ビジネス AI Research
注目の研究
システムのコンテキストにおける表形式データ向け基盤モデルにはグラウンディングが必要
構造化されたエンタープライズデータの理解を進めるために、セマンティックにリンクされたテーブルのための基盤モデル（FMSLT）を提案します。エンタープライズテーブルは、企業の運営方法を定義する運用ロジックとセマンティックな関係によって相互接続されています。これらの接続を認識してモデル化することは、エンタープライズデータの真の性質を捉えるために不可欠です。
ConTextTab：セマンティクスを考慮した表形式の文脈内学習アルゴリズム。NeurIPS 2025（スポットライト）
ConTextTab は、LLM 埋め込みを活用して表の特徴量から得られるセマンティクスをテーブル形式の予測にうまく統合しています。これは、フリーテキストや記述型カテゴリーなど、意味的な情報が豊富なデータにおいてその真価を発揮します。
RELATE：マルチモーダル関係グラフのためのスキーマ非依存型知覚エンコーダー
任意の汎用 GNN で使用できる、スキーマ非依存のプラグアンドプレイ型特徴量エンコーダーであるRELATE（Relational Encoder for Latent Aggregation of Typed Entities）を紹介します。
オープンソースのエンタープライズデータセット
実際のお客様の ERP システムから構築された初のエンタープライズデータセットである SALT および SALT-KG をご紹介します。これらは、関連付けられたリッチなビジネステーブルと、セマンティックコンテキストを捉える精選されたナレッジグラフを組み合わせています。これらは連携して、構造化されたエンタープライズデータを真に理解する基盤モデルを進化させるための基盤を築きます。
SAP について
SAP Business AI Research は、次世代 AI システムの進化に取り組みながら、学術界と業界の架け橋としての役割を果たしています。当社の研究では、最先端の AI 技術と分野固有の課題を統合することで、現実のエンタープライズ環境が抱える複雑性に対処しています。当社では、モデルが強力であるだけでなく、実用的で信頼でき、拡張可能であることを保証するために、主に 2 つの研究トラックに注力しています。
研究分野
トラック A：構造認識型基盤モデル
当社は、テーブル、時系列、グラフにまたがる、複雑でリンクされたビジネスデータに基づいて推論する基盤モデルを開発しています。構造の認識、マルチモーダル入力、因果推論を統合することで、当社のモデルは、分析、予測、意思決定のための高度な Business AI を実現します。
テーブル表現学習
テーブルネイティブモデルと言語ベースモデルによるテーブルデータ表現の学習、高度な推論に向けたビジネスデータの統合を行います。
グラフニューラルネットワーク
グラフニューラルネットワークを活用してリレーショナルなテーブル形式データをモデル化し、エンタープライズ AI における正確な予測とより深いインサイトを実現します。
ビジネスナレッジグラフ
エンタープライズナレッジグラフを構築し、多様なビジネスデータに対する高精度でコンテキストに応じたクエリーを実現します。
エージェンティック AI
エンタープライズシステムにおいて信頼性の高い目標主導型のオートメーションを実現する自己改善型エージェントを構築します。
コーディング LLM（ABAP）
ドメイン特化型 ABAP 基盤モデルによるインテリジェントなコーディング支援で、エンタープライズソフトウェア開発を強化します。
トラック B：信頼できる AI
当社の研究では、実世界のエンタープライズ利用に不可欠な、堅牢で公平、透明性があり、人間の価値観に合致した AI システムを開発しています。当社は、信頼性が高く責任ある AI の導入を実現するために、堅牢性、説明可能性、公平性、プライバシー、およびドメイン固有の制約への適合に注力しています。
差分プライバシー
リソースを節約し、プライバシーを保護する効率的なディープラーニングモデルを開発しています。
データの機密性
構造化データを保護し、監査や攻撃を通じてプライバシーを検証することで、データの機密性を確保します。
モデル保護
ニューラル埋め込みとアテンションを使用してテキスト内のセンチメント分析を行います。
セキュリティテスト
予測を説明可能にすることで、モデルの透明性を高めます。
人間との整合性
NLP とコンピュータービジョンを使用して文書からデータを抽出します。
採用情報
ぜひご参加いただき、Business AI の未来を築きましょう
豊富なデータセットを活用し、研究パートナーのグローバルネットワークと緊密にコラボレーションしながら、現実世界の課題に対する機械学習ベースのソリューションを見つけ出します。
PhD インターンシッププログラム
PhD インターンとして、経験豊富なリサーチャーや応用科学者のチームと連携し、SAP の幅広いビジネスソフトウェアポートフォリオ全体やそれを超えて AI 手法を拡大することから生じる課題に取り組みます。世界でも屈指の充実したデータセットを活用し、お客様にインパクトをもたらす課題の解決に取り組む機会が得られます。