🚀 SAP AI QuickLaunch Series / 秒速で学ぶ SAP AI Agent 開発 🚀 – Part0 Prologue / プロローグ

生成 AI は研究室の外へ飛び出し、今やビジネス現場の常識を塗り替えています。SAPは全速力でその波に乗っています。このブログシリーズでは、SAP AI Core の既定モデルを最速で呼び出し、実務で使える AI エージェントへ拡張する“秒速ハンズオン”をお届けします。

What You’ll Learn in This Series / 本シリーズで学べること

How to spin up a custom AI agent on SAP AI Core in minutes
SAP AI Core 上でカスタム AI エージェントを “秒速” で動かす方法

Hands‑on with LangChain, Google Search Tool, RAG, and Streamlit
LangChain・Google 検索ツール・RAG・Streamlit を使った実装

Exposing the agent as a REST API and rebuilding the UI in SAPUI5/Fiori
エージェントを REST API 化し、UI を SAPUI5/Fiori に載せ替える手順

Time Commitment / 学習時間
Each part is designed to be completed in 10–15 minutes.
各章は 10–15 分 で読める＆手を動かせるを予定しています。

️ Series Roadmap / 連載ロードマップ

Part 0 Prologue / プロローグ [current blog / 現在のブログ]Part 1 Env Setup: SAP AICore & AI Launchpad / 環境構築: SAP AI CoreとAI LaunchpadPart 2 Building a Chat Model with LangChain / LangChain でチャットモデルを構築Part 3 Agent Tools: Integrating Google Search / Agentツール: Google 検索を統合Part 4 RAG Basics ①: File Upload & HANA Cloud VectorEngine / RAG 基礎 ①: ファイルアップロード & HANA Cloud ベクターエンジンPart 5 RAG Basics ②: Retriever Tool / RAG 基礎 ②: Retriever Toolの構築Part 6 Streamlit UI Prototype / Streamlit でチャットUIPart 7 Expose as a REST API / AI Agent を REST API 化Part 8 Rebuild the UI with SAPUI5 / SAPUI5 でチャットUI を再構築

Note / 注記
Subsequent blogs will be published soon.
続編は順次公開予定です。

Prologue: Fast‑Track Roadmap to SAP AI Agents
プロローグ: SAP AI エージェントへの最速ロードマップ

1 | Introduction / はじめに

The Gen‑AI wave is hitting enterprise apps—and many SAP developers wonder how to spin up their own AI agents on SAP BTP without drowning in docs. The “SAP AI QuickLaunch” series is a lightning‑fast, hands‑on guide that leverages the default‑deployed OpenAI LLM on SAP AI Core so you can launch an AI agent with minimum steps and maximum learning.

生成 AI ブームの波が業務アプリケーションにも押し寄せています。とはいえ、SAP BTP 上で 自分だけの AI エージェントを動かす方法はまだ情報が少なく、「とりあえず試してみたいけど何を準備すればいいの？」と足踏みしている方も多いはず。本シリーズ 「SAP AI QuickLaunch」（秒速で学ぶ SAP AI Agent 開発） では、SAP AI Core にデフォルトでデプロイ済みの OpenAI LLM を活用し、最小ステップで AI Agentを立ち上げる超スピーディなハンズオン をお届けします。

2 | What You Will Build / 完成イメージ

Demo Image — Work in Progress / デモ画像は作成中

Streamlit Chat UI that understands uploaded files and answers your questions
ファイルアップロードに対応し内容を理解して返答する Streamlit 製チャット UI

AI agent with RAG that cites both Google Search and internal docs
Google 検索と社内ドキュメントを横断して根拠付き回答を生成する RAG エージェント

Future episodes will expose the agent as a REST API and rebuild the UI in SAPUI5
後続記事ではエージェントを REST API 化し、UI を SAPUI5 に載せ替えます

3 | Who Should Read / 対象読者

SAP BTP Beginners — especially those new to AI Core
SAP BTP 初心者 — 特に AI Core 未経験者

Python Developers at a basic level
Python 初級者以上

Hands‑on Learners who value speed over theory
まずは動くものが欲しい派

4 | Prerequisites / 事前準備

BTP sub-account / BTP サブアカウントSAP AI Core instance / SAP AI Core インスタンスSAP AI LaunchPad Subscription / SAP AI LaunchpadのサブスクリプションPython 3.13 and pip / Python 3.13環境 & pipVSCode, BAS or any IDE / VSCodeやBASなどのIDE

5 | Next Up / 次回予告

Part 1 Env Setup: SAP AICore & AI Launchpad / 環境構築: SAP AI CoreとAI Launchpad

In Part 1 we’ll set up the environment and run a minimal LangChain script that calls the built‑in model on SAP AI Core—no external OpenAI key required. The whole exercise takes about ten minutes. See you soon!

