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SAP製品ロードマップ完全解説：CIOのための2025-2026戦略ガイド

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SAP 製品ロードマップ 完全解説

CIO・IT部門マネージャーのための戦略ガイド 2025–2026

AI将来展望 拡充版

2026年7月

本資料は公知情報に基づき、SAP製品の現在地と今後のロードマップを体系的に解説するものです。特に2026年以降のAI周りの展望を広く・深く取り上げています。

第一章　SAP製品戦略の全体像

SAP SE（本社：ドイツ・ヴァルドルフ）は基幹業務ソフトウェアで世界最大手のERP企業である。2024年度時点で世界150か国以上に44万超の顧客を抱え、グローバル売上高は約350億ユーロ。2020年代を通じて掲げる中核コンセプトが「インテリジェントエンタープライズ（Intelligent Enterprise）」であり、ERP・データプラットフォーム・AIを有機的に結合してビジネスプロセスの自動化と意思決定の高度化を実現することを標榜している。そして2026年5月のSAPPHIRE 2026においてSAPはこの戦略をさらに発展させ、「Autonomous Enterprise（自律型企業）」という次のフェーズを宣言した。

1-1　製品ポートフォリオの全体構造

  • 【ERPコア】　S/4HANA Cloud Public Edition / Private Edition / オンプレミス

  • 【業務LOBアプリケーション】　SAP Ariba（調達）・SAP SuccessFactors（人事）・SAP Concur（出張・経費）・SAP Customer Experience（CX）

  • 【技術基盤】　SAP Business Technology Platform（BTP）—統合・拡張・AI・データ管理を提供するPaaS

  • 【業界特化】　Industry Cloud（25以上の業界向けソリューション）

  • 【AI基盤】　SAP Business AI Platform（BAIP）—2026年5月に新設。BTP・BDC・AI機能を統合したAI専用プラットフォーム

1-2　2026年のキーテーマ

テーマ 概要 関連製品
Autonomous Enterprise宣言 AIエージェントが人間の指示なしに業務プロセスを自律実行する「自律型企業」を今後の到達点として設定 Joule / S/4HANA / BTP
Business AI Platform（BAIP） BTP・BDC・Business Transformation Managementを統合した新AIプラットフォームブランド SAP BTP / BDC
Anthropic Claudeパートナーシップ ClaudeをJouleエージェントの主要推論エンジンとして採用。224エージェント・51 Joule Assistants全体に適用 Joule / BAIP
Clean Core徹底 カスタマイズをBTPの拡張レイヤーへ移行し、ERPコアのアップグレード安全性を確保 S/4HANA / BTP
データ基盤の刷新 SAP Business Data Cloud（BDC）へDatabricks・BigQuery・Snowflake・Fabricを統合 BDC / Datasphere
サステナビリティ内製化 Green LedgerをS/4HANA標準機能として全業務プロセスへ炭素コストを埋め込む Green Ledger / S/4HANA

第二章　SAP S/4HANA ロードマップ

S/4HANAはSAPの基幹ERPプラットフォームであり、インメモリデータベースSAP HANAを基盤として2015年に登場。旧SAP ERP（ECC）の後継として財務・調達・製造・販売・物流・人事の全業務領域を統合的にカバーする。

2-1　デプロイメントモデルの整理

モデル 特徴 主な対象顧客 アップデート方式
Public Edition（クラウド公開版） マルチテナントSaaS。標準化重視、深いカスタマイズ不可 中堅・中小企業。新規SAP導入 年2回強制アップデート（2026年はMay/Nov）
Private Edition（クラウド専有版） シングルテナント。ハイパースケーラー（AWS/GCP/Azure）上で運用。RISE with SAPで提供 大企業・複雑業務プロセスを持つ既存SAPユーザー 年2〜4回、自社ペース
オンプレミス 自社データセンターで運用。完全制御 規制・セキュリティ要件が厳格な企業 年1回の定期リリース（Feature Package Stack）

2-2　リリーススケジュール（2025〜2027年）

リリース プレビュー開始 本番稼働 主な方針
2026 FHY（上半期） 2026年4月13日 2026年5月15日 生成AI統合・ESG報告強化・財務自動化
2026 SHY（下半期） 2026年10月12日 2026年11月13日 エージェントAI拡張・Industry Cloud深化
オンプレミス S/4HANA 2025 2025年10月リリース済 メインストリーム保守2030年12月まで 3回のFPS提供
オンプレミス S/4HANA 2027 2027年10月リリース予定 メインストリーム保守2032年12月まで AI・クリーンコア標準化次世代リリース

