石油・ガスの生産会社、エネルギー取引会社、あるいはダウンストリームの精製・販売会社で事業を運営されているなら、すでにそのプレッシャーをご存じでしょう。既存のシステムでは予測できない地政学的なイベントによって、コモディティ価格は変動します。リグ、製油所、パイプライン、ガソリンスタンドなどのアセット集約型の事業からは膨大な量のデータが生み出されますが、そのデータによって推進されるべき意思決定は、いまだに人間のスピードでしか動いていません。規制や環境に関する報告要件は年々厳しくなっており、すでにリソースが切迫している運用にコンプライアンスの負担を加えることになっています。そしてそのすべての合間に、現場の技術者、プランナー、財務チームは、いまだに電話、スプレッドシート、手作業の引き継ぎによって調整を行っています。

これらのシステムは、すでに起こったことを記録するように設計されており、現在起こっていることに対応するためのものではありません。このギャップを解消することこそ、SAP Autonomous Enterprise が構築された目的です。

石油・ガス・エネルギー企業が今日直面しているプレッシャー

石油・ガス・エネルギーセクターが直面している構造的な課題は、過去数年間で一層深刻化しています。原材料およびコモディティコストの変動性は利益率を直接圧迫し、調達・仕入チームや SC チームは従来の計画サイクルを超える迅速な対応を迫られています。地政学的なイベント、ロジスティクスのボトルネック、異常気象のいずれに起因するものであっても、SC の混乱には緊急対応が求められ、ほとんどの運用システムは自動実行するように設計されていません。同時に、企業サステナビリティ報告指令（CSRD）などのフレームワークに基づくサステナビリティの義務化や排出量報告要件により、コンプライアンスは定期的な作業から継続的な運用の規律へと変化しています。

こうした状況の背景には、システムの断片化という問題があります。ほとんどの石油・ガス・エネルギー事業者では、何十年にもわたる買収、インフラストラクチャのアップグレード、ポイントソリューションの導入を通じてテクノロジー環境が構築されてきました。設備資産管理プラットフォーム、炭化水素会計ツール、取引リスク管理システム、およびエンタープライズリソースプランニング（ERP）環境は、多くの場合、サイロ化して稼働しています。データは手作業で集められ、ワークフローにも部門間での手作業による調整が必要であり、ビジネスのスピードは市場の要求に追いついていません。

主な統計データは、最近の Oxford Economics レポート『AI の価値：』（Value of AI:）に記載されています。

「Autonomous Enterprise」とは具体的に何を意味するのでしょうか？

「Autonomous Enterprise」（自律型企業）という用語はテクノロジー業界で広く使用されているため、その正確な意味を明確にすることは重要です。Autonomous Enterprise とは、ビジネスの意思決定から人間を排除することではありません。それは、人々が何に時間を費やしているかを変えるということです。SAP の Autonomous Enterprise ビジョンで明示されているように、そのビジョンとは、人工知能（AI）が人の働き方やプロセスの実行方法を変革するビジネスの姿です。リアルタイムのインテリジェンスに基づく意思決定、エンドツーエンドのワークフローの自動化、すべての機能のプロアクティブな改善を通じて、組織があらゆる想定を超える成果を上げられるようにします。

計画的なシャットダウン中に重要なスペアパーツが入手できない場合、何が起こるかを考えてみましょう。保全計画担当者が不足を特定し、調達・仕入担当者に連絡をとると、調達・仕入担当者は各拠点の在庫を確認してソーシング担当者にエスカレーションし、ソーシング担当者は緊急発注の交渉を行います。これらすべての作業が行われている間にも、シャットダウン可能な期間は狭まり、ダウンタイムのコストは蓄積していきます。Autonomous Enterprise では、AI エージェントがシャットダウンの開始前に不足を検知し、ネットワーク全体の在庫を照合し、調達・仕入プロセスを開始して、推奨される解決策を提示して人間による承認を求めます。これらすべてが、数時間とかからず、わずか数分で完了します。

