2023年11月、SAPはバンガロールで初の開発者向け「SAP TechEd」を開催。重点を置いたのは、アプリケーション開発、データマネジメント、AIの3つの分野で、特に生成AI「Joule」（ジュール）の展開が注目された。BTPの新機能を駆使し、開発者が迅速に革新的なアプリケーションを創出することを目指し、プラットフォームの顧客基盤を拡大している。
SAP Business Technology Platform（BTP）とは
ユルゲン・ミュラー氏（Chief Technology Officer, Member of the Executive Board, SAP SE）
今回のTechEdの新発表の焦点は生成AIである。イベントに先立つ9月、SAPは生成AIアシスタント「Joule」を発表し、SAPの製品ポートフォリオ全体に組み込んでいくことを表明していた。初日の基調講演では、JouleがSAP Business Technology Platform（以降、BTP）にどのように実装するかが示された。SAP BTPとは、SAPが2021年1月に発表したプラットフォームで、「アプリケーション開発」から「オートメーション&インテグレーション」「データマネジメント」「アナリティクス」「AI」に至る、幅広い領域のソリューションを提供している。基調講演では、ユルゲン・ミュラー氏（Chief Technology Officer, Member of the Executive Board, SAP SE）がホストになり、すべての領域のアップデートを紹介した。
中でも重要な発表は大きく3つある。第一に、アプリケーション開発領域での強化である。2023年11月時点におけるBTP利用企業は、全世界で22,000社以上、対前年度比で16％の顧客増となった。BTPを新規で導入する企業が増えることは、SAPプラットフォームを利用する開発者が増えることでもある。ビジネス変革を支援するアプリケーションを提供するSAPとしては、顧客が迅速に価値を得られるよう、プラットフォームを使うことになった開発者にできるだけ早く新しい環境に馴染んでもらいたい。そのために重要になるのが、オンボーディング体験の質を高めることだ。
「私たちはオンボーディング体験を可能な限り迅速かつスムースに提供したいと考えている」とミュラー氏は語った。生成AIアシスタントのJouleはSAP製品全体に統合されているため、Jouleに対して最初は初歩的な質問をしていても、1人のAI開発者として一貫した開発者体験を維持できる。そして、スキルアップに従い、使う製品が変わってもこれまでの体験の連続性が失われることはない。
プロコードツール「SAP Build Code」の導入とそのメリット
オンボーディング後の次のステップは、BTP環境でのアプリケーション開発に生成AIを活用することだ。米ラスベガスで行われた「SAP TechEd 2022」で、SAPはローコード開発ツールSAP Buildを発表した。SAP Buildは、オンプレミスでSAP ERPを利用している企業のクラウド移行を促すための「RISE with SAP」と、新規でクラウドERPを導入する企業を支援する「GROW with SAP」の2つのソリューションの一部として提供しているものになる。このBuildファミリーに、新しく加わったのが、プロコードツールのSAP Build Codeである。SAP Build Codeは、JavaとJavaScriptの開発に最適化されており、裏側にいるJouleがデータモデル、アプリケーションロジック、テストスクリプト作成のためのコード生成をサポートしてくれる。
マイ
マイケル・アメリング氏（SVP, Head of Intelligent Enterprise and BTP Foundation, SAP）
SAP Build Codeについて、マイケル・アメリング氏（SVP, Head of Intelligent Enterprise and BTP Foundation, SAP）は、「今、私たちはSAP BTPにおけるプロフェッショナル開発者育成のためのアプリケーション開発ツールセットを拡張している」と説明した。企業が生成AIからビジネス価値を引き出そうとする取り組みの中で、市民開発者とプロ開発者の連携、すなわち「フュージョン開発」への挑戦は避けられない。SAP BuildとSAP Build Codeのシンプルかつ統一感のある開発者体験の提供を通して、開発者同士のコラボレーションを促すのがSAPの狙いである。SAP Build Codeは、2024年第1四半期の一般提供開始を予定している。
SAP HANA Cloudがベクトルデータベース機能に対応
SAP BTPの第二の強化の柱がデータマネジメント領域である。本格的な生成AIアプリケーション開発の始まりに備え、SAPはデータベースSAP HANA Cloudにベクトル機能「Vector Engine」を実装することを発表した。生成AIブームの到来以降、各社がLLMの検証を進めているだろう。SAP社内でも、様々な大規模言語モデル（LLM）を試してきたという。その結果、多くの企業と同様に、トレーニングに使うデータの問題、ビジネスプロセスの文脈の無理解といった問題に直面した。例えば、AIアシスタントに「先週、私たちの最も重要なサプライヤーから来た提案をどう思うか？」と聞いてみても、期待したような回答は得られない。これはLLMが最近のデータで学習をしていないために起こる。また、事実ではない回答を出すハルシネーション（幻覚）の問題もある。