第三章　クラウド移行プログラム：RISE・GROW・ECC保守期限

3-1　RISE with SAP（大企業向け移行バンドル）

RISE with SAPは、既存のSAP ECC/R/3ユーザー、特に複雑なカスタマイズを持つ大企業向けのS/4HANA Cloud Private Editionへの移行を支援するバンドル型クラウドサービスである。「単なるクラウド移行」ではなく「ビジネストランスフォーメーション」としてのポジショニングを訴求する。

構成要素 内容
S/4HANA Cloud Private Edition シングルテナントERPをSAPが運用管理。ハイパースケーラーはAWS/GCP/Azureから選択
SAP BTPスターターパック Integration Suite・Build Process Automation等を初期構成に含む
Business Process Intelligence SAP Signavioによるプロセスマイニングでプロセスを可視化
技術移行サポート ABAPコード移行チェック・データ移行ツール（DMLT）・Readiness Checkを提供
クラウドクレジット制度 既存ライセンスをSAP Cloud CreditsとしてRISEに移行可能

3-2　GROW with SAP（中堅・中小企業向け）

マルチテナント環境・標準化重視・3〜6か月での稼働を目指す中堅中小向けプログラム。カスタマイズ自由度は限定的だが、コスト構造がシンプルでサブスクリプション料金が透明。2024〜2025年にかけて急成長し、SAP新規顧客獲得の主要エンジンとなっている。

3-3　SAP ECC保守期限と移行圧力

SAP ERP（ECC 6.0）のメインストリーム保守は2027年12月31日に終了。2024年末時点で60%以上のSAP ECCユーザーがまだ移行を完了していない。

オプション 期限 費用感 備考
メインストリーム保守 2027年12月31日 標準保守料 新機能・セキュリティパッチ含む通常サポート
拡張保守（Extended Maintenance） 2030年12月31日 +9%（標準比） EHP 6〜8対象。緊急修正パッチのみ。新機能なし
RISE with SAP Transition Option 2033年12月31日 RISE契約が前提 Business Suite 7の保守延長特典
サードパーティ保守（Rimini Streetほか） 無期限（契約依存） 標準比▲50%程度 SAPの公式サポートなし。AI活用機能に制約あり

第四章　Clean Core戦略

4-1　Clean Coreとは何か

「ERPコアをSAPのリリースサイクルで安全にアップグレードできる状態に保つ」設計原則。カスタム開発を「Released APIのみを使用するABAP Cloud」または「BTP上のSide-by-Side拡張」に限定することで、コアへの侵食を防ぐ。Clean CoreはS/4HANA移行の技術的前提条件であるとともに、Jouleエージェントが確実に機能するためのアーキテクチャ上の要件でもある（エージェントは標準化されたAPIを通じてのみ操作することが安全性の前提）。

4-2　拡張性の4段階レベル

レベル 定義 アップグレード安全性 対応方針
Level A Released APIのみ使用。ABAP Cloud（オンスタック）またはBTP（サイドバイサイド） ◎ 完全安全 新規開発の標準。すべてこれを目標とする
Level B 公式ドキュメント化されたSAP API使用（Released APIではないが安定） ○ 概ね安全 ガバナンス承認のうえ許容。定期的にLevel Aへ移行を検討
Level C SAP内部オブジェクトへアクセス（BADIs拡張等） △ リスクあり 是正ロードマップに登録。優先的にLevel A/Bへ移行
Level D 修正（Modification）・直接テーブル書き込み・暗黙的エンハンスメント × 危険 廃止タイムラインを設定し早急に是正

4-3　ABAP Cloud開発モデル

Released APIへのアクセスのみを許可する制限ABAP言語サブセット。SAP BTP ABAP Environmentおよびオンプレミス/Private Edition環境で対応が進んでいる。2025年Q4にはABAP Custom Code Management強化とABAP AI機能が追加。Joule for Developersと密接に連携し、AI支援によるレベルC/D→レベルAへの自動コード変換を支援する。

第五章　SAP Business Technology Platform（BTP）

5-1　BTPの役割と位置づけ

SAP BTPはERP・LOBアプリケーション・外部システム・データソースを結合する「技術的ハブ」として機能するPaaS。AWS・Google Cloud・Microsoft Azure上で稼働し、Cloud Foundry・Kyma（Kubernetes）・ABAP Environmentの3ランタイムをサポートする。2026年以降はAIエージェントの実行基盤としての役割がさらに強化される。