第１章では、SAP AI Core の既定モデルを LangChain から呼び出す 最小構成を作ります。外部の OpenAI API キーは不要です。ローカル環境で 10 分もあれば試せますので、お楽しみに！

Disclaimer / 免責事項

Disclaimer – All the views and opinions in the blog are my own and is made in my personal capacity and that SAP shall not be responsible or liable for any of the contents published in this blog.
免責事項 – 本ブログに記載された見解および意見はすべて私個人のものであり、私の個人的な立場で発信しています。SAP は本ブログの内容について一切の責任を負いません。

Generative AI has leapt from research papers to daily business reality— and SAP is surfing that wave at full speed. In this hands‑on series, I’ll show you how to spin up a custom AI agent on SAP AI Core in minutes, then grow it into a production‑ready asset—without drowning in theory.生成 AI は研究室の外へ飛び出し、今やビジネス現場の常識を塗り替えています。SAPは全速力でその波に乗っています。このブログシリーズでは、SAP AI Core の既定モデルを最速で呼び出し、実務で使える AI エージェントへ拡張する“秒速ハンズオン”をお届けします。 What You’ll Learn in This Series / 本シリーズで学べることHow to spin up a custom AI agent on SAP AI Core in minutesSAP AI Core 上でカスタム AI エージェントを “秒速” で動かす方法Hands‑on with LangChain, Google Search Tool, RAG, and StreamlitLangChain・Google 検索ツール・RAG・Streamlit を使った実装Exposing the agent as a REST API and rebuilding the UI in SAPUI5/Fioriエージェントを REST API 化し、UI を SAPUI5/Fiori に載せ替える手順Time Commitment / 学習時間Each part is designed to be completed in 10–15 minutes.各章は 10–15 分で読める＆手を動かせるを予定しています。 Series Roadmap / 連載ロードマップPart 0 Prologue / プロローグ [current blog / 現在のブログ]Part 1 Env Setup: SAP AICore & AI Launchpad / 環境構築: SAP AI CoreとAI LaunchpadPart 2 Building a Chat Model with LangChain / LangChain でチャットモデルを構築Part 3 Agent Tools: Integrating Google Search / Agentツール: Google 検索を統合Part 4 RAG Basics ①: File Upload & HANA Cloud VectorEngine / RAG 基礎 ①: ファイルアップロード & HANA Cloud ベクターエンジンPart 5 RAG Basics ②: Retriever Tool / RAG 基礎 ②: Retriever Toolの構築Part 6 Streamlit UI Prototype / Streamlit でチャットUIPart 7 Expose as a REST API / AI Agent を REST API 化Part 8 Rebuild the UI with SAPUI5 / SAPUI5 でチャットUI を再構築Note / 注記Subsequent blogs will be published soon.続編は順次公開予定です。Prologue: Fast‑Track Roadmap to SAP AI Agentsプロローグ: SAP AI エージェントへの最速ロードマップ1 | Introduction / はじめにThe Gen‑AI wave is hitting enterprise apps—and many SAP developers wonder how to spin up their own AI agents on SAP BTP without drowning in docs. The “SAP AI QuickLaunch” series is a lightning‑fast, hands‑on guide that leverages the default‑deployed OpenAI LLM on SAP AI Core so you can launch an AI agent with minimum steps and maximum learning.生成 AI ブームの波が業務アプリケーションにも押し寄せています。とはいえ、SAP BTP 上で自分だけの AI エージェントを動かす方法はまだ情報が少なく、「とりあえず試してみたいけど何を準備すればいいの？」と足踏みしている方も多いはず。本シリーズ「SAP AI QuickLaunch」（秒速で学ぶ SAP AI Agent 開発）では、SAP AI Core にデフォルトでデプロイ済みの OpenAI LLM を活用し、最小ステップで AI Agentを立ち上げる超スピーディなハンズオンをお届けします。 2 | What You Will Build / 完成イメージDemo Image — Work in Progress / デモ画像は作成中Streamlit Chat UI that understands uploaded files and answers your questionsファイルアップロードに対応し内容を理解して返答する Streamlit 製チャット UIAI agent with RAG that cites both Google Search and internal docsGoogle 検索と社内ドキュメントを横断して根拠付き回答を生成する RAG エージェントFuture episodes will expose the agent as a REST API and rebuild the UI in SAPUI5後続記事ではエージェントを REST API 化し、UI を SAPUI5 に載せ替えます 3 | Who Should Read / 対象読者SAP BTP Beginners — especially those new to AI CoreSAP BTP 初心者 — 特に AI Core 未経験者Python Developers at a basic levelPython 初級者以上Hands‑on Learners who value speed over theoryまずは動くものが欲しい派 4 | Prerequisites / 事前準備BTP sub-account / BTP サブアカウントSAP AI Core instance / SAP AI Core インスタンスSAP AI LaunchPad Subscription / SAP AI LaunchpadのサブスクリプションPython 3.13 and pip / Python 3.13環境 & pipVSCode, BAS or any IDE / VSCodeやBASなどのIDE 5 | Next Up / 次回予告Part 1 Env Setup: SAP AICore & AI Launchpad / 環境構築: SAP AI CoreとAI LaunchpadIn Part 1 we’ll set up the environment and run a minimal LangChain script that calls the built‑in model on SAP AI Core—no external OpenAI key required. The whole exercise takes about ten minutes. See you soon!第１章では、SAP AI Core の既定モデルを LangChain から呼び出す最小構成を作ります。外部の OpenAI API キーは不要です。ローカル環境で 10 分もあれば試せますので、お楽しみに！ Disclaimer / 免責事項Disclaimer – All the views and opinions in the blog are my own and is made in my personal capacity and that SAP shall not be responsible or liable for any of the contents published in this blog.免責事項 – 本ブログに記載された見解および意見はすべて私個人のものであり、私の個人的な立場で発信しています。SAP は本ブログの内容について一切の責任を負いません。 Read More Technology Blogs by SAP articles

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