16．日の出山トレッキング～日の出山バス停出発
東京都日の出町のシンボル「日の出山」に家族で登ってきたのでご紹介します。この記事は2021年9月5日時点での情報に基づいて書いています。
なぜ日の出山なのか
日の出山は東京都日の出町の名前の由来にもなっている標高902メートルの山です。今回この山に家族で登ろうと思った理由は、以下の3点です。
- 一緒に行くおじいちゃん（私の父）が何度も登っているから
- 都心からのアクセスが良いから（自宅から1時間半弱）
- 登山道が整備されており、半日程度で登って下りてこられるので子連れ家族向き
ハイキングルート・地図は日の出町のホームページに掲載されているマップを利用させていただきました。等高線の入った地図にルート・コースタイムが記されていて便利でした。www.town.hinode.tokyo.jp
日の出山へのアクセス
日帰り登山で荷物も少ないので、本来であれば最寄りのJR武蔵五日市駅まで電車で行きたいところですが、まだまだ勢いの衰えない新型コロナ感染症への感染リスクを考慮してレンタカーを利用して現地へ向かいました。
日の出山へのアクセス方法としては主に以下の2つがありますが、今回はシンプルな方の日の出山登山口バス停からのピストンルートを選びました。
- 日の出山登山口バス停から日の出山ハイキングコースを往復するルート ←こっち
- JR御岳駅から御岳山を経由した縦走ルート
登山口近くの駐車場
日の出山登山口バス停に併設されている10台程度駐車可能な無料の駐車場を利用しました。もう少し北に行くと「障害青春の湯 つるつる温泉」の第2駐車場がありますが、「登山者の長時間駐車禁止」の張り紙が掲示されおり、バス停併設の駐車場を利用する方が良さそうです。
登山スタート！・・・の前にトイレを済ましておきたい
子連れ家族では尚更のこと、登山開始の前にトイレを済ましておきたいところですが、残念ながらここの登山口近くにはトイレがありません。
最寄りのトイレは「松尾バス停」にあり、日の出山登山口バス停から2つ街寄りにあり、徒歩の場合往復20分以上はかかります。我が家はたまたま車で来ていたのですぐに着くことができましたが、電車＋バスでアクセスする場合はこの松尾バス停で降りてトイレを済まし、ここをスタート地点にするのが良さそうです。
日の出山登山口～ハイキングルート～山頂
日の出山登山口バス停からやや北側にある三ツ沢分岐から登山スタート。日の出山ハイキングコースの入口までは緩