5-2　主要サービスグループ

サービス群 代表的サービス 概要
統合（Integration） SAP Integration Suite EiPaaS。2,600以上のコネクター。API管理・イベントメッシュ・EDI/B2B・プロセス統合を包括
拡張（Extension） SAP Build（低コード/ノーコード） Build Apps・Build Process Automation・Build Work Zone
AI基盤 SAP AI Core / AI Foundation / GenAI Hub GenAI Hub（多LLMアクセス）・Joule基盤・エージェント実行環境・Knowledge Graph
データ管理 SAP Datasphere 統一セマンティクスレイヤー。SAP・非SAPデータを統合し分析基盤を提供
アナリティクス SAP Analytics Cloud（SAC） BI・計画・予測を統合したクラウドアナリティクス
開発環境 SAP BTP ABAP Environment クラウドネイティブABAPランタイム。Clean Core拡張の実行基盤

5-3　Integration Suite 2026年の強化

  • AIアシスト統合：自然言語でiFlowを生成・修正するCopilot機能

  • イベント駆動アーキテクチャ：Advanced Event Mesh経由のリアルタイムイベントブローカー

  • プリビルドビジネスコンテンツ：SAP標準プロセス向け事前構成済みiFlowライブラリを継続拡張

BTPは単なる「統合ミドルウェア」ではなく、CleanコアアーキテクチャとAIエージェント実行の両方を支える技術的バックボーンへと進化している。

第六章　Business AI / Joule：アーキテクチャ・エージェント・ROI

6-1　SAP Business AIの進化の軌跡

SAPのAI戦略は短期間で劇的に進化している。2023年にJouleがGenAIコパイロットとして登場し、2024年にはFioriアプリへの埋め込み・トランザクション補助へ進化。そして2026年、SAPはJouleを単体アシスタントから「50以上のドメイン専門Joule Assistantsと200以上の特化型エージェントを統合・協調させるプラットフォーム」として再定義した。SAPPHIRE 2026における最大の発表は、この全体アーキテクチャを「SAP Business AI Platform（BAIP）」として統合し、「Autonomous Enterprise」という戦略ビジョンの技術基盤として位置づけたことである。

進化のフェーズ 時期 主な機能 特徴
Phase 1：GenAI Copilot 2023年後半 質問回答・コード生成・説明 テキスト生成中心。人間が意思決定
Phase 2：AI Assistant統合 2024年 Fioriアプリ内埋め込み。トランザクション実行補助 プロセスコンテキストを認識
Phase 3：Agentic AI Platform 2025〜2026年 50以上のJoule Assistants、200以上のエージェント 自律的なエンドツーエンドプロセス実行
Phase 4：Autonomous Enterprise 2026年以降（目標） 人間の指示なしに業務プロセス全体を自律実行 AIがビジネスを「運営する」段階

6-2　SAP AI Foundation：AIのオペレーティングシステム

SAPPHIRE 2026でCEOクリスティアン・クラインが発表したSAP AI Foundationは、すべてのJouleエージェント・S/4HANAとSuccessFactorsの埋め込みAI・Joule Studioで構築するカスタムエージェントを支える共通AI基盤である。SAPは自らを「ビジネスAIのオペレーティングシステム」と位置づけている。

AI Foundationの3層構造

  • 【Context Layer（文脈層）】　SAP Knowledge Graph（45万2,000テーブル・730万データフィールド）。SAPのドメイン知識を機械可読な形で表現し、エージェントが業務文脈を理解する基盤となる

  • 【Build Layer（構築層）】　GenAI Hub（多LLMアクセス）・Joule Studio・Agent Builder・SAP Build。エージェント・アプリケーション・統合フローを開発・管理するツール群

  • 【Govern Layer（ガバナンス層）】　SAP AI Agent Hub・監査ログ・アクセス制御・ロールバック機能。エージェントの行動を可視化・制御・監査する統制基盤

SAP Knowledge Graph

Knowledge Graphは、SAP AI Foundationの最大の差別化要因である。これは単なるメタデータカタログではなく、SAPのS/4HANAから抽出した45万2,000テーブル・730万データフィールドを業務コンテキストとともに構造化した「エンタープライズ知識ネットワーク」である。Jouleエージェントはこのグラフを参照することで、「勘定科目」「コストセンター」「品目」「仕入先」等のビジネスエンティティを正確に理解したうえで操作を実行できる。2026年Q1からはSAP HANA Cloud内でメタデータからKnowledge Graphを自動生成できる機能がGAとなっており、従来は数週間を要していた構築が数分で完了するようになった。

