SAPの構造化データ専用モデル「SAP-RPT-1」登場　LLMが解けないビジネス課題を解決できるか

“構造化データ”専用モデル「SAP-RPT-1」が登場

　データなしでは、AIは何も実現できない。BDCというデータ基盤の上に存在する「SAP AI Foundation」は、SAPのAI機能を拡張し、ビジネスプロセスやデータに深く根ざした「独自のAI」を構築することにも役立つ。

　SAPのフィリップ・ハーツィヒ氏（Chief Technology Officer, SAP）は、「市場には強力なモデルやツールは存在しているが、企業のビジネスユーザーが『本当にやりたいこと』を見逃している。それは予測を行い、より良い意思決定を行い、より良いビジネス成果を得ることだ」と指摘した。ここでの予測とは、たとえば配送や支払い遅延、顧客が離脱する可能性などが該当する。こうしたリスクや機会を事前に把握しておきたいと考えても、汎用的な大規模言語モデルだけでは難しい。また、ビジネスデータの多くは「文字」ではなく、表の中の「数字」として存在している。つまり、前述したユースケースに適しているのは、むしろ基本的な機械学習だ。とはいえ、「ナローAI（弱いAI）」のようなタスク特化型のAIを用いたアプローチは、コストの観点から現実的ではない。

　そこでSAPが選んだのは、新しい基盤モデル「SAP-RPT-1」を独自に開発することだった。同モデルの「RPT」（※読みは「ラピッド」）の意味として、RはRelational（表形式のデータに対応）、PはPre-trained（事前学習済み、追加トレーニングが不要）、TはTransformer（深層学習モデルTransformerベース）を表す。言語モデルが次の文字列を予測し、画像生成モデルが次のピクセルを予測するように、RPT-1は次に来るであろう「数字」を予測することに特化した“構造化データ”専用モデルである。それ故にRPT-1のユースケースは「ビジネスの将来」だ。

　ハーツィヒ氏によれば、RPT-1はスタンフォード大学とSAPの共同研究成果を含む2本の研究論文を基に開発されており、「RPT-1-small」「RPT-1-large」「RPT-1-OSS」の3つのバージョンがあるという。RPT-1-OSSは既にHugging Face上に公開されているが、RPT-1-smallとRPT-1-largeの2つは2025年度第4四半期の一般提供開始を予定している。気になるパフォーマンスについて、ハーツィヒ氏は「これまで数週間かかっていたような予測を数日に短縮し、将来のバージョンで数分にまで短縮できるようにしたい」と語っていた。実現すれば、企業はBDCのセマンティックデータから得られるインサイトとRPTを用いた予測を組み合わせることで、意思決定インテリジェンスを飛躍的に進化させられる。