SAP Business Data Cloudとは？データ統合・分析基盤の全体像を解説

SAP Business Data Cloud（SAP BDC）は、2025年2月にSAPが発表した、あらゆるSAPデータとサードパーティデータを統合し、ビジネスAIを加速させるフルマネージドSaaSソリューションです。SAP DatasphereとSAP Analytics Cloudをコアコンポーネントとして含み、データプロダクト、Intelligent Applications、Databricks・Snowflake・Microsoft Fabricとの統合により、企業のデータドリブン経営とAI活用を次のレベルに引き上げます。本記事では、SAP Business Data Cloudの基本概念、主な機能、導入メリット、今後の展開を解説します。

SAP Business Data Cloudとは何か

SAP Business Data Cloud（SAP BDC）は、すべてのSAPデータとサードパーティデータを統合・管理し、AIが活用しやすい形式でデータを供給するフルマネージドSaaSソリューションです。

2025年2月にSAPが発表したこのソリューションは、従来のデータウェアハウスやデータレイクの枠を超え、ビジネスAIを加速させる信頼性の高いデータ基盤として位置付けられています。

SAP Business Data Cloudが登場した背景

企業がAIを活用してビジネス価値を生み出すには、次のような課題がありました。

• データサイロ化
  SAP S/4HANA、SAP SuccessFactors、SAP Aribaなど複数のSAPシステムと、Salesforce、Snowflakeなどの非SAPシステムにデータが分散

• データ品質・ガバナンスの問題
  AIモデルの学習に使えるクオリティのデータが整備されていない、データの信頼性が不明

• AI活用の複雑さ
  データサイエンティストがデータ取得・前処理に時間を費やし、AIモデル開発に集中できない

SAP Business Data Cloudは、これらの課題を解決し、「信頼できるデータでビジネスAIを加速する」 というビジョンを実現するために開発されました。

SAP Business Data Cloudの位置付け

SAP Business Data Cloudは、SAPのデータ・AI戦略の中核を担う統合基盤です。

製品・サービス	役割
SAP S/4HANA、SuccessFactors等	業務データの発生源（トランザクション処理）
SAP Business Data Cloud	データ統合・管理・AI活用基盤（統合レイヤー）
SAP Datasphere	データファブリック・セマンティック管理（BDCのコアコンポーネント）
SAP Analytics Cloud	ビジュアル分析・ダッシュボード（BDCのコアコンポーネント）
SAP Joule	生成AIデジタルアシスタント

SAP Business Data Cloudは、SAP DatasphereとSAP Analytics Cloudをコアコンポーネントとして含み、さらにDatabricks、Snowflake、Microsoft Fabricとの統合、データプロダクト、Intelligent Applicationsを統合した包括的なソリューションです。

SAP Business Data Cloudの特徴

SAP Business Data Cloudの最大の特徴は、次の3点です。

1. フルマネージドSaaS

インフラ管理、アップデート、セキュリティパッチなどをSAPが管理し、企業はデータ活用に集中できます。

2. ビジネスコンテキストを持つデータプロダクト

SAP標準のデータモデル（データプロダクト）が事前定義されており、「売上」「在庫」「人材」などのビジネス概念がすぐに利用可能です。

3. AI/生成AIとのネイティブ統合

Databricks、SAP Jouleとの統合により、データ取得から分析、AI活用までをシームレスに実行できます。

次のセクションでは、SAP Business Data Cloudの主な機能を具体的に見ていきます。

SAP Business Data Cloudの主な機能

SAP Business Data Cloudは、データ統合からAI活用まで、包括的な機能を提供します。
ここでは、実務で押さえておくべき主要機能を整理します。

1. データプロダクト（Data Products）

SAP Business Data Cloudの中核機能が、データプロダクトです。

データプロダクトとは

SAP標準で提供される、ビジネスプロセスごとに最適化されたフルマネージドのデータモデルです。

• S/4HANAの財務データ
  総勘定元帳、債権・債務、原価計算など

• SAP Aribaの支出データ
  購買依頼、発注、請求書、サプライヤー情報など

• SAP SuccessFactorsの人材データ
  従業員情報、学習履歴、パフォーマンス評価など

• サプライチェーンデータ
  在庫、生産計画、出荷、品質管理など

メリット

• データモデルを一から設計する必要がなく、すぐに利用開始できる
• SAP標準のビジネスロジック・計算式が組み込まれており、データの一貫性・信頼性が確保される
• SAPは2025年末までに数百のデータプロダクトを提供する計画