6-3　SAP独自ファウンデーションモデル：SAP-RPT-1とSAP-ABAP-1

SAPはGenAI HubでOpenAI・Anthropic・Meta・Mistral等の外部LLMにアクセスするのみならず、自社業務データに特化した独自ファウンデーションモデルを開発・展開している。

SAP-RPT-1（Relational Pre-trained Transformer）

SAP-RPT-1は、構造化された表形式ビジネスデータ向けに特化したSAP独自のファウンデーションモデルである。一般的なLLMが構造化データの関係性把握を苦手とするのに対し、SAP-RPT-1はERP・財務・製造・サプライチェーンのシナリオにおいて「予測・予測精度・異常検知・最適化」のタスクを直接処理できる。

比較軸 内容
モデルの特性 表形式データの予測・予測精度・関係性ロジックに特化したRelational Pre-trained Transformer
性能比較 狭義のモデル（特定業務向け専用モデル）比2倍の予測品質。LLM比3.5倍の予測精度
キー機能 Retrieval-Augmented Prediction（RAP）・カラムレベルの説明可能性（予測の根拠となったビジネス属性を特定可能）
ユースケース 需要予測・支払遅延予測・生産スケジュール最適化・在庫異常検知・キャッシュフロー予測
最新バージョン SAP-RPT-1.5（2026年Q1）。Knowledge Graphとの統合でビジネスコンテキストを活用した予測が可能

SAP-ABAP-1（ABAP専用コードモデル）

SAP-ABAP-1は2億5,000万行のABAPコードで学習したコード専用ファウンデーションモデルであり、2026年Q1のSAP Business AI Release Highlightsで確認されている。一般コードLLMと異なり、BOPF・RAP（ABAP RESTful Application Programming Model）・CDSアノテーション・BAdI実装・ODataサービス定義・Clean Core制約等のSAP固有の構成を文脈として理解した状態でコードを生成する。利用により開発者の作業時間を20〜25%削減するとSAPは発表している。

6-4　Anthropic Claudeとのパートナーシップ

SAPPHIRE 2026において、SAPはAnthropicとの戦略的パートナーシップを発表し、ClaudeをSAP Business AI Platformにおける主要推論・エージェントエンジンとして採用することを明らかにした。これはSAPのAI戦略における最も重要な技術選択のひとつである。

項目 内容
適用範囲 Jouleおよびすべてのジョールエージェント。224の特化型エージェントと51のJoule Assistantsの推論レイヤーとして機能
ユースケース例 四半期末の帳簿締め自動化・従業員からの休暇問い合わせ対応・出荷中の仕入先注文の自動迂回処理
統合対象 S/4HANA・SAP SuccessFactors・SAP Ariba にまたがるクロスシステム操作
技術的役割 マルチステップ推論・複数エージェント間の調整・自然言語での意図解釈と実行計画の策定
他LLMとの関係 GenAI Hub経由でOpenAI・Mistral・Meta Llama・Google Gemini等も引き続き利用可能。Claudeはデフォルト推論エンジン

6-5　Joule Studio 2.0とAgent Builder

Joule Studio 2.0は、企業・パートナーが独自のJouleエージェントを構築・管理するための開発環境の最新バージョンである。

  • Managed Agent Builder：Early Adopter Care提供中→2026年Q3 GA予定。ノーコードGUIでエージェントの目標・権限・トリガー・ワークフローを定義

  • マルチエージェントワークフロー：複数エージェントが財務・SCM・HRをまたいで依存関係を解決しながら協調実行

  • フレームワーク対応：LangChain・LlamaIndex・Microsoft AutoGenの3フレームワークをサポート。既存の自社AI資産をJouleエコシステムに統合可能

  • Business Data Cloudとの統合：社内の構造化・非構造化データをエージェントがリアルタイム参照

  • ガバナンス・監査：エージェントのすべての操作は監査ログに記録。アクション実行前の承認フロー設定・ロールバックが可能

6-6　SAP AI Agent Hub：エージェントガバナンスの集約

SAP AI Agent Hubは、SAP製・パートナー製・自社開発のすべてのAIエージェントを単一コンソールで発見・監視・管理するガバナンスプラットフォームである。エージェントの増殖（Agent Sprawl）に伴うリスクを抑制し、誰がどのエージェントを何の権限でどのデータに対して操作したかを可視化する。特にJ-SOX・GDPR・ITAR等の規制対応において、AIエージェントの操作証跡を監査可能な形で保持できる点が重要な機能となる。

