レン・シャンホイ氏、Mingdao Cloud 創設者

現在、業界分析の多くは、Open AIやLangchainなど、Generative AIに直接関連する企業や製品に焦点を当てています。しかし、エンタープライズソフトウェア市場はすでにこの技術をいち早く認識し、活用しています。この技術が注目を集めてから18か月が経ち、主要なエンタープライズソフトウェアアプリケーションがGen AI技術をどのように活用しているかを見てみましょう。

マイクロソフト

Microsoftのエンタープライズアプリケーション製品は、Dynamics 365とPower Platformというサブブランドで提供されており、営業、顧客サービス、プロジェクト管理、調達、財務など、様々なビジネスプロセスをカバーするスイートを提供しています。また、Power Appsのようなローコード開発プラットフォームも提供しており、カスタムアプリケーションの構築に利用できます。この製品アーキテクチャは、国際的なエンタープライズソフトウェアベンダーにとってベンチマーク構成となっています。この組み合わせは、多様なエンタープライズアプリケーションのニーズを満たすのに十分な包括性を備えており、ISVエコシステムは非常に活発で、世界中に数十万もの付加価値パートナーを擁しています。

Gen AIアプリケーションにおいて、Microsoftは他のベンダーに対して大きな優位性を持っています。この優位性は主にOpenAIとの提携に由来しており、MicrosoftはOpenAIテクノロジー（OpenAI独自のChatGPT製品およびAPIサービスを除く）の独占的な商用化チャネルとなり、OpenAIのすべての技術サービスはMicrosoft Azure上で稼働しています。さらに、MicrosoftはOfficeアプリケーション関連の基本オフィススイートであるMicrosoft 365も保有しており、Gen AIテクノロジーにより多くのアプリケーションシナリオとユーザータッチポイントを提供しています。

今後長きにわたり、エンタープライズアプリケーションとGen AIテクノロジーの統合はMicrosoft製品が主導するでしょう。この状況は変わりそうにありません。そこで、今回の分析はMicrosoftから始めます。

ダイナミクスにおける副操縦士

マイクロソフトは2023年から様々な製品にCopilotを組み込み始めました。最初はOutlookなどの一般的なオフィスツールに導入され、Microsoft GraphとBing検索エンジンからのデータを基盤として、コンテキストインテリジェンスを提供していました。今年第1四半期までに、マイクロソフトはDynamicsなどのエンタープライズアプリケーションにCopilot機能の展開を開始し、現在は主にカスタマーサービス、営業、財務・運用、サプライチェーンといった主要製品をカバーしています。

Copilot は Dynamics アプリケーションでどのようなタスクを実行できるでしょうか。まとめると、大きく分けて次の 3 つのカテゴリに分類されます。

1) Copilotは、アプリケーションのウィンドウコンテキストに基づいて、ユーザーが自然言語でシステムと対話できるようにします。また、シナリオに基づいてプロンプトの提案も提供します。

2) アプリケーション データのコンテキストに基づいて、電子メール、ドキュメント、その他のコンテンツを生成します。

2) アプリケーション データのコンテキストに基づいて他の Microsoft 製品と対話します。

例えば、下の画像はカスタマーサービスアプリケーションにおけるCopilotダイアログを示しています。ユーザーエクスペリエンスの向上として、Copilotで生成されたコンテンツをアプリケーションウィンドウに直接コピーし、リアルタイムの言語翻訳を実行することもできます。Copilotの応答テキストに引用番号が含まれている場合は、元のソース情報へのリンクも表示されます。

Copilot は、ユーザーがアプリケーション自体を操作する時間を節約するだけでなく、異なるアプリケーション間でデータを転送するのにも役立ちます。例えば、Copilot for Sales アプリケーションでは、関連する参加者情報に基づいて Microsoft Teams 内に直接チャネルを作成し、関連するビジネスチャンスのための Deal Room を迅速に確立できます。この機能は Gen AI がなくても実現可能ですが、大規模なモデルは、これまでルールベースのマッチングでは不完全だった多くのシナリオに対応しており、Gen AI を活用した今回の製品イテレーションでは、ユーザーエクスペリエンスと効率性の向上に重点を置くことができます。Microsoft の製品ドキュメント Web サイトでは、各アプリケーション製品の現在の Copilot 機能の概要が提供されています。以下は、Sales および Customer Service アプリケーションスイートに関するものです。

