なぜ世界は今もSAPに依存し続けているのか著者：Eric And Seema Amble（a16z）、翻訳：Peggy（BlockBeats）出典：転載：火星财经編者の一言：AIの議論が新製品や新能力にとどまる中、より構造的な変化が企業ソフトウェアの基盤で静かに進行しています。この記事では、AIがどれだけ新しいアプリを生み出すかではなく、SAP、Salesforce、ServiceNowといった企業のコアシステムにどのように浸透していくかに焦点を当てています。簡単に言えば、これらのシステムは企業運営の異なる側面を担っています。·SAPは資金、在庫、生産などのコアリソース管理を担当し、企業の「総勘定元帳」として機能します。·Salesforceは顧客管理と販売プロセスを担い、収益獲得の仕組みを決定します。·ServiceNowは内部の業務フローと運用体系を支え、組織の秩序ある運営を可能にします。これらは企業の日常運営の基盤となるインフラです。これらのシステムは非常に重要である一方、一般的に使いにくく、複雑で重厚です。企業はこれらの上に多くのカスタマイズやプロセスを重ね、記憶の担い手となると同時に、移行が難しい技術的負担へと進化しています。重要なシステムほど、変えるのは難しくなるのです。ここにAIのチャンスがあります。これらのシステムを置き換えるよりも、より現実的な道は、それらの上に新たな行動システムの層を構築し、導入段階で移行コストを抑え、運用段階ではサブドライバーやエージェントを用いて操作を簡素化し、拡張段階では軽量なアプリで複雑なカスタマイズを代替することです。したがって、真の変化はシステムそのものの置き換えではなく、人とシステムのインタラクションの仕方が書き換えられることにあります。AIはSAPやSalesforce、ServiceNowを完全に取って代わるわけではありませんが、次第に「隠れる」存在になる可能性があります。そして、新たなプラットフォームは、この見えないインターフェースの上に、企業ソフトウェアの本当の価値の境界を再構築していくのです。以下は原文です。AIの進展に伴い、スタートアップ企業やその顧客の関心は、ほとんどが新たな能力やそれに伴う製品に集中しています。例えば、華やかな音声アシスタントやワークフロー自動化ツール、テキスト生成プラットフォームなどです。これらの分野はすでに登場し、今後も多くのエキサイティングな企業が生まれるでしょう（私たちもいくつか投資しています）。しかし、AIがより深く影響を及ぼすのは、見た目がクールなこれらの領域ではなく、あまり華やかではないが、より価値のある方向性です。それは、組織がすでに稼働させている大量のソフトウェアをより効果的に活用する手助けをすることです。ここには一つ、少し失礼に聞こえるかもしれませんが、実際の現実を理解すれば納得できる問題があります。それは、フォーチュン500企業のいずれかに一週間滞在すれば、その意味がわかるでしょう。なぜ今もなお人々はSAP（やServiceNow、Salesforce）を使い続けているのか。簡潔に答えると、SAPや類似の大規模システムは、企業運営に必要な重要なデータを記録しているからです。しかし、それ以上に重要なのは、これらのシステムの上に多くのカスタマイズや複雑なプロセス、役割分担が積み重ねられており、そ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高コストで時間もかかり、しばしば大規模なコンサルティングチームを動員し、数年と数億ドルの費用を要します。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、3年の工期と、エクセンチアの50人チームが関わることもあります。しかも、移行が完了しても、そのソフトウェアはほとんどの場合、読み取り専用のレポート生成に使われ、柔軟な操作はほとんどできません。しかし、この状況は変わりつつあります。AIは、新たな可能性の扉を開きつつあります。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、さらに重要なことに、蓄積されたデータへのアクセスと活用をより効率的に行えるようになるのです。最終的に、AIの目的は、SAPやServiceNow、Salesforceを完全に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使いやすくすることにあります。