SAP が述べているように、方向性を定めるのは人であり、それを実行するのが AI です。これは未来の話ではありません。これはエンタープライズソフトウェアの設計における構造的な転換であり、探査・生産、精製、炭化水素 SC、設備資産管理、フィールドサービス、サステナビリティ報告にわたる業務を実行する石油、ガス、エネルギー企業にとって、具体的な意味を持っています。

石油・ガス・エネルギー業界がエージェンティック AI に適している理由

石油・ガス・エネルギー事業は、その本質において資産集約的で、データが豊富であり、利益率に敏感です。その組み合わせは、Autonomous Enterprise が実現する継続的な AI 主導の最適化に非常に適しています。SAP Industry AI は、エネルギー事業専用に構築されたプロセス知識、データモデル、規制ロジックによって、各自律ドメイン（autonomous domain）を拡張します。自律型エージェントが成果に直接影響を与えることができる例を考えてみましょう。

• 設備資産の保全と運用：AI エージェントが、製油所、パイプライン、生産資産全体にわたる設備の正常性をリアルタイムでモニタリングし、異常を検知して保全ワークフローを起動し、シャットダウンやターンアラウンドの計画を最適化することで、生産に影響が及ぶ前に計画外ダウンタイムを削減します。
• 炭化水素の SC および生産計画：エージェントは、アップストリームおよびミッドストリーム業務全体において生産スケジューリング、現場物流、および SC 実行を調整し、手動による介入なしに需要、原料の可用性、または輸送上の制約の変化に対応します。
• 取引およびリスク管理：AI を活用した商品取引センターにより、トレーダーは市場シグナル、未決済ポジション、運用データを統合して意思決定に適したコンテキストを把握できるようになり、市場の動きからビジネスの対応までの時間を短縮できます。
• 石油・ガスの会計管理と決算管理：エージェントが会社間照合、ジョイントベンチャー会計、および月次決算プロセスを自動化することで、手作業の負担を軽減するとともに、複雑な企業構造全体でレポート作成サイクルを迅速化します。
• フィールドサービスおよび技術者の生産性：Joule アシスタントはジョブブリーフィング、安全チェックリスト、および作業手順をフィールド技術者に直接提供し、一方 Joule Agents は完了データを取得して更新することで、管理負担を軽減しコンプライアンスの文書化を向上させます。
• サステナビリティおよび排出量レポート：AI エージェントが排出量データを継続的に集計し、規制のしきい値に対する異常値を検出して、CSRD や同様のフレームワークで求められるリアルタイムの環境レポート作成を支援します。これにより、コンプライアンスを受動的なものから能動的なものへと転換できます。

これらはそれぞれ、統合エネルギーメジャー、独立系生産企業、ダウンストリーム小売業者にわたる業務責任者、設備資産管理者、SC リーダーにとっての現実的な業務上の課題を表しています。重要なのは自動化そのものを目的とすることではなく、経験豊富な人材を大量の定型業務から解放し、人間による判断が真に必要な意思決定に集中できるようにすることです。

従来の AI アプローチと異なる点

ほとんどの石油・ガス・エネルギー企業は、すでに何らかの形で AI を試しています。ある場所では予知保全モデル、別の場所では需要予測ツール、財務部門ではプロセスマイニングの取り組みが行われています。一貫したフラストレーションとなっているのは、これらのツールによって業務の一部が改善される一方で、全体像は変わらないまま残されてしまうということです。このような最適化は、サイロ内で行われています。SAP Autonomous Enterprise は、エンタープライズ規模の導入において重要となる 3 つの基盤の上に構築されています。

第 1 に、豊富なプロセス知識と業界知識です。SAP は、50 年超にわたるプロセスインテリジェンスを AI レイヤーにコード化し、120 を超えるミッションクリティカルなプロセスをカバーしています。エージェントは単にデータを読み取るだけでなく、ビジネスが実際にどのように運営されているかというコンテキストの中で推論を行います。同じ運用のコンテキストにおいて、炭化水素のノミネーション、ロジスティクス計画、資産保守スケジュール、財務ポジションの関係性を理解します。

