このページの本文へ

「TechEd 2023」で発表、Copilot「Joule」によるコーディング支援やベクトルデータベースなど

SAP HANA Cloud、生成AI時代に向けた機能強化の狙いを担当幹部に聞く

2023年11月21日 08時00分更新

文● 末岡洋子 編集● 大塚/TECH.ASCII.jp

  • この記事をはてなブックマークに追加
  • 本文印刷

 SAPが生成AIの時代に向けた土台整備を急ピッチで進めている。

 2023年11月初旬、同社はインド・バンガロールで「SAP TechEd 2023 Bangalore」を開催し、9月に発表したAIアシスタント/Copilot機能の「Joule」に続き、開発者がAIを利用・活用するための機能を多数発表した。

 今回は現地バンガロールで、「SAP Business Technology Platform(BTP)」およびAI担当の最高マーケティング&ソリューション責任者であるJ・G・チラプラス(JG Chirapurath)氏に話を聞いた。

SAPでBTPとAIの最高マーケティング&ソリューション責任者を務める、J・G・チラプラス(JG Chirapurath)氏。MicrosoftのAzureマーケティング担当VPを経て、2年前にSAPに入社した

――今年の「SAP TechEd」のハイライトは何でしょうか?

チラプラス氏:大きく3つある。

 1つ目は、「SAP Build Code」の発表だ。昨年のTechEdではローコード/ノーコードツールの「SAP Build」を発表したが、SAP Build Codeは“プロコード”、つまりコードを書く開発者向けのツールだ。特にJava、JavaScriptの開発者をターゲットとしている。

 SAP Build Codeはさまざまな特徴を持つが、中でも重要な機能が3つある。まずは(ローコード/ノーコードツールの)Buildの拡張として利用することで、コードスニペットの再利用ができる。次に、SAPのABAP(SAP独自の開発言語)環境との相互運用や併用が可能であり、ローコードとABAP環境の間を仲介する役割も担う。そして最後に、先に発表したCoPilot機能「Joule」を統合されており、Jouleと対話しながらコードを生成できる。

 このSAP Build Codeは、2024年第1四半期に一般提供開始(GA)を予定している。

 

新発表の「SAP Build Code」と、ノーコード/ローコードツールの「SAP Build」、「SAP BTP」およびABAP環境の関係

SAP Build Codeの画面イメージ。画面左にはJouleのウィンドウも表示されている(画像はSAP製品サイトより)

 2つ目は「SAP HANA Cloud」にベクトルデータベース機能が加わったこと。これにより、モデルのトレーニング用にPDF、動画、画像などさまざまなデータをベクトル形式で保存して、必要に応じて使うことができる。類似性に基づく検索も可能であり、ハルシネーションを軽減できる。

 ベクトルデータベースなどの機能がHANA Cloudに追加されることで、新たにデータベースを用意することなく生成AIを活用できる。生成AIの活用にあたって、データレイヤーの構造面で問題になっていた部分を解消し、別途費用も発生しない。

 SAPでは、この機能を2024年第1四半期に一般提供開始する。大手エンタープライズベンダーとして他社に先駆けることができたので、3つの発表の中で私が最も誇りに思っているものだ。

生成AI活用のために「SAP HANA Cloud」にベクトルデータベースが追加される(画像はSAPブログより)

 3つ目として、開発者がAIをアプリケーションに組み込むのを支援するために、SAP BTPに「AI Foundation」を追加する。

 このように、アプリのレイヤー、データレイヤー、プラットフォームそのもので、開発者のAI活用を支援する。

――ベクトルデータベースをサポートしたとのことですが、どのようなユースケースが考えられますか?

チラプラス氏:ベクトルデータベースとRAG(Retrieval Augmented Generation)により、(ERPに蓄積される最新の)データをほぼリアルタイムに活用できるようになる。財務サービス、製造など、データがストリームされるようなユースケースで活用されると見ている。

 ある製造業の早期ユーザーの例では、ハイパースケーラー上にあるIoTインフラで取得したデータをベクトルデータベースに取り込んでいる。この顧客の場合、RAGはまだ利用していないが、将来的にRAGを利用して、AIモデルに最新のデータを組み合わせて活用するという方向性で進めている。

――OracleもベクターデータベースとRAGのサポートを発表しています。SAPの差別化ポイントは?

チラプラス氏:差別化のポイントは、トレーニングに使うデータの種類になるだろう。SAPは50年もの間、業務アプリケーションを提供しており、1万8000社がSAPとのデータ共有に合意している。

 Oracleが(ベクトルデータベース機能の)提供時期を明言しているかどうかは知らないが、われわれはいち早くこの機能を提供する。ただし、この市場はまだまだ新しく、競合との競争は重要ではない。それよりも、顧客が必要としていることに応えること、顧客にとってSAPがより良い存在になることの方にフォーカスしている。

 SAPはパーパスのある技術革新を進めている。われわれは創業から50年以上が経過しており、スタートアップではないが、迅速に動いている。たとえばベクトルデータベースなど、今回発表したAIに関するSAP HANA Cloudの最新機能はすべて社内開発されたものだ。少し前のSAPとはまったく異なる企業になっている。

 パートナーエコシステムも、新しいSAPの重要な要素だ。顧客が必要とするものをすべて自社で提供することはできない。既存のパートナーだけでなく、DataRobot、Databricks、Confluentといった新しいパートナーとの協業も進めている。

――複数の(汎用的な)基盤モデルのほかに、プライベートでも(自社独自の)モデルを構築する動きがあります。顧客がシンプルに、効果的に活用できるように、SAPはどのような支援ができるのでしょうか?

