画像：AWS（公式発表より）
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AWSがSAP業務を自動化するAgentic AIのブログシリーズを開始し、第1弾として貿易申告の自動化を公開しました。
なるほど
要約版：専門用語を控えて説明しています
AWSは、SAPのワークフローをAIエージェントで自動化するための実践的な解説シリーズを始めました。 第1弾として取り上げられたのは、SAP Global Trade Services（SAP GTS）を使った輸入申告の自動化です。 サプライヤーから届くPDFやメールなどの形式が異なる書類から、品目コードや数量などのデータを自動で読み取ります。
エージェントは、AWSのAmazon BedrockやSAPのAPIを介してデータを検証します。 信頼度が十分な場合はそのままSAPに書き込み、判断に迷う場合は担当者に通知して確認を求めます。 これにより、時差や担当者の不在による処理の遅れを防ぎつつ、重要な変更では人の目を挟む仕組みを実現しています。
SAPの業務では、手作業によるデータ入力や、時差による承認の滞留が課題になっています。AWSは、CFOや経営層が短期間で測定可能な成果を求める中、数週間で実装できるAI活用例を紹介するブログシリーズを始めました。
第1弾では、Agentic AI（自律的に推論して実行するAI）を使ったSAP業務の共通アーキテクチャと、輸入申告の自動化を紹介しています。今後は、サプライヤー納品の監視や支払い問い合わせへの対応なども取り上げる予定です。
従来のルールベースの自動化は、あらかじめ決められた条件に基づいて処理を実行します。
これに対し、Agentic AIでは、AIエージェントがSAPの最新データを読み取り、状況に応じて必要なアクションを判断・実行します。信頼度がしきい値を下回る場合は、分析したデータや推奨アクションを添えて担当者に確認を求めます。
AWSは、AIエージェントの活用により、時差に左右されない継続的な処理や、構造化・非構造化データの統合処理が可能になると説明しています。入力時の自動検証によるデータ品質の向上や、最新データに基づく意思決定の支援も挙げています。
シリーズのユースケースは共通のアーキテクチャパターンに従い、4つのレイヤーで構成されています。
セキュリティ対策として、通信や保存データの暗号化、必要な権限に限定したIAMロールなどを設けています。AWSによると、Amazon Bedrockは顧客データを基盤モデルのトレーニングや改善に使用しません。
第1弾のユースケースは、SAP Global Trade Services（SAP GTS）での輸入申告の自動化です。サプライヤーから届く書類の処理から申告完了までの流れを扱います。
取り込んだ書類からAIモデルがデータを抽出し、Amazon Bedrock Knowledge Basesの貿易規制情報や、SAP S/4HANAのマスターデータと照合します。
信頼度が十分な場合は、エージェントがSAP GTSに申告を書き込みます。信頼度がしきい値を下回る場合は、情報を添えて担当者に通知します。AWSは、手作業でのデータ入力や夜間のバックログをなくすことを、この仕組みの成果として挙げています。
次回は、サプライヤーの納品スケジュールの監視と、サプライチェーン途絶の分析を取り上げる予定です。今回の発表では、後続記事の具体的な公開日は示されていません。
不安Q&A
財務記録、コンプライアンス関連データ、SAPマスターデータを変更するアクションは、実行前に人による確認が必要とされています。
出典・aws.amazon.com今できることAIに任せる範囲と、人が確認する範囲を社内で先に分けて決めておく。
信頼度がしきい値を下回る場合、エージェントは人のレビュー担当者にエスカレーションし、分析したデータと推奨アクションを添えて通知します。
出典・aws.amazon.com今できること通知を受け取る担当者と、担当者が不在の時間の連絡先を決めておく。
通信はHTTPS、保存データはAWS KMSで暗号化され、Amazon Bedrockは顧客データを基盤モデルのトレーニングや改善に使用しないとされています。
出典・aws.amazon.com今できること記事の「セキュリティアーキテクチャ」の項目を、社内の確認リストに写して点検する。
ワークフローのすべてのアクションは監査証跡として記録され、使用したデータ、その出所、最終判断を下した人物を含む記録で回答できるとされています。
出典・aws.amazon.com今できること記事の「監査証跡」の項目で、どの記録がどこに残るかを確認しておく。
背景
SAPの現場では、手作業の入力やタイムゾーンによる承認の滞留が課題になっています。CFOは測定可能な成果を短期間で求めており、AWSはAgentic AIでライブのSAPデータを読んで判断する方式を提案しています。
出典・aws.amazon.comすぐにできること
AWS公式ブログのSAP向けAgentic AIシリーズ第1弾の記事で、貿易申告の流れを確認する
自社の定型業務で滞留している処理を、記事の課題リストと照らして洗い出す
発表内容をもとにした一般的な情報です。導入や契約の判断は、公式情報を確かめたうえでご自身で行ってください。
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本記事は公式発表の文章をもとにAIが要約・解説して自動生成したものです。誤りが含まれる可能性があるため、正確な仕様・料金は公式発表をご確認ください。元記事を読む制作方法と事実確認の手順は編集方針をご覧ください。誤りのご指摘はお問い合わせから受け付けています。
