a16z：「高価で使いにくい」企業向けソフトウェアこそが、AIの真のゴールドレイク
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a16z：「高価で使いにくい」企業向けソフトウェアこそが、AIの真のゴールドレイク
SAPは高額すぎて異常なほどだが、誰も交換をためらっている。a16zはAIが企業向けソフトウェアの未来を書き換えると確信し、その実現に賭けている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Eric＋Seema Amble
編集・翻訳：TechFlow
TechFlow解説：SAP ECCからS/4HANAへのアップグレードには7億ドルの費用と3年の期間、さらにアクセンチュアから50人の人材を借り受けなければならず——にもかかわらず、世界最大規模の企業は今もなおこれを運用し続けています。a16zがこの記事で投資家視点から提示する逆説的な見解とは、「SAPを置き換える」企業ではなく、「SAPをプログラマブルに、かつ使いやすくする」企業こそが将来の勝者となるというものです。このフレームワークは、エンタープライズAI分野における真の機会領域を理解する上で極めて示唆に富んでいます。
本文全文：
AI分野のスタートアップおよびその顧客は、新規機能とそれによって生み出される製品に注目しています：洗練された音声エージェント、ワークフロー自動化ツール、テキスト生成アプリケーションプラットフォームなどです。
これらの分野にはすでに数多くの興奮すべき企業が存在し、今後もさらに増えていくでしょう（当社も何社かに投資しています！）。しかし、AIが本当に大きな影響を及ぼすのは、はるかに地味ではあるものの、それ以上に価値のある課題——つまり、各組織が既に稼働させている膨大なソフトウェア資産から、より多くの価値を引き出すことを支援すること——です。これは一見して不敬に思える問いですが、フォーチュン500入り企業でわずか1週間でも勤務した経験があれば、誰もが即座に理解できるものです。「なぜ人々は今もなおSAP（およびServiceNow、Salesforce）を使い続けているのか？」
簡潔な答えはこうです：SAPや他の主要なレガシーレコードシステムは、それを使用する企業のコアデータを凝縮・蓄積しています。さらに重要なのは、企業がこれらシステム上に多数のカスタマイズを施し、それに基づいて特定の業務プロセスや役割分担を構築している点です。しかも、こうしたプロセスの多くは文書化されてさえいません。これらのシステムから移行することは、苦痛を伴い、莫大なコストがかかり、長期間を要します——しばしばコンサルタントの大軍、数年間、そして数億ドルの費用が必要となります。SAP ECCからSAP S/4HANAへのアップグレードは、7億ドルの費用と3年の期間、アクセンチュアから50人のチームを派遣してもらう必要があるかもしれません。移行が完了しても、そのソフトウェアは実質的に操作不能な読み取り専用レポートの生成しかできない状態に留まることになります。今ようやく、AIがこれらのレコードシステムに蓄積されたデータへのアップグレード、カスタマイズ、置き換え、およびより良いアクセスと活用の機会を本格的に開いたのです。
結局のところ、AIの目標は「SAP／ServiceNow／Salesforceを置き換える」ことではなく、それらを「プログラマブルにし、より容易にアクセス可能にする」ことにあります。勝者は、（1）測定可能なリスクとタイムライン短縮を通じて、トランスフォーメーション予算への参入を実現し、その後（2）信頼できるコントロールプレーンとして日常業務へと浸透し、徐々にレガシーUIを、組み合わせ可能でガバナンスされたAI支援型オペレーションと軽量アプリケーションへと分解していくプラットフォームです。言い換えれば、レコードシステムは長期にわたって存続し続けるでしょう。一方で、ユーザーインターフェース層、自動化層、拡張層が、新たなソフトウェアの最前線となるのです。
SAPはつらいが、それでも私たちは使い続けている
まず、SAPとは何かを簡単に紹介しましょう。表面上、こうしたシステムはナビゲーションが困難で、変更作業も煩雑ですが、なぜか世界最大規模の企業の業務基盤として不可欠な存在です。実際にSAPを使うとどんな感じなのか、ご覧ください！