6-7　業務領域別Jouleエージェントと具体的ROI

2026年時点でSAPは50以上のJoule Assistantsと200以上の特化型エージェントを提供している。以下に主要業務領域の事例と公表ROIデータを示す。

財務（FI/CO）

エージェント / 機能 タスク 公表ROI・効果
Cash Management Agent（Q1 2026 GA） 日次銀行明細の自動分析・キャッシュポジション策定・照合自動化 キャッシュポジション作業時間▲80%（公式発表値）
Journal Posting Agent 月次仕訳の自動起票・異常検知・決算チェック 手動仕訳工数▲70〜80%（本番稼働先報告値）
Invoice Processing Agent 請求書受領→照合→支払承認ワークフロー自動化 コスト$8/件→$1.50/件に削減。年10万件処理で約6,500万円相当の削減効果
Expense Report Agent 経費精算の自動審査・ポリシー準拠チェック 50〜65%の精算レポートが人手不要で処理完了

サプライチェーン・調達（MM/PP/Ariba）

エージェント / 機能 タスク 公表ROI・効果
Production Planning Agent 生産指示リリース判断（材料在庫・能力・計画の自動検証） ルーティン的なPO自動リリース判断の80%を自律処理。プランナーは例外20%に集中
Supplier Onboarding Agent 新規仕入先の登録・審査・マスタ作成自動化 登録リードタイム大幅短縮（定量値はパートナー発表依存）
Procurement Agent 発注起票・仕入先評価・価格比較・承認フロー自動化 PO処理工数の50%以上削減（パイロット事例値）
Supply Chain Disruption Agent 納期リスク検知・代替調達先提案・迂回ルート計画 途中変更への人手対応時間を大幅削減

人事（HCM / SuccessFactors）

エージェント / 機能 タスク 公表ROI・効果
HR Service Agent 従業員からの人事ポリシー問い合わせ・休暇申請対応 人事問い合わせの定型対応70%以上を自動化
Payroll Agent（Autonomous HCM） 給与計算の異常検知・修正提案・レポート生成 SAPPHIREで発表。展開事例は2026年後半から
Hiring / Workforce Planning Agent 採用ワークフロー管理・要員計画策定支援 採用リードタイム短縮・要員計画の精度向上
Upskilling Agent 学習コース推奨・スキルギャップ分析の自動化 L&D担当者の分析工数削減

6-8　Joule for Developers ABAP：開発者向けAI

Joule for Developers ABAP（J4D ABAP）は、ABAPコード開発をAIで加速するSAP独自の開発者向けAIツールである。2026年Q1時点で「Joule for Developersの無料プロモーション期間を2026年9月まで延長」とSAPが発表しており、早期採用を促している。

主要機能（2026年現在）

  • 自然言語→ABAPコード生成：「CDSビューを作成してほしい」と記述するだけでClean Core準拠のCDSビューを生成

  • ユニットテスト自動生成：ABAPコードからテストクラスを自動作成。カバレッジ向上を省力化

  • コードレビュー・説明：既存コードの問題点を自動検出し、Clean Core準拠代替案を提示

  • クラシックABAP→ABAP Cloud変換：非Released APIの使用を検知し、Released APIへの書き換えをリアルタイムで提案

  • VS Code拡張（Q2 2026 GA）：ABAP MCP Server経由でVS Codeから直接ABAPコードをAI補助開発

2026年ロードマップ（SAP Community公式発表）

  • エージェントAI化：コード補完から「コードベースを自律的にナビゲートしてタスクを完遂するエージェント」へ移行

  • SAP-ABAP-1の継続強化：コード説明（現在）→コード生成→コード変換（クラシック→ABAP Cloud）の自動化

  • SAP Business Application Studio（BAS）との深い統合：IDE内でワンクリックのABAPリファクタリング

第七章　AI将来展望：Autonomous Enterpriseへの道筋

本章はSAPが描くAIの中長期ビジョンを解説する。SAPPHIRE 2026で発表された内容と、SAPが公式に示している方向性を中心に、IT意思決定者が中長期計画に活用できる形で整理する。