データプロダクトにより、「データ基盤構築の初期コスト・期間を大幅に削減」 できます。

2. Intelligent Applications（インテリジェントアプリケーション）

SAP Business Data Cloudは、事前定義された分析アプリケーション Intelligent Applications（旧称：Insight Apps） を提供します。

主なIntelligent Applications

2025年に発表された主要アプリケーションは次の通りです。

• Finance Intelligence
  財務分析、予算実績管理、キャッシュフロー予測

• Spend Intelligence
  支出分析、サプライヤー評価、コスト最適化

• Supply Chain Intelligence
  在庫最適化、需要予測、サプライチェーンリスク管理

• Revenue Intelligence
  売上分析、収益予測、顧客セグメント分析

• People Intelligence（2025年後半提供予定）
  人材分析、離職予測、スキルギャップ分析

特徴

• 事前定義済みのダッシュボード
  業種・業務ごとに最適化されたダッシュボードテンプレートが提供される

• 組み込みAIモデル
  予測分析・異常検知などのAIモデルがあらかじめ組み込まれている

• 計画機能
  分析結果を基にしたシナリオプランニング・予算策定機能

Intelligent Applicationsにより、「データから意思決定まで」の時間を大幅に短縮できます。

3. AI/機械学習統合

SAP Business Data Cloudは、AI/機械学習との統合が強力です。

SAP Databricks統合

SAP DatabricksがSAP Business Data Cloudにネイティブ統合されており、

• 高度な機械学習モデル開発
• ビジネスデータでトレーニングされたAIモデル作成
• 生成AIアプリケーション開発

をシームレスに実行できます。Databricksとの統合は2025年に一般提供（GA）されています。

SAP Joule（生成AIアシスタント）

SAPの生成AIアシスタント「Joule」がBusiness Data Cloudと統合されており、

• 自然言語でのデータクエリ（「今月の売上トップ10顧客は？」など）
• レポート・ダッシュボードの自動生成
• 部門横断的なワークフロー加速

が可能になります。

AIエージェント

AIエージェントが意思決定を支援し、

• 異常値の自動検知・アラート
• 推奨アクション提示（「この在庫は発注すべき」など）
• 自動レポート生成

といった、人間とAIの協働による意思決定を実現します。

4. ハイパースケーラー統合

SAP Business Data Cloudは、主要なハイパースケーラーやデータプラットフォームと統合されています。

対応プラットフォーム

• AWS、Google Cloud、Microsoft Azure
  2025年Q4に各プラットフォーム上でSAP Business Data Cloudが利用可能予定

• Snowflake
  SAP Snowflake統合が2025年11月のSAP TechEd Berlinで発表され、双方向のリアルタイムデータアクセスが可能

• Microsoft Fabric
  2025年11月にSAP Business Data Cloud Connect for Microsoft Fabricが発表され、Power BI・Azure AIとのシームレス連携が実現