ダイナミクスセールス

https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/sales/copilot-overview

Dynamicsカスタマーサービス

https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/customer-service/administer/configure-copilot-features

チャットインターフェースやアプリケーションインタラクションの活用は、カスタマーサービスメールや会話内で直接作業指示書を作成するなど、ほとんどの場合、わずかな効率向上しか実現できません。しかし、特定の状況では、ユーザーが複雑な設定プロセスを回避し、効率を大幅に向上させるのに役立ちます。

例えば、マーケティング - 顧客インサイトアプリケーションでは、Copilot はダイアログを使って直接ジャーニーを作成できます。ジャーニーとは、マーケティングオートメーションキャンペーンの設定と捉えることができます。従来は、複雑なUIでトリガーやアクションフローを設定する必要がありましたが、Copilot によってこの操作は大幅に簡素化されました。

もちろん、Copilot の自動化操作はシステムに直接反映されるわけではありません。これはユーザーがコンテンツを事前設定し、それを保存して最終確認後に適用されるようにするだけです。下の画像は、Copilot の提案に基づいて生成された設定プレビューを示しています。

もちろん、このようなCopilotアプリケーションの実用的価値については、依然として疑問が残ります。単純なシナリオでは、視覚的なプロセス構成の代わりに自然言語を使用することで、ユーザーが製品を習得し、信頼を築くのに役立つように思えるかもしれません。しかし、現実のシナリオでは、多くの自動化プロセスの前提条件と実行手順は非常に複雑であり、ユーザーがすべての構成プロンプトを自然言語で一度に書き出すことはほぼ非現実的です。このような場合、従来の視覚的な構成構成は、ユーザーの精神的負担を軽減する最良の方法です。キャンバス上に視覚的なプロセスがレイアウトされれば、プロセス設計者はプロセスをさらに拡張または最適化するためのより適切な精神的な足掛かりを得ることができるでしょう。この時点で、Copilotは状況に応じた構成の改良プロセスにおいて引き続き使用される可能性があります。

パワープラットフォームコパイロット

Microsoftのエンタープライズ製品において、Power Platformは重要なサービスとしての役割を担っています。Dynamicsアプリケーションスイートとは異なり、Power Platformは抽象的なツール機能を提供します。つまり、ビジネスシナリオは本質的に定義されておらず、すべてユーザーが構築することになります。そのため、CopilotはPower Platform製品内で2つの異なる役割を果たします。

最初のレイヤーでは、Copilot を利用して、自然言語によるアプリケーション、ワークフローの構築、分析の可視化を行います。前述の Dynamics Copilot の機能と同様に、プロンプトを使用してアプリケーションの DSL（ドメイン固有言語）を生成するため、自然言語によるアプリケーション構成の生成が可能になります。

2 番目のレベルは、構築された各アプリケーションに Copilot またはエージェントを割り当てて、アプリケーションのユーザーにサービスを提供できるようにすることです。

2024 年 4 月の更新以降、Copilot for Power Platform では次のことが実行できるようになりました。

Power Appsでは、アプリケーションのアイデアを記述し、フィールドの追加、データの更新、ボタン、フォーム、フィールドタイプの調整に関する提案を提供することで、対応するデータテーブル構造を（Dataverse内で）生成できます。Copilotは、完成したDataverseテーブルをバックエンドロジックを備えた完全に機能するアプリケーションに変換することもできます。最新バージョンでは、Pilotは自然言語を使用して数式、関数、式を生成することもできます。これにより、ローコードツールへの参入障壁がさらに下がります。

