SAP と NVIDIA は、企業が安心して AI エージェントを導入できるよう、 “安全性・ガバナンス・実行基盤”を共通仕様として定義し、エンタープライズ向け AI エージェントの未来像を共同で形づくっている。
◆ 概要
SAP と NVIDIA は、企業が AI エージェントを業務に組み込む際に直面する課題――
- セキュリティ
- データガバナンス
- 信頼性
- 運用管理 を解決するため、エンタープライズグレードの AI エージェント実行基盤を共同で設計している。
SAP の業務プロセス知見と、NVIDIA の AI コンピューティング基盤(NIM、NeMo、GPU アクセラレーション)が融合し、安全で制御可能な AI エージェントの標準モデルを生み出そうとしている。
◆ 1. なぜ「安全な AI エージェント」が必要なのか
企業が AI エージェントを本番運用するには、以下の要件が不可欠:
- データアクセスの制御(誰が何にアクセスできるか)
- 業務プロセスとの整合性
- 説明可能性と監査性
- 誤作動時のフェイルセーフ
- セキュリティリスクの最小化
特に SAP の顧客は、財務・サプライチェーン・人事など“ミッションクリティカルな業務”を扱うため、安全性の欠如は即ビジネスリスクにつながる。
◆ 2. SAP × NVIDIA が共同で定義する「エージェント実行モデル」
両社は、企業向け AI エージェントのために以下の要素を共通仕様として整備している。
- NVIDIA NIM:高速・安全な推論を提供するマイクロサービス
- SAP の業務データモデル:S/4HANA や SuccessFactors などの業務文脈を理解
- ガバナンスレイヤー:権限管理・監査ログ・ポリシー適用
- ワークフロー統合:エージェントが SAP の業務プロセスを直接実行
- 安全なツール実行:外部 API や業務アクションを安全に呼び出す仕組み
これにより、AI エージェントが「勝手に動く」のではなく、企業ルールに沿って責任ある行動を取ることが可能になる。
◆ 3. 具体的なユースケース
SAP と NVIDIA が想定するエージェント活用例は以下の通り:
- 購買エージェント:見積比較、契約条件チェック、発注処理の自動化
- 財務エージェント:異常検知、決算準備、レポート生成
- HR エージェント:求人票作成、候補者スクリーニング、オンボーディング支援
- サプライチェーンエージェント:需要予測、在庫最適化、リスク分析
これらはすべて、SAP の業務データ × NVIDIA の AI 推論によって実現される。
◆ 4. 企業にもたらす価値
この共同モデルは、企業に次のメリットを提供する:
- 安全性の担保:ガバナンスと権限管理が標準化
- 高速な導入:SAP の業務文脈を理解したエージェントをすぐ利用可能
- 高いパフォーマンス:NVIDIA GPU による高速推論
- 拡張性:複数エージェントを組み合わせた“AI チーム”の構築も可能
つまり、AI エージェントを“実験”から“本番運用”へ移行するための実践的な基盤が整備されつつある。