本当の勝者は、次の二つを実現できるプラットフォームです。第一に、企業のデジタル変革予算に切り込み、リスクを定量的に低減し、サイクルを短縮すること。第二に、日常の運用に徐々に浸透し、作業の中枢となり、従来の重厚なインターフェースを分解し、組み合わせ可能で管理しやすく、AI支援の軽量アプリへと変えることです。言い換えれば、システムの記録自体は消えません。変革が起きるのは、その上層のインターフェース、オートメーション能力、拡張層です。これが次のソフトウェア競争の最前線となるのです。SAPは使いにくいが、私たちは依然として必要としていますこの問題を理解するために、まずSAPとは何か、何をしているのかを簡単に説明します。表面上は、これらのシステムは操作が難しく、変更コストも高いため、使いにくいと感じることもありますが、それと同時に、世界中の大規模組織の運営の中核を担っています。想像してみてください。日常的にSAPを使うとどんな体験になるか。しかし、この「不可解さ」こそが、実はチャンスの源泉でもあります。少し不快に感じるかもしれませんが、より現実的な答えは、これらの重厚なインターフェースと無限の設定の裏には、非常に強力なシステムが隠れているということです。これらは、企業の最も重要なデータモデルを保持し、コンプライアンスを確保するための権限と制御メカニズムを定義し、大規模な運用を支えるワークフローを内包し、数十から百を超える下流のプロセスと連携しています。これらは、消費者向けのインターネットアプリではなく、データテーブル、役割体系、承認フロー、記帳ロジック、例外処理といった形で組織の記憶として蓄積されているのです。こうしたシステムを置き換えるのは高コストでリスクも伴います。企業がカスタマイズしたフィールドやプロセス、価格ルール、レポートロジックが増えるほど、それらは切り替えコストの高い堀となり、競争優位の一部ともなり得ます。だからこそ、拡張性が重要です。各企業は独自性を持ち、変化も絶えません。新たな規制、製品、組織構造の変化に対応できることが、長期的に存続できる理由です。しかし、その一方で、これらのシステムの強みである拡張性は、脆弱性も生み出します。カスタマイズのたびに将来のアップグレードのリスクが高まり、複雑な迷宮のようなフローに変わり、ユーザーの負担も増大します。この脆弱性はほぼすべての面に見られます。CRMは広く使われているものの、満足度は一定せず、ERPの高度なカスタマイズは、しばしば遅延や予算超過と関連します。社員は断片化されたワークフローに追われ、1日に約1200回も異なるアプリを切り替え、週に4時間以上の無駄を生んでいます。デジタル社員の47%は必要な情報にアクセスできず、大規模なデジタル変革プロジェクトも失敗例が多いです。これらの摩擦から生じるコストは膨大で、2023年のソフトウェア導入とシステム統合の市場規模は約3800億ドルに達しています。こうした課題の中で、AIはソフトウェアの導入と運用を再構築するチャンスをもたらしています。企業ソフトウェアのライフサイクルに沿って理解すると、まず導入・移行、次に日常利用、そしてビジネスの変化に応じた継続的な積み重ねがあることがわかります。各段階の本質は、混沌とした人間の意図を、システムに記録された正しい操作に変換することです。次に、AIが各段階で従来のソフトウェアの使い方をどう改善できるかを見ていきましょう。導入段階最もリスクが高く、予算に敏感でありながら、最も明確なリターンが得られるのがこの段階です。具体的には、会議やドキュメント、チケットなどの散在する情報を構造化された要求に変換し、必要なワークフロー（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、移行計画、データの洗浄と検証）を自動生成します。この作業は非常に複雑でミスも起きやすいです。ドイツの小売大手Lidlは、5億ドルの投資後にSAPの移行を断念した例もあります。この段階を支援するツールも登場しています。例として：·AxiamaticはERP向けのAI保証層を提供し、プロジェクトの知識グラフを構築してSlackやTeams上で要求や変更管理の潜在的な問題を提示し、リスクを低減し、S/4HANAの推進を加速させています。KPMGやEY、IBMと連携済み。·Conductはコードとプロセスマッピングのためのサブドライバーで、ECCからS/4への移行中に意味層や技術ドキュメントを生成し、カスタムテーブルやAPIに関するQ&Aもサポート。