世界が今なおSAPを基盤として動き続ける理由

AIの進化によって、スタートアップやその顧客は新たな機能や、それによって実現されたプロダクトに注目するようになりました。例えば、最新の音声エージェントやワークフロー自動化ツール、テキストからアプリを生成するプラットフォームなどが挙げられます。

これらの分野には多くの魅力的なビジネスが生まれており、今後も増加が予想されます（私たちも複数の企業に投資しています）。しかし、AIがもたらす最大のインパクトは、見た目の派手さはないものの、実際には非常に価値の高い領域、すなわち既存の膨大なソフトウェア資産をより効率的に活用することにあります。Fortune 500企業の現場を体験すれば、ほとんど失礼と感じる疑問が浮かびます——なぜ今もSAP（やServiceNow、Salesforceなど）を使い続けているのでしょうか？

その答えは、SAPやその他の主要なレガシーシステムが、利用企業の重要なデータを記録しているからです。さらに、その上に企業独自のカスタマイズや手順、役割が構築されており、その多くは実際にどこにも記録されていません。システム移行は苦痛で高額、時間もかかり、コンサルタントの大軍や数年の期間、数億ドルの費用が必要になることもあります。SAP ECCからSAP S4HANAへのアップグレードには$700M、3年、Accentureから50人のチームが必要となる場合もあります。そして移行後は、ソフトウェアが事実上レポートの生成（しかも操作できない読み取り専用）にしか使われなくなります。

しかし、今やAIによって、こうしたシステムのアップグレード、カスタマイズ、代替、さらにはデータへのアクセスや利用が大きく改善される可能性が開かれています。

最終的に、AIの目的は「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親しみやすいものにすることかもしれません。勝者となるのは、（1）リスクとスケジュール短縮を定量化しながら変革予算に組み込まれ、（2）日々の業務運用の信頼できる制御基盤として拡大し、レガシーUIをAI支援のアクションや薄型アプリへと分解・ガバナンスするプラットフォームです。つまり、システム・オブ・レコードは存続し、インターフェースや自動化、拡張レイヤーが新たなソフトウェアのフロンティアとなります。

SAPは苦痛、それでも使い続ける理由

ここでSAPとその役割について簡単に紹介します。表面的には、これらのシステムは操作が難しく、変更も困難で、なぜか今も世界最大級の企業の根幹として使われています。SAPの利用例をご覧ください。

出典

この「なぜか」が、まさにAIによるチャンスです。

不快な答えですが、醜いUIと終わりのない設定の下に、これらのシステムは非常に強力です。企業の標準データモデル、コンプライアンスを維持する権限と制御、大規模運用を可能にするワークフロー、そして数十（あるいは数百）の下流プロセスを接続する統合機能を備えています。消費者向けの「アプリ」ではなく、テーブルや役割、承認、投稿ロジック、例外処理として表現された組織の記憶そのものです。

これを置き換えることは、単に高額なだけでなく、リスクも大きいのです。企業が投資すればするほど——カスタムフィールドやワークフロー、価格設定ルール、レポートロジック——システムは切り替えコストの堀となり、競争優位性も高まります。拡張性が強力なのはこのためです。すべての企業は独自で、変化は常に起こり（新規制、新製品、新組織構造）、現実に合わせて柔軟に対応できるからこそ、これらのプラットフォームは生き残っています。しかし、同じ拡張性がシステムを脆弱にもします。各カスタマイズが将来のアップグレードの地雷となり、ワークフローが迷路化し、画面ごとにユーザーの負担が増します。

この脆弱性は至る所で現れます。CRMのユーザー満足度は普及にもかかわらず依然としてばらつきがあり、ERPの過度なカスタマイズはスケジュールや予算の超過と関連しています。従業員は断片化したワークフローに溺れ、デジタルワーカーは1日約1,200回（週に約4時間）アプリケーション間を切り替え、47%が必要な情報の検索に苦労しています。大規模な「変革」は失敗が常態化し、約70%が目標未達との推計もあります。こうした摩擦による支出は莫大で、ソフトウェア導入/システム統合市場だけで2023年には約$380B規模でした。