同様に、Power Automate では、Pilot は自然言語に基づいてワークフロー構成を生成し、既存のワークフローの最適化の提案を提供し、さらにはドキュメントに直接回答を求めることもできます。

Power BIでは、Pilotはインタラクティブなグラフ、データサマリー、主要指標を生成できるだけでなく、データに関する直接的な質問を投げかけてデータ構造を最適化するための提案を得ることもできます。同様に、Power BIにはDAXと呼ばれるデータ分析式も用意されており、Copilotを使って生成できます。

Power Platformには、Power Virtual Agentsという製品もあります。これは実に長い歴史を持つアプリケーションで、そのプロトタイプはOfficeのペーパークリップアシスタント時代にまで遡ります。Power Virtual Agentsは、Gen AIテクノロジーによって大幅に強化されています。従来のPVAとは異なり、ユーザーはチャットボットをオーケストレーションし、自然言語で質問に答えることができます。会話型ワークフローオーケストレーターを介して、PVAはウェブサイト検索やMicrosoft独自のドキュメントプラットフォームであるSharePointなどの外部データソースにも接続できます。

ただし、Microsoft は現在、他のエンタープライズ ソフトウェア ベンダーやサードパーティの RAG ツールとは異なり、OpenAI が提供するモデルをクローズドな方法で使用しています。これらのツールのほとんどは、ユーザーが独自のモデルを選択できるようにしています。

AI機能で強化されたPower製品ラインの最後のピースは、Power Appsで作成されたあらゆるアプリケーションにCopilot機能を追加することです。Microsoftはまさにこれを実現しました。Power Appsアプリケーション設計モジュールは、画面にドラッグできるCopilotオブジェクトを直接提供しています。データオブジェクト（通常はアプリケーションの背後にあるデータテーブル）を設定すると、データを直接クエリできます。

MicrosoftのCopilotは、必ずしも右側のチャットサイドバーとして表示されるわけではありません。ユーザーは、製品内の様々な場所にある特定のオブジェクトにAI機能が表示されているのを確認できます。例えば、Power AppsのFxツールバーでは、Copilotと同様のアプローチを使用して、自然言語生成のための短い表現をいつでも使用できます。これは確かに必要なインタラクションパラダイムです。そうでなければ、ユーザーは遠く離れた右側のサイドバーで、タスクが実行される特定のオブジェクトを説明することが困難になるでしょう。

上記は、現在Microsoft製品におけるGen AI機能でカバーされている機能をまとめたものです。これらの機能は、ここ1年ほどかけて徐々に追加されてきました。ご想像のとおり、これはほんの始まりに過ぎません。そのため、Copilot機能のほとんどはまだプレビュー版として提供されており、対応言語も比較的限られています。MicrosoftはCopilot機能の商用版を別途用意していないようで、ほとんどはEnterprise Editionユーザーに無料で提供されています（ただし、Microsoftは2024年10月にDynamicsサブスクリプションの価格を一律11%値上げする予定です）。また、MicrosoftはCopilotの利用にトークン制限を設けていないようですが、これはすべて自社のコンピューティングパワーのおかげです。MicrosoftはAI機能のコンピューティングコストのために他社からAPIトークンを購入する必要がありません。この優位性は、Microsoftにとって長く続く可能性があります。

次に、マイクロソフト以外のエンタープライズ ソフトウェア大手が今年何をしたかを見てみましょう。

セールスフォース

Salesforceは、実に10年前からAI技術の統合に重点を置いてきました。RelatedIQの買収を通じて、Salesforceは営業、マーケティング、サービスに関連するビジネスシナリオに機械学習を適用し、ビジネス分析と予測機能を提供し始めました。CRMを主力製品とするベンダーとして、Salesforceは長年にわたりAI技術を活用し、営業機会予測機能を提供してきました。

2016年、SalesforceはAI関連技術をEinsteinサブブランドに統合しました。しかし、当時のEinsteinはまだそれほど洗練されておらず、その主な価値は、顧客が機械学習技術の導入・実装コストを削減し、すぐに使えるAI製品にすることを支援することにありました。

