配置の計画

次の基本ステップを使用して、このアーキテクチャをデプロイします。

  • アーキテクチャのビルディング・ブロックのOracle Cloud Infrastructureサービスへのマップ
  • エージェント・オーケストレーションに重点を置いて初期実装を計画
  • エージェントを追加し、高度なLLM推論を統合することで、初期実装を強化
  • ユーザーからのフィードバックを収集し、継続的な改善プロセスを推進

OCIサービスのマップ

デプロイメントを計画する最初のステップとして、アーキテクチャのレイヤーと機能を、必要な特定のOCI製品およびサービスにマップします。

Oracle Cloud Infrastructureはサイドカー実装のコア・ビルディング・ブロックを提供し、Oracle IntegrationアダプタはSAPなどのシステムへの事前構築済の接続を提供します。OCI統合サービスは、他のSaaSおよびオンプレミス・ソースとともにSAP接続を明示的に呼び出します。

レイヤー/機能 Sidecarの責任 プライマリOCI製品およびサービス ノートとSAPとFusion Applicationsの連携
Orchestratorの実装 サイドカー・オーケストレータをホストし、APIを公開します。オプションでローコード・ワークフローをモデル化します
  • OCI Kubernetes Engine(OKE)
  • OCIコンピューティング
  • OCI APIゲートウェイ
  • Oracle Integration(プロセス自動化)
Orchestratorは、明確に定義されたAPIエンドポイントを介して、SAP/FusionツールおよびAI Data Platformデータ製品へのコールを調整します。
サーバーレス・ファンクションとしてのエージェント 軽量なイベント駆動型エージェントの実行(エンリッチ、検証、分類、通知)
  • OCI関数
  • Oracle Integration (SAP、Fusion Applicationsおよびその他のアダプタ)
OCI関数は、直接コールではなくOCI関数アダプタを使用してSAP/Fusion Applicationsをコールし、クリーンなコアを保持します。
データの格納と処理 ランドローデータ、キュレートメダリオン層、管理された「ゴールド」データ製品、ストリームデータ
  • AI Data Platformオブジェクト・ストレージ(OCIオブジェクト・ストレージ)
  • Oracle Autonomous AI Database
  • OCIストリーミング(Kafka互換)
SAPおよびFusion Applicationsのデータは、分析およびAIの管理対象データ製品として配置、標準化および公開されます。
AIおよび機械学習サービス LLMエンドポイント、埋込み、RAGおよび分析インサイトを提供する。パワー・エージェントの推論
  • OCI Generative AIサービス
  • AI Data Platform/Oracle Analyticsレイヤー
LLMは、管理されたAI Data Platformデータ製品を使用して、質問への回答、例外の説明、改善計画の提案を行います。
ネットワーキングと統合 接続、ルーティング、アイデンティティを保護し、SAP、Fusion Applications、その他のSaaS/オンプレミス・コンポーネントを接続
  • OCI仮想クラウド・ネットワーク(VCN)
  • プライベート・エンドポイント
  • OCI Identity and Access Management/ポリシー
  • Oracle Integration (SAPおよびS/4HANAクラウド・アダプタ、Fusion ERP Cloudアダプタ)
SAP BAPI/RFC/IDoc、S/4HANA ODataおよびFusion Applications REST/ERPアダプタ・トラフィックにセキュアなパスを提供します。
クライアント・インタフェース エンド・ユーザー・エクスペリエンスの提供: Webアプリケーション、チャットボット、AIアシスタントのサイドバー
  • OCI API Gateway / OCI Load BalancerのOKE/OCI ComputeでホストされるWebアプリケーション
  • チャットボットまたはポータル統合(たとえば、Oracle Integration/AI Data Platform UXを使用)
ユーザーは、SAPまたはFusion Applicationsを問い合せたり、ステータスを説明したり、承認されたアクションを実行できるアシスタントUIを介して対話します。
可観測性と監査 アラートを記録、監視、設定し、パフォーマンスとコスト管理を分析
  • Oracle Cloud Observability and Management Platformサービス
  • OCI LoggingおよびOracle Log Analytics
  • OCI監査
 OCIの可観測性、ロギングおよび分析サービスは、SAPおよびFusion Applicationsと統合されたロギングおよび監査機能を補完します。

次に、レイヤーおよび機能の追加の詳細およびオプションを示します:

  • Orchestratorの実装:
    • コンテナ化されたマイクロサービス(OKE)またはコンピュートベースのサービス(OCI API Gatewayの前面)。
    • オプションで、ローコード・オーケストレーションで十分なプロセス自動化フローをOracle Integrationで実行できます。
  • サーバーレス関数としてのエージェント:
    • イベント駆動型のスケーリングが望ましい(エンリッチ、検証、分類、通知)OCI関数として実装された軽量エージェント。
    • エージェントは、直接ではなく、統合レイヤーを介してSAPおよびFusion Applicationsアダプタを呼び出します。
  • データの格納と処理:
    • Oracle AI Data Platformは、RAW/ランディング・ゾーンおよびアーティファクトにOCI Object Storageを使用します。
    • ゴールド・データ製品を管理するためのOracle Autonomous AI Database。
    • ほぼリアルタイムのパターンが必要な場合、OCIのKafka互換イベント・ストリーミングを使用したオプションのストリーミング/イベント・バックボーン。
  • AIおよび機械学習サービス:
    • AI Data PlatformのOCI Generative AIサービスは、管理されたデータに基づく要約、埋込み、RAGおよびツールを使用したエージェント・エクスペリエンスのための管理されたLLMエンドポイントを提供します。
    • 「ラストマイル」のインサイト配信と運用へのフィードバックのための分析レイヤー。
  • ネットワーキングと統合:
    • VCN、プライベート・エンドポイント(該当する場合)、およびアイデンティティ/ポリシー制御。
    • SAP用Oracle Integrationアダプタ(BAPI/RFC/IDoc)およびSAP S/4HANA Cloud OData接続。
  • クライアント・インタフェース:
    • 内部ポータル内のWeb UI、チャットボットまたは組込みエクスペリエンス。
    • 一般的なUXパターン: 承認を伴うアクションへの回答、説明および実行が可能な「アシスタント」サイドバー。
  • 監視と監査:
    • Oracle Cloud Observability and Management PlatformのOCIモニタリングは、テナンシ内のリソースのパフォーマンスを追跡するために使用されます。Oracle Log Analyticsは、OCI、SAPおよびFusion Applicationsソースを含む任意のコンポーネントからのログの収集、索引付け、エンリッチメント、問合せ、ビジュアライゼーションおよびアラートを提供します。
    • 可観測性および監査機能からのインサイトを活用して、コストを制御し、システム設計の決定に役立て、継続的な改善を推進します。