このプロセスと苦痛こそ、AIがソフトウェアの導入・運用方法を変えるチャンスです。この機会を理解する最も簡単な方法は、スイートのライフサイクルを追うことです。まず導入や移行、次に日々の運用、そしてビジネスの変化に合わせて拡張します。各フェーズで、複雑な人間の意図を正しく監査可能なアクションへと変換することが求められます。

AIがレガシーソフトウェアの各段階でどのように活用できるかを考えてみましょう。

導入

まず導入フェーズ——最もリスクが高く、予算への影響も大きい段階で、最も明確な投資回収が期待できます。具体的には、混沌とした発見（会議、ドキュメント、チケット）を構造化された要件に変換し、実装ワークストリームを自動生成します。プロセスやフィールドのマッピング、設定やコード、テストスクリプト、移行計画、データのクレンジングや検証まで、すべてを自動化します。これを正しく行うのは困難です。ドイツの大手スーパーLidlはSAPへの移行に$500Mを費やした末にプロジェクトを断念した例もあります。

この領域では、コパイロットやプロジェクト管理ツールなど、移行や導入を支援するソフトウェアを開発する企業が増えています。スタートアップの例をいくつかご紹介します（Andreessen Horowitzは一部企業に投資しています）：

• AxiamaticはERP向けAI「アシュアランス」レイヤーで、プロジェクト成果物からナレッジグラフを構築し、Slack/Teams経由で要件・チェンジ管理の隠れた失敗を検出。S/4HANAプログラムのリスク低減と加速を実現（SAP Buildと提携、KPMG/EY/IBMの業務に組み込まれています）。
• ConductはECC→S/4間のコード・プロセスマッピングのコパイロットで、カスタムテーブルやAPIへのQ&Aを通じて内部移管を迅速化します。
• AuctorはSI/プロサービス向けにエージェント型導入を提供し、発見フェーズを構造化要件として自動記録。SOW、設計ドキュメント、ユーザーストーリー、設定、テスト計画のシステム・オブ・レコードとなります。
• SupersonikはAI搭載プロダクトの導入支援を提供し、ビジョンや音声エージェントが実際のUI上で教育。SE人員削減やリセラー主導の導入・拡張を可能にします。
• Tessera’sはAIネイティブSIとして企業変革をエンドツーエンドで管理。既存ERPインスタンスに接続し、導入状況を評価、移行中に必要な変更を自動検出・修正します。

これらの企業は、変革を迅速かつ低コスト・低リスクで実現する価値を創出しています。要件やチェンジ管理の問題を早期に発見して拡大を防ぎ、タイムラインを短縮（1か月の遅延が数百万ドルの損失につながる）、プロジェクトデータを構造化ナレッジに変換して内部チームのオーナーシップを促進し、大規模SIチームへの依存をマッピングやドキュメント、テスト、導入自動化によって軽減しています。

既存パートナーと協調して動くツールを開発するスタートアップの余地もあります。具体的には：

• 導入エージェント：成果やリスクを共有（要件追跡、設定比較、移行シミュレーション、コード生成、ドリフト検知など）
• セマンティックドキュメント：ナレッジを最新かつアクセス可能に保つツール
• 導入支援エージェント：トレーニングやチャネル展開を反復可能なプロダクト化

スタートアップは企業の負担を軽減できるため、遅延回避に基づいて価格設定し、CIOやCFOが既に支出している変革予算に販売でき、肥大化したSI案件を置き換えることが可能です。

利用と保守

次に、ソフトウェアスイート導入後の利用フェーズです。現状ではUIが複雑で、日々の業務は多数の画面をまたぎ、役割交代でノウハウがリセットされ、特殊なワークフローは一流のプロダクト対応を受けません。ユーザーはフィールド探索やシステム間データの転記、運用チームへのレポート依頼などに時間を費やしています。その結果、サイクルタイムが遅く、回避可能なエラーや継続的なトレーニング負担が発生します。