これらのLLM活用における問題解決アプローチとして期待されているのが、Retrieval Augmented Generation（RAG）と呼ばれる手法である。その仕組みは、LLMが事前に関連するデータを検索し、学習データを拡張した後に、最終的な回答を生成するもので、社内のデータソースに接続すれば、よりビジネスの文脈を加味したインサイトが得られるようになる。ただし、この仕組みは、従来型のキーワードマッチングのような単純な検索テクノロジーでは機能しない。
ここで登場するのがベクトルデータベースである。自然言語処理におけるベクトルとは、テキスト、画像、音声など、型の違うデータをAIが理解できる共通の数学的表現に変換したものだ。Vector Engineでは1,536次元でデータを変換し、データベース内で保持する。例えば、「database」「table」「icebreaker」という3つの単語をベクトルに変換したとする。この3つの単語をLLMに与えると、「database」「table」の2つはベクトル空間内の距離が近いので類似する単語、「icebreaker」と他の2つは距離が遠いので類似の単語ではないと理解する。これはテキストの場合だが、画像や音声などでも同じ仕組みで、類似のデータを判別できるようになる。
SAP HANA Cloud のVector Engineは、LLMがSAPシステムのデータ、非SAPシステムのデータにアクセスできるようにし、プロンプトに入力した質問の裏側にある意味を理解した上で、回答を返せるようにするためのものだ。
開発者にとってうれしいのは、SQLの知識があれば、これまで同様に複雑なデータを操作できることだ。ビジネス部門にとっても、これまで通りにアプリケーションを利用しながら、裏側の生成AIの力を借り、全く新しいデータインサイトを得られるようになる。SAP HANA Cloud Vector Engineの一般提供開始は、2024年第1四半期を予定している。
SAP Business AI」の未来ビジョン：AIの「3R」と開発者の働き方革新
SAP BTPの強化の第三の柱がAIである。SAPは生成AI時代を見据え、「SAP Business AI」の要件として、3つのR（Relevant：関連性のある、Reliable：信頼できる、Responsible：責任のある）を掲げる。生成AIは企業にこれまで以上のスピードでビジネス変革を促すことになるだろう。
「だからこそ私たちは、この新しいテクノロジーがエンジニアや開発者の働き方を3つの点で変えると信じている。まず、アプリケーションソフトウェアに生成AIを組み込む方法が変わる。次に、そのアプリケーションをDevOpsサイクルのツールやプラットフォームに取り込む方法も変わる。さらに、アプリケーション開発の民主化が進む。つまり、アプリケーション開発は、一部の門知識を持つ人たちだけの仕事ではなく、優れたアイデアと創造性を持つ人ならば誰にでもできるものに変わる」と、2023年9月にAI担当のグローバル責任者に着任したウォルター・サン氏（SVP and Global Head of Artificial Intelligence, SAP）は予測した。
AI開発者にLLMにアクセスする環境を提供するのが、AI Foundationの一部として新しく提供することになったGenerative AI Hubで、2023年12月からの一般提供を進めている。最初はAzure OpenAIとFalcon-40Bへのアクセスから提供を開始し、2024年早々にLlama2、Aleph Alphaへのアクセスを追加、以降もより多くのモデルを追加していく。LLMの選択肢が増えることで、開発者は複数のモデルの中から自社に最適なものを特定し、利用できるようになる。Generative AI Hubは、LLMへのアクセスに加え、エンタープライズレベルのセキュリティとデータプライバシー要件にも対応する。さらに、生成AIアプリケーション開発プロセスを支援する開発者向けのツールも提供する。前段で説明したRAGのアプローチで、LLMがSAP HANA Vector Engine内にあるデータにグラウンディング（接地）することも可能になるはずだ。
AI Foundationには、すぐに利用できるAIサービス、トップクラスのLLMへのアクセス、ベクトルデータベース機能、AIランタイムおよびライフサイクル管理まで、AI開発者が必要とするすべてのテクノロジーリソースが含まれている。しかし、これは始まりに過ぎない。2024年には、プロンプトテンプレート、レジストリー、ライブラリーを充実させ、Generative AI Hub内のプロンプト管理機能を拡張する計画が進行中である。また、開発者への最適なLLMのレコメンド、詳細なドメイン知識を必要とするユースケースシナリオの実装サポート、より正確な回答とタスクの実行に向けたオーケストレーション機能の強化もロードマップの中にあるという。
長期的には、SAP独自の表形式モデルの構築も視野に入る。このモデルはLLMに類似しているが、ビジネスデータ特有のより数値的なビジネスコンテンツの生成に特化したものになるという。SAPには50年以上にわたって顧客のビジネスプロセスの最適化を支援してきた歴史がある。その豊富な知見から、さまざまなビジネスシナリオに対応できる汎用的なLLM構築の方向性を探っている。スタンフォード大学の研究機関「Stanford Institute for Human Centered Artificial Intelligence」の会員となったのはその取り組みの一環で、今後はSAP独自の基盤モデルの開発に向けて研究を進めていく。
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