sap-ai-core

SAP AI Core & AI Launchpad スキル

関連スキル

• sap-btp-cloud-platform：プラットフォームの概要、BTP アカウントの設定、サービスの統合に使用します
• sap-cap-capire：CAP を使用した AI 搭載アプリケーションの構築や、AI サービスの統合に使用します
• sap-cloud-sdk-ai：SDK の統合、AI サービスの呼び出し、Java／JavaScript の実装に使用します
• sap-btp-best-practices：本番環境へのデプロイパターンや AI ガバナンスのガイドラインに使用します

このスキルを使用する場面

SAP AI Core のプロビジョニング、SAP AI Launchpad の使用、Generative AI Hub のオーケストレーション設定、モデルプロバイダーの選択、RAG またはグラウンディングフローの構築、プロンプトテンプレートの管理、トレーニング／推論ワークロードのデプロイ、または SAP アプリケーションへの AI 機能の組み込みを行う場合に、このスキルを使用します。

目次

1. 概要
2. クイックスタート
3. サービスプラン
4. モデルプロバイダー
5. オーケストレーション
6. コンテンツフィルタリング
7. データマスキング
8. グラウンディング（RAG）
9. ツール呼び出し
10. 構造化出力
11. エンベディング
12. ML トレーニング
13. デプロイメント
14. バンドルリソース
15. SAP AI Launchpad
16. プロンプトレジストリ
17. API リファレンス
18. 一般的なパターン
19. トラブルシューティング
20. 参考資料

概要

SAP AI Core は、標準化され、スケーラブルで、ハイパースケーラーに依存しない方法で AI アセットの実行を管理する、SAP Business Technology Platform（BTP）上のサービスです。SAP AI Launchpad は、Generative AI Hub を含む AI ランタイムの管理 UI を提供します。

主な機能

機能	説明
Generative AI Hub	統一 API を使用して複数のプロバイダーの LLM にアクセス
オーケストレーション	テンプレート化、フィルタリング、グラウンディング、マスキングのためのモジュール式パイプライン
ML トレーニング	モデルのトレーニングに使用する Argo Workflows ベースのバッチパイプライン
推論サービング	予測用の HTTPS エンドポイントとしてモデルをデプロイ
グラウンディング／RAG	コンテキストを考慮した AI のためのベクトルデータベース統合

3 つのコンポーネント

1. SAP AI Core：AI ワークフローとモデルサービングの実行エンジン
2. SAP AI Launchpad：AI ランタイムと GenAI Hub の管理 UI
3. AI API：ランタイム全体にわたる標準化されたライフサイクル管理

クイックスタート

前提条件

• SAP BTP エンタープライズアカウント
• SAP AI Core サービスインスタンス（GenAI には Extended プランが必要）
• 認証情報を含むサービスキー

1. 認証トークンを取得する

# Set environment variables from service key
export AI_API_URL="<your-ai-api-url>"
export AUTH_URL="<your-auth-url>"
export CLIENT_ID="<your-client-id>"
export CLIENT_SECRET="<your-client-secret>"

# Get OAuth token
AUTH_TOKEN=$(curl -s -X POST "$AUTH_URL/oauth/token" \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
  -d "grant_type=client_credentials&client_id=$CLIENT_ID&client_secret=$CLIENT_SECRET" \
  | jq -r '.access_token')

2. オーケストレーションデプロイメントを作成する

# Check for existing orchestration deployment
curl -X GET "$AI_API_URL/v2/lm/deployments" \
  -H "Authorization: Bearer $AUTH_TOKEN" \
  -H "AI-Resource-Group: default" \
  -H "Content-Type: application/json"

# Create orchestration deployment if needed
curl -X POST "$AI_API_URL/v2/lm/deployments" \
  -H "Authorization: Bearer $AUTH_TOKEN" \
  -H "AI-Resource-Group: default" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "configurationId": "<orchestration-config-id>"
  }'

3. モデル推論に Harmonized API を使用する

ORCHESTRATION_URL="<deployment-url>"

curl -X POST "$ORCHESTRATION_URL/v2/completion" \
  -H "Authorization: Bearer $AUTH_TOKEN" \
  -H "AI-Resource-Group: default" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "config": {
      "module_configurations": {
        "llm_module_config": {
          "model_name": "gpt-4o",
          "model_version": "latest",
          "model_params": {
            "max_tokens": 1000,
            "temperature": 0.7
          }
        },
        "templating_module_config": {
          "template": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "{{?user_query}}"}
          ]
        }
      }
    },
    "input_params": {
      "user_query": "What is SAP AI Core?"
    }
  }'

