KTern.AIがAmazon Bedrock AgentCore上でSAP向けエージェンティックAIを構築した方法

KTern.AIは、SAPデジタルトランスフォーメーションプラットフォームプロバイダーであり、Amazon Bedrock AgentCore上にエンタープライズ向けSAPトランスフォーメーションワークロードに対応するAIエージェントを構築・展開しました。これらのエージェントは、リバースエンジニアリング、フィット・トゥ・スタンダード、コード分析から財務・販売プロセスの例外マイニングに至るワークフローを自律的にオーケストレーションします。その結果、カスタムエージェントインフラストラクチャを必要としない自動化が実現しました。

SAPデジタルトランスフォーメーションは、企業が取り組む最も複雑でリスクの高いイニシアチブの一つです。これらは数か月から数年にわたり、ビジネスプロセスとカスタムコード間の複雑な相互依存関係を含み、人間のコンサルタントだけでは拡大が難しいドメイン専門知識を必要とします。KTern.AIは、これらのトランスフォーメーションをより迅速かつ予測可能にするシステムの構築に長年取り組んできました。エージェンティックAIへの移行は、これまでのミッションの中で最も重要な飛躍です。

KTern.AIは従来のSaaSプラットフォームから、長期にわたるエンタープライズプログラムで複数の専門エージェントを調整する次世代エージェンティックAIプラットフォームへと進化しました。各エージェントは永続的なコンテキスト、安全なツールアクセス、本番グレードの信頼性で動作します。このシステムはAmazon Bedrock AgentCoreとStrand Agents SDKを使用して構築されました。

プラットフォームの核となる原則は、明確な関心の分離です。SAPドメインインテリジェンスはKTern.AIレイヤーに存在し、インフラストラクチャの問題（ホスティング、スケーリング、メモリ、ツールアクセス、アイデンティティ、可観測性）はすべてAgentCoreに委任されます。各エージェントは設定を通じてデプロイされ、カスタムオーケストレーションコードは不要です。エージェントの動作は、プロンプト、ツールバインディング、オーケストレーションパターンによって定義されます。新しいエージェントは4〜6時間で本番環境に到達し、インフラストラクチャのプロビジョニングやパイプラインエンジニアリングは不要です。KTern.AIはStrandsのマルチエージェントパターンをワークロードに応じて使用します。並列発見にはSwarm、順次フェーズにはWorkflow、条件付きパイプラインにはGraphを使用します。

アーキテクチャはクライアントレイヤーから内側に向かって流れます。エンタープライズユーザーはKTern.AIプラットフォームを通じてトランスフォーメーションリクエストを送信します。これらのリクエストはエージェントオーケストレーションレイヤーにルーティングされ、専門エージェントがAgentCoreランタイム上で完全なセッション分離のもとで実行されるため、ある顧客のコンテキストが別の顧客にアクセスされることはありません。各エージェントはAgentCoreゲートウェイMCPレイヤーを通じて外部ツールを呼び出します。このレイヤーはSAP API、顧客のERPシステム、KTern.AIのリポジトリへの認証済み接続を管理します。エージェントはAWS PrivateLinkを利用したVPCインターフェースエンドポイントを介してAmazon BedrockとAgentCoreにプライベートにアクセスするため、トラフィックはパブリックインターネットを経由しません。

エージェントが呼び出されると、AgentCoreメモリはプロジェクトに関連する永続的なコンテキストを取得および更新し、セッションを跨いでプロセス決定、コードパターン、蓄積された洞察を保持します。AgentCoreアイデンティティはエージェントとツールに対して認証と最小権限アクセスを実施します。すべてのアクションとモデル応答はAgentCore可観測性によってキャプチャされ、ログ、メトリクス、トレースとしてAmazon CloudWatchに送信されます。基盤として、Amazon BedrockはAnthropicのClaudeファミリーを含むモデルアクセスを提供します。Amazon S3、AWS Lambda、AWS IAMがシステム全体をサポートします。

