SAP、フライブルク拠点のAIスタートアップPrior Labsを10億ユーロ超で買収—構造化データ向け基盤モデル「TabPFN」が切り拓く新時代

• 鉄道保守 — Prior Labsのケーススタディによると、日立製作所と連携し、鉄道の予知保全を高度化。
• 金融予測 — TD銀行とともに、エンタープライズスケールでの財務予測にTabPFNを活用。
• 医療・ライフサイエンス — 膵臓がん診断、腫瘍学、神経学、循環器学などの研究に応用。BostonGeneとの共同研究では免疫系プロファイルの特定に使用。
• 環境・エネルギー — 山火事リスク予測や再生可能エネルギーの即時予測（ナウキャスティング）に適用。
• バッテリー材料 — TabPFN-2.5では藻類ブルームや山火事リスク、再生可能エネルギー予測など環境予測にも拡張。

最新モデル：TabPFN-3とシンキングモード

2026年5月12日にリリースされたTabPFN-3は、最大100万行・200特徴量のデータセットをサポートし、APIではテキスト特徴量をネイティブに扱えます。API版「TabPFN-3-Plus（シンキング）」は、推論時に計算リソースを追加投入する「テスト時計算スケーリング（test-time compute）」を導入。フィッティングにより多くの時間をかけることで、精度を大幅に向上させます。表形式AIのベンチマーク「TabArena」では、TabPFN-3-Plus（シンキング）が非TabPFNモデルを200Elo以上上回り、AutoGluon 1.5 extremeを10倍高速で凌駕します。なおTabPFN-3本体はオープンソースとして公開されています。

買収の条件と独立性の保証

• 買収価格 — 非開示。ただしSAPは今後4年間で10億ユーロ超をPrior Labsに投資することを確約。
• 独立性 — Prior Labsは独立した事業体として運営を継続。ブランド、経営陣、研究アジェンダ、顧客関係はそのまま維持されます。
• オープンソースコミットメント — SAPはPrior Labsのオープンソース戦略を全面的に支援。TabPFN-3はオープンソースで公開され、累計ダウンロード数は300万を突破。
• 経営体制 — 創業者のFrank Hutter氏（CEO）、Noah Hollmann氏、Sauraj Gambhir氏が引き続きチームを率います。チューリング賞受賞者のYann LeCun氏とマックス・プランク研究所のBernhard Schoelkopf氏が科学諮問委員会に就任。

経営陣が語る戦略的意義

SAP最高技術責任者（CTO）のPhilipp Herzig氏は、エンタープライズAIにおける最大の未開拓分野はLLMではなく、構造化業務データ向けのAIだとSAPは早くから認識していたと明かしています。「Prior Labsのフロンティアモデルと、当社のエンタープライズデータおよび顧客網を組み合わせることで、このカテゴリーで世界をリードする」と述べています。

Prior LabsのFrank Hutter CEOは、「SAPファミリーに加わることで、このカテゴリーの可能性を最大限に引き出すためのリソース、データ環境、顧客網を得られる」とコメント。買収完了後のLinkedIn投稿では「同じチーム、同じオフィス、同じミッション、オープンモデル、そして10億ユーロ超のバックアップ。変わったのはスケールと計画期間だけだ。SAPは、膨大な規模の表形式データと流通網を持つ、理想的なパートナーだ」と記しています。

買収後の両社は、エンタープライズAI、科学的発見、因果推論、リレーショナルデータ、エージェンティックシステムといった最先端研究に取り組む計画です。相関関係から因果関係へと踏み込み、表・言語・画像を理解して動的に推論・適応するエージェンティックAIの実現を目指します。さらにSAPは、医療データや材料科学における「ムーンショット」構想も描いており、腫瘍診断、臨床意思決定、バッテリー材料研究などですでに実証が進んでいます。