2022年までに、技術トレンドの変化により、SalesforceはAIテクノロジーの方向性を再評価し、調整する必要に迫られました。約2年間にわたり、Salesforceは一部製品のAI機能をGen AIテクノロジーに置き換え、Microsoftと同様にOpenAIのGPTモデルをデフォルトとしました。

アインシュタインAI

現在、SalesforceはAI機能の象徴としてEinsteinブランドを使用しています。その実装シナリオはMicrosoft Dynamicsアプリケーションに似ています。しかし、SalesforceはAIによるコンテンツ生成機能を重視しています。「Draft with Einstein」機能はSalesforceアプリケーションに広く搭載されており、ユーザーはPrompt Builderと呼ばれるプラットフォームを通じてこれらの機能をカスタマイズできます。このカスタマイズプロセスでは、プロンプトワードエンジニアリングも活用され、タスク指示とコンテキストデータを組み合わせてモデルに送信することで、よりパーソナライズされた結果が生成されます。

さらに、SalesforceはMicrosoftと同様に、プラットフォームレベルの製品ベンダーになりました。アプリケーションスイートだけでなく、Data Cloudプラットフォーム、Mulesoftのデータ統合プラットフォーム、そしてMicrosoftのMicrosoft Graphと同様にデータの関係性を表現するEnterprise Graphも提供しています。つまり、Salesforceは任意のデータオブジェクトに対して、関連するすべてのデータセットを返すことができます。Prompt Builderでは、このコードをプロンプトに追加するだけで、大規模なモデルに完全なコンテキストが与えられ、生成されるコンテンツはよりターゲットを絞ったものになります。これは、営業やマーケティングのシナリオにおいて非常に重要です。この設計は独創的で柔軟性が高く、Dynamicsに組み込まれているCopilot機能と比較して、ユーザーがシナリオ設計においてより自律的に作業を進めることができるように思われます。この違いは、両社のDNAの根本的な違いを反映しています。SalesforceはMicrosoftよりもアプリケーションシナリオに深く関わっており、特に営業およびマーケティング手法の実装に重点を置いています。一方、Microsoftは、特定のエンタープライズアプリケーションシナリオ（Officeスイートを除く）に深く踏み込むことのない典型的なテクノロジー企業です。

SalesforceはAIにおいてMicrosoftのような絶対的な優位性は持っていないものの、汎用的なエンタープライズAI機能の構築を諦めたわけではありません。Salesforceは、組み込みのSales AIとMarketing AIに加え、MicrosoftのPower Suiteに匹敵するEinstein 1 Copilot Studioを提供し、Copilot BuilderとPrompt Builderという2つのツールキットを提供しています。Copilot Builderでは、開発者は各Copilotにカスタムアクションをオーケストレーションし、Planningキャンバスを使用してAIワークフローを計画できます。

マイクロソフトとは異なり、SalesforceはAI製品の商業化に非常に自信を持っているようです。Einstein AIはアドオンサブスクリプションとして、ユーザー1人あたり月額50ドル、AI機能を備えたバンドル版セールスアプリケーションは月額最大500ドルかかります。Salesforceはまた、Sales GPT、Marketing GPT、Service GPT、そしてEinstein AI Trust Layerを組み合わせたAI Cloudスイートも提供しており、価格は年間36万ドルからです。さらに、すべてのサブスクリプションにはAI Creditの使用量に制限があり、この制限を超える場合は追加パッケージを購入する必要があります。Einstein AIでは、OpenAI以外のモデルも選択できます。

その他の製品

Salesforceは、Mulesoft、Slack、Tableauという業界をリードする3つの製品を所有しています。これらのほぼすべてが、今年初めからGen AIベースの機能をリリースし始めています。