Amazon Bedrock AgentCoreへの移行により、KTern.AIの顧客にとって何が可能かが変わりました。本番環境では、KTern.AIのエージェントはSAPプロジェクト期間を平均45%短縮し、発見と評価の時間を60〜70%削減しました。また、財務・販売の運用例外の90%を自律的に特定し、月間480エンジニアリング時間を節約しました。かつて大規模なコンサルタントチームと数か月の手動分析を必要としたSAPトランスフォーメーションが、現在は大幅に自動化されています。

開発速度に関しては、AgentCore以前は新しいエージェント機能を構築するたびに、オーケストレーション、メモリ、ツールアクセス、アイデンティティ、監視のためのカスタムインフラストラクチャを組み立てる必要があり、最低でも2〜3週間かかりました。設定駆動型アプローチにより、そのオーバーヘッドが排除されました。最初の本番エージェントは4〜6時間でデプロイされ、カスタムオーケストレーションコードはゼロ行で、開発サイクルが85%短縮されました。インフラストラクチャ設定時間は95%削減され、プロビジョニングやカスタムパイプラインエンジニアリングは不要になりました。新しいエージェントは設定デプロイメントを通じて同日に本番環境に出荷されます。

運用効率に関しては、インフラストラクチャをAWSで管理することで、運用体制が改善されると同時にコストが削減されました。本番デプロイメント全体でエージェントの稼働率は99.8%を維持しました。以前運用していた自己管理型コンテナスタックと比較して、インフラストラクチャコストが70%削減されました。月間480エンジニアリング時間（フルタイムエンジニア3人分に相当）が回収され、すべてエージェントインテリジェンスと新機能に再投資されました。

エージェンティック自動化の複合的価値は、顧客の成果に最も明確に現れています。SAPプロジェクト期間が平均45%短縮されました。発見と評価の時間が60〜70%削減されました。このフェーズは歴史的に初期プロジェクト予算の大部分を消費していました。分析フェーズでのSME・コンサルタント依存度が最大60%削減されました。自動生成されたテストケースの初回成功率は82%に達しました。例外マイニングエージェントが財務・販売モジュールの運用例外の90%を自律的に特定しました。より早期かつ包括的なリスク特定により、稼働後のサポートインシデントが40%削減されました。

スピードの向上は、品質が維持されて初めて意味を持ちます。エージェンティックAIは、KTern.AIがサポートするトランスフォーメーションの一貫性と信頼性を向上させました。リバースエンジニアリングとカスタムコード分析エージェントは、技術的負債と移行リスクを早期に表面化させ、高額な下流問題に発展するのを防ぎます。標準化されたエージェント駆動アプローチにより、どのコンサルタントチームが関与しても、プロジェクト間の品質ばらつきが低減されます。集中プロンプト管理により、バージョン管理、ロールバック、エージェントデプロイメント全体での一貫したガバナンスが提供されます。設定駆動型のテストにより、エージェント設定、オーケストレーションパターン、モデル選択の継続的改善がデプロイメントオーバーヘッドなくサポートされます。

KTern.AIのプラットフォームは、AgentCoreの6つの機能を活用しています：AgentCoreランタイムがエージェントをホストし、AgentCoreメモリがプロジェクトコンテキストを保持し、AgentCoreゲートウェイがツールを接続し、AgentCoreアイデンティティがアクセスを管理し、AgentCore可観測性が動作を追跡し、AgentCore評価が品質を測定します。AgentCore可観測性（Amazon CloudWatchとOpenTelemetry）以前は、マルチステップのエージェント障害のデバッグには、切断されたシステム間でログを手動で相関させる必要がありました。現在は、初期リクエストからすべてのエージェント決定とツールコールを経て最終応答に至るまで、数分で問題を追跡できます。この可視性が99.8%のエージェント稼働率を支えています。AgentCore評価は品質の一貫性の問題に対処し、KTern.AIは独自のSAPテストケースを使用して評価サイクルを実行し、エージェントの出力が正確で信頼できることを確認しています。