·Auctorはシステムインテグレーターや専門チーム向けの代理実装ツールで、調査を構造化要求に変換し、SOWや設計書、ユーザーストーリー、設定・テスト計画の管理も可能。·Supersonikは製品導入に特化し、ビジュアルや音声のアシスタントを使った教育を行い、エンジニアの人手を削減。チャネルや顧客の拡張もサポート。·TesseraはAIネイティブのシステム連携能力を持ち、既存ERPの状態を評価し、移行中に自動的に問題を検知・修正。エンドツーエンドの変革管理を実現。これらの企業の価値は、より迅速・安価・コントロールしやすい変革を可能にする点にあります。具体的には、要求や変更の早期発見、時間短縮（遅延1か月でも数百万ドルのコストに）、散在するプロジェクトデータの構造化、そして自動化による大規模システムへの依存低減です。この分野には、既存のパートナーと協調しながら新たなツールを開発するスタートアップも今後増える見込みです。具体的な方向性は：·導入支援エージェント（要求追跡、設定比較、シミュレーション、コード生成、差異検知など）·セマンティックドキュメントツール（知識の最新性とアクセス性の向上）·エンパワーメントエージェント（トレーニングやチャネル拡販の再利用可能な製品化）これらのスタートアップは、企業の負担を軽減し、遅延コストに見合った価格設定が可能です。既存の変革予算に直接アプローチし、巨大なシステム統合の代替となることも期待されます。運用と保守次に、システム導入後の本番運用段階です。ここでは、複雑で混沌としたインターフェースの中を絶えず行き来しながら作業します。多くのシステムを横断し、経験は断片化し、長尾のフローは十分にサポートされません。ユーザーはフィールドを探し、データを手動で同期し、レポート作成を依頼するなど、多くの時間と労力を費やします。その結果、プロセスは遅延し、エラーも増え、長期的な教育コストもかさみます。ここにAIの出番があります。従来のシステムの上に、より親しみやすく、強力な行動システムを構築するのです。こうしたツールは、既存システムからより多くの価値を引き出すことを目的としています。具体的には、Slackやブラウザのサイドバーに常駐し、自然言語の検索やコマンドで、どこに何のデータがあるか、どう操作すればよいかを回答し、APIがあれば安全に操作を実行します（例：工事依頼、仕訳入力、サプライヤー条件の更新）。複数システムを連携させ、SAPからの購買データを取得し、Coupaで契約内容を確認し、ServiceNowで差異を指摘し、承認や監査を行うといった複合ワークフローも可能です。優れた製品は、利用状況や時間短縮、エラー削減の指標も追跡します。しかし、実情は、多くの重要な作業はAPIで標準化されておらず、従来のクライアントや仮想デスクトップ、管理画面に散在しています。そこで、現代の操作型エージェントは、APIの補完として、最後の30%〜40%の非標準フローの自動化を拡張します。これらのエージェントの核は、ボタンをクリックするだけではなく、混沌とした環境でも安定して動作させる能力です。インターフェースの構造理解、安定した要素の特定、ポップアップやレイアウト変化への対応、進行状況の記録と再開可能性が求められます。これらの能力と差分比較や対帳、サンドボックステスト、シングルサインオン、鍵管理、最小権限、監査といった企業レベルの制御と組み合わせることで、手作業に頼っていた作業を自動化・管理可能なフローに変換できます。例として、工事依頼、期末決算、顧客情報更新、価格調整などです。これらはSAPやServiceNow、Salesforceの中でも、もともと自動化を想定していなかった部分も含みます。要するに、APIは標準ルートの効率化をもたらし、操作能力は長尾のフローも自動化可能にします。Factor LabsやSolaのような企業は、こうしたエージェントを実運用に展開し、従来の業務委託コストを削減し、大規模な自動化を実現しています。拡張層最後に、SAPやServiceNow、Salesforceをより使いやすくしても、企業は絶えず変化しています。新製品や新政策、M&A、規制の変化、そしてコアモジュールにわざわざ投資しなくて済む長尾のフローの進化が続きます。これらに対応するため、従来は深いカスタマイズか、散発的なアプリ開発の二択でした。AIは第三の道を提供します。コアシステムを壊さずに、より高速に、小さく、管理可能なアプリ体験を構築できるのです。