステムを強力にするこの種の拡張性が、これらのシステムを脆弱にしてしまうことです。各カスタマイズは、将来のアップデート時に潜在的な落とし穴となります。各プロセスは、複雑な迷路に発展します。各インターフェースは、ユーザーを持続的に消耗するものになります。

この種の脆弱性はほとんどどこにでもあります。CRM が広く採用されているにもかかわらず、ユーザー満足度は依然としてまちまちです。ERP の高度なカスタマイズは、ほとんど常にプロジェクトの遅延と予算超過と関連付けられています。従業員は分断されたワークフローに圧倒され、1日に異なるアプリケーション間を約1200回切り替える必要があり、週に約4時間の時間が無駄になります。デジタル化の大規模な変革プロジェクトも頻繁に挫折し、おおよそ70%が目標を達成できなかったとする推定もあります。これらの摩擦に起因する支出は非常に大きく、ソフトウェアの実装とシステム統合市場だけで、2023年には約3800億ドルに達すると見積もられています。

そして、こうしたプロセスと痛みの中で、AI はソフトウェアの実装と使用方法を再構築する機会をもたらしました。この機会を理解するための簡単な方法は、企業ソフトウェアのライフサイクルに沿ってみることです：まず実装または移行、次に日常的な使用、最後にビジネスの変化の中で着実に構築していくという段階です。各段階での基本作業は、混沌とした人間の意図を、システムの記録された実行可能で監査可能な正しい操作に変換することです。

次に、AI がどのように各段階で従来のソフトウェアシステムの使用方法を改善しているかを、それぞれ見ていきましょう。

実施段階

まず実施段階から話しましょう。この段階は最もリスクが高く、予算に敏感ですが、リターンも最も明確な段階です。具体的には、ミーティングや文書、作業指示などの断片的な調査情報を、構造化された要件に変換し、プロセスとフィールドのマッピング、設定とコード、テストスクリプト、切り替え計画、移行マニュアル、およびデータのクリーンアップと検証が必要な実施に必要なワークフローを自動的に生成します。このプロセスは非常に複雑であり、エラーが発生しやすいです。ドイツの小売業界大手 Lidl は、50億ドルを投資した後、最終的に SAP の移行プロジェクトを放棄しました。

この段階では、複数の企業が移行と実装を支援するツールを構築しており、さまざまな補助システムやプロジェクト管理ツールなどがあります。以下はいくつかの典型的なケースです：

· Axiamatic は、ERP 向けの AI ガードレールを提供し、プロジェクト知識グラフを構築し、Slack や Teams で要件と変更管理の潜在的な問題を提示することでリスクを軽減し、S/4HANA プロジェクトを加速し、SAP Build と統合され、KPMG、EY、IBM などのコンサルティングプロセスに組み込まれています。

· Conduct は、コードとプロセスマッピング向けの副運転ツールであり、ECC から S/4 への移行プロセスでセマンティックレイヤーや技術文書を生成し、カスタムテーブルや API に対する質疑応答をサポートし、企業内の引き継ぎを加速します。

· Auctor は、システム統合業者やプロフェッショナルサービスチーム向けの代理実装デリバリー能力を提供し、調査プロセスを自動的に要件へ変換し、さらに SOW、設計文書、ユーザーストーリー、構成およびテスト計画のシステムレコード化を行います。

· Supersonik は、製品の有効化に焦点を当て、ビジュアルと音声エージェントを使用してリアルインターフェースでトレーニングを行い、ソリューションエンジニアの人員要件を削減し、チャネルおよび顧客主導の実装と拡張をサポートします。

· Tessera は、AI ネイティブのシステム統合能力を構築し、企業の既存の ERP システムに直接アクセスし、その実装ステータスを評価し、移行プロセス中に問題を自動的に特定および修復してエンドツーエンドの変革管理を実現します。