プロセス自動化とエージェント・オーケストレーションを実装

実装の最初のフェーズでは、完全な自律型推論を有効にする前に、一貫したツール契約、信頼性の高い接続性、反復可能なワークフローなど、動作するサイドカー・バックボーンの作成に重点を置いています。

フェーズ1で計画および実装する出力は次のとおりです。

  • SAP/Fusion Applications/AIDPアクションのツール・レジストリ(読取り/書込み/キュレート)。
  • 確定的オーケストレーション・スクリプト(上位ユースケースの既知の順序)。
  • エンドツーエンドの可観測性と監査ログ。

次に、ツール定義の例を示します。

SAPツール:

  • sap.getPurchaseOrder(poNumber)
  • sap.getInvoiceStatus(invoiceId)
  • sap.createOrUpdateVendor(vendorPayload)
  • sap.postIdoc(idocType, payload)
  • sap.callBapi(bapiName, params) (管理された許可リスト)

Fusion Applicationsのツール:

  • fusion.getSupplier(supplierId)
  • fusion.createInvoice(invoicePayload)
  • fusion.submitFBDI(jobName, fileRef) (ERPアダプタ・パターンを介して適用可能な場合)
  • fusion.queryRest(resource, params)

AIDPツール:

  • aidp.publishDataProduct(name, version)
  • aidp.runPipeline(pipelineId)
  • aidp.searchCatalog(term)
  • aidp.ragAnswer(question, dataProductRefs)

このフェーズでは、オーケストレータはシステム間コンテキストを維持します。

  • アダプタ・コールを介して取得されるSAPオブジェクト(BAPI/RFC/IDocまたはS/4HANA Cloud OData)。
  • REST/API/アダプタを介して取得されるFusion Applicationsオブジェクト。
  • AIDPのゴールド層から管理されたデータ製品。

可観測性とロギングを実装します。このパターンでは、次のものを使用して、サイドカーを本番統合製品として扱います。

  • ツール起動ログ(必要に応じてリダクションされた入力/出力)。
  • オーケストレータからデータ・プラットフォームへのアダプタを介したエンドツーエンドのトレース。
  • トランザクションをフォローするためのビジネス識別子。
  • キュレートされたデータ製品(特にAIエージェントが使用する製品)のデータ系統。

自律型エージェント動作の実装

フェーズ2では、より多くの自律性を実装します。

LLMは次のことができます。

  • 複数ステップのワークフローを計画します(次に何を確認する必要がありますか)。
  • コール・ツール
  • AIDPにより、管理されたエンタープライズ・データを基にしたビジネス対応のナラティブを生成

LLM駆動エージェント推論を実装する場合、エージェントは固定シーケンスではなく動的に次のことを決定できます。

  • SAPを最初に問い合せるか、Fusion Applicationsを最初に問い合せるか
  • 取得するデータ製品
  • 例外ケースをオープンするか、修正プランを提案するか
  • 適切なライトバック・アクション(多くの場合、承認によってゲート付き)

AIDPは、管理されたデータと統合AIサービスに基づいて構築されたエージェント・エクスペリエンスのためのプラットフォームを明示的に位置づけています。たとえば、LLMは次のことができます。

  1. SAPからの請求書ステータスの取得
  2. Fusion Applicationsでのサプライヤ・データの確認
  3. AIDP RAGパイプラインを使用した修正の提案

次の追加エージェントおよびツールを使用できます(使用例が示されている場合)。

  • Close Assistant Agent (SAP + Fusion EPM): 差異を説明し、欠落している転記を識別し、仕訳調整を提案します。
  • サプライヤ・オンボーディング・エージェント: サプライヤ・データを調整し、重複をチェックして、ターゲット・システムにサプライヤ・レコードを作成します。
  • Order Promisingエージェント: 需要/供給シグナルをプルし、制約を識別して、再割当または迅速化を推奨します。

フィードバックの収集による継続的な改善

結果はシステムにフィードバックする必要があります。

  • 「推薦は受け入れられましたか?」
  • 修正で例外が解決されましたか。
  • 「マッピング・ルールは将来の障害を減らしましたか?」

これらの結果は、マッチング・ロジック、例外プレイブック、および(適切な場合は)MLモデルとプロンプトを改善するためのラベル付きシグナルとなり、自動化の品質とビジネスの信頼の両方にループを閉じます。