AIによってレガシーシステムをより親しみやすく、機能的な「アクションシステム」にラップする機会が生まれます。

この分野の企業は、既存システムをより効率的に活用できるツールを開発しています。実際には、Slackやブラウザサイドカーで動作するコパイロットが、「Xはどこ？」や「Yはどうやる？」といった質問にセマンティック検索で回答し、API経由で安全なアクション（ケース作成、仕訳投稿、サプライヤー条件更新など）を実行します。さらに複数アプリのワークフローを連携（SAPから前四半期のPO取得、Coupaで契約条件確認、ServiceNowで差異ノート作成など）、人間による承認や監査証跡、細かなRBACを組み合わせます。最良のツールは導入状況、節約時間、エラー率を追跡します。

企業の重要な業務はAPIで綺麗に公開されていないことが多く、画面や厚いクライアント、VDIセッション、管理コンソールに埋もれています。そのため、現代の「コンピュータ利用エージェント」はAPIファーストのコパイロットを補完する重要な存在です。自動化可能領域を最後の30–40%まで広げ、信頼できるエンドポイントがないワークフローも対象とします。核心は「ボタンを押す」ことではなく、混乱下での信頼性です。UIを認識し、安定要素にアンカーし、ポップアップやレイアウトの変動にも対応し、中断点から安全に再開できる能力が求められます。検証（差分、照合、サンドボックス実行）や企業制御（SSO、秘密情報、最小権限、監査）と組み合わせることで、手作業だった業務をガバナンスされた再現可能な自動化へ変換できます——チケット分類、期末処理、顧客更新、価格変更など、SAP/ServiceNow/Salesforceのベンダーが自動化を想定していなかった部分まで対応可能です。APIは理想的なパスを速くし、コンピュータ利用は長尾を自動化します。

Factor LabsやSolaなどの企業は、すでにこれらのエージェントを本番環境で展開し、BPO支出を置き換え、大規模組織の業務自動化を支援しています。

拡張

最後に、SAP/ServiceNow/Salesforceの使いやすさが向上しても、ビジネスは常に変化し、記録システムも変化を求められます。新製品、新政策、新規買収、新規制、コアモジュールプロジェクトでは対応しきれない長尾ワークフローなど、ソフトウェアを現実に合わせるための継続的な作業が必要です。従来は、スイートをカスタマイズ（脆弱性のコストを引き受ける）するか、単発アプリを構築（統合や管理、保守に苦労する）するかの二択でした。AIによる第三の選択肢は、記録システム上に小規模でガバナンスされた体験を迅速に構築し、コアをクリーンに保つことです。

レガシー資産の上に新たなツールや自動化を構築することで、「愛される」レイヤーが生まれます。パターンは、統一されたデータ・アクションプレーンから始まります。APIやイベント（必要なら安全なUIキャプチャ）で記録システムから読み取り、ビジネスオブジェクト（注文、ベンダー、ケースなど）をセマンティックモデルに正規化し、RBACや承認、監査付きのガバナンスされたアクションセットを公開します。

その上に、現代的で目的に特化した体験を迅速に展開できます。たとえば、調達アナリストがサプライヤーをオンボードするためにSAPの12トランザクションを経由する代わりに、単一の「ベンダーオンボーディング」薄型アプリで書類収集・重複チェック・承認ルート・記録投稿まで一括対応。RevOpsが更新条件を変更するためにSalesforceの5画面を開く代わりに、スプレッドシートのような高速エディタで一括編集・ポリシー照合・影響プレビュー・監査証跡付きコミット。さらに「ポータルプロジェクト」ではなく、現場チームにコマンドパレットを提供し、日常的なアクション（返品作成、信用延長、Sev-2オープン、引当投稿など）を複数システムで一括実行できます。

こうした拡張は、単一ベンダーが優先しないクロスシステムのワークフローや自動化も可能にします。イベント駆動型トリガー（「請求書投稿＋差異>3%→説明案作成→承認ルート」や「チケット再開2回→問題記録作成→担当者割当→顧客更新」など）、重要な場面では人間によるチェックポイントも組み込めます。時間の経過とともに、最も価値の高い導入は再利用可能な「インテントパック」（見積から現金化、ベンダーオンボーディング、期末処理など）となり、何をするかだけでなく、自社環境で安全に実行する方法もエンコードされます。