サービスプラン

プラン	コスト	GenAI Hub	サポート	リソースグループ
Free	無料	いいえ	コミュニティのみ	デフォルトのみ
Standard	リソースごとの料金＋基本料金	いいえ	完全な SLA	複数
Extended	リソースごとの料金＋トークン料金	はい	完全な SLA	複数

主な制限事項：

• 同じサブアカウントで Free と Standard を同時に利用することはできません
• Free から Standard へのアップグレードは可能ですが、ダウングレードはできません
• テナントあたりのリソースグループの上限は 50 個です

モデルプロバイダー

SAP AI Core では、テナント固有のカタログを通じてモデルプロバイダーにアクセスできます。正確なモデル名とバージョンは、対象テナントで GET /v2/lm/scenarios/foundation-models/models または SAP AI Launchpad Model Library を使って確認するまでは、あくまで例として扱ってください。

• Azure OpenAI：権限が付与されている場合、GPT ファミリーのチャット、ビジョン、推論、リアルタイム、埋め込みモデルを利用できます
• SAP Open Source：有効になっている場合、Llama／Falcon／Mistral ファミリーのオープンソースモデルを利用できます
• Google Vertex AI：権限が付与されている場合、Gemini ファミリーのチャット、ビジョン、コード、埋め込みモデルを利用できます
• AWS Bedrock：権限が付与されている場合、Anthropic Claude および Amazon のモデルファミリーを利用できます
• Mistral AI：有効になっている場合、Mistral Large／Small／Codestral ファミリーのモデルを利用できます
• IBM：Granite モデルを利用できます
• Perplexity：有効になっている場合、ウェブ情報を根拠とする Sonar ファミリーのモデルを利用できます

プロバイダーの設定とモデル一覧の詳細については、references/model-providers.md を参照してください。

オーケストレーション

オーケストレーションサービスでは、8 つの実行ステージを備えたモジュール式パイプラインを通じて、複数のモデルに統一的にアクセスできます。

1. グラウンディング → 2. テンプレート処理（必須） → 3. 入力の翻訳 → 4. データマスキング → 5. 入力フィルタリング → 6. モデル設定（必須） → 7. 出力フィルタリング → 8. 出力の翻訳

オーケストレーションモジュールの設定、例、応用パターンについては、references/orchestration-modules.md を参照してください。

コンテンツフィルタリング

Azure Content Safety：4 つのカテゴリ（ヘイト、暴力、性的、自傷行為）のコンテンツを、重大度レベル 0～6 でフィルタリングします。Azure OpenAI では、重大度 4 以上が自動的にブロックされます。その他の機能には、PromptShield と保護対象コンテンツの検出があります。

Llama Guard 3：暴力犯罪、プライバシー侵害、コードインタープリターの悪用など、14 のカテゴリに対応しています。

データマスキング

PII を保護する 2 つの方法：

• 匿名化：MASKED_ENTITY（不可逆）
• 仮名化：MASKED_ENTITY_ID（可逆）

対応するエンティティ（全 25 種類）：個人データ、ID、財務情報、SAP 固有の ID、機微属性が含まれます。エンティティの一覧と実装の詳細については、references/orchestration-modules.md を参照してください。

グラウンディング（RAG）

SharePoint、S3、SFTP、SAP Build Work Zone、DMS の外部データを統合できます。PDF、HTML、DOCX、画像などに対応しています。上限はパイプラインあたり 2,000 ドキュメントで、毎日更新されます。設定の詳細については、references/grounding-rag.md を参照してください。

ツール呼び出し

5 ステップのワークフロー（ツールを定義 → tool_calls を受信 → 関数を実行 → 結果を返す → LLM が応答を取り込む）を通じて、LLM が関数を実行できるようにします。テンプレートは templates/tool-definition.json にあります。

構造化出力

厳密な検証を使用して、モデルの応答が JSON スキーマに一致するようにします。構造化データの抽出や API 応答に役立ちます。

埋め込み

/v2/embeddings エンドポイントを通じて、RAG や類似性検索向けのセマンティック埋め込みを生成します。ドキュメント、クエリ、テキストの入力タイプに対応しています。

ML トレーニング

トレーニングパイプラインには Argo Workflows を使用します。主な要件は、default オブジェクトストアのシークレットを作成し、ワークフローテンプレートを定義し、パラメーターを指定して設定を作成してから、トレーニングを実行することです。ワークフローのパターンについては、references/ml-operations.md を参照してください。

