はじめに
NVIDIA が 2026 年 5 月 29 日、SAP との協業拡大を発表しました。SAP Sapphire カンファレンスで明らかになったこの取り組みは、オープンソースのエージェント実行環境「OpenShell」を SAP Business AI Platform に統合し、企業が財務・調達・サプライチェーン領域で AI エージェントを安全に本番運用できる基盤を整えるものです。
参考記事
- タイトル: NVIDIA と SAP が特化型エージェントに信頼性をもたらす
- 著者: Justin Boitano
- 発行元: NVIDIA Blog (日本語版)
- 発行日: 2026年5月29日
- URL: https://blogs.nvidia.co.jp/blog/sap-specialized-agents/
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要点
- NVIDIA と SAP が SAP Sapphire で協業拡大を発表し、オープンソースのエージェント実行環境「OpenShell」を SAP Business AI Platform に統合することが明らかになった
- OpenShell は隔離された実行環境・ポリシー適用・インフラレベルの封じ込め機構を提供し、エージェントのロジックに問題が生じた際の被害拡大を防ぐ設計である
- SAP の Joule Studio と NVIDIA OpenShell は「実行されるべきか」「安全に実行できるか」という 2 層の問いで自律エージェントを制御する構造である
- NVIDIA NemoClaw（自律型エージェントのリファレンスブループリント）が Joule Studio 内で直接利用可能になり、開発チームのセキュリティ基盤構築を省力化する
- 両社のエンジニアが OpenShell のオープンソースコードベースを共同開発し、ランタイム堅牢化・ポリシーモデリング・企業 ID 統合・監査フックの整備を進めている
詳細解説
エンタープライズ AI エージェントが抱える「信頼」の問題
AI がチャットアシスタントとして情報を提供するだけなら、信頼のハードルは比較的低いと言えます。しかし、NVIDIA の発表によれば、企業での AI 活用は今やアシスタント型から自律型エージェントへのシフトが進んでいます。財務システムへのアクセス、調達ワークフローの実行、サプライチェーン処理の自動化——こうした領域では、エージェントが SoR（System of Record：記録のためのシステム、業務データの正本を管理するシステム）に直接アクセスし、人間の逐次確認なしに動作します。
このような環境では、「エージェントが誤作動した場合の被害をどう封じ込めるか」が重大な課題となります。NVIDIA はこの課題に応えるために OpenShell を開発し、SAP との統合を進めています。
OpenShell とは何か——インフラレベルの封じ込め機構
NVIDIA の発表によれば、OpenShell は自律型 AI エージェントの開発と展開を安全に行うためのオープンソースランタイムです。その主な機能は 3 つです。
第 1 に、隔離された実行環境の提供です。エージェントのプロセスを他のシステムから切り離し、意図しない影響が外部に及ばない設計になっています。第 2 に、ファイルシステムとネットワーク層でのポリシー適用です。エージェントが「何にアクセスできるか」「どこと通信できるか」をインフラレベルで制限できます。第 3 に、封じ込め機構です。エージェントのロジックが正常に動作しなかった場合でも、被害の拡大をシステム側で遮断します。
アプリケーション側のコードだけでセキュリティを担保する方式と異なり、インフラレベルで制御を持つことで、コードの不具合や想定外の判断に対してより強固な防御線を引けると考えられます。
Joule Studio との 2 層制御——「すべきか」と「できるか」の分離
SAP Business AI Platform において OpenShell は、Joule Studio のランタイムセキュリティ層として機能します。NVIDIA の発表では、この組み合わせを次のように説明しています。
- OpenShell：「このエージェントのアクションは安全に実行できるか？」
- Joule Studio ランタイム：「そもそも、このアクションは実行されるべきか？」
2 つの問いが独立して機能することが重要な点だと思います。ビジネスロジック上は許可された操作であっても、実行環境として安全でなければ OpenShell が遮断する。逆に技術的に実行可能でも、業務ポリシー上不適切であれば Joule Studio が止める。この 2 層の設計により、アプリケーション層のセキュリティだけでは埋められないギャップを解消するとされています。
AI の「5 層ケーキ」におけるアプリケーション層の重要性
NVIDIA の Jensen Huang（ジェンスン・フアン）CEO は AI のスタックをエネルギー・チップ・インフラ・モデル・アプリケーションの 5 層で説明しています。この枠組みでは、最上層のアプリケーション層こそが経済的価値を生み出す場所と位置付けられています。
SAP は財務・調達・サプライチェーン・製造という業務ワークフローを担うアプリケーション層の中核企業であり、企業のエージェント型 AI 導入において自然と重要な役割を持ちます。ビジネスエージェントが適切に動作するためには、役割・プロセス・権限・データ境界を理解し、実行環境においてもそれらを尊重する必要があるためです。
NemoClaw 連携で開発チームの立ち上げを迅速化
NVIDIA の発表によれば、自律型エージェントの開発と展開のためのリファレンスブループリントである NemoClaw が、Joule Studio 内で直接利用可能になります。リファレンスブループリントとは、エージェント構築の参照実装・設計ガイドを指し、開発チームはゼロからセキュリティ基盤を構築する必要がなくなります。
2026 年 5 月 27 日に公開された NemoClaw の詳細解説では、常時稼働するエージェント「OpenClaw」の仕組みも整理していますので、あわせてご参照いただければと思います。
オープンソース共同開発の意義
注目すべき点として、SAP のエンジニアが NVIDIA のエンジニアと協力して OpenShell のオープンソースコードベースを共同開発し、その成果をコミュニティに還元しているという点があります。具体的な貢献領域として、ランタイムの堅牢化、ポリシーモデリング、エンタープライズ ID の統合、監査とガバナンスのためのフックが挙げられています。
エンタープライズ用途の安全基盤をオープンソースとして公開することは、業界全体での標準形成を狙うものと考えられます。特定ベンダーへの依存を嫌う企業にとっても受け入れやすい形での提供と言えます。
まとめ
NVIDIA と SAP の協業は、AI エージェントが企業の基幹システムに本格展開される局面で問われる「信頼の設計」に取り組むものです。OpenShell のインフラレベル封じ込め × Joule Studio のビジネスポリシー制御という 2 層アーキテクチャは、エージェントを本番環境に安心して導入するための一つのモデルケースになると考えられます。エンタープライズでの自律エージェント活用を検討されている方には、参考になる事例だと思います。
