a16z:最も困難なエンタープライズソフトウェア、そしてAIにおける最大のチャンス

原題:世界が今もSAPで動いている理由
原作者:エリックとシーマ・アンブル、a16z
翻訳：ペギー、ブロックビーツ

編集者注:AIに関する議論は依然として新製品や新機能に焦点が当てられているが、企業向けソフトウェアにおいては、より根本的な変化が静かに進行している。この記事の焦点は、AIがいかにして多くの新しいアプリケーションを生み出すかではなく、より深く、しかし華やかさとは無縁な領域、すなわちSAP、Salesforce、ServiceNowといった企業に代表される基幹システムにAIがどのように浸透していくかにある。

簡単に言うと、これら3種類のシステムは、企業運営のさまざまな側面に対応しています。

・SAPは、財務、在庫、生産などのコアリソース管理を担当し、企業の「元帳」としての役割を果たします。

・Salesforceは顧客および販売プロセスを管理し、企業がどのように収益を生み出すかを決定します。

・ServiceNowは内部プロセスと運用システムをサポートし、組織のスムーズな運営を可能にします。これら二つが一体となって、日々の企業活動の基盤を形成している。

これらのシステムは、一方では極めて重要であるが、他方では一般的に使いにくく、複雑で、煩雑である。企業はそれらに大量のカスタマイズやプロセスを追加してきたため、それらは組織の記憶として機能すると同時に、徐々に移行が困難な技術的負担へと変化していった。システムが重要であればあるほど、変更は難しくなる。

AIの活用機会はここに生まれつつある。

これらのシステムを置き換えるのではなく、より現実的な方法は、それらの上に新たな実用的なシステム層を構築することです。これにより、導入段階での移行コストを削減し、利用段階での共同操縦と主体性によって運用を簡素化し、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に置き換えることができます。したがって、真の変化とは、システムそのものが置き換えられるかどうかではなく、人とシステムとの相互作用がどのように書き換えられるかということである。AIはSAP、Salesforce、ServiceNowに取って代わることはないだろうが、徐々にそれらを「見えない存在」にする可能性がある。そして、新しいプラットフォームは、この目に見えないインターフェース層において、エンタープライズソフトウェアの真の価値の境界を再定義するだろう。

以下は原文です。

AIの進歩に伴い、スタートアップ企業とその顧客の関心は、主に最新の機能と、それによって実現される製品に集中している。例えば、様々な魅力的な音声エージェント、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用のプラットフォームなどが挙げられる。

実際、こうした方向性は既に現れており、今後も多くの魅力的な企業を生み出し続けるでしょう（当社もそのうちのいくつかに投資しています）。しかし、AIが真に、より深い影響を与える可能性があるのは、こうした一見魅力的な分野ではなく、派手さはないものの、より価値のある方向性、つまり、組織が既に導入している膨大な量のソフトウェアをより効果的に活用できるよう支援することである。

少し失礼に聞こえるかもしれない質問ですが、フォーチュン500企業で1週間過ごしてみれば、その実用性が理解できるでしょう。なぜ人々は今でもSAP（ServiceNow、Salesforceなどと共に）を使い続けているのでしょうか？

簡潔に答えると次のようになります。SAPや同様の大規模システムには、企業運営に必要な重要なデータが格納されている。さらに重要なのは、企業がこれらのシステムを大幅にカスタマイズし、複雑なプロセスや役割分担を重ね合わせている点であり、その多くは明示的に文書化されていない。これらのシステムからの移行は、多くの場合、費用がかさみ、時間がかかり、苦痛を伴う。通常、大規模なコンサルティングチームが必要となり、数年を要し、数十億ドルの費用がかかる。例えば、SAP ECCからSAP S/4HANAへのアップグレードには、7億ドルの費用と3年の期間がかかり、アクセンチュアの50人規模のチームが関与する可能性がある。そして、移行が完了した後も、このソフトウェアは主に静的なレポートを生成するために使用されることが多く、操作のための柔軟性はほとんどありません。

しかし、この状況は変わりつつある。

AIは新たな可能性の領域を切り開き、企業がこれらのシステムをアップグレード、カスタマイズ、交換することを可能にするだけでなく、最も重要なことに、システム内に保存されているデータに、より効率的にアクセスし、活用することを可能にする。