• Google Cloud（BigQuery等）
  2025年にパブリックプレビューが開始され、双方向データアクセスが可能

これにより、既存のクラウド投資を活かしながら、SAP Business Data Cloudを導入できます。

5. データガバナンス・セキュリティ

企業全体でデータを活用する際に不可欠な、ガバナンス機能も提供されます。

• データカタログ・リネージュ
  データの所在・系譜を可視化し、信頼性を確保

• アクセス制御
  ロールベース・行レベル・列レベルでのきめ細かなアクセス管理

• データマスキング
  個人情報などの機密データを自動的にマスキング

• 監査ログ
  誰が・いつ・どのデータにアクセスしたかを記録

これらにより、GDPR・個人情報保護法などのコンプライアンス要件にも対応できます。

次のセクションでは、SAP Business Data Cloudの活用シーンを見ていきます。

SAP Business Data Cloudの活用シーン

SAP Business Data Cloudは、企業のさまざまなデータ活用課題に対応できます。
ここでは、代表的な活用シーンを整理します。

1. ビジネスAIの加速

最も注目されるのが、ビジネスAIの開発・展開を加速する用途です。

例：需要予測AIモデルの構築

• SAP S/4HANAの販売実績データ
• SAP Aribaの購買データ
• 外部の市場データ（天候、経済指標など）

をSAP Business Data Cloudで統合し、Databricksで需要予測モデルを構築。予測結果をIntelligent Applicationsで可視化し、在庫最適化・生産計画に活用します。

従来は、データサイエンティストがデータ収集・前処理に数週間かかっていた作業が、データプロダクトにより数日で完了します。

2. 全社横断データ分析

複数のSAPシステム・非SAPシステムにまたがるデータを統合分析できます。

例：全社収益性分析

• Finance Intelligence：財務データ分析
• Spend Intelligence：コスト構造分析
• Revenue Intelligence：売上・顧客分析

を組み合わせることで、製品別・顧客別・拠点別の収益性を統合的に分析し、経営判断を支援します。

3. リアルタイム意思決定

データファブリックとAIを組み合わせ、リアルタイムな意思決定を実現します。

例：サプライチェーンリスク管理

• Supply Chain Intelligenceで在庫・供給リスクをリアルタイム監視
• AIエージェントが異常を検知し、自動アラート
• Jouleに「代替サプライヤーの提案は？」と質問し、即座に候補を取得

といった、人間とAIが協働したリアルタイム対応が可能になります。

4. セルフサービスBI・データ民主化

業務部門が自らデータを分析できる環境を整備します。

ポイント

• データプロダクトにより、「売上」「在庫」などの定義が標準化され、部門間でデータの解釈が統一される
• Intelligent Applicationsの事前定義ダッシュボードで、IT部門の支援なしに分析開始できる
• Jouleによる自然言語クエリで、SQLやプログラミング不要でデータ取得可能

「データのガバナンス」と「業務部門の自律性」を両立できます。

5. グローバル展開・M&A後のデータ統合

グローバル企業やM&A後の企業で、複数のERPシステムが混在するケースでも有効です。

例：M&A後の統合分析

• 買収元企業：SAP S/4HANA
• 買収先企業：Oracle ERP、Salesforce

SAP Business Data Cloudで両社のデータを統合し、統一されたグローバルレポート・ダッシュボードを構築できます。

次のセクションでは、SAP Business Data Cloud導入のメリットと検討ポイントを整理します。

SAP Business Data Cloud導入のメリットと検討ポイント

SAP Business Data Cloudを導入する際のメリットと、検討すべきポイントを整理します。

導入のメリット

1. データ基盤構築期間の大幅短縮

データプロダクトが事前定義されているため、従来数ヶ月〜1年かかっていたデータモデル設計・構築が、数週間で完了するとされています。

2. AIモデル開発の加速

データ取得・前処理がデータプロダクトで自動化され、データサイエンティストがAIモデル開発に集中できます。

3. 信頼性の高いデータ基盤

SAP標準のビジネスロジック・ガバナンスが組み込まれており、データの一貫性・信頼性が確保されます。

4. フルマネージドによる運用負荷削減

インフラ管理・アップデート・セキュリティパッチをSAPが担当し、IT部門の運用負荷が削減されます。

5. 既存クラウド投資の活用

AWS、Azure、Google Cloud上で稼働するため、既存のハイパースケーラー契約・スキルを活用できます。

導入検討時のポイント

1. データ戦略の明確化

• どのビジネス課題を解決するか
• どのデータプロダクト・Intelligent Applicationsを利用するか
• AI活用のロードマップはどうか

といったデータ・AI戦略の全体像を描くことが重要です。

2. 段階的な導入計画

• フェーズ1：特定部門（財務、購買など）のデータプロダクトから開始
• フェーズ2：Intelligent Applications展開
• フェーズ3：AI/機械学習モデル開発