しかし、この「なぜか」という点こそが、まさにチャンスなのです。
不快に感じられる答えはこうです：醜いUIと無限の設定の裏側には、実は非常に強力なシステムが隠されています。それは、企業の権威あるデータモデルをコード化し、コンプライアンスを担保する権限・統制メカニズムを維持し、スケーラブルな業務運営を支えるワークフローを提供し、数十（あるいは数百）もの下流プロセスと連携する統合機能を備えています。これらは消費者向けの意味での「アプリケーション」ではなく、テーブル、ロール、承認、過帳ロジック、例外処理といった形で蓄積された「組織の記憶」なのです。
こうしたシステムを置き換えることは、単に高コストであるだけでなく、極めてリスクが高い行為です。また、企業がそこに投入するリソース——カスタムフィールド、ワークフロー、価格設定ルール、レポートロジック——が多ければ多いほど、そのシステムは移行コストによって築かれた「城壁」、ひいては競争優位性さえも獲得してしまうのです。これがスケーラビリティがこれほど強力である理由です：すべての企業は独自であり、変化は常に起こります（新しい法規制、新製品、新組織構造など）、そしてこうしたプラットフォームが生き残り続けられるのは、現実に合わせて柔軟に「曲げられる」からです。課題は、この同じスケーラビリティが、システムを価値あるものにする一方で、脆弱性も同時に生み出す点にあります。つまり、すべてのカスタマイズが将来のアップグレードの地雷となり、すべてのワークフローが迷路と化し、すべてのUIが、それを使用せざるを得ないすべての人々にとっての「税金」となるのです。
この脆弱性は至る所に存在します。CRMは広く採用されているにもかかわらず、ユーザー満足度はまちまちです。ERPにおける大規模なカスタマイズは、常にスケジュール遅延と予算超過と隣り合わせです。従業員は断片化されたワークフローに飲み込まれており、デジタルワーカーは1日に平均約1,200回異なるアプリケーション間を切り替え（1週間で約4時間の損失）、デジタルワーカーの47％は業務遂行に必要な情報を得られないと回答しています。大規模な「デジタルトランスフォーメーション」プロジェクトは頻繁に失敗しており、推定では約70％が目標を達成できていないとされています。こうした摩擦に関連する支出額は巨額です：ソフトウェア導入／システムインテグレーション市場は、2023年だけで約3,800億ドルに達しました。
このようなプロセスと痛みのポイントこそが、AIがこうしたソフトウェアの導入・利用方法を変革する機会を提供しています。この機会を最もシンプルに理解するには、システムのライフサイクルに沿って考えることが有効です。まず、システムを導入または移行し、次に日々その中で業務を行い、最後にビジネスの変化に応じて、その上に新しいものを構築していくのです。どの段階においても、仕事の本質は「混沌とした人間の意図を、レコードシステムに対する正確かつ監査可能な行動に変換すること」です。
それでは、AIが各段階でレガシーソフトウェアシステムの利用方法をどのように改善するかを見ていきましょう。
導入段階
まず導入段階について——これはリスクが最も高く、予算感が最も敏感であり、かつ投資対効果が最も明確な段階です。具体的には、混乱した要件定義（ミーティング、ドキュメント、チケット）を構造化された要件へと変換し、自動的に導入ワークフローを生成することです。つまり、プロセス・フィールドマッピング、設定・コード、テストスクリプト、本番切替計画、移行マニュアル——それに加えて、本番導入に必要なデータクリーニングおよび検証作業までを含みます。これは極めて難しい作業です：ドイツのスーパー大手リドル（Lidl）は、5億ドルを費やした後に、SAPへの移行を断念しました。
この分野の企業は、移行・導入を支援するためのCopilot、プロジェクト管理ツール、その他ソフトウェアを開発しています。以下は、この分野で活動するスタートアップの例です（Andreessen Horowitzはそのうちいくつかに投資しています）：
