Amazonウェブサービス・SAP、「共同AIイノベーションプログラム」発表

Amazon Web Services（Amazon Web Services、以下AWS）がSAPの年次最大の技術イベントであるSAPサファイア2025で、SAPと「共同AIイノベーションプログラム（AI Co-Innovation Program）」を発表した。このプログラムは、パートナーが顧客のリアルタイムビジネス課題を迅速に解決するのに役立つ、生成されたAIアプリケーションとエージェントを構築するのに役立ちます。

多くの組織がビジネスイノベーションのための生成型AIの可能性を認識しているが、これをどのように始めるべきかわからないことが多い。企業は、先進生成型AI技術と主要システムのERP（全社的資源管理）データを組み合わせることで、相当な企業価値を創出することができる。たとえば、配送ルートの最適化とサプライチェーンの運用に対する潜在的な影響を予測したり、正確な財務見通しを作成したりできます。

共同AIイノベーションプログラムは、パートナーがERPワークロードに特化した生成型AIアプリケーションを定義、構築、および配布するのを支援する両社の共通のビジョンを反映しています。このプログラムは、SAPのエンタープライズ技術とAWSの生成型AIサービスを、AI専門家、専門サービスコンサルタント、ソリューションアーキテクトを含むチームなど両社の専門家に提供し、顧客の実装旅程を支援する。また、産業別に特化したアプリケーションの開発とテスト、デプロイを支援するための専任技術リソース、クラウドクレジットなどが含まれる予定だ。

ルバ・ボルノのAWSグローバルスペシャリスト・パートナー副社長は、「AWSとSAPの長年のパートナーシップは、顧客がクラウドの旅を加速し、ビジネスデータからより多くの価値を創造するのに役立ちました。柔軟性を提供する重要な進展」とし、「これにより顧客は数十年間のビジネス情報を実行可能なインサイトに切り替えるとともに、より機敏でデータに基づく組織への移行を加速化できる」と話した。

フィリップ・ヘルツィヒ（Philipp Herzig）のSAP最高技術責任者兼最高AI責任者は、「SAPは、AWSとの共同AIイノベーションプログラムを通じて企業の複雑な運営課題を正確かつ迅速に解決できるように支援する」とし、「SAP BTPと完全に統合されたプラットフォームとSAPのビジネスプロセスの専門知識をAWSの総合的な現象を実現。検知したりサプライチェーン障害時に自動的に最適化を施行するなど、主要な問題解決に特化したAIエージェントを開発できる」と話した。

また、このプログラムを通じてパートナーは、SAP BTP（SAP Business Technology Platform）上のSAP AI Foundation（SAP AI Foundation）で、Amazon Nova（Amazon Nova）、アントロピック・クロード（Anthropic Claude）などの大規模な言語モデルを含む、Amazon Bedrockの最新の生成型AIツールおよびサービスを使用して作成されます。

今回の発表は、AWSとSAPが現代自動車グループ、モデナ（Moderna）、チューリッヒ保険（Zurich Insurance Group）などの顧客がSAPワークロードを近代化し、AWSに移転してクラウドの可用性、柔軟性、拡張性を実現できるように支援してきた作業を拡張した。 AWSでSAPワークロードを実行すると、顧客はデータを生成型AIソリューションと組み合わせることができます。アクセンチュア（Accenture）とデロイト（Deloitte）は、このプログラムを通じてAWSおよびSAPと協力する最初のパートナーであり、複雑な課題を解決するための生成型AIソリューションの開発および展開を加速している。

キャスパー・ボルグレベ（Caspar Borggreve）アクセンチュアシニアマネジメントディレクター兼SAPビジネスグループシニアは、「AWSとSAPの共同AIイノベーションプログラムは、AWSのクラウドインフラストラクチャとSAPのエンタープライズソフトウェア体験を統合します。 「例えば、AWSおよびSAPとともに公共サービスの顧客と協力して環境問題を予測・対応することで、資産集約的な環境を保護し、顧客のためのサービス継続性を維持するために、自然災害に対する資産復元力を構築している」と述べた。

西田ヘンリー・デロイトのAWSグローバル最高商業責任者は「この共同AIイノベーションプログラムは、AWSとSAPの最先端生成型AI能力とデロイトの豊富な産業経験と技術能力を組み合わせて顧客に革新的なソリューションを提供する」とし、「デロイトはこのプログラムを通じて、生命科学企業が不確実な市場状況でも製品構成を最適化し、予測精度を向上させ、競争力のある価格の維持に貢献するだろう」と述べた。

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