デプロイ

2 段階のプロセスでモデルをデプロイします。まず設定（モデルバインディングを含む）を作成し、次に TTL を指定してデプロイメントを作成します。ステータス：Pending → Running → Stopping → Stopped/Dead。テンプレートは templates/deployment-config.json にあります。

SAP AI Launchpad

4 つの主要アプリケーションを備えたウェブベースの UI です。

• ワークスペース：接続とリソースグループを管理します
• ML オペレーション：モデルのトレーニング、デプロイ、監視を行います
• Generative AI Hub：プロンプトの実験とオーケストレーションを行います
• Functions Explorer：利用可能な AI 機能を探索します

必要なロールには genai_manager、genai_experimenter、prompt_manager、orchestration_executor、mloperations_editor があります。ガイド全体については、references/ai-launchpad-guide.md を参照してください。

プロンプトレジストリ

プロンプトレジストリは、設計から実行時までプロンプトテンプレートのライフサイクルを管理し、SAP AI Core およびオーケストレーションワークフローに統合します。

2 つの管理インターフェース：

• 命令型 API：REST を介した完全な CRUD。設計時のプロンプトの改良に使用します
• 宣言型 API：Git リポジトリとの同期。実行時および CI/CD のユースケースに使用します

主なエンドポイント：

• POST /v2/lm/promptTemplates — プロンプトテンプレートを作成します
• POST /v2/lm/promptTemplates/{id}/substitution — ID でテンプレートに値を入力します
• POST /v2/lm/scenarios/{scenario}/promptTemplates/{name}/versions/{version}/substitution — 名前でテンプレートに値を入力します

プロンプトレジストリの詳細なドキュメントについては、references/ai-launchpad-guide.md を参照してください。

API リファレンス

コアエンドポイント

主なエンドポイント：/v2/lm/scenarios、/v2/lm/configurations、/v2/lm/deployments、/v2/lm/executions、/lm/meta。例を含む完全な API リファレンスについては、references/api-reference.md を参照してください。

一般的なパターン

CAP との統合：SAP CAP は、BTP 上で AI Core を利用する主要なフレームワークです。MTA を介して AI Core サービスインスタンスを CAP アプリにバインドし、SAP Cloud SDK for AI を使用して CAP イベントハンドラーからオーケストレーション API を呼び出します。BTP ロードバランサーのタイムアウトを避けるため、本番環境では LLM の呼び出しを必ず非同期で処理してください（202 Accepted を返し、cds.spawn を介してバックグラウンドで処理します）。コード例の全容については、sap-cap-capire および sap-cloud-sdk-ai のスキルを参照してください。

シンプルなチャット：テンプレートモジュールを使用した基本的なモデル呼び出し グラウンディング付き RAG：ベクトル検索と LLM を組み合わせて、コンテキストを考慮した応答を生成します セキュアなエンタープライズチャット：PII を保護するため、フィルタリング、マスキング、グラウンディングを組み合わせます テンプレートは templates/orchestration-workflow.json にあります。

トラブルシューティング

一般的な問題：

• 401 Unauthorized：OAuth トークンを更新します
• 403 Forbidden：IAM ロールを確認し、クォータの増加をリクエストします
• 404 Not Found：AI-Resource-Group ヘッダーを確認します
• デプロイメントが DEAD：デプロイメントログを確認します
• トレーニングの失敗：default オブジェクトストアのシークレットを作成します

クォータの増加は、サポートチケット（コンポーネント：CA-ML-AIC）からリクエストしてください。

同梱リソース

リファレンスドキュメント

1. references/orchestration-modules.md - すべてのオーケストレーションモジュールの詳細
2. references/generative-ai-hub.md - GenAI ハブの完全なドキュメント
3. references/model-providers.md - モデルプロバイダーと設定
4. references/api-reference.md - API エンドポイントの完全なリファレンス
5. references/grounding-rag.md - グラウンディングと RAG の実装
6. references/ml-operations.md - ML オペレーションとトレーニング
7. references/advanced-features.md - チャット、アプリケーション、セキュリティ、監査
8. references/ai-launchpad-guide.md - SAP AI Launchpad UI の完全なガイド

テンプレート

1. templates/deployment-config.json - デプロイメント設定テンプレート
2. templates/orchestration-workflow.json - オーケストレーションワークフローテンプレート
3. templates/tool-definition.json - ツール呼び出し定義テンプレート

公式ソース

• SAP AI Core ガイド：https://help.sap.com/docs/sap-ai-core
• SAP AI Launchpad ガイド：https://help.sap.com/docs/sap-ai-launchpad
• SAP Note 3437766：モデルのトークンレートと制限