7-1　SAPが定義した「2026年のAI5大テーマ」

SAP News CenterにおいてSAPは、2026年のエンタープライズAIを規定する5つの重要テーマを以下のとおり提示した。

テーマ 内容 SAPの対応製品
① 専門化ファウンデーションモデルの台頭 2026年、業務特化型モデルが汎用LLMを特定タスクで凌駕する。構造化ビジネスデータ・特定業界データで事前学習したモデルが優位性を持つ SAP-RPT-1・SAP-ABAP-1
② AIネイティブアーキテクチャ 「既存システムにAIを追加する」から「AIをコアに置き、決定論的システムをその上に積む」設計へ転換。AIが意図を解釈し、文脈を記憶し、自己改善するインフラを構築 SAP AI Foundation / BAIP
③ 生成UIエクスペリエンス 画面遷移・メニュー操作の代わりに、自然言語で意図を伝えるとAIが操作を実行するUI体験。「顧客最多リードへの出張を手配して」と言えばJouleが予約まで完遂する Joule / Autonomous Suite
④ AIがコアエンタープライズインフラに AI機能は「追加オプション」ではなく、ERP・HCM・SCMの標準インフラとなる。ITアーキテクチャ設計時にAI対応を考慮しないことがリスクになる時代 全SAP製品への埋め込みAI
⑤ 信頼とガバナンスの制度化 エージェントの行動が組織横断で増殖する中、監査可能性・ロールバック・クロスベンダーガバナンスが必須インフラになる SAP AI Agent Hub

7-2　Autonomous Enterprise：SAPの最終ビジョン

SAPが描く「Autonomous Enterprise（自律型企業）」は、AIエージェントが人間の逐一の指示なしに業務プロセスを自律実行し、人間が例外対応と戦略的判断に集中できる状態を指す。このビジョンは4つの原則の上に成り立つ。

  • 【Process-Aware】　エージェントは7,000以上のSAPビジネスプロセスを理解したうえで行動する（単なるタスク実行ではなく業務文脈を把握）

  • 【Data-Grounded】　730万フィールドのSAP Knowledge Graphを参照し、ビジネスエンティティを正確に識別して操作する（幻覚リスクの最小化）

  • 【Governed by Design】　すべてのエージェント操作は実行前に権限・ロール・アクセス権を検証。監査ログは自動生成。エージェント自身が「自分は何をできるか」を知っている

  • 【Human-in-the-Loop by Default】　自律実行は段階的に拡張される。現状はほぼすべての重要アクションに人間の承認ステップが設けられており、完全自律化は企業・業務ごとの信頼醸成に応じて進む

7-3　エージェントAI普及の段階的シナリオ（2026〜2030年）

Gartnerは「2026年末までにエンタープライズアプリケーションの40%以上が業務特化型AIエージェントを含む（2025年時点では5%未満）」と予測している。SAPのロードマップと業界動向を組み合わせると、次のような段階的普及シナリオが見えてくる。

段階 時期（目安） 主な状態 企業がすべき対応
Stage 1：AI Assist 〜2025年（現在） Jouleが質問に答え、画面操作を補助。意思決定・実行はすべて人間 Joule for Developersのパイロット開始。開発者生産性向上のROI測定
Stage 2：AI Execute（Supervised） 2025〜2026年 定型・高頻度プロセスをエージェントが自律実行（人間の事前承認あり）。Cash Management Agentのような即効性の高いユースケースが主流 Joule Studioで自社業務向けエージェントをPoC→本番展開。AI Agent Hubでガバナンス整備
Stage 3：AI Orchestrate 2026〜2028年 マルチエージェント協調が複数業務プロセスをまたいでエンドツーエンドを処理。人間は例外と戦略に集中 AI操作の監査・コンプライアンス体制の整備。業務プロセスのAIオーナー定義
Stage 4：Autonomous Enterprise 2028年以降 AIが日常業務を自律運営。経営者・従業員は判断・創造・例外処理に特化。ERP自体が「動的な意思決定エンジン」に変貌 長期ビジョンとしての社内文化・スキル・ガバナンスの変革

7-4　AIガバナンス：CIOが今すぐ設計すべき枠組み

エージェントAIの展開加速に伴い、ガバナンスの設計が競争優位に直結するようになっている。SAPはSAP AI Agent Hubを提供するが、ガバナンスの「何を・誰が・どう決めるか」は企業側の設計責任である。

