更新日時：米国東部夏時間 04:00 / 2026年10月27日
SAP、よりスマートでガバナンスされたJouleエージェントにより自律型企業戦略を推進
キット・ドットソン著
SAP SEは本日、開発者向けの年次イベントTechEdにおいて、JouleアシスタントソリューションおよびBusiness AIプラットフォームを強化する一連の人工知能イノベーションを発表しました。これには、テーブル形式データ用の基礎モデルも含まれます。
Joule Workの新たな機能により、AIエージェントはより効率的になり、オープンプロトコルとの相互運用が可能になります。具体的には、モデルコンテキストプロトコルとエージェント・ツー・エージェントの仕組みによって、同社のアジェンティック型AIアシスタントであるJouleは、企業全体にわたってコンテキストを収集し、意思決定を行い、多段階のビジネスワークフローを実行するとともに、サードパーティのデータやサービスも取り込むことができます。
しかし、エージェントが業務に従事するたびに、従業員と同様に中央当局の管理下に置かれる必要があり、アクセス権を有し、権限に基づいてツールを実行しなければなりません。「オープンなプロトコルには、管理された入り口が必要です」と、SAPのビジネスAI製品エンジニアリング担当副社長兼最高製品責任者であるテッド・ウェイ氏は、インタビューでSiliconANGLEに語りました。
ウェイ氏は、SAPが顧客独自のエージェントと自社のビジネスエージェントを、社内各システムにまたがって連携させたいと考えていると説明した。その考え方は、こうした相互接続を開放するには、組織が活動を管理・監督できるよう制御された入口も必要だというものだ。そこで登場するのが新たなオーケストレーション層であり、これによりアシスタントやエージェントは、ガバナンスされたゲートウェイを通じてJoule Agentsを呼び出すことができる。
さらに、最近のアップデートにより、エージェントはJoule Studioを通じた重要なコネクタであるn8nワークフローを起動できるようになりました。n8nはノードベースのワークフロー自動化プラットフォームで、さまざまなアプリを接続し、決定論的な自動化を実現します。つまり、AIエージェントがこれをトリガーできますが、生成型AIとは異なり、n8nはイベント駆動型およびトリガー駆動型のロジックによって意思決定を行います。幻覚を生じることはなく、ランダムではなく、開始から終了まで厳密なルールに従います。
つまり、n8nは厳格な規制や機密性の高い業務で、細かな要件に依存する場合に適していることを意味します。
「それは毎回、この順序で正確にこれら五つのステップを実行する必要があります」とウェイは説明したため、その場合はn8nが最適です。
SAPのアプローチは、柔軟で自然言語によるエージェント型トリガーと規定されたワークフローを組み合わせています。エージェントは必要とされるタイミングの判断を支援する一方で、コンプライアンスに敏感な手順では依然として厳密な手順の順序が求められます。
SAPはクラウドデータを基盤として、自律型企業の実現を推進しています
同社は本日、SAP Data Cloud（BDC）におけるSAP Business Data Cloud Ontology Managerの機能拡張を発表しました。これにより、エージェントがアプリケーション間の関係性を理解できるようになり、企業向けのAIネイティブなオーサリング体験を提供します。具体的には、企業の事実間の関係性を定義することで、エージェントがより正確に推論し、企業全体にわたって意思決定を行えるようにします。
SAPがSAP Connectで最近発表したReltioの買収により、BDCにマルチドメインデータ管理機能が導入されます。これにより、SAPおよびサードパーティシステム間で顧客、サプライヤー、製品のレコードを統一し、アプリケーションやエージェント向けの信頼できるデータ製品へと変換することが可能になります。
新製品は、SAPデータから豊富なビジネスコンテキストを提供する同社の既存のナレッジグラフを補完するよう設計されています。
さらに同社は、別の買収であるDremioを活用して、Lakehouse機能を拡張し、Apache IcebergおよびApache Polarisへのネイティブなサポートに加え、データを移動またはコピーすることなく統一されたデータアクセスを実現する高性能なフェデレーテッドクエリエンジンを導入すると発表しました。
AIモデルをテーブルに導入する
「企業が抱える課題のすべてが言語に関する問題であるわけではありません」とウェイ氏は述べ、AIアプローチの多くが自然言語に焦点を当ててきた一方で、多くの業務データはテーブル形式で保存されていると説明しました。
これに対応するため、SAPは最新のテーブル型AIモデルであるSAP-RPT-2.0を発表しました。同モデルは、分類や回帰に加えて異常値および外れ値の検出もサポートし、埋め込みを活用したAI駆動の分析を実現します。また、マルチテーブル処理機能により手作業によるエンジニアリングを削減し、構造化データからより迅速かつ深いインサイトを提供します。
同社はまた、主要な予測対象となる時系列指標について値の予測を支援する新しいSAP-RPT-TSモデルを発表しました。このモデルは、カスタムの機械学習を用いずにSAP Business Planningを活用しており、技術的な知識が少ないユーザーでも自社システム上で容易に導入できます。
ヒューレット・パッカード・エンタープライズ社との提携のもと、SAPは国際宇宙ステーションにSAP-RPTを導入すると発表しました。その目的は、障害が深刻化する前に問題を予測し、履歴データから欠落したセンサーデータ値を復元し、宇宙飛行士や地上チーム向けに説明可能なミッションの健康状態レポートを生成することです。これらは、分析前にデータを地球へ送信することなく実現されます。
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