2 つ目は、セマンティックリッチなビジネスデータです。SAP Business AI は、730 万を超えるデータフィールドをカバーするスイート全体のセマンティックモデルに基づいて構築されています。エージェントは、供給の混乱、未完了の顧客配送、製油所の生産計画、財務リスクの関係を同時に把握できます。これはあと付けのデータ統合ではなく、AI の推論が構築される基盤です。

第 3 に、エンタープライズレベルのガバナンスです。AI によるすべてのアクションは監査および追跡可能です。厳格な健康、安全、危機管理、環境（HSSE）要件、排出量報告義務、および財務監査基準に従って事業を展開する石油・ガス・エネルギー企業にとって、これはオプションではなく基本事項です。AI ワークロードの 100% が認定された制御によってカバーされています。スピードと制御はトレードオフの関係ではありません。

石油・ガス・エネルギー企業における実際の成果

自律型運用への移行はすでに始まっています。石油・ガス・エネルギー業界の企業が、何が可能であるかを示しています。

ヒューストンに拠点を置く液化天然ガス（LNG）開発会社である NextDecade 社は、SAP 製品である WalkMe を導入し、企業システム全体で AI を活用したデジタル定着化を推進しました。ガイド付きワークフローと AI アシスタンスを日々の業務に直接組み込むことで、同社はテクノロジープラットフォーム全体で平均サポートチケット数を 60% 削減 し、ユーザー定着率を 40% 向上 させました。

同社の最高会計責任者は、次のように述べています。

エネルギー技術およびサービスの世界的リーダーである SLB 社は、Mediafly と SAP Sales Cloud を統合し、営業組織が顧客に対するコンテンツを管理・提供する方法を変革しました。その結果、営業アセットが 75% 削減されて営業担当者の効率が向上し、ダイナミックでパーソナライズされたコンテンツエクスペリエンスにより、1 つの展示会で 5,000 名を超える来場者とライブで交流することができました。

同社の製品管理担当ディレクターは、次のように述べています。

カナダ最大級の総合エネルギー企業である Suncor 社は、SAP を使用して会社間税務（ICT）照合プロセスを再構築し、実行時間を 11 時間から 10 分未満に短縮しました。この改革により、月末決算コストが 20,000 米ドル削減され、グループ会社間の税務仕訳を照合する時間が 98% 短縮されました。

同社のデジタルデリバリーアナリストは、次のように述べています。

何から始めるべきか

Autonomous Enterprise が実践においてどのような意味を持つのか評価しているビジネスリーダーにとって、最も重要な質問は「どの程度 AI を利用すべきか？」ではなく「シグナルとアクションのギャップが最も大きなコストを生んでいるのは、バリューチェーンのどこか？」です。

それは、設備の異常検知からメンテナンスの保全作業指示書までのタイムラグかもしれません。そのギャップは、防ぐことができた不具合を計画外の停止へと変えてしまいます。それは、コモディティ市場の変動から更新された供給計画までの時間差かもしれません。そのギャップは、取引マージンを蝕みます。それは、未加工の排出量データから規制に準拠した報告書までの距離かもしれません。そのギャップは、HSSE（健康・安全・セキュリティ・環境）のリスクを生み出します。ほとんどの石油・ガス・エネルギー事業者にとって、その答えは複数の場所に同時に存在しています。

SAP の石油・ガス・エネルギー業界向けソリューションおよび SAP Autonomous Enterprise は、エネルギー企業がそれらのギャップを特定し、個別のポイントソリューションではなく、探査・生産から二次流通や燃料小売に至るオペレーション全体で価値を高める統合的なアプローチによって、体系的に対処できるよう支援します。

石油・ガス・エネルギー業界は、過酷な環境下で極めて複雑かつ重大なオペレーションを遂行する能力によって常に特徴づけられてきました。次の競争優位性は、それらのオペレーションをインテリジェントに、自律的に、かつ大規模に実行できる企業にもたらされます。