これらの企業の価値は、変革をより迅速でコスト効率が高く、より管理しやすくすることにあります。具体的には、要件と変更管理段階で問題を事前に発見し、後で拡大されるのを防ぎます。遅延がたとえ1か月でも数百万ドルのコストをもたらす可能性があるため、時間枠を短縮します。分散したプロジェクトデータを構造化された知識に変換することで、企業の内部チームが迅速に引き継ぐことができます。さらに、自動マッピング、ドキュメント生成、テスト、トレーニングによって、大規模なシステム統合チームへの依存を低減します。

私たちは、この分野にはまだ新しい起業が出現する余地があると考えており、特に既存のパートナーと協力して競争するのではなく、協調するツールが求められています。具体的な方向性には以下が含まれます：

· 実装型エージェント、プロジェクト成果とリスクにバインドされる能力、要件追跡、構成比較、切り替えシミュレーション、コード生成、および偏差検出などに使用されます。

· セマンティックドキュメントツール、常に最新でアクセスしやすい知識を確保します。

· エンパワーメント型エージェント、トレーニングとチャネル展開を再利用可能な製品能力に変換します。

スタートアップが企業の負担を実質的に緩和できるため、彼らは企業が節約した遅延コストに応じて価格設定を行うことができ、CIOおよびCFOに直接アプローチし、既に変革予算に投資している一方で、その過程で膨大なシステム統合プロジェクトを置き換えることができます。

使用とメンテナンス

次に、ソフトウェアシステムが実装された後、本当の挑戦が始まります。日常の使用は、これらの複雑で混沌としたシステムのインターフェースを行き来することを意味します。日常業務はしばしば数十のインターフェースにまたがり、人員移動は経験の蓄積を継続的にリセットし、多くの長い尾のエッジケースは常に製品レベルでの適切なサポートを受けません。ユーザーはフィールドを検索したり、異なるシステム間でデータを手動で同期したり、運用チームに頻繁にこのレポートを実行してくださいというリクエストをしたりするために時間を費やす必要があります。その結果、プロセスサイクルが遅くなり、エラーが頻繁に発生し、継続的なトレーニングコストが発生します。

ここでAIの機会は、これらの従来のシステムによりフレンドリーで強力なアクションシステムを構築することにあります。

この種の企業は、チームが既存のシステムからより多くの価値を得るのを支援することに焦点を当てています。実際の形態としては、通常、Slackやブラウザのサイドバーに存在する副ドライバーであり、どこでデータを見つけるか、どのように操作を完了するかなどといった質問に対して意味検索を通じて回答し、APIを持つ場合は安全な操作を実行することができます。たとえば、作業指示書の作成、仕訳の入力、仕入先契約の更新など。これらのツールは複数のシステムを連携させ、SAPから先季の発注書を取得し、Coupaで契約条件を照合し、ServiceNowで違いの説明書を起草し、このプロセスに人間の承認、監査ログ、および細かい権限制御を組み込みます。優れた製品は、使用状況、時間の節約、エラー率などの指標を追跡します。

しかし、現実は、企業内の多くの重要な作業が標準化されたAPIを介して公開されておらず、各種のインターフェース、例えば伝統的なクライアント、仮想デスクトップ環境、および不十分なドキュメントの管理ダッシュボードに存在していることが多いです。したがって、現代のコンピュータ操作型エージェントは、API駆動の副ドライバーの重要な補完となっています。これらは、自動化の達成範囲を、インタフェース呼び出しでは達成できない最後の30％から40％にまで拡大します。

その中核的な能力は、ボタンをクリックすることだけではなく、混沌とした環境での安定した実行能力にあります。この種のエージェントは、インターフェース構造を理解し、安定した要素を特定し、ポップアップウィンドウやレイアウトの変更で実行を回復し、重要なポイントで進捗状況を記録する必要があります。これらの能力が検証メカニズム（たとえば差異比較、調整、サンドボックステスト）、エンタープライズレベルのコントロール手段（シングルサインオン、キー管理、最小限の権限原則、監査機構）と組み合わされると、本来人間に依存していた作業を、ガバナンス可能で繰り返し可能な自動化プロセスに変換することができます。たとえば、作業指示書のソーティング、期末決算手続き、顧客の更新、価格調整などは、SAP、ServiceNow、Salesforceで設計されていなかった部分でも実行可能です。