AxiamaticはERP分野におけるAI「保証」レイヤーです：プロジェクト成果物から知識グラフを構築し、Slack／Teams上で要件／変更管理における潜在的障害を可視化することで、S/4HANAプロジェクトのリスクを低減し、進行を加速します（SAP Buildと提携；KPMG／EY／IBMのワークフローに既に組み込まれています）。
Conductは、コードおよびプロセスマッピングのCopilotであり、ECC→S/4移行のためにセマンティック層および技術ドキュメントを生成し、カスタムテーブル／APIに関するQ&Aをサポートすることで、内部チームによる引継ぎを加速します。
Auctorは、システムインテグレーター／専門サービス事業者向けに、エージェント駆動型の導入デリバリーを提供します。要件定義を構造化された要件へと自動変換し、作業指示書（SOW）、設計書、ユーザーストーリー、設定、テスト計画などを記録するシステムとして機能します。
Supersonikは、チャネルパートナー／MSPおよび顧客向けに、AIを活用したプロダクトイネーブルメントを提供します：リアルUI内でトレーニングされた視覚・音声エージェントにより、プリセールスエンジニアの負荷を軽減し、チャネルパートナー主導の導入および拡張を支援します。
Tesseraは、AIネイティブなシステムインテグレーターとして、企業のトランスフォーメーションをエンドツーエンドで管理します——顧客の既存ERPインスタンスに接続し、導入状況を評価したうえで、移行プロセス中に変更が必要な箇所を自動的に検出し、修正します。
これらの企業は、トランスフォーメーションをより迅速・安価・低リスクなものにすることで価値を創出します。具体的には以下の点に表れます：要件および変更管理段階の早期に問題を発見し、雪だるま式の拡大を回避；プロジェクトのタイムラインを短縮（1か月の遅延は数百万ドルの損失につながる）；混沌としたプロジェクトデータを構造化された知識へと変換し、内部チームによる早期引継ぎを促進；マッピング、ドキュメント、テスト、イネーブルメントトレーニングの自動化により、大規模なシステムインテグレーターチームへの依存を削減。
我々は、既存のパートナーと協働し、対立しないツールを構築する余地が、さらに多くのスタートアップにあると考えています。具体的には：
成果およびリスクを共有する導入エージェント（要件追跡、設定比較、切替シミュレーション、コード生成、ドリフト検出をカバー）
知識をリアルタイムで更新・アクセス可能にするセマンティックドキュメンテーションツール
トレーニングおよびチャネル展開を再利用可能な製品へと転換するイネーブルメントエージェント
スタートアップは企業規模の負担を軽減できるため、「遅延回避の価値」に基づいて価格設定を行い、CIOおよびCFOが既に投じているトランスフォーメーション予算に参入できます。その結果、肥大化したシステムインテグレーター契約を自然に代替することになるでしょう。
使用・保守段階
ソフトウェアスイートの導入が完了すると、日常的な使用とは、現在の混乱したUIの中を彷徨うことになります。日常業務は数十のインターフェースにまたがり、人員の異動により既存の操作知識は常にゼロに戻り、多数のエッジケースのワークフローは、コア製品レベルで十分な配慮を受けることがありません。ユーザーは大量の時間を、フィールドの探索、システム間でのデータミラーリング、「このレポートを実行してくれ」とオペレーションチームに頼むことに費やします。その結果、業務サイクル時間が長くなり、回避可能なエラーが頻発し、継続的なトレーニング負荷が発生します。
AIの機会は、レガシーシステムを、より親しみやすく、かつ能力の高い「アクションシステム」でラップすることにあります。
このカテゴリーの企業は、既に使用中のシステムからより多くの価値を引き出すためのツールを構築しています。実際には、Slack内やブラウザのサイドバーとして動作するCopilotのようなもの——「Xはどこにある？」「Yはどうやる？」といった問いにセマンティック検索で答えるとともに、APIが利用可能な場合は安全な操作（チケット作成、過帳伝票登録、サプライヤー契約条件の更新など）を実行します。また、複数アプリケーションにまたがる複合ワークフロー（「SAPから先四半期の購買発注書を取得し、Coupaで契約条項を確認し、ServiceNowで差異説明書を作成する」）を連携させ、人的承認ステップ、監査トレース、細かい権限制御を付与することも可能です。最高のツールは、採用率、節約された時間、エラー率も追跡します。