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でユーザーフレンドリーなものにすることにあるのかもしれない。真の勝者は、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。1つ目は、企業のデジタルトランスフォーメーション予算を活用して、リスクを定量的に軽減し、サイクルを短縮すること。2つ目は、日常業務に徐々に統合され、業務の中枢となり、従来の扱いにくいインターフェースを、構成可能で管理しやすい操作と、AIによって支援される軽量アプリケーションへと分解することです。

言い換えれば、記録システムそのものが消滅するわけではない。変革を遂げるのは、インタラクションインターフェース、自動化機能、拡張レイヤーといった上位層であり、これがソフトウェア競争の新たなフロンティアとなるだろう。

SAPは使いづらいが、それでもなくてはならない。

この質問の背景を説明するために、まずSAPとは何か、そしてSAPがどのような役割を果たすのかについて簡単に説明しましょう。表面的には、このようなシステムは扱いにくく、運用が複雑で、変更にも費用がかかるため、非常に扱いにくいものに見える。しかし同時に、グローバルな大規模組織にとって、これらは依然として業務の中核を成す柱となっている。SAPを日常的に使うことを想像してみてください。

しかし、まさにこの説明不可能性という概念の中にこそ、チャンスが潜んでいるのだ。

不快ではあるが、より真実に近い答えはこうだ。あの扱いにくいインターフェースや果てしない設定の裏には、これらのシステムは実は非常に強力な力を持っているのだ。これらは企業のコアデータモデルを担い、コンプライアンスを確保するための権限および制御メカニズムを定義し、運用規模に対応するためのワークフローサポートを組み込み、数十、あるいは数百もの下流プロセスとの統合された関係性を接続する。これらは、消費者向けインターネットにおけるアプリケーションという意味ではなく、データテーブル、役割システム、承認プロセス、会計ロジック、例外処理といった形で結晶化された組織の記憶である。

こうしたシステムを交換することは、費用がかかるだけでなく、非常にリスクも伴う。企業が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に投資すればするほど、このシステムはスイッチングコストによって形成される堀のような存在となり、競争優位性の一部となる。だからこそ、拡張性は非常に重要なのです。企業はそれぞれ固有の特徴を持ち、新たな規制要件、新製品、新たな組織構造など、変化は至るところで起こります。これらのプラットフォームが長期的に存続できるのは、まさに現実に合わせて継続的に調整できるからである。

しかし、問題は、それらを強力にしている拡張性そのものが、同時にそれらを脆弱にしているという点にある。あらゆるカスタマイズは将来のアップグレードにおける潜在的な落とし穴であり、あらゆるワークフローは複雑な迷路へと進化し、あらゆるインターフェースはユーザーにとって絶え間ない負担となる。

この脆弱性はほぼ普遍的である。CRMは広く普及しているものの、ユーザー満足度は常に賛否両論であり、ERPの高度なカスタマイズは、ほぼ例外なくプロジェクトの遅延や予算超過につながる。従業員は断片化されたワークフローに圧倒され、1日に約1200回も異なるアプリケーションを切り替える必要があり、これは1週間あたり約4時間の無駄に相当します。デジタルワーカーの47%は、仕事に必要な情報を見つけるのに苦労しています。大規模なデジタル変革プロジェクトも頻繁に頓挫しており、推定では約70％が当初の目標を達成できないとされている。こうした摩擦によって生じる支出は莫大であり、ソフトウェア導入およびシステム統合市場だけでも、2023年には約3800億ドル規模に達すると予測されている。

AIは、こうしたプロセスや課題点において、ソフトウェアの実装方法や利用方法を根本的に変革する機会をもたらしました。この機会を理解する簡単な方法の一つは、エンタープライズソフトウェアのライフサイクルに沿って見ていくことです。まず導入または移行があり、次に日常的な使用があり、最後にビジネスの変化に対応して継続的に構築していくという流れです。各段階において、最も重要な作業は、混沌とした人間の意図を、実行可能で監査可能な、システムに記録される正しい操作に変換することである。

次に、AIが従来のソフトウェアシステムの利用を各段階でどのように改善するかを個別に検証してみましょう。

実施段階

まずは、最もリスクが高く、予算面でも最も影響を受けやすいものの、最も明確な成果が得られる段階である、導入段階から始めましょう。具体的には、会議、文書、作業指示書などの散在する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、構成とコード、テストスクリプト、切り替え計画、移行マニュアル、およびローンチ前のデータクレンジングと検証を含む、必要な実装ワークフローを自動的に生成することです。このプロセスは非常に複雑で、エラーが発生しやすい。ドイツの小売大手リドルは、かつて5億ドルを投資したSAPシステム移行プロジェクトを断念したことがある。