  • エージェント台帳の整備：社内に存在するすべてのAIエージェント（SAP製・他社製・自社開発）をAI Agent Hubまたは独自台帳で一元管理

  • 権限マトリクスの定義：エージェントが実行できるアクションの種類・金額上限・承認不要/要の境界を明確化（例：10万円未満のPO発注は承認不要、以上は要承認）

  • 監査証跡の保存方針：J-SOX・GDPR・ITARを考慮したエージェント操作ログの保存期間・管理体制を設計

  • AIエラーの帰責と是正プロセス：エージェントが誤操作した場合の検知・ロールバック・是正手順を事前に整備

  • サードパーティエージェントの審査：Joule Studio上で外部エージェントを接続する際のセキュリティ審査プロセスを確立

7-5　AIコスト構造の変化と2027年以降の課題

Forresterが指摘するように、2027年にSAPのAI機能の一部で「無料ランタイムアクセス期間」が終了する可能性があり、現時点の顧客予算に2027年以降のAIコストが反映されていないケースが多い。CIOは以下の点を現在から精査する必要がある。

  • Joule for Developers無料期間（2026年9月）終了後のライセンスコスト試算

  • エージェント実行単価（API呼び出し回数・LLMトークン消費）の業務プロセスあたりコスト把握

  • 自社開発エージェントのBTPリソース消費（メモリ・CPU・ストレージ）の単価モデル設計

  • SAPサードパーティ保守を採用中の企業：Joule等AI機能を活用できない制約の経営的コスト評価

第八章　SAP Business Data Cloud（BDC）

8-1　データ戦略の転換

SAP Business Data Cloud（BDC）は、SAP Datasphere・SAP Analytics Cloud（SAC）・SAP Business Warehouseを統合した新たなデータ基盤ブランドである。SAPの外にあるDatabricks・Snowflake・Google BigQuery・Microsoft Fabricとの接続を拡充し、「SAPデータのサイロ化を解消しつつ既存分析基盤と共存する」ことを実現する。AI Foundation（特にSAP-RPT-1）の推論エンジンが参照するデータソースとしても機能する。

8-2　外部データプラットフォームとの統合ロードマップ

プラットフォーム 統合方式 提供状況
Databricks BDC Connect for Databricks。Unity CatalogによるデータカタログをSAP側から参照 2025年10月GA
Google BigQuery BDC Connect経由。SAPデータプロダクトをBigQueryへシームレス共有 2026年前半GA予定
Snowflake BDC Connect経由。既存データウェアハウスとの双方向統合 2026年前半GA予定
Microsoft Fabric BDC ConnectのFabric対応。Microsoft 365連携も視野 2026年Q3予定

第九章　SAP Industry Cloud

9-1　Industry Cloudとは

業界特有の業務プロセスをSAP標準ERPのコアを変更せずに拡張するためのソリューション群。S/4HANAをコアとしてBTPの拡張レイヤー上に業界固有アドオンが積み上がる構造。Clean Core原則に完全準拠したアーキテクチャが設計思想の基盤。2026年時点で25以上の業界向けソリューションを提供。

9-2　主要業界別ソリューション

業界 主要ソリューション 特徴・機能
製造業（離散・プロセス） SAP Digital Manufacturing（旧MII/PCo） リアルタイム生産データ連携・予知保全・OEE最適化。クラウドMESとして位置づけ
小売・消費財 SAP for Retail（Unified Commerce） 統合在庫・顧客ロイヤルティ・リアルタイム分析。EC/実店舗横断OMO対応
ライフサイエンス・製薬 SAP for Life Sciences（GxP対応） バッチ記録・CSV対応・FDA 21 CFR Part 11準拠
エネルギー・ユーティリティ SAP for Utilities（IS-U） 検針・請求・需給管理・スマートメーター対応
自動車 SAP for Automotive（EDI/OEM連携） サプライヤー管理・EDI/JIT納入・エンジニアリング変更管理
金融サービス SAP for Banking / Insurance 規制レポーティング（IFRS 17）・リスク管理

第十章　サステナビリティ・ESG：Green Ledgerと規制対応

10-1　SAP Green Ledger

SAP Green Ledgerは2024年12月にGAとなったSAPの炭素会計ソリューション。財務元帳と同じ考え方で「炭素排出量を二重帳簿として管理する」コンセプト。取引・イベント発生時にリアルタイムで炭素排出量をS/4HANA内に計上する。

機能 内容
リアルタイム炭素仕訳 発注・生産指示・出荷等のビジネストランザクションに連動してリアルタイム計上
Scope 1/2/3対応 直接排出・購入エネルギー・バリューチェーン全体をカバー
仕入先連携（Scope 3） SAP Aribaを通じた仕入先CO2データ収集・検証プロセス
規制レポーティング EU CSRD・ISSB・EU ETS等対応のレポートテンプレート
炭素コストの業務組み込み 調達（MM）・PP・物流（LE）に炭素コストを考慮した意思決定支援