このように理解することができます：API は標準パスを効率的にし、コンピュータの操作能力はロングテールプロセスを自動化できるようにします。

Factor Labs や Sola のような企業は、この種の代理をすでに本番環境に展開しており、従来のビジネスプロセスの外部委託費用を置き換え、大規模な組織がタスクを自動化するのを手伝っています。

拡張レイヤー

最後に、SAP や ServiceNow、Salesforce を使いやすくすることはあっても、企業自体は常に変化しています。これは、システムの記録も進化しなければならないことを意味します。新しい製品、新しいポリシー、新しい合併、新しい規制要件、および永続的に単独で開発する価値のないコアモジュールのロングテールプロセスが、ソフトウェアをビジネスの実際の状態に適応させ続けています。過去には、チームには通常、2つの選択肢しかありませんでした。システムを深くカスタマイズして、それに伴う脆弱性コストを負担するか、さもなくば個々の分散型アプリケーションを開発して、統合、ガバナンス、およびメンテナンスの難しさに直面するかです。

AI は第3の選択肢を提供しています：コアシステムを壊すことなく、それよりも速く、より管理しやすいアプリケーションエクスペリエンスを構築します。

従来のシステムの上に新しいツールと自動化能力を構築することは、ある種の使いにくいソフトウェアの上に、より「使いやすい」エクスペリエンス層を重ねることと見なすことができます。その基本的なパターンは、まず統合されたデータとアクションプレーンを構築することです。システムの記録からデータを読み取り（必要に応じてセキュアなインターフェイスクローリングを補完）、それを注文、サプライヤ、ワークオーダなどのビジネスオブジェクトの意味論モデルに標準化し、その基礎の上に権限制御、承認メカニズム、監査機能を備えた一連の操作インタフェースを提供します。

この基盤の上で、チームは具体的なシナリオに焦点を当てたアプリケーションエクスペリエンスを迅速に構築できます。これらのエクスペリエンスはより現代的であり、実際の要件にもっと密接しています。例えば、調達担当者に SAP で数十のステップを踏んでサプライヤ登録を完了させる代わりに、サプライヤ登録の単一の軽量アプリケーションを提供し、データ収集、再確認、承認フローを完了し、最終的にデータを SAP に書き戻します。また、収益運用チームに Salesforce の複数のインタフェース間を行き来して契約条項を変更させる代わりに、表形式の高速エディターのようなものを提供し、一括変更、コンプライアンスバリデーション、影響のプレビューを可能にし、最終的に完全な監査記録で変更を提出します。また、新しくポータルシステムを繰り返し構築せず、ファーストラインチームに対して統一された操作エントリポイントを提供し、商品返品の作成、信用限度額延長、セカンドレベルトラブルチケットの作成、費用調整などの日常的かつ頻繁な操作を複数のページ間を行き来せずに完了できるようにします。

これらの拡張層は、システム間のワークフローと自動化能力を統合することも可能であり、これはどの単一ベンダーも優先的にカバーするのが難しいものです。たとえば、イベント駆動型アクションを介して自動プロセスを実現することができます。例えば、請求書の請求が入金され、差額が3%を超える場合、説明を自動生成して承認依頼を提出する。または、作業オーダーが2回以上再オープンされた場合、自動的に問題レコードを作成し、担当者を割り当てて顧客ステータスを同期し、重要な段階で人間による審査を導入する。