この段階になると、複数の企業が、さまざまなコパイロットシステム、プロジェクト管理ツールなど、移行と実装を支援するツールを開発している。以下に典型的な例をいくつか示します。

・AxiamaticはERP向けのAIセーフガードレイヤーを提供しており、プロジェクトのナレッジグラフを構築して、SlackやTeamsにおける要件や変更管理における潜在的な問題を強調表示し、リスクを軽減し、S/4HANAプロジェクトの進捗を加速します。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、コードとプロセスのマッピングのための補助ツールであり、ECCからS/4への移行プロセス中にセマンティックレイヤーと技術ドキュメントを生成できます。カスタムテーブルやAPIに関するQ&A機能をサポートすることで、社内での導入を加速させます。

・Auctorは、システムインテグレーターやプロフェッショナルサービスチーム向けに、エージェントベースの導入・提供機能を提供します。発見プロセスを自動的に構造化された要件に変換し、さらにSOW、設計ドキュメント、ユーザーストーリー、構成、テスト計画を管理するためのシステム記録としても機能します。

・Supersonikは製品の有効化に注力し、状況に応じた教育のためのビジュアルエージェントと音声エージェントを提供することで、ソリューションエンジニアの必要性を軽減し、チャネルおよび顧客主導の導入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機能を構築し、企業の既存のERPシステムに直接接続し、その導入状況を評価し、移行プロセス中に問題を自動的に特定して修正し、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、変革をより迅速に、より安価に、より管理しやすくすることにある。これは具体的には、要件定義や変更管理の段階で早期に問題を発見し、後々の拡大を防ぐこと、わずか1ヶ月の遅れでも数百万ドルのコスト増につながる可能性があるため、時間サイクルを短縮すること、散在するプロジェクトデータを構造化された知識に変換して、社内チームがより迅速に引き継げるようにすること、そして自動化されたマッピング、ドキュメント生成、テスト、トレーニングを通じて、大規模なシステム統合チームへの依存度を低減することなど、いくつかの側面で反映されています。

私たちは、この分野にはまだ多くのスタートアップ企業が存在する余地があると信じています。特に、対立的なツールではなく、既存のパートナーと協力する企業に期待しています。具体的な指示事項は以下のとおりです。

・プロジェクトの成果やリスクに関連付けられた実装エージェント。例えば、要件追跡、構成の差分分析、スイッチシミュレーション、コード生成、差異検出などに使用されます。

・知識が常に最新の状態に保たれ、容易にアクセスできるようにするためのセマンティックなドキュメント作成ツール。

・エージェントがトレーニングやチャネルプロモーションを再利用可能な製品化された機能に変換できるように支援する。

スタートアップ企業は実際に企業の負担を軽減できるため、企業が節約できる機会費用に基づいて価格設定を行い、CIOやCFOが既に投入している変革予算を直接活用できるだけでなく、その過程で肥大化したシステム統合プロジェクトを置き換えることも可能になる。

使用方法とメンテナンス

次に、ソフトウェアシステムが完全に実装された後、本当の課題が始まります。日常的に使用するということは、これらのシステムの複雑で混沌としたインターフェースを絶えず操作することを意味する。日々の業務はしばしば数十ものインターフェースにまたがり、人員の入れ替わりによって蓄積された経験が絶えずリセットされる一方で、多くの末端プロセスは製品レベルでの適切なサポートを受けられない。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、「このレポートを実行できますか？」といった依頼を運用チームに頻繁に行ったりするのに時間を費やす必要がある。その結果、処理サイクルが遅くなり、エラーが頻繁に発生し、継続的な研修費用が発生する。

ここで、AIの活用機会は、これらの既存システムの上に、より使いやすく、より強力なレイヤーを構築することにある。

こうした企業は、チームが既存のシステムからより多くの価値を引き出すのを支援することを目的としている。実際には、Slackやブラウザのサイドバーに表示されるアシスタントのような存在で、セマンティック検索を通じて特定のデータの場所や特定の操作の完了方法などの質問に答えたり、APIが利用可能な場合は、作業指示書の作成、仕訳入力、ベンダー契約条件の更新など、安全な操作を実行したりすることができます。これらのツールは、複数のシステムを連携させて、アプリケーションを横断する複合ワークフローを形成することもできます。例えば、SAPから前四半期の発注書を取得し、Coupaで契約条件を検証し、ServiceNowで差異の説明を作成し、その過程で人間の承認、監査証跡、きめ細かな権限制御を組み込むといったことが可能です。優れた製品は、使用状況、時間短縮効果、エラー率、その他の指標も追跡します。