2026年はEU CSRDの最初の強制適用サイクルが大企業に到来する年。2026年ロードマップでは炭素スコアを調達意思決定・生産計画・物流のルート最適化に自動的に埋め込む機能が段階的にリリース予定。

第十一章　CIO・IT部門マネージャーへの戦略的提言

11-1　最優先で対処すべき3つの課題

① ECC保守終了への対応方針決定（期限：2027年12月）

2026年内にS/4HANAのライセンス取得・フィット/ギャップ分析・デプロイメントモデル選択（RISE or オンプレミス）を完了させることが望ましい。拡張保守（2030年）・RISE Transition Option（2033年）は移行期間の延長であり、S/4HANA移行そのものを回避する手段ではないことを経営層に明確に伝える必要がある。SAPサードパーティ保守を採用した場合、JouleをはじめとするAI機能の大半が利用不能となる点も強調すべき論点である。

② AI活用の具体的なユースケース定義とROI測定

最大の失敗パターンは「AIツールを導入したが業務インパクトが出ない」である。Cash Management Agent（-80%の時間削減）・Invoice Processing Agent（$8→$1.50/件）等、公表ROIが明確な既製エージェントから着手し、Joule Studioで自社特有のユースケースを追加するアプローチが現実的。AI Agent HubによるガバナンスとJ-SOX対応監査ログの設計を並行して進めることが必須。Joule for Developersについては2026年9月の無料期間終了前にROI測定を完了させる。

③ Clean Core移行のアセスメントと技術負債の可視化

Jouleエージェントは「Released APIのみを通じて操作する」ことが安全性の前提。Level C/D相当のカスタマイズが残存する環境では、エージェントが誤ったパスを通じてデータを操作するリスクが高まる。SAP Custom Code Migration App（CCMX）やSAP Signavioのプロセスマイニングを活用し、技術負債を定量化・優先順位付けする。

11-2　リスク管理マトリクス

リスク 影響度 発生確率 対応策
ECC保守期限（2027年）への対応遅延 高 高（60%以上未移行） 2026年内に移行計画確定・PMO立ち上げ
AIガバナンス未整備によるエージェント誤操作 高 中（エージェント拡張に伴い増加） AI Agent Hub導入・権限マトリクス・監査証跡設計
Clean Core未対応でエージェントAIが機能不全 高 中 CCMXアセスメント実施・Level A移行ロードマップ策定
2027年以降のAIライセンスコスト増大 中 高（Forrester指摘） 2026年内にコストシナリオを複数試算し予算計上
BTP・AIへの過大な期待と未達 中 中 PoC（概念実証）ファースト。ROI指標を事前設定
サードパーティ保守選択によるAI機能排除 高 中 AI機能を活用できない制約を経営層に定量説明

11-3　2026〜2027年のマイルストーン

時期 アクション項目
2026年Q3（今すぐ） ECC移行方針決定・Joule/AI Foundationユースケース選定・Joule for Developers試用開始（無料期間活用）
2026年Q4 Cash Management Agent等既製エージェントのPoC実施・ROI測定・Clean Coreアセスメント完了・AI Agent Hub導入計画策定
2027年Q1〜Q2 S/4HANA移行プロジェクト本格開始・Joule Studioによる自社エージェント本番展開・AIガバナンス体制確立
2027年Q3〜Q4 ECC保守終了（12/31）前の切替完了または拡張保守確定。AIエージェントStage 2（AI Execute）の本格稼働

おわりに

SAPは2026年、ERPベンダーとしての役割を超え「企業のAI基盤プロバイダー」へと転換することを明確に宣言した。その中核にあるのがSAP AI Foundation（Knowledge Graph・SAP-RPT-1・SAP-ABAP-1）であり、Anthropic Claudeをエンジンとする50以上のJoule Assistantsと200以上のエージェントである。しかしSAPが「Autonomous Enterprise」のビジョンを語るとき、最大の前提条件はClean CoreとAI Foundationが整備された環境であることを忘れてはならない。AIエージェントの実用化は技術の問題ではなく、ECC移行・Clean Core移行・データ基盤整備というITアーキテクチャの基盤整備の問題である。CIOがAIロードマップを語る前に整えるべき「土台」を確実に把握し、経営層に正確なシーケンスとROIを伝えることが、2026〜2027年における最重要のIT課題である。

（本資料は2026年7月時点の公知情報に基づき作成。SAPのロードマップ・リリース計画は予告なく変更される場合があります。）