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VB Transform 2026で、SAPのシニアソリューションアドバイザーであるMax McPhee氏は、VentureBeat ResearchのリードアナリストであるRob Stretchay氏と、企業がチャットボットを超え、実際のビジネスプロセスを実行できる自律型AIエージェントへ移行するために何が必要かについて議論した。McPhee氏は、重要な違いは、それらのエージェントが一般的な知識だけに依存するのではなく、企業自身の業務文脈に根ざしているかどうかだと述べた。

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「標準的な知識をより多く使うのではなく、実際の企業に関する文脈を提供できるところで、アシスタントというより同僚のように感じられる、より創発的な振る舞いが見え始めています」とMcPhee氏は述べた。

同氏によると、その文脈こそが、ほとんどの企業向けチャットツールと、真にエージェント的に動作できるシステムをなお分けている要因だ。この違いが重要なのは、企業向けエージェントには、質問に答えるだけでなく、業務アプリケーションとやり取りし、企業固有のデータを取得し、正確性、アクセス制御、監査可能性が中心的要件となるワークフローを支援することが期待されているためだ。

ナレッジグラフで企業文脈を構築する

McPhee氏は、企業はAIエージェントのオンボーディングを従業員のオンボーディングに近いものとして考えるべきだが、ソフトウェアが人間とは異なる方法で情報を取得し利用する点を考慮する必要があると述べた。

「新しいエージェントをオンボーディングする際には、新しい従業員をどのようにオンボーディングするかを認識しつつ、それをエージェント向けに調整することが重要だと思います」とMcPhee氏は述べた。「非常に強力なのは、ナレッジグラフとベクトル埋め込みデータを使うことです。エージェントが情報を見つけて取得するうえで、とても扱いやすい形式だからです。」

ナレッジグラフは一般に、エンティティ、プロセス、データソース間の関係を表現するために使われる。一方、ベクトル埋め込みは、AIシステムが意味的に関連する情報を取得するのに役立つ。企業環境では、これらの手法を組み合わせることで、エージェントが一般的な言語理解と企業の業務構造の具体的な内容を結び付けやすくなるとMcPhee氏は述べた。

こうした基盤は、エージェントが社内用語や企業固有の略語を理解する助けにもなる。McPhee氏は、これはSAP環境で特に重要な課題だと説明した。

「そうした暗黙知を、エージェントが消費しやすい形式で提供できれば、『では、その頭字語は何を意味するのですか』と言うかもしれないチャットボットと比べて、エージェントから非常に良い結果を得ることができます」と同氏は述べた。

自律型エージェントのためのガバナンス、ID、セキュリティ

McPhee氏は、ガバナンスは、企業向けプロセス企業としてのSAPの歴史が意味を持つ領域だと述べた。特に、従来世代の自動化よりも柔軟に動作できるシステムに対応するため、管理策が進化している点で重要だという。

「そこでSAPは、ガバナンスとプロセス管理の領域において非常に適した立場にあります」とMcPhee氏は述べた。「当社は50年の歴史を持つプロセス企業であり、エージェントの稼働に伴う柔軟性に対応できるよう、そのガバナンスを近代化しています。」

同氏はまた、エージェントの挙動を検証するうえで、機械学習の役割が再び重要になっていると指摘した。

「機械学習の一種の復興が起きています」とMcPhee氏は付け加えた。これは、プロセス内でエージェントを実行し、そのうえで異常検知と機械学習ベースの検証をガードレールとして追加する顧客を指している。同氏によれば、これはSAPがインテリジェントな承認推奨で長く用いてきたアプローチと同じ種類のものだ。

IDと権限は、そのガバナンスを実行段階へ拡張する。このモデルでは、人間のユーザーと、SAPのクラウドアプリケーションおよびBusiness Technology Platform全体に組み込まれた生成AIアシスタントであるSAPのJouleの双方が、特定のシステムにアクセスするために必要な権限を持っていなければならない。たとえユーザーがS/4へのアクセスを許可されていても、Jouleにもそのアクセスがプロビジョニングされていなければ、Jouleを使ってアクセスすることはできない。McPhee氏は、この仕組みはエージェントがアクセス制御を迂回するために使われるのを防ぐことを意図していると述べた。

標準SAPとカスタマイズされた企業環境

McPhee氏の仕事の大きな部分は、SAP自身の知識を、数十年にわたる顧客のカスタマイズやSAP外のシステムと整合させることにある。同氏によると、多くの顧客はSAPに対して「あなた方は私たちの環境の10%にすぎない」と伝えており、この現実が同社の最近の戦略に影響を与えている。

最近の買収には、McPhee氏が「アーキテクチャのためのGoogle Maps」と比較したLeanIXや、プロセスマイニング企業のSignavioが含まれる。これらは、SAP以外が占める大部分をマッピングし、SAPのエージェントが企業システム同士のつながりを理解できるようにすることを目的としている。SAPはまた、ベルリン拠点の自動化企業n8nに投資しており、エージェント構築のための同社の意図ベースのローコード環境であるJoule Studioに、n8nをネイティブに組み込んでいる。

この重点は、大企業にとってのより広範な実装上の課題を反映している。AIエージェントはしばしば、標準化されたソフトウェア、カスタマイズされたビジネスロジック、自律型AIワークフローを前提に設計されていなかったサードパーティシステムを横断して動作する必要がある。そうした依存関係をマッピングすることは、データがどこから来て、どのシステムがプロセスに関与しているのかについて、エージェントに信頼できる文脈を与えるための前提条件となる。

McPhee氏は、企業が自律型エージェントの利用を広げるにつれて、古いオンプレミスシステムを近代化する必要が生じる可能性もあり、そうしなければ技術的制約に直面するおそれがあると述べた。

「おそらくスループットの問題にぶつかるでしょう。未舗装のトラックでFerrariを走らせようとしているようなものです」と同氏は述べた。「Ferrariを走らせたいなら、まずトラックをアップグレードしなければなりません。」

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