生成AIの進化は目覚ましく、ビジネスのあらゆる領域でその活用が模索されています。特に、企業が長年蓄積してきた膨大な基幹データと生成AIをいかに連携させ、新たな価値を創出するかが、DX推進の鍵を握っています。今回は、Amazon Web Services（AWS）の生成AIサービスと、多くの企業が利用する基幹システムであるSAPデータとの連携に焦点を当て、非エンジニアの皆様にも分かりやすくその可能性と具体的な戦略をお伝えします。
2025年最新動向：AWSが強化する企業データ連携
2025年8月18日週の「週刊生成AI with AWS」のレポートでも触れられているように、AWSは企業の生成AI活用を強力に支援しています。特に注目すべきは、多くの企業が「生成AIを使いたいが、SAPデータでどこから手をつければいいか分からない」という課題に直面している点に対し、具体的なソリューションを提供し始めていることです。週刊生成AI with AWS – 2025/8/18 週 | Amazon Web Services ブログ
SAPのような基幹システムは、企業の財務、人事、生産、販売といった中核業務のデータを一元的に管理しており、そのデータは企業の「血液」とも言えます。しかし、これらのデータを生成AIで活用するには、セキュリティ、データ形式の複雑さ、既存システムとの統合といった高いハードルが存在しました。AWSは、これらの課題を乗り越え、企業がセキュアかつ効率的にSAPデータを生成AIで活用できる環境を整備しています。
なぜSAPデータ連携が生成AI活用に不可欠なのか？
SAPデータは、企業の過去から現在までのビジネス活動の履歴と現状を詳細に記録しています。この貴重なデータを生成AIと組み合わせることで、以下のような革新的なビジネス価値が生まれます。
- 精度の高い意思決定支援： 過去の販売データ、顧客行動、市場トレンドを生成AIが分析し、将来の需要予測や最適な在庫管理を提案。経営層はよりデータに基づいた迅速な意思決定が可能になります。
- 業務プロセスの自動化と効率化： 財務報告書の自動生成、契約書のレビュー支援、サプライチェーンの最適化提案など、定型業務の多くを生成AIが自動化・効率化し、従業員はより戦略的な業務に集中できます。
- 新たなビジネスインサイトの発見： 膨大なデータの中から人間が見落としがちな相関関係やパターンを生成AIが発見し、新製品開発のヒントや未開拓市場の特定に貢献します。
- 顧客体験（CX）の向上： 顧客の購買履歴や問い合わせ履歴を基に、パーソナライズされたレコメンデーションやサポートを生成AIが提供し、顧客満足度を飛躍的に高めます。
非エンジニアの視点から見ても、これまで専門的な知識が必要だったデータ分析やレポート作成が、生成AIの力を借りることで格段に容易になります。自然言語で質問を投げかけるだけで、必要な情報や分析結果が瞬時に得られる世界が実現しつつあります。
AWSが提供するSAP連携のための生成AIソリューション
AWSは、生成AIの活用を可能にする多様なサービスを提供しており、これらを組み合わせることでSAPデータとのセキュアな連携と高度な活用が実現します。特に重要なのが、以下のサービス群です。AWSで生成AIアプリを構築、まずは関連するサービススタックを把握しよう
- Amazon Bedrock： 基盤モデル（FM）へのアクセスを提供し、多様な生成AIアプリケーションの構築を可能にします。SAPデータから抽出した情報を基に、レポート作成やコンテンツ生成を行う際に活用できます。
- Amazon Q Business： 企業内のデータソースと連携し、ビジネスユーザーが自然言語で質問するだけで、関連性の高い情報を取得できるAIアシスタントです。SAPのERPデータやCRMデータと連携させることで、従業員は「特定製品の過去3ヶ月の売上動向は？」「ある顧客の未払い請求書リストは？」といった質問に対し、即座に正確な回答を得ることができます。このサービスについては、以前の記事「Amazon Q Businessが拓く企業データ活用の新常識：非エンジニアのための実践ガイド」でも詳しく解説しています。
- AWS Glue, AWS Data Pipelineなど： SAPデータをAWS環境に安全に抽出・変換・ロード（ETL）するためのサービスです。これにより、SAPの複雑なデータ構造を生成AIが扱いやすい形に整形できます。
- Amazon S3, Amazon Redshiftなど： 抽出したSAPデータをセキュアに保存し、生成AIがアクセスしやすい形で管理するためのストレージおよびデータウェアハウスサービスです。
これらのサービスを組み合わせることで、企業はSAPデータを「眠らせておく」ことなく、生成AIの力で「生きた情報」に変えることが可能になります。非エンジニアのビジネスユーザーは、複雑なSQLクエリを書くことなく、自然言語インターフェースを通じて必要な情報にアクセスし、業務に活用できるのです。
非エンジニアが導入を成功させるためのポイント
AWSの生成AIサービスとSAPデータ連携は大きな可能性を秘めていますが、導入を成功させるためにはいくつかの重要なポイントがあります。
- ユースケースの厳密な評価： 生成AIで解決したいビジネス課題を明確にし、実現可能性とビジネス価値を厳密に評価することが重要です。ガートナーが警告する「しくじり10選」にもあるように、生成AIを導入する目的が曖昧だと失敗に繋がりかねません。これについては「生成AI導入で失敗しない！非エンジニアのためのビジネス価値最大化ユースケース選定術」や「生成AI導入の落とし穴：ガートナーが警告する「しくじり10選」と非エンジニアのための回避戦略」をご参照ください。
- データガバナンスとセキュリティ： SAPデータは機密性が高いため、データアクセス権限の管理、暗号化、監査ログの取得など、厳格なセキュリティ対策とデータガバナンス体制の構築が不可欠です。安全な利用については「生成AIを安全に使う新常識：AIの誤情報と個人情報漏洩を防ぐ実践ガイド」でも解説しています。
- スモールスタートと段階的導入： 最初から大規模なシステムを構築するのではなく、特定の部門や業務に限定してPoC（概念実証）を行い、効果を検証しながら段階的に導入を進めることが成功への近道です。
- 適切なパートナー選定： AWSとSAPの両方に精通し、企業固有の課題を理解した上で伴走してくれるパートナーを見つけることが重要です。パートナー選定については「生成AI導入の成功戦略：非エンジニアのためのパートナー・プラットフォーム選定術」も参考になるでしょう。
まとめ
AWSの生成AIサービスとSAPデータの連携は、企業が保有する最も価値のある資産の一つである基幹データを、これまで以上に強力なビジネス推進力に変える可能性を秘めています。非エンジニアのビジネスリーダーや担当者にとって、このテクノロジーは、複雑なデータ分析やレポート作成の壁を取り払い、より戦略的で創造的な業務に集中できる未来を拓きます。適切な戦略と準備をもって、この新たなデータ活用時代をリードしていきましょう。
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