というように、すべてのデータを一度に統合するのではなく、段階的アプローチが推奨されます。

3. 既存SAP製品との関係整理

既にSAP DatasphereやSAP Analytics Cloudを利用している場合、

• SAP Business Data Cloudへの移行パス
• 既存投資の引き継ぎ
• 並行運用期間

を計画します。SAP DatasphereとSAP Analytics CloudはBDCのコアコンポーネントなので、投資は無駄にならない点は重要です。

4. スキル・組織体制の準備

SAP Business Data Cloudを活用するには、

• データエンジニア（データプロダクト管理）
• データアナリスト（Intelligent Applications活用）
• データサイエンティスト（AI/MLモデル開発）

といったデータ人材の確保・育成が必要です。

5. コスト試算

SAP Business Data Cloudは、

• データ容量
• 処理能力（コンピュート）
• 利用するデータプロダクト・Intelligent Applications数

などに応じた課金モデルです。概算コストをしっかりと試算し、ROI（投資対効果）が合うかどうかをしっかり評価する必要があります。

導入が向いている企業

次のような企業は、SAP Business Data Cloud導入のメリットが大きいと言えます。

• 複数のSAPシステム（S/4HANA、SuccessFactors、Aribaなど）を利用
• AI/機械学習を本格的にビジネスに活用したい
• データサイロ化が課題で、全社横断分析を実現したい
• データ基盤構築を短期間・低リスクで進めたい
• 既にAWS、Azure、Google Cloudを利用している

逆に、SAPシステムを利用していない企業や、データ活用ニーズが限定的な企業では、より軽量なBIツールやデータプラットフォームも検討の余地があります。

SAP Business Data Cloudの今後の展開

SAP Business Data Cloudは2025年に発表されたばかりですが、今後の展開計画が明らかになっています。

2025年の主要マイルストーン

Q4 2025：一般提供開始

AWS、Google Cloud、Microsoft Azure上でSAP Business Data Cloudが一般提供（GA）される予定です。

2025年末：数百のデータプロダクト提供

SAPは、2025年末までに数百のデータプロダクトを提供する計画です。これにより、ほぼすべてのSAPビジネスプロセスをカバーします。

H2 2025：People Intelligence提供

人材分析・離職予測・スキルギャップ分析を行うPeople Intelligenceが2025年後半に提供予定です。

パートナーシップの拡大

SAPは、主要なデータプラットフォームベンダーとのパートナーシップを強化しています。

• Databricks：一般提供済み
• Snowflake：SAP TechEd Berlin 2025で発表
• Microsoft Fabric：Microsoft Ignite 2025で発表
• Google Cloud：パブリックプレビュー開始

今後も、主要なデータエコシステムとの統合が拡大する見込みです。

AIエージェントの進化

SAPは、AIエージェントによる自律的な意思決定支援を強化しています。

• 異常検知・アラートの自動化
• 推奨アクションの自動提示
• 定型レポートの自動生成

といった、「AIが能動的にビジネスをサポートする」世界を実現する計画です。

まとめ｜SAP Business Data Cloudを自社のデータ戦略の中でどう位置付けるか

本記事では、2025年に発表されたSAP Business Data Cloudの基本概念、データプロダクト・Intelligent Applications・AI統合の主な機能、活用シーンと導入メリットを解説しました。SAP Business Data Cloudは、すべてのSAPデータとサードパーティデータを統合し、ビジネスAIを加速させるフルマネージドSaaS基盤です。

導入にあたっては、データ・AI戦略の明確化と段階的導入計画、データ人材の確保が重要です。詳細な機能や導入事例については、SAP公式サイトをご確認ください。