- SAP は 5 つのコンサルティングチームを対象に社内実験を実施し、AI Joule for Consultants によって実行された 1,000 件以上のビジネス要件を検証するよう求めました。4つのチームには、結果がインターンからのものであると伝えられ、彼らは精度を 95% と評価しました。5番目のチームには、それが AI であると知らされましたが、データが同一であったにもかかわらず、彼らはほとんどの結果を拒否しました。綿密な検証の結果、彼らは AI も 95% の精度を達成していることを発見しました。
- SAP America のチーフアーキテクトである Guillermo B. Vazquez Mendez 氏は、重要な教訓は、専門家チームに AI を導入する方法に注意を払う必要があるということです。なぜなら、認知バイアスによって、正確な結果を拒否してしまう可能性があるからです。
- AI Joule は人間を置き換えるのではなく、作業時間の効率を高めます。事務作業を排除し、専門家が深い分析と顧客戦略に集中できるようにします。
- 以前、コンサルタントは時間の 80% を技術システムに費やしていました。AI は「比率を逆転」させるのに役立ちます。つまり、業界の理解、ビジネス目標、最終的な成果により多くの時間を集中させることができます。
- 新人にとって、AI Joule は学習の「架け橋」となり、自立を助け、上級専門家は戦略的な側面に集中できるようになります。プロンプトエンジニアリングのテクニック（例：AI に SAP S/4HANA 2023 の上級アーキテクトとしての役割を依頼する）を使用することで、アウトプットがより明確で構造化されます。
- SAP は、AI を「エージェント型 AI」（agentic AI）への出発点と見ています。このシステムは、コマンドに応答するだけでなく、プロセスを理解し、人間の介入が必要な点を認識し、残りの部分を自律的に処理します。SAP がマッピングした 3,500 以上のビジネスプロセスと、SAP プラットフォーム上で実行されている 7.3 兆米ドルのグローバルコマースにより、SAP の AI はインテリジェントな自律システムへと進化するための強力な基盤を持っています。
📌 まとめ： SAP 社の実験は、専門家の間で「反 AI バイアス」があることを明らかにし、最大の障壁は技術ではなく心理にあることを示しました。Joule のような AI が 95% の精度を達成し、数週間分の手作業を削減するとき、2030 年のコンサルタントの未来は、AI によって強化された人間であり、置き換えられるものではありません。