企業では、多くの重要な業務がAPIを通じてきれいに公開されていません——それらはUI、厚いクライアント、VDIセッション、および文書化が不十分な管理コンソールの中に存在します。そのため、現代の「コンピュータ操作」エージェントは、APIファーストのCopilotにとって重要な補完的存在です：これにより、信頼できる呼び出しエンドポイントが存在しない残りの30～40％のワークフローへの自動化範囲が拡大されます。
その核となる能力は「ボタンをクリックすること」ではなく、「混沌の中で信頼性を維持すること」にあります——UIを認識し、安定した要素にアンカーし、ポップアップやレイアウトの変化から復旧でき、プロセス途中で安全に再開できるチェックポイントを設定できることです。
検証（差分比較、照合、サンドボックス実行）および企業ガバナンス（SSO、キー管理、最小権限、監査）と組み合わさると、これまで手動で行われていた業務——チケット分類、期末締め作業、顧客情報更新、価格変更——を、SAP／ServiceNow／Salesforceの、ベンダーがそもそも自動化を想定して構築していない部分においても、ガバナンスされ、再利用可能な自動化へと変換できます。APIはスムーズなパスを高速化し、コンピュータ操作はロングテールのワークフローを自動化可能にします。
Factor LabsやSolaなどの企業は、すでに本番環境でこうしたエージェントを展開し、BPO費用を削減、大規模組織におけるタスク自動化のスケーリングを実現しています。
最後に、たとえSAP／ServiceNow／Salesforceをより使いやすくしたとしても、ビジネスは常に変化し続けます。つまり、レコードシステムもそれに応じて進化しなければなりません。新製品、新方針、新規M&A、新法規、そしてコアモジュールプロジェクトを立ち上げるには不十分なロングテールのワークフロー——これらすべてが、ソフトウェアをビジネスの現実に合わせて継続的に進化させる必要性を意味しています。
過去、チームには2つの選択肢しかありませんでした：このソフトウェアをカスタマイズする（そして脆弱性という代償を負う）、またはワンオフのアプリケーションを構築する（そして統合・ガバナンス・保守の課題に直面する）。これがAIの第3の突破口です：レコードシステムの上に、小規模でガバナンスされた体験を迅速に提供し、同時にコアシステムの清潔さを維持することです。
レガシーシステムの上に新たなツールおよび自動化を構築することは、「好まれないソフトウェア」の上に「愛されるレイヤー（Lovable layer）」を築く行為です。このモデルは、統一されたデータ・アクションプラットフォームから始まります：APIおよびイベント（必要に応じて安全なUIスクレイピングを補完）を用いてレコードシステムからデータを読み込み、それを注文、サプライヤー、チケットといったビジネスオブジェクトのセマンティックモデルへと正規化し、権限制御、承認フロー、監査を備えたガバナンスされた操作セットを公開します。
このプラットフォームの上に、チームは現代的で特定のユースケースに特化した体験を提供します。調達アナリストがSAP内で12個のトランザクションコードを経由してサプライヤー登録を完了する代わりに、ファイル収集、重複チェック、承認ルーティング、SAPへの適切なレコード書き戻しまでを1つの「サプライヤー登録」軽量アプリで実現できます。
RevOps担当者が5つのSalesforce画面を開いて契約更新条件を更新する代わりに、バッチ編集、ポリシー検証、影響プレビューをサポートし、完全な監査トレース付きで変更を提出できる、スプレッドシート並みの編集器を提供できます。新たに「ポータルプロジェクト」を立ち上げる代わりに、現場チームに「コマンドパネル」を提供し、「返品作成」「信用限度額延長」「P2障害チケット作成」「未払金計上」など、毎日行う数個の操作を複数システムにまたがって実行できるようにします。20個のタブをまたぐ必要はありません。