Mulesoft AI は基本的に Einstein AI の機能を活用し、自然言語を使用して Mulesoft の統合ストリームの背後にある DSL を生成することで、複雑な構成プロセスを簡素化します。しかし、このアプローチの実用性については疑問があります。強力な生成機能を備えていても、統合に関連付けられた API 構造の明確なセマンティック記述に依存しています。私たちの経験では、オブジェクトの受け渡しに複雑なデータ関係が含まれず、簡単なクエリで正確な構造を取得できる場合、AI を使用して統合ストリームをスケジュールすることは非常に実用的です。しかし、実際には、データの取得にはネストされたクエリが必要になることが多く、取得したデータ構造は階層的である可能性があり、API パラメータ名があいまいな場合があります。これらの要因により、複雑なデータストリームを処理する AI の失敗率が非常に高くなる可能性があります。プロフェッショナルな統合プラットフォームとして、Mulesoft はこれらの API の可読性の問題に対処するための機能強化を実装している可能性があります。

Slack AIは、はるかにシンプルで直感的に使用できます。コラボレーションアプリケーションであるため、本質的に大量のテキストストリームを扱います。そのため、Slack AIは検索回答と情報の要約という課題の解決に重点を置いています。チャンネル内の未読情報を迅速に要約し、組織全体から自然言語で投げかけられた質問に、ユーザーが検索可能な範囲で回答できます。

Tableauは、Gen AIテクノロジーを活用し、「Pulse」という機能を開発しました。ダッシュボード上のデータの変化を迅速に要約し、主要な指標とその変動を抽出し、変化のポイントとその根本原因を分析できます。Pulseはエンドユーザー中心の製品設計が非常にシンプルで、チャットのような形式で、ユーザーが質問をすることなく、プロアクティブに情報を収集します。このアプローチは、Copilotよりもユーザーフレンドリーかもしれません。

サービスナウ

ServiceNowとSalesforceは共通点を持っています。どちらも垂直型アプリケーション市場からプラットフォーム製品企業へと進化を遂げたという点ですが、ServiceNowの製品ラインナップと収益規模はSalesforceよりもはるかに小さいです。しかし、エンタープライズソフトウェア企業の中で、ServiceNowはGen AIアプリケーションに非常に重点を置いています。これは、ServiceNowの強みがカスタマーサービス、社内ITサービス、そしてHRサービスといった、AIが効率性を大きく向上させる機能領域にあるためと考えられます。

ServiceNowは2023年末にNow Assistをリリースし、AI機能をこのブランドの下に統合しました。当初はServiceNowの主要スイート製品のいくつかをカバーします。

Now Assist for ITSMは、ServiceNowの主力製品であるITSMの機能強化版です。主にユーザー対応のバーチャルアシスタント機能を強化し、検索結果だけでなく、過去のサポートチケットの詳細な概要やサポートに関する質問への回答を提供します。さらに、完了したサポートイベントのベストプラクティスドキュメントも生成します。これらの機能強化は、ITSM分野における現在の課題を解決し、Gen AIテクノロジーの高価値な応用例となっています。Now Assistは、カスタマーサービス管理や人事サービスなどのスイートアプリケーションでも利用されており、非常に似た目的を果たしています。

ServceNowは、ユーザーがコードを一切書かずにアプリケーションやワークフローを作成できるプラットフォーム製品であるNow Platformも提供しています。Salesforceと同様に、Now Platform内のNow Assistは、自然言語、ワークフロー、プロセスプレイブックからコードを生成する機能を提供します。

Now Assistは商用化も開始しており、既存の加入者向けに様々な追加サブスクリプションオプションを提供しています。追加料金は、元のサブスクリプション価格の約60%です。カスタマーサービス向けには、アシストの利用頻度が高いシナリオに対応するため、クレジット/パックオプションも提供しています。

SAP

SAPは2023年9月にAIサブブランド「Joule」を立ち上げました。SAPがなぜ熱力学の科学者Jouleの名をAI製品に使用したのかは、必ずしも明確ではありません。多くの場合、SAPは依然として「SAP Business AI」と呼んでいます。