これは、使いにくいソフトウェアの上に、より「使える」体験層を重ねることに似ています。基本的なパターンは、APIやイベントを通じてシステム記録からデータを取得し（必要に応じて安全なスクリーンキャプチャも併用）、業務オブジェクトのセマンティックモデルに標準化します（例：注文、サプライヤー、工事依頼）。その上に、権限管理や承認、監査を備えた操作インターフェースを提供します。この土台の上に、特定のシナリオに焦点を当てたアプリ体験を素早く構築可能です。例えば、調達担当者がSAPで複数の操作を行う代わりに、シングルページの軽量アプリで情報収集、重複チェック、承認を完結させ、最終的にデータをSAPに書き戻す。あるいは、Salesforceの複数画面を行き来せずに、バルク編集や合規性チェック、影響予測を行い、完全な監査記録とともに変更を提出する。さらに、新たなポータルを構築せずに、現場の操作を一つの入口から完結させることも可能です。これらの拡張層は、システム間のワークフローや自動化も実現し、単一ベンダーでは難しい統合も可能にします。例えば、請求書の差異が一定を超えたら自動で説明を作成し承認に回す、工事依頼の重複を検知して担当者に通知、顧客のステータスを同期する、といった仕組みです。時間とともに、最も価値のある実践は、再利用可能な意図モジュールとして蓄積されていきます。例として、見積もりから入金、サプライヤー登録、期末決算などです。これらは、「何をするか」だけでなく、「どうやって安全・適法に行うか」も定義します。例えば、General MagicのCellのような製品は、OpenAPI仕様をアップロードし、各APIを呼び出し可能な操作に変換します。シンプルなスクリプトを使って、実際のAPI呼び出しを直接実行し、分析や多租戸アーキテクチャ、セキュリティ、権限管理の仕組みを支えます。こうして、作業は新たなUIを作ることから、既存の信頼できるシステム上で適切な操作と戦略を組み合わせることへと変わるのです。最終的な姿は何か？私たちの見解では、これらの従来のシステムは今後も存続しますが、作業の主要なインターフェースにはならなくなるでしょう。ERPやCRM、ITSMはすでに企業の深部に浸透しており、普通のソフトウェアのように置き換えられることはありません。ゆっくりと進化しながら、記録の役割を続けます。一方、変わるのは、その上にあるユーザー向けの行動システムです。AIは、システムの動作理解やワークフローの実行、従来のインターフェースを回避した軽量な現代アプリの標準入口となるでしょう。言い換えれば、橋渡しの層は、真の幹道へと変貌を遂げるのです。このパラダイムの下で、長期的に勝ち残るソフトウェアは、チャットボットのようなものではなく、むしろ操作システムの一層となるでしょう。統一されたデータと行動の平面を持ち、ビジネスオブジェクトのセマンティックモデルに基づき、セキュリティとガバナンスを備えたものです。これにより、AIは本番環境で信頼性高く動作します。エンドユーザーは、どのインターフェースやフィールド、トランザクションコードを使うかを学習する必要はなく、インターフェースやフローの変化に伴う再学習も不要です。やりたいことを伝えるだけで、システムが自動的に完了させてくれるのです。途中で必要な確認やプレビューを提示し、承認と監査の仕組みのもとで操作を完了します。例えば、「返品を作成して顧客に通知」「二次故障のチケットを作成し、最近の3件を参照」「サプライヤー登録を完了し、資料収集と承認、支払い条件設定」などです。これらは従来、SAPやSalesforce、ServiceNow、Excelなどを行き来して行っていた作業ですが、新しいパラダイムでは一体化された実行フローに変わります。この変化の結果、エラーやロールバックの減少、経験への依存度の低減、処理速度の向上、そしてトレーニングコストの大幅削減が実現します。すべてのやりとりは、意図と役割に基づき、自助を前提としたものとなるのです。また、実際の運用の中で、成功したワークフローは再利用可能な意図モジュールとして蓄積され、例外処理は新たな安全制約に進化します。移行時の成果物は継続的に更新され、システムの全体像を深めていきます。これらの積み重ねにより、AIは、変化の影響を理解し、システムの逸脱を防ぎ、投資効果を測定し、新たなワークフローを構築するための主要な入口となるのです。たとえ基盤のシステム自体が変わらなくても、です。
A16z：最も使いにくい企業向けソフトウェアこそ、AIの最大のチャンスだ
なぜ世界は今もSAPに依存し続けているのか