時間の経過とともに、最も価値のあるベストプラクティスは再利用可能なインテントモジュールとして徐々に定着していきます。たとえば、見積もりから収金、サプライヤー登録、決算などが該当します。これらのモジュールは、何をすべきかを定義するだけでなく、特定の企業環境においてこれらの操作をどのように安全かつコンプライアンスで実行するかを定義します。

General Magic の Cell のような製品は、このようなカスタマイズされたワークフローを構築する基本的な機能を具体的に利用可能にします。OpenAPI 仕様をアップロードし、各インターフェースを呼び出し可能な操作に変換できます。そして、シンプルなスクリプトを介してネイティブコマンドバーに埋め込み、実際の API 呼び出しを直接実行し、分析機能、マルチテナントアーキテクチャ、セキュリティコントロール、およびアクセス管理メカニズムによるサポートを受けます。このため、作業の焦点は新規のインターフェースを再構築することから、既存で信頼できるシステム上において、適切な操作と戦略を組み合わせることに移ります。

最終形態はどのようになるでしょうか？

私たちの推測では、これらの従来のシステムの多くは引き続き存在しますが、それらはもはや作業の主要なインタフェースではありません。ERP、CRM、ITSMなどのシステムは企業に深く根付いており、通常のソフトウェアのスピードで置き換えることは不可能です。これらのシステムはゆっくりと進化し続け、システムの記録として存在し続けるでしょう。本当に変わるのは、ユーザー指向のアクションシステムです。AIはデフォルトのエントリーポイントとなり、システムの動作方法を理解し、システム間でワークフローを実行し、従来のインターフェースをバイパスする軽量なモダンアプリケーションを構築するために使用されるでしょう。言い換えれば、もともとは橋渡しとしてのレイヤーが、真のメインハイウェイとなるでしょう。

このパラダイムの下では、長期的に成功するソフトウェアは、チャットボットのようなものではなく、操作システムのようなものとなります。ビジネスオブジェクトの意味論モデルに基づき、包括的なセキュリティとガバナンスメカニズムが備えられた、統合されたデータとアクションのプレーンが構築され、AIが本番環境で信頼性の高い実行を可能にします。エンドユーザーにとって、特定のインタフェース、フィールド、トランザクションコードを具体的に学ぶ必要はありません。インタフェースやプロセスが変更された後も繰り返し学習する必要はありません。目的を達成したいというだけで、システムがその手伝いをします。プロセス中に必要な明確化の質問を提示し、実行プレビューを表示し、適切な承認および監査メカニズムの下で操作を完了します。

たとえば、次のような命令を送信できます。顧客に通知して返品を作成し、3つ前の関連イベントを引き出して2次障害チケットを作成します。または、サプライヤー登録プロセスを完了し、情報を収集し、承認プロセスを進めて支払条件を設定します。これらの操作は今日、SAP、Salesforce、Service Now、およびスプレッドシートの間を行き来することでのみ実行できます。新しいパラダイムの下では、これらは統合されている実行可能なプロセスに統合されます。

この変革がもたらす結果は、エラーやロールバックが減少し、経験に依存することが少なくなり、処理周期が短縮され、トレーニングコストが大幅に低下します。なぜなら、すべてのやり取りが意図に基づいており、役割が認識され、デフォルトでセルフサービスがサポートされているからです。

フラッドフェンスは、実際の使用中に着実に蓄積されていきます。成功裏に完了したワークフローごとに、再利用可能な意図が蓄積されます。例外処理ごとに、新しいセキュリティ制約が生まれます。移行プロセスごとに、連続的に更新されるシステムの枠組みが生まれます。各統合ごとに、企業の実際の運用方法に対する理解が深まります。時間の経過とともに、このAIレイヤーは、チームが変更の影響を理解し、システムの逸脱を防ぎ、投入とアウトプットを評価し、新しいワークフローを構築するための中核的なエントリーポイントとなります。そのため、基礎となるシステム自体が変更されていなくても、このAIレイヤーは業務をサポートします。

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