Author: Koshi Matsumoto

Agentic AI エージェントが SAP ワークフローを自律的に実行する 7 つのユースケースを紹介するシリーズの第 1 回です。Amazon Bedrock AgentCore、AWS Lambda、Amazon Bedrock Knowledge Bases、Amazon SNS などを組み合わせた共通アーキテクチャとセキュリティ設計を解説します。最初のユースケースとして、サプライヤーのドキュメントから SAP GTS の貿易申告を自動作成し、手入力ゼロと 24 時間 365 日の処理を実現する方法を紹介します。

Amazon Supply Chain Services の中核である Amazon Multi-Channel Fulfillment (MCF) を、AWS 上の SAP ECC および SAP S/4HANA から利用できるアクセラレーターが登場しました。SAP BTP Integration Suite と MCF API により、既存の SAP の受注・出荷プロセスを変えずに Amazon のフルフィルメントネットワークと連携し、ステータスを自動で SAP に同期できます。さらに AWS for SAP MCP Server と Amazon Quick を組み合わせ、SAP と MCF のデータに自然言語で問い合わせる将来像も紹介します。

SAP のマテリアルマスターデータ抽出と生成AIを組み合わせ、小売業のお客様向けに自動化された競合価格モニタリングシステムを構築するソリューションを解説します。Amazon ECS Fargate 上で Strands Agents と Amazon Bedrock、Model Context Protocol を用いてオンラインマーケットプレイスの価格とセンチメントを分析し、AWS Step Functions・Lambda・DynamoDB・S3 でワークフローをオーケストレーションします。SAP BDC や BTP Integration Suite、ABAP SDK for AWS を通じて結果を SAP に戻し、データドリブンな価格意思決定を実現します。アーキテクチャ、実装のベストプラクティス、コスト見積もり（月額約 $103.58、Fargate Spot 利用で約 $57.50）まで網羅します。

Rivian は Amazon Bedrock AgentCore 上に構築した ERP AI エージェントで発注（PO）の会計計上を自動化し、月次決算の手作業をサイクルあたり 15 日超削減しました。SOP をナレッジベースに保存し、Strands Agent が MCP サーバー経由で SAP S/4HANA と連携、Amazon DynamoDB・AWS Lambda・Amazon SES を活用してヒューマン・イン・ザ・ループで会計計上を実行します。R2 ローンチに伴う発注急増にもスケールし、精度・コンプライアンス・決算早期化を実現した事例を紹介します。

Toyota Motor North America は、20 の SAP システムと 60 台以上の Amazon EC2 ホストを対象に、AI アシスト型の SAP 運用プラットフォーム BasisPilot を AWS 上に構築しました。AWS Lambda、Amazon DynamoDB、AWS Systems Manager によるサーバーレスかつフェーズベースのワークフローと、RBAC・承認ゲートの背後で動作する Amazon Bedrock のツール呼び出し型 AI アシスタントを組み合わせています。本記事では、そのアーキテクチャとガードレールの設計を解説します。パイロットでは SAP カーネルアップグレードの所要時間が約 70% 短縮されました。

AMOREPACIFIC の ERP Platform Planning チームが、GUI ベースのレガシーな SAP ECC 6.0 環境に AI 駆動開発を導入した事例です。Kiro の spec-driven development、AWS ソリューションアーキテクトが構築した SAP 専用 MCP サーバー、そして Steering ファイルを組み合わせ、組織のコーディング標準に従ったコード生成を実現しました。ABAP と SAPUI5 の 4 プロジェクトで、生産性は最大 72% 向上し、FS/TS ドキュメント作成時間は 80% 削減されました。

AI コーディングエージェントで ABAP を生成する際、スペックがなければ開発上の判断が記録に残りません。本記事では、Kiro CLI 上で動作する AWS Coding Plugin for SAP ABAP を使ったスペック駆動開発 (SDD) の進め方を紹介します。良い ABAP スペックの書き方、AI-DLC に沿ったスペックからトランスポートリリースまでの流れ、ステアリングファイルによるチーム標準の適用を解説します。スペックを Git に残すことで、ドキュメントのない既存プログラムにも変更のたびに最新の仕様が蓄積されます。

Kiro を搭載した AWS Coding Plugin for SAP ABAP をリリースしました。SAP の ABAP Development Tools (ADT) と併せて Eclipse 上でスペック駆動開発 (SDD) を実現し、開発者とエージェントが協働して要件定義・設計・実装を進められます。IBM Consulting では、カスタム ABAP 拡張の開発時間を最大 30% 短縮し、開発後の不具合を最大 45% 削減しました。ECC から S/4HANA、BTP ABAP まで幅広いシステムに対応し、クリーンコアと RISE への移行を加速します。

Kiro-CLI と AWS MCP Servers を組み合わせ、複雑な SAP ランドスケープのネットワークトラブルシューティングを数時間から数分へ短縮するエージェント型 AI アプローチを解説します。VPC Flow Logs、セキュリティグループ、Transit Gateway などを自然言語のプロンプトで診断し、AWS CloudTrail による原因特定や CloudWatch を用いたキャパシティ予測を実現します。ネットワークヘルスチェック、504 エラーの根本原因分析、クロス AZ レイテンシー、セキュリティグループのドリフト検出、キャパシティ予測という5つの実例を通じて、運用の効率化を紹介します。

AWS Skill Builder に新しい中級コース「SAP Generative AI on AWS (Level 200)」が登場しました。90分・4モジュール構成で、SAP 環境と AWS の生成 AI サービスを結び付ける設計・実装・最適化を学べます。AWS SDK for SAP ABAP、Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Quick、Strands Agents SDK などを用いたエージェント型 AI や、Well-Architected Generative AI Lens に基づくベストプラクティスを扱います。SAP ソリューションアーキテクトや AWS 専門家に最適な内容です。