著者：Eric And Seema Amble（a16z）、翻訳：Peggy（BlockBeats）
出典：
転載：火星财经
編者の一言：AIの議論が新製品や新能力にとどまる中、より構造的な変化が企業ソフトウェアの基盤で静かに進行しています。この記事では、AIがどれだけ新しいアプリを生み出すかではなく、SAP、Salesforce、ServiceNowといった企業のコアシステムにどのように浸透していくかに焦点を当てています。
簡単に言えば、これらのシステムは企業運営の異なる側面を担っています。
·SAPは資金、在庫、生産などのコアリソース管理を担当し、企業の「総勘定元帳」として機能します。
·Salesforceは顧客管理と販売プロセスを担い、収益獲得の仕組みを決定します。
·ServiceNowは内部の業務フローと運用体系を支え、組織の秩序ある運営を可能にします。これらは企業の日常運営の基盤となるインフラです。
これらのシステムは非常に重要である一方、一般的に使いにくく、複雑で重厚です。企業はこれらの上に多くのカスタマイズやプロセスを重ね、記憶の担い手となると同時に、移行が難しい技術的負担へと進化しています。重要なシステムほど、変えるのは難しくなるのです。
ここにAIのチャンスがあります。
これらのシステムを置き換えるよりも、より現実的な道は、それらの上に新たな行動システムの層を構築し、導入段階で移行コストを抑え、運用段階ではサブドライバーやエージェントを用いて操作を簡素化し、拡張段階では軽量なアプリで複雑なカスタマイズを代替することです。したがって、真の変化はシステムそのものの置き換えではなく、人とシステムのインタラクションの仕方が書き換えられることにあります。AIはSAPやSalesforce、ServiceNowを完全に取って代わるわけではありませんが、次第に「隠れる」存在になる可能性があります。そして、新たなプラットフォームは、この見えないインターフェースの上に、企業ソフトウェアの本当の価値の境界を再構築していくのです。
以下は原文です。
AIの進展に伴い、スタートアップ企業やその顧客の関心は、ほとんどが新たな能力やそれに伴う製品に集中しています。例えば、華やかな音声アシスタントやワークフロー自動化ツール、テキスト生成プラットフォームなどです。
これらの分野はすでに登場し、今後も多くのエキサイティングな企業が生まれるでしょう（私たちもいくつか投資しています）。しかし、AIがより深く影響を及ぼすのは、見た目がクールなこれらの領域ではなく、あまり華やかではないが、より価値のある方向性です。それは、組織がすでに稼働させている大量のソフトウェアをより効果的に活用する手助けをすることです。
ここには一つ、少し失礼に聞こえるかもしれませんが、実際の現実を理解すれば納得できる問題があります。それは、フォーチュン500企業のいずれかに一週間滞在すれば、その意味がわかるでしょう。なぜ今もなお人々はSAP（やServiceNow、Salesforce）を使い続けているのか。
簡潔に答えると、SAPや類似の大規模システムは、企業運営に必要な重要なデータを記録しているからです。しかし、それ以上に重要なのは、これらのシステムの上に多くのカスタマイズや複雑なプロセス、役割分担が積み重ねられており、そ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高コストで時間もかかり、しばしば大規模なコンサルティングチームを動員し、数年と数億ドルの費用を要します。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、3年の工期と、エクセンチアの50人チームが関わることもあります。しかも、移行が完了しても、そのソフトウェアはほとんどの場合、読み取り専用のレポート生成に使われ、柔軟な操作はほとんどできません。
しかし、この状況は変わりつつあります。
AIは、新たな可能性の扉を開きつつあります。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、さらに重要なことに、蓄積されたデータへのアクセスと活用をより効率的に行えるようになるのです。