しかし現実には、企業内の重要な業務の大部分は標準化されたAPIを通じて公開されておらず、レガシークライアント、仮想デスクトップ環境、ドキュメントが不十分な管理バックエンドなど、さまざまなインターフェースに存在している。したがって、現代のコンピュータ制御エージェントは、API駆動型コパイロットにとって不可欠な補完要素となっている。これらは、インターフェースを介してアクセスできない残りの30%から40%のプロセスにまで自動化の範囲を拡大する。

彼らの核となる能力は、単にボタンをクリックすることではなく、むしろ混沌とした環境下でも安定して業務を遂行できる能力にある。これらのエージェントは、インターフェース構造を理解し、安定した要素を特定し、ポップアップやレイアウト変更時に実行を回復し、中断後の安全な復旧のために重要なポイントで進行状況を記録する必要があります。これらの機能を検証メカニズム（差分チェック、照合、サンドボックステストなど）やエンタープライズコントロール（シングルサインオン、キー管理、最小権限、監査証跡など）と組み合わせることで、これまで手動による介入に依存していた作業を、管理可能で反復可能な自動化プロセスに変えることができます。例えば、SAP、ServiceNow、Salesforceの、元々は自動化を前提として設計されていなかった部分であっても、作業指示のトリアージ、期末締め処理、顧客への更新、価格調整などが可能です。

これは次のように理解できます。APIは標準的な処理経路をより効率的にし、コンピューティング能力の向上によって、ロングテールプロセスさえも自動化できるようになる。

Factor LabsやSolaといった企業は既にこうしたエージェントを実稼働環境に導入しており、従来の業務プロセスアウトソーシングにかかる​​費用を削減し、大企業が拡張性の高いタスク自動化を実現するのを支援している。

拡張レイヤー

最後に、SAP、ServiceNow、Salesforceをより使いやすく改良したとしても、企業自体が常に進化しているため、システム記録も進化させる必要がある。新製品、新方針、新たな合併・買収、新たな規制要件、そして個別のコアモジュール開発には値しない多数の細分化されたプロセスなど、あらゆる要因がソフトウェアをビジネスの真の状況に適応させるよう絶えず促している。従来、チームには通常2つの選択肢しかありませんでした。システムを徹底的にカスタマイズして、それに伴う脆弱性のコストを負担するか、あるいは散在するスタンドアロンアプリケーションを開発するものの、統合、ガバナンス、保守において困難に直面するかのどちらかです。

AIは第三の道を提供する。それは、コアシステムを混乱させることなく、より速いペースで、小規模で管理しやすいアプリケーション体験をコアシステム上に構築することである。

従来のシステムの上に新しいツールや自動化機能を構築することは、必ずしもユーザーフレンドリーとは言えないソフトウェアの上に、より「使いやすい」ユーザーエクスペリエンスのレイヤーを追加することと見なすことができる。基本的なパターンは、まず統一されたデータおよびアクションプレーンを構築することです。APIやイベントを介してシステムレコード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ーススクレイピングで補完）、それを注文、仕入先、作業指示などのビジネスオブジェクトのセマンティックモデルに標準化し、次にこれに基づいて権限制御、承認メカニズム、監査機能を備えた一連の操作インターフェースを提供します。

この基盤に基づき、チームは特定のシナリオに焦点を当てた、より現代的で実際のニーズに近いアプリケーション体験を迅速に構築できる。例えば、調達担当者がSAPでサプライヤーを登録するために何十もの手順を踏む代わりに、データ収集、検証チェックの実行、承認の配布、そして最終的にデータをSAPに書き戻すための、軽量な単一のサプライヤー登録アプリが提供されます。同様に、収益運用チームがSalesforce内の複数のインターフェースを切り替えて更新条件を変更するのではなく、スプレッドシートに似た高速エディタが提供され、一括変更、コンプライアンスの検証、影響のプレビュー、そして最終的には完全な監査証跡を伴う変更の送信が可能になります。あるいは、新しいポータルシステムを繰り返し構築する代わりに、最前線のチームが返品処理、信用限度額の延長、二次障害チケットの発行、経費計上など、システム全体にわたる日常的な高頻度操作を、多数のページを頻繁に切り替えることなく実行できるように、統一された運用入力画面を提供する。