General MagicのCellなどのプラットフォームは、こうしたカスタムワークフローの構築ブロックを具体化します。OpenAPI仕様をアップロードすれば、すべてのエンドポイントがアクションとなり、ネイティブコマンドバーを単一スクリプトタグで埋め込み、実際のAPI呼び出しを実行。分析、マルチテナンシー、セキュリティガードレール、RBACに支えられ、UI再構築ではなく、既存システム上で最適なアクションやポリシーの構成へと仕事の重心が移ります。

最終形はどうなるか？

レガシーシステムは大半が存続するでしょう。ただし、そこが業務の主戦場ではなくなります。ERP、CRM、ITSMスイートはソフトウェアの通常サイクルで撤去できないほど組み込まれており、ゆっくり進化しつつ記録システムとして残ります。変化するのは、上に乗るユーザー向けの「アクションシステム」です。AIがデフォルトインターフェースとなり、システムの使い方を発見し、ワークフローを横断的に実行し、レガシーUIを迂回する小規模かつ現代的な体験を提供します。つまり、橋が高速道路になるのです。

このカテゴリの耐久ソフトウェアは、チャットボットではなくオペレーティングレイヤーのような姿になります。統一されたデータ・アクションプレーンとビジネスオブジェクトのセマンティックモデル、そしてAIを本番環境で信頼できるガードレールを備えます。エンドユーザーは、どの画面やフィールド、トランザクションコードを使うかを覚える必要はなく、UIやプロセスが変わるたびに再学習することもありません。望む結果を記述すれば、システムがそこまで導いてくれます。いくつかの確認質問をし、実行前にプレビューを見せ、適切な承認と監査証跡付きでツールが実行します。ループの完了は「返品作成＋顧客通知」「Sev-2オープン＋関連インシデント3件取得」「ベンダーオンボーディング＋書類収集＋承認ルート＋支払条件設定」など、現在はSAP、Salesforce、ServiceNow、スプレッドシートを跨いで行うアクションです。これによりエラーや逆転が減り、属人的な知識への依存が減り、サイクルタイムが短縮され、トレーニング負担も劇的に軽減されます。インターフェースがインテント駆動、役割認識、セルフサービス型になるためです。

堀は実際の利用から拡大します。成功したワークフローは再利用可能なインテントとなり、例外はガードレールとなり、移行成果物は生きた系譜となり、統合は企業運営のグラフを深めます。時間の経過とともに「AIレイヤー」が、変化の影響把握やドリフト防止、ROI測定、新ワークフローの導入場所となり、基盤システムが変わらなくても進化します。

本ニュースレターは情報提供のみを目的としており、法務、ビジネス、投資、税務アドバイスとして依拠しないでください。また、本内容は投資アドバイスではなく、a16zファンドの投資家や見込み投資家向けでもありません。本ニュースレターは他のウェブサイトへのリンクや第三者情報を含む場合がありますが、a16zはその情報の現時点または将来の正確性を独自に検証しておらず、いかなる表明も行いません。本内容に第三者広告が含まれる場合、a16zは広告内容や関連企業を審査しておらず、広告内容や関連企業を推奨するものではありません。記載された投資やポートフォリオ企業は、a16zが運用する全投資を代表するものではありません。全投資リストはhttps://a16z.com/investment-list/をご参照ください。その他重要事項はa16z.com/disclosuresでご確認いただけます。今後ニュースレターを受信したくない場合は、すぐに配信停止できます。

免責事項:

1. 本記事は[a16z]より転載しています。著作権は原著者[Eric および Seema Amble]に帰属します。転載にご異議がある場合はGate Learnチームまでご連絡ください。速やかに対応いたします。

2. 免責事項：本記事の見解・意見は著者個人のものであり、投資アドバイスではありません。

3. 記事の他言語翻訳はGate Learnチームが行っています。明記されていない限り、翻訳記事の無断コピー・配布・盗用は禁止されています。