最終的に、AIの目的は、SAPやServiceNow、Salesforceを完全に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使いやすくすることにあります。本当の勝者は、次の二つを実現できるプラットフォームです。第一に、企業のデジタル変革予算に切り込み、リスクを定量的に低減し、サイクルを短縮すること。第二に、日常の運用に徐々に浸透し、作業の中枢となり、従来の重厚なインターフェースを分解し、組み合わせ可能で管理しやすく、AI支援の軽量アプリへと変えることです。
言い換えれば、システムの記録自体は消えません。変革が起きるのは、その上層のインターフェース、オートメーション能力、拡張層です。これが次のソフトウェア競争の最前線となるのです。
SAPは使いにくいが、私たちは依然として必要としています
この問題を理解するために、まずSAPとは何か、何をしているのかを簡単に説明します。表面上は、これらのシステムは操作が難しく、変更コストも高いため、使いにくいと感じることもありますが、それと同時に、世界中の大規模組織の運営の中核を担っています。想像してみてください。日常的にSAPを使うとどんな体験になるか。
しかし、この「不可解さ」こそが、実はチャンスの源泉でもあります。
少し不快に感じるかもしれませんが、より現実的な答えは、これらの重厚なインターフェースと無限の設定の裏には、非常に強力なシステムが隠れているということです。これらは、企業の最も重要なデータモデルを保持し、コンプライアンスを確保するための権限と制御メカニズムを定義し、大規模な運用を支えるワークフローを内包し、数十から百を超える下流のプロセスと連携しています。これらは、消費者向けのインターネットアプリではなく、データテーブル、役割体系、承認フロー、記帳ロジック、例外処理といった形で組織の記憶として蓄積されているのです。
こうしたシステムを置き換えるのは高コストでリスクも伴います。企業がカスタマイズしたフィールドやプロセス、価格ルール、レポートロジックが増えるほど、それらは切り替えコストの高い堀となり、競争優位の一部ともなり得ます。だからこそ、拡張性が重要です。各企業は独自性を持ち、変化も絶えません。新たな規制、製品、組織構造の変化に対応できることが、長期的に存続できる理由です。
しかし、その一方で、これらのシステムの強みである拡張性は、脆弱性も生み出します。カスタマイズのたびに将来のアップグレードのリスクが高まり、複雑な迷宮のようなフローに変わり、ユーザーの負担も増大します。
この脆弱性はほぼすべての面に見られます。CRMは広く使われているものの、満足度は一定せず、ERPの高度なカスタマイズは、しばしば遅延や予算超過と関連します。社員は断片化されたワークフローに追われ、1日に約1200回も異なるアプリを切り替え、週に4時間以上の無駄を生んでいます。デジタル社員の47%は必要な情報にアクセスできず、大規模なデジタル変革プロジェクトも失敗例が多いです。これらの摩擦から生じるコストは膨大で、2023年のソフトウェア導入とシステム統合の市場規模は約3800億ドルに達しています。
こうした課題の中で、AIはソフトウェアの導入と運用を再構築するチャンスをもたらしています。企業ソフトウェアのライフサイクルに沿って理解すると、まず導入・移行、次に日常利用、そしてビジネスの変化に応じた継続的な積み重ねがあることがわかります。各段階の本質は、混沌とした人間の意図を、システムに記録された正しい操作に変換することです。
次に、AIが各段階で従来のソフトウェアの使い方をどう改善できるかを見ていきましょう。
導入段階
最もリスクが高く、予算に敏感でありながら、最も明確なリターンが得られるのがこの段階です。具体的には、会議やドキュメント、チケットなどの散在する情報を構造化された要求に変換し、必要なワークフロー（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、移行計画、データの洗浄と検証）を自動生成します。この作業は非常に複雑でミスも起きやすいです。ドイツの小売大手Lidlは、5億ドルの投資後にSAPの移行を断念した例もあります。
この段階を支援するツールも登場しています。例として：
·AxiamaticはERP向けのAI保証層を提供し、プロジェクトの知識グラフを構築してSlackやTeams上で要求や変更管理の潜在的な問題を提示し、リスクを低減し、S/4HANAの推進を加速させています。KPMGやEY、IBMと連携済み。
·Conductはコードとプロセスマッピングのためのサブドライバーで、ECCからS/4への移行中に意味層や技術ドキュメントを生成し、カスタムテーブルやAPIに関するQ&Aもサポート。