チラプラス氏:SAPは提携により、顧客が主要なLLMを利用できるようにしていく。OpenAI、Llama、Claude 2、Aleph Alpha、Cohereなどと提携しており、今後も顧客の関心が高いものがあれば提携して、SAP BTPで利用できるようにしていく。

 これらは汎用のLLMだが、SAPのプロセス、SAPのデータに特化したものも必要なので、SAP自身も基盤モデルを構築する。SAPのプロセスや文脈が理解できるため、関連性の高い対話が可能になる。

 (今回発表した)AI Foundationは、AIユースケースを構築するツールを一カ所に集めたもので、ここからベクターデータベースの機能にアクセスしたり、AIランタイムを利用することができる。さまざまなLLMにアクセスできる「AI Hub」も備える。

 開発者の使いやすさに加えて、経営層がAIについて懸念しているバイアスなどの問題に対しても、責任(Responsible)、信頼(Reliable)、関連性(Relevant)という“3つのR”で応える。

 例えば、人事でのAI活用に候補者の履歴書を評価する場合、どうしてそのような評価になったのか、そこにバイアスがないのか気になるはずだ。SAPはブラックボックスにせずに、AIが出した評価について説明ができるようにしている。

 SAPはAI倫理を大切にしており、欧州のテック企業の先陣を切って2018年にAI倫理についての方針を発表した。現在、SAPのAIのシナリオは全て、”責任あるAIボード”のチェックを経ている。このボードは、私を含むSAP幹部、製品担当者、弁護士などで構成されている。時間がかかるやり方だが、ここを軽視することはしない。

――ローコード/ノーコードの「SAP Build」と「SAP Build Code」のコラボレーションで、どのようなことが可能になるのでしょうか? また、どのぐらいニーズがあると考えていますか?

チラプラス氏:SAP Build、SAP Build Codeの間で共通のフレームワークを使ってコンポーネントを共有しながら開発ができる。これは、開発者と現場担当の混成チームによるフュージョン(Fusion)開発を可能にする。早期顧客のHenkelでは、そうした混成チームを結成して、アプリの開発中にビジネス側とコラボレーションすることで、効率の良い開発を進めることができたと聞いている。こうしたフュージョン開発は今後さらに増えると見ている。

――生成AIを使ってコードを書くことも可能になりました。生成AIはノーコード/ローコードをどのように変えるのでしょうか?

チラプラス氏:生成AIを効果的に活用するためには、自分が何を求めているのかを示すること、適切な質問をすることという2つが求められる。AIによって開発者の生産性そのものがどの程度改善するのかは、まだわからない。ビジネスユーザーのコンテキストはそれぞれ異なる。

――今回はSAP Build Codeが加わりましたが、これでSAP Buildブランドは完成ということになるのでしょうか。 今後の強化方針は?

チラプラス氏:今後もまだまだ強化をしていく。SAP Buildで目指しているのは、アプリ開発を簡素化し、開発者の生産性を高めることだ。そのための機能を追加していく。コラボレーションの面では、共通リポジトリなどの強化を予定している。またAIについては、現在はバックエンド側で活用が進んでいるが、今後はユーザー体験にも拡大していきたい。

 このように、今後も多数の機能強化を予定しているので、ぜひ期待してほしい。

カテゴリートップへ

本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ている場合があります

アクセスランキング

  1. 1位

    TECH

    訓練だとわかっていても「緊張で脇汗をかいた」 LINEヤフー、初のランサムウェア訓練からの学び

  2. 2位

    ITトピック

    若手が言わない“本音の退職理由”上位は/「データ停止は景気後退よりも企業の脅威」6割/クライアントに告げずAI活用するフリーランス、ほか

  3. 3位

    ビジネス・開発

    最悪のシナリオは「フィジカルAI」による基幹産業の衰退 日本の勝ち筋は、“同期技術”と“ドメイン知識”

  4. 4位

    Team Leaders

    ファイル名が命名規則に合っているかの自動チェック、Power Automateのフローで実現しよう

  5. 5位

    TECH

    糖尿病超早期を採血なしで検出、予防へ! 代謝や臓器のつながりに着目した予防法開発

  6. 6位

    データセンター

    液冷技術の最先端が集うイノベーションラボ「DRIL」、印西のデータセンターに現わる

  7. 7位

    ビジネス

    廃校がAIの心臓部に!? 地方の遊休施設を「AIデータセンター」に生まれ変わらせるハイレゾの挑戦がアツいぞ

  8. 8位

    TECH

    “GPUなし”ノートPCで動くLLMで、ローカルAIエージェントを自作する

  9. 9位

    Team Leaders

    バックオフィス業務もAIに“丸投げ” マネーフォワードが「Cowork」機能を2026年7月に投入へ

  10. 10位

    TECH

    合成ゴムが及ばない天然ゴムの高性能のメカニズムを、現象発見から100年後に解明

集計期間:
2026年04月09日~2026年04月15日
  • 角川アスキー総合研究所