これらの拡張レイヤーは、システム間のワークフローと自動化機能を橋渡しする役割も果たしますが、これはどのベンダーにとっても優先順位をつけるのが難しい点です。例えば、イベント駆動型の自動化によって、請求書が発行され、差異が3%を超えた場合に、自動的に説明文を作成して承認のために提出したり、作業指示書が2回再開された場合に、自動的にチケットを作成し、担当者を割り当て、顧客のステータスを更新し、重要なポイントで人間のレビューを導入したりすることができます。

時間の経過とともに、最も価値のある業務慣行は、見積もりから入金、ベンダーのオンボーディング、年末決済などといった、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くでしょう。これらのモジュールは、何を行う必要があるかを定義するだけでなく、より重要なことに、特定の企業環境において、これらの操作を安全かつ法令遵守の方法で実行する方法を定義します。

General Magic社が発売したCellのような製品は、こうしたカスタマイズされたワークフローを構築するための基盤となる機能を具体化します。OpenAPI仕様をアップロードすることで、あらゆる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、ネイティブコマンドバーに組み込まれたシンプルなスクリプトを通して、分析機能、マルチテナントアーキテクチャ、セキュリティ制御、権限管理メカニズムに支えられた実際のAPI呼び出しを直接実行できます。したがって、作業の焦点は、一連のインターフェースを再構築することから、既存の信頼できるシステム上で適切な操作と戦略を構築することへと移行する。

最終局面はどのようなものになるのか？

私たちの見解では、これらの従来型システムは今後も概ね存続するものの、業務が行われる主要なインターフェースとしては機能しなくなるだろう。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ように簡単に置き換えることはできません。そのため、ゆっくりと進化し、記録システムとして存続し続けるでしょう。真に変化するのは、それらの上に構築されるユーザー向けのアクションシステムである。AIは、システムの動作原理を理解し、システム間のワークフローを調整し、従来のインターフェースを介さずに軽量で最新のアプリケーションを構築するための、デフォルトの入り口となるだろう。言い換えれば、これまで橋の役割を果たしていた層が、真の高速道路になるということだ。

このパラダイムにおいて、長期的に成功できるソフトウェアは、もはやチャットボットのようなものではなく、オペレーティングシステムのようなものになるだろう。つまり、ビジネスオブジェクトのセマンティックモデルに基づいて構築された、データとアクションが統合されたプレーンであり、本番環境で信頼性の高いAI運用を可能にするための堅牢なセキュリティおよびガバナンスメカニズムを備えている。エンドユーザーは、どの特定のインターフェース、フィールド、トランザクションコードを使用するかを学ぶ必要も、インターフェースやプロセスの変更後に繰り返し学習する必要もありません。達成したい結果を説明するだけで、システムがそれを実現するのに役立ちます。処理の過程で、システムは必要な確認事項を尋ね、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。

例えば、返品処理を作成して顧客に通知する、レベル2のインシデントチケットを作成して関連する最新の3件のイベントを取得する、または情報収集、承認ワークフローの実行、支払い条件の設定などを含むベンダーのオンボーディングプロセスを完了する、といったコマンドを発行できます。今日では、これらの業務を遂行するために、SAP、Salesforce、ServiceNow、そしてスプレッドシートの間を行ったり来たりする必要があることが多い。しかし、新しいパラダイムでは、それらは統一された実行フローに統合されることになる。

この変革の結果、エラーやロールバックが減り、経験への依存度が低下し、処理サイクルが高速化され、トレーニングコストが大幅に削減されます。これは、インタラクション全体が意図主導型で、役割を認識し、デフォルトでセルフサービスとなるためです。

この堀は、実際の使用においても継続的に蓄積されていきます。正常に実行されたワークフローはすべて再利用可能なインテントとして保存され、例外処理はすべて新しいセキュリティ制約に変換され、移行プロセスから得られた成果物はすべて継続的に更新されるシステム基盤の一部となり、統合のたびにビジネスが実際にどのように機能しているかについての理解が深まります。時間の経過とともに、このAIレイヤーは、基盤となるシステム自体に変更がなくても、チームが変更の影響を理解し、システムのずれを防ぎ、ROIを測定し、新しいワークフローを構築するための中心的な入り口となるでしょう。

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