·Auctorはシステムインテグレーターや専門チーム向けの代理実装ツールで、調査を構造化要求に変換し、SOWや設計書、ユーザーストーリー、設定・テスト計画の管理も可能。
·Supersonikは製品導入に特化し、ビジュアルや音声のアシスタントを使った教育を行い、エンジニアの人手を削減。チャネルや顧客の拡張もサポート。
·TesseraはAIネイティブのシステム連携能力を持ち、既存ERPの状態を評価し、移行中に自動的に問題を検知・修正。エンドツーエンドの変革管理を実現。
これらの企業の価値は、より迅速・安価・コントロールしやすい変革を可能にする点にあります。具体的には、要求や変更の早期発見、時間短縮（遅延1か月でも数百万ドルのコストに）、散在するプロジェクトデータの構造化、そして自動化による大規模システムへの依存低減です。
この分野には、既存のパートナーと協調しながら新たなツールを開発するスタートアップも今後増える見込みです。具体的な方向性は：
·導入支援エージェント（要求追跡、設定比較、シミュレーション、コード生成、差異検知など）
·セマンティックドキュメントツール（知識の最新性とアクセス性の向上）
·エンパワーメントエージェント（トレーニングやチャネル拡販の再利用可能な製品化）
これらのスタートアップは、企業の負担を軽減し、遅延コストに見合った価格設定が可能です。既存の変革予算に直接アプローチし、巨大なシステム統合の代替となることも期待されます。
運用と保守
次に、システム導入後の本番運用段階です。ここでは、複雑で混沌としたインターフェースの中を絶えず行き来しながら作業します。多くのシステムを横断し、経験は断片化し、長尾のフローは十分にサポートされません。ユーザーはフィールドを探し、データを手動で同期し、レポート作成を依頼するなど、多くの時間と労力を費やします。その結果、プロセスは遅延し、エラーも増え、長期的な教育コストもかさみます。
ここにAIの出番があります。従来のシステムの上に、より親しみやすく、強力な行動システムを構築するのです。
こうしたツールは、既存システムからより多くの価値を引き出すことを目的としています。具体的には、Slackやブラウザのサイドバーに常駐し、自然言語の検索やコマンドで、どこに何のデータがあるか、どう操作すればよいかを回答し、APIがあれば安全に操作を実行します（例：工事依頼、仕訳入力、サプライヤー条件の更新）。複数システムを連携させ、SAPからの購買データを取得し、Coupaで契約内容を確認し、ServiceNowで差異を指摘し、承認や監査を行うといった複合ワークフローも可能です。優れた製品は、利用状況や時間短縮、エラー削減の指標も追跡します。
しかし、実情は、多くの重要な作業はAPIで標準化されておらず、従来のクライアントや仮想デスクトップ、管理画面に散在しています。そこで、現代の操作型エージェントは、APIの補完として、最後の30%〜40%の非標準フローの自動化を拡張します。
これらのエージェントの核は、ボタンをクリックするだけではなく、混沌とした環境でも安定して動作させる能力です。インターフェースの構造理解、安定した要素の特定、ポップアップやレイアウト変化への対応、進行状況の記録と再開可能性が求められます。これらの能力と差分比較や対帳、サンドボックステスト、シングルサインオン、鍵管理、最小権限、監査といった企業レベルの制御と組み合わせることで、手作業に頼っていた作業を自動化・管理可能なフローに変換できます。例として、工事依頼、期末決算、顧客情報更新、価格調整などです。これらはSAPやServiceNow、Salesforceの中でも、もともと自動化を想定していなかった部分も含みます。
要するに、APIは標準ルートの効率化をもたらし、操作能力は長尾のフローも自動化可能にします。
Factor LabsやSolaのような企業は、こうしたエージェントを実運用に展開し、従来の業務委託コストを削減し、大規模な自動化を実現しています。
拡張層
最後に、SAPやServiceNow、Salesforceをより使いやすくしても、企業は絶えず変化しています。新製品や新政策、M&A、規制の変化、そしてコアモジュールにわざわざ投資しなくて済む長尾のフローの進化が続きます。これらに対応するため、従来は深いカスタマイズか、散発的なアプリ開発の二択でした。
AIは第三の道を提供します。コアシステムを壊さずに、より高速に、小さく、管理可能なアプリ体験を構築できるのです。
これは、使いにくいソフトウェアの上に、より「使える」体験層を重ねることに似ています。基本的なパターンは、APIやイベントを通じてシステム記録からデータを取得し（必要に応じて安全なスクリーンキャプチャも併用）、業務オブジェクトのセマンティックモデルに標準化します（例：注文、サプライヤー、工事依頼）。その上に、権限管理や承認、監査を備えた操作インターフェースを提供します。
この土台の上に、特定のシナリオに焦点を当てたアプリ体験を素早く構築可能です。例えば、調達担当者がSAPで複数の操作を行う代わりに、シングルページの軽量アプリで情報収集、重複チェック、承認を完結させ、最終的にデータをSAPに書き戻す。あるいは、Salesforceの複数画面を行き来せずに、バルク編集や合規性チェック、影響予測を行い、完全な監査記録とともに変更を提出する。さらに、新たなポータルを構築せずに、現場の操作を一つの入口から完結させることも可能です。
これらの拡張層は、システム間のワークフローや自動化も実現し、単一ベンダーでは難しい統合も可能にします。例えば、請求書の差異が一定を超えたら自動で説明を作成し承認に回す、工事依頼の重複を検知して担当者に通知、顧客のステータスを同期する、といった仕組みです。
時間とともに、最も価値のある実践は、再利用可能な意図モジュールとして蓄積されていきます。例として、見積もりから入金、サプライヤー登録、期末決算などです。これらは、「何をするか」だけでなく、「どうやって安全・適法に行うか」も定義します。
例えば、General MagicのCellのような製品は、OpenAPI仕様をアップロードし、各APIを呼び出し可能な操作に変換します。シンプルなスクリプトを使って、実際のAPI呼び出しを直接実行し、分析や多租戸アーキテクチャ、セキュリティ、権限管理の仕組みを支えます。こうして、作業は新たなUIを作ることから、既存の信頼できるシステム上で適切な操作と戦略を組み合わせることへと変わるのです。
最終的な姿は何か？
私たちの見解では、これらの従来のシステムは今後も存続しますが、作業の主要なインターフェースにはならなくなるでしょう。ERPやCRM、ITSMはすでに企業の深部に浸透しており、普通のソフトウェアのように置き換えられることはありません。ゆっくりと進化しながら、記録の役割を続けます。
一方、変わるのは、その上にあるユーザー向けの行動システムです。AIは、システムの動作理解やワークフローの実行、従来のインターフェースを回避した軽量な現代アプリの標準入口となるでしょう。言い換えれば、橋渡しの層は、真の幹道へと変貌を遂げるのです。
このパラダイムの下で、長期的に勝ち残るソフトウェアは、チャットボットのようなものではなく、むしろ操作システムの一層となるでしょう。統一されたデータと行動の平面を持ち、ビジネスオブジェクトのセマンティックモデルに基づき、セキュリティとガバナンスを備えたものです。これにより、AIは本番環境で信頼性高く動作します。エンドユーザーは、どのインターフェースやフィールド、トランザクションコードを使うかを学習する必要はなく、インターフェースやフローの変化に伴う再学習も不要です。やりたいことを伝えるだけで、システムが自動的に完了させてくれるのです。途中で必要な確認やプレビューを提示し、承認と監査の仕組みのもとで操作を完了します。
例えば、「返品を作成して顧客に通知」「二次故障のチケットを作成し、最近の3件を参照」「サプライヤー登録を完了し、資料収集と承認、支払い条件設定」などです。これらは従来、SAPやSalesforce、ServiceNow、Excelなどを行き来して行っていた作業ですが、新しいパラダイムでは一体化された実行フローに変わります。
この変化の結果、エラーやロールバックの減少、経験への依存度の低減、処理速度の向上、そしてトレーニングコストの大幅削減が実現します。すべてのやりとりは、意図と役割に基づき、自助を前提としたものとなるのです。
また、実際の運用の中で、成功したワークフローは再利用可能な意図モジュールとして蓄積され、例外処理は新たな安全制約に進化します。移行時の成果物は継続的に更新され、システムの全体像を深めていきます。これらの積み重ねにより、AIは、変化の影響を理解し、システムの逸脱を防ぎ、投資効果を測定し、新たなワークフローを構築するための主要な入口となるのです。たとえ基盤のシステム自体が変わらなくても、です。