こうした拡張機能は、複数システムにまたがるワークフローおよび自動化をも解放します——これは、どの単一ベンダーも優先して構築しようとはしない領域です：イベント駆動型のトリガー、例えば「請求書が過帳済みかつ差異＞3％→説明書作成→承認ルーティング」や、「チケットが再オープン→問題記録作成→責任者割り当て→顧客更新」など、重要なノードで人的介入のチェックポイントを設定できます。
時が経つにつれ、最も価値のあるデプロイは、再利用可能な「インテントパッケージ」へと進化します——見積もりから回収、サプライヤー登録、期末締めなど——単に「何をすべきか」をコード化するだけでなく、「あなたの環境で安全にそれを実行する方法」までをコード化します。
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を構築するための基本モジュールを誰でも利用可能にします：OpenAPI仕様をアップロードすれば、各エンドポイントが呼び出し可能な操作となり、1行のスクリプトでネイティブコマンドバーを埋め込むことができます。このコマンドバーは実際のAPI呼び出しを実行し、分析、マルチテナント、セキュリティガードレール、権限制御を備えています。作業の焦点は、「また新しいUIを構築する」ことから、「すでに信頼しているシステムの上に、正しい操作とポリシーを組み合わせる」ことにシフトします。
最終的な姿はどのようなものか？
我々は、レガシーシステムは今後も存続し続けると考えていますが、それらはもはや業務が行われる「インタフェース」ではなくなるでしょう。ERP、CRM、ITSMスイートは、一般のソフトウェアのように短期間で完全に置き換えられるほど浅くはなく、深く浸透しています。それらはゆっくりと進化し続け、レコードシステムとしての役割を果たし続けます。変化するのは、その上に重ねられる「ユーザー向けアクションシステム」です：AIは、システムの動作方法を発見し、複数システムにまたがるワークフローを実行し、レガシーUIをバイパスした小型のモダンな体験を提供する、デフォルトのインタフェースとなるでしょう。言い換えれば、「橋」が「高速道路」へと変わるのです。
このカテゴリーで持続的に存在するソフトウェアは、チャットボットのように見えるのではなく、むしろOSレイヤーのように見えるでしょう：ビジネスオブジェクトのセマンティックモデルを備えた統一データ・アクションプラットフォームに加え、AIが本番環境で信頼されるためのガードレールを備えたものです。エンドユーザーとして、どのインタフェース、どのフィールド、どのトランザクションコードを使えばよいかを学ぶ必要はなく（UIやプロセスが変更されるたびに再学習する必要もありません）、自分が望む結果を単に記述すれば、システムがそれを実現してくれます。
システムは、いくつかの明確化の質問をし、実行内容のプレビューを表示し、適切な承認および監査トレースを伴って実行を完了します。最終的なクローズループは、「返品を作成して顧客に通知する」「P2障害チケットを作成し、最近の関連イベント3件を取得する」「このサプライヤーを登録し、書類を収集し、承認をルーティングし、支払い条件を設定する」——といったものになります。これらは現在、SAP、Salesforce、ServiceNow、スプレッドシートの間を行き来して実行しなければならない操作です。これにより、エラーと再作業が減少し、「部族的知識（Tribal knowledge）」への依存も減り、サイクルタイムが短縮され、トレーニング負荷が大幅に低下します——インタフェースがインテント駆動・ロール認識であり、デフォルトでセルフサービスをサポートするからです。
城壁（モア）は、実際の使用を通じて継続的に築かれていきます：成功したワークフローはすべて再利用可能なインテントとなり、発生した異常はすべてガードレールとなり、移行成果物はすべて生きたデータ系譜（データプロヴェネンス）となり、統合はすべて企業の実際の動作方法を描く地図をさらに深く掘り下げていきます。時が経つにつれ、「AIレイヤー」は、チームが変更の影響を理解し、ドリフトを防ぎ、ROIを測定し、新しいワークフローを提供するための目的地へと進化します——たとえ基盤となるシステムが変わらなくてもです。
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