SAPのHR SaaS製品であるSuccessFactorsで初めて採用され、候補者と求人のインテリジェントなマッチング、面接質問の生成、トレーニング教材のインテリジェントな推奨、そして会話型のサービス窓口を提供しました。SAPの製品ラインの中で、SuccessFactorsは最も簡単に統合でき、価値を創出できるツールです。

SAPは最近のアップデートで、ERP、財務、CRM、SCMを含むエンタープライズ管理スイートにJouleの機能を導入したと報じられています。SalesforceのMulesoft統合と同様に、SAPもGen AI機能を統合したBTPプラットフォームを提供しています。しかし、SAPの製品ポートフォリオは広範で、クラウドサービスは世界中のさまざまな地域に分散しているため、このプロセスは比較的時間がかかります。本稿執筆時点では、SAPのS4 HANAスイートにおけるJouleの機能は、アプリケーションと機能のナビゲーション（Copilot）に限定されています。

SAPのAIロードマップによると、Jouleはコア製品において、自然言語インターフェース、コンテキストに応じたアシスタントサービス、タスク自動化（データ入力、レポート作成、プロセス実行におけるユーザー支援）、プロアクティブなデータインサイト、会話型データ分析を提供する予定です。SA​​Pの競合他社は既にこれらの機能の実装を開始しています。SAPは、Gen AI機能がもはや競争優位性にはならないことを認識しており、顧客は最も複雑な組織の一つです。そのため、たとえSAP製品が急速に進化したとしても、顧客が短期間でそれらを完全に導入する可能性は低いでしょう。Gen AI分野において、SAPは明らかに追随者の役割を果たしています。

まとめ

世界のエンタープライズソフトウェア市場は巨大で、企業や製品は多岐にわたります。本稿で取り上げた4社以外にも、数多くのソフトウェア企業がGen AI分野で活躍しています。OpenAIやAhthropicのような大手モデリング企業や、LangchainやDifyのようなAIツールチェーン企業については触れていません。これらの2社は主にエンタープライズアプリケーション市場を拠点としているわけではなく、その成功はエンタープライズソフトウェア市場におけるGen AI技術の成熟した実装に大きく依存しています。十分な数の高価値アプリケーションシナリオがなければ、これらの上流技術企業は依然として収益を上げるのに苦労するでしょう。2Cアプリケーションは確かに大きな利用をもたらすでしょうが、業界の規模を考えると、最終的には消費者市場は少数の企業によって支配され、業界への参加機会は減少するでしょう。エンタープライズアプリケーション+AIは、このAI技術の波がもたらす主要なエコシステム価値となるかもしれません。

OpenAIが2022年11月30日にGPT 3.5をリリースしてから18ヶ月の間に、エンタープライズアプリケーション市場におけるGen AI技術の導入と試行のスピードは前例のないほど加速しました。マッキンゼーの分析レポートによると、世界の大手企業は2023年にGen AIに総額150億ドルを費やし、世界のエンタープライズソフトウェア市場の2%を占めました。SaaSがこの割合に達するまでには実に4年かかりました。私たちが分析した製品のミクロレベルでは、これらの投資の少なくとも一部は顧客に具体的な価値をもたらす可能性があります。

過去18ヶ月間、エンタープライズソフトウェア製品はGen AI技術の有効性を実証しただけでなく、大規模な商用化も開始しました。コンテンツ生成、コーディング支援、データ分析、検索強化などの分野で、Gen AI技術はすでに製品化と商用化をサポートしています。また、分析と予測、アプリケーションの自動作成、タスク自動化などの分野でも、いくつかの基本的な応用シナリオをサポートしています。本稿で紹介した4社の製品設計とロードマップから判断すると、業界ではこの技術の活用方法について予備的な合意に達していることがわかります。今後の加速フェーズでは、より多くのエンタープライズソフトウェア製品が関与し、モデル、プライベート展開サービス、コンピューティングパワー、下流実装コンサルティングサービスを中心とした完全な業界チェーンが急速に形成されることは間違いありません。