Amazon Web Services ブログ

SAP Generative AI on AWS コースが AWS Skill Builder で受講可能に

AWS Skill Builder に新しく登場した「SAP Generative AI on AWS」コースは、SAP のビジネスデータと AI サービスの間のギャップを埋めるのに役立ちます。多くの場合、両方の領域を理解できるスキルを持つ専門家が不足しており、その結果、AI の取り組みが遅れ、競争優位を逃してしまうことがあります。

SAP アーキテクト、クラウドエンジニア、あるいはこの領域をリードする技術者の方であれば、このコースはまさにあなたのような専門家のために設計されています。本コースは 4 つのモジュールに加え、6 つの検証済みコンピテンシー領域、そして SAP と AWS 環境にまたがる 15 以上のアーキテクチャパターンをカバーしています。

SAP Generative AI on AWS (Level 200) は AWS Skill Builder で受講申し込みが可能になりました。この 90 分の中級コースは、SAP 環境と AWS の生成 AI サービスを結び付けます。生成 AI ソリューションの設計、実装、最適化に役立ちます。

本記事では、このコースが何をカバーしているのか、誰を対象としているのか、そして SAP ワークロード向けの実践的な生成 AI スキルをどのように習得できるのかを解説します。

本コースは、明確に定義された学習の段階を通じてスキルを構築します。各モジュールではまず概念を紹介し、それを実際の文脈の中で示します。次に、シナリオベースの演習を通じてそれを適用します。各段階の知識確認テストにより、次に進む前に学んだ内容を活用できることを検証します。この「教える・示す・適用する・検証する」というサイクルは、事実を暗記するのではなくパターンを体得するのに役立ちます。受講後は、ご自身の SAP 環境ですぐに活用できるスキルが身に付きます。

学べる内容

この 90 分のコースは、SAP ソリューションアーキテクト、クラウドアーキテクト、技術リーダー、および AWS の専門家を対象に設計されています。特に SAP のお客様と協働する方々に焦点を当てています。AWS サービスを用いて SAP 環境内で生成 AI ソリューションを設計、実装、最適化するための実践的なガイダンスを得られます。受講者は、各段階の知識確認テストを通じて検証される 6 つの主要なコンピテンシー領域で習熟度を高めることができます。

主な学習目標は次のとおりです。

  • AWS 上の SAP データを用いて、生成 AI ワークロードをサポートするデータアーキテクチャを設計する
  • SAP と AWS がどのように協業して SAP のお客様に生成 AI を提供しているかを評価する
  • SAP システムで生成 AI ソリューションを実装するための適切な AWS サービスを選択する
  • エージェント型 AI ソリューションのアーキテクチャパターンを適用する
  • NIST 標準に準拠したセキュリティおよびガバナンスのフレームワークを実装する
  • AWS Well-Architected Framework の原則を用いて実装上の課題を乗り越える

コースモジュール

本コースは、専門家による講義と、各段階でのハンズオンのデモンストレーション、シナリオベースの評価、実践的なワークサンプルを組み合わせています。各モジュールは基礎的な概念から応用パターンへと段階的に進むため、学んだ内容をご自身の SAP 環境に直接マッピングするのに役立ちます。知識確認テストにより、次のモジュールに進む前に理解度を検証します。このアプローチにより、理解を段階的に検証していきます。受講者は学んだパターンを自身の SAP 環境に適用できます。次の 4 つのモジュールを、各段階での理解度を検証する知識確認テストとともに進めていきます。

モジュール 1: AI のためのデータ基盤（約 20 分）

このモジュールでは、AWS Well-Architected Generative AI Lens の原則を用いて、信頼性の高いデータアーキテクチャを設計する方法を学びます。生成 AI ライフサイクル全体にわたるデータ品質と準備の要件を扱います。また、パフォーマンス最適化のアプローチも取り上げます。コスト最適化のためのリアルタイム処理とバッチ処理のトレードオフを確認します。さらに、信頼性の高い AI 運用のためのエンタープライズセキュリティおよびガバナンスのフレームワークにも触れます。最後に、持続可能な AI ワークロードのための AWS データ基盤ツールの選定に関するガイダンスを提供します。本モジュールでは、AWS Glue Zero-ETL、AWS Lake Formation、Amazon Bedrock Knowledge Bases、および Amazon Quick がどのように連携できるかを探求します。これらのサービスは、SAP の生成 AI 統合のためのデータ基盤を構築します。

モジュール 2: SAP 環境における生成 AI（約 20 分）

SAP と AWS がどのように協業して SAP のお客様に生成 AI を提供しているかを学びます。SAP-AWS AI Co-Innovation Program は、Amazon Bedrock、SAP BTP、クラウドクレジット、および技術コンサルティングへのアクセスを提供します。本モジュールでは、3 つの基盤の柱の上に構築された SAP の Business AI フレームワークを検討します。また、SAP BTP の Generative AI Hub が Amazon Bedrock、そして AI Core、AI Launchpad とどのように統合されるかについても説明します。

本モジュールでは、SAP BTP のリファレンスアーキテクチャを扱います。主要なコンポーネントには、CAP ベースのバックエンド、類似性検索のための SAP HANA Cloud Vector Engine、および Retrieval Augmented Generation（RAG）パターンが含まれます。また、SAP BTP と AWS IoT SiteWise および AWS IoT Greengrass との統合についても取り上げます。これらのサービスは、エッジからビジネスプロセスに至るイベント駆動型のアーキテクチャをサポートします。プラットフォームアーキテクチャ、データガバナンス、運用効率にわたるスケーラビリティの考慮事項も含みます。さらに、本モジュールはデータ保護、脆弱性管理、脅威防止を網羅する NIST 準拠のセキュリティにも触れます。

モジュール 3: AWS 環境における SAP との生成 AI（約 20 分）

SAP BTP と Joule を用いた SAP 連携ソリューションと、最大限の柔軟性を実現する AWS ネイティブの独立したアプローチという、2 つの補完的な実装経路を学びます。本モジュールでは次の内容を扱います。

  • AWS SDK for SAP ABAP は、Amazon Bedrock の基盤モデルとのネイティブな ABAP 統合を提供します。SAP 開発者は使い慣れたプログラミングパラダイムを用いて生成 AI アプリを作成できます。
  • Amazon Quick は、SAP のビジネスユーザーおよび技術ユーザーが疑問に答え、それに基づいて行動するのを支援する AI 搭載アシスタントを提供します。SAP アプリケーションと AWS サービスにまたがるデータを接続します。
  • Amazon Bedrock AgentCore は、AI エージェントを大規模にデプロイするためのモジュール型サービスを提供します。例外処理の自動化、タスクのオーケストレーション、および定型的な ERP 例外処理に対応します。
  • マルチエージェントワークフロー は、スーパーバイザーエージェントが専門化されたサブエージェントを調整し、複数のシステムにまたがる複雑な SAP ビジネスプロセスを処理します。
  • Strands Agents SDK は、オープンソースでモデルに依存しない SDK であり、SAP と AWS 環境にまたがるネイティブな Model Context Protocol（MCP）サポートを備えた AI エージェントの構築を可能にします。
  • ワークフローオーケストレーションのための Amazon Quick は、Quick Flows と Quick Automate を使用します。これらは定型的なタスクを自動化し、複雑な複数ステップのワークフローを処理します。

本モジュールでは、デュアルなエージェント型 AI 経路についても扱います。Amazon Bedrock AgentCore は、SAP システムと非 SAP システムにまたがるクロスシステムのオーケストレーションを処理します。SAP Joule Studio は、SAP ビジネスプロセスに深く根ざしたエージェントをサポートします。いずれも相互運用性のために MCP や Agent-to-Agent（A2A）プロトコルを含むオープン標準をサポートします。Joint Reference Architectures（JRA）は、インテリジェントなソリューションを展開するための実証済みのブループリントを提供します。

モジュール 4: 実装とベストプラクティス（約 20 分）

制御された自律性、包括的なオブザーバビリティ、リソース効率、分散型の回復性、そして安全なインタラクション境界など、Well-Architected Generative AI Lens の設計原則を SAP の生成 AI 実装に適用する方法を学びます。

本モジュールは、エグゼクティブスポンサーシップの整合、部門横断的なステークホルダーの関与、および測定可能な ROI に対応する AI 戦略と計画のフレームワークに焦点を当てます。SAP の財務決算プロセスの強化という実践的な例が、これらの概念を説明します。また、本番環境向けのモニタリングとメンテナンスのフレームワークについても扱います。AI 固有の指標には、トークン消費コスト、モデルのパフォーマンス、推論レイテンシー、ユーザー導入分析、およびビジネスインパクトの測定が含まれます。

このコースが重要な理由

2 つの戦略的経路

本コースはデュアルなアプローチを提示します。連携した実装のために SAP BTP と Joule を使用するか、柔軟性のために AWS ネイティブの AI ソリューションを使用します。本コースでは、それぞれのアプローチをいつ使うべきか、そしてそれらを効果的に組み合わせる方法を扱います。

包括的なカバレッジ

データ基盤から実装、セキュリティ、ガバナンス、そしてエージェント型 AI の機能まで、本コースは SAP 環境における生成 AI ソリューションのエンドツーエンドのライフサイクルをカバーします。

実践的な実装ガイダンス

本コースには、SAP と AWS の Joint Reference Architectures（JRA）、実証済みのパターン、戦略的計画のフレームワーク、および各段階での習熟度を確認する知識確認テストが含まれます。

大規模なエージェント型 AI

Amazon Bedrock AgentCore、マルチエージェントワークフロー、Strands Agents SDK、および SAP Joule Studio を、プラットフォーム間の相互運用性をサポートするオープン標準（MCP、A2A）とともに用いて、SAP 環境で AI エージェントをデプロイする実践的な理解を得られます。

このコースを受講すべき方

本コースは次のような方に最適です。

  • 生成 AI 機能の統合を目指す SAP ソリューションアーキテクト
  • AWS 上で AI 搭載の SAP ソリューションを設計するクラウドアーキテクト
  • AI トランスフォーメーションの取り組みを計画する技術リーダー
  • AI インフラストラクチャを実装する SAP Basis およびプラットフォームエンジニア
  • AI ワークロードの基盤を構築するデータアーキテクト
  • SAP のお客様を支援する AWS ソリューションアーキテクト

前提条件: 基礎的な AWS の知識（AWS Cloud Practitioner 以上）、SAP システム（S/4HANA、BTP、または ECC）の基本的な理解、AI/ML の概念への親しみ、およびエンタープライズアーキテクチャの経験。

今すぐ始めましょう

SAP Generative AI on AWS (Level 200) は AWS Skill Builder で提供されています。AWS Skill Builder のサブスクライバーは、すぐにこのコースに登録できます。専門家による講義、デモンストレーション、ハンズオンガイダンス、および評価を通じて、包括的な知識を提供します。

SAP on AWS 向けの生成 AI スキルを伸ばす準備はできましたか？ AWS Skill Builder でこのコースにアクセスし、今日から学習の旅を始めましょう。

関連リソース:

本ブログの翻訳は Amazon Quick による自動翻訳を行い、パートナー SA 松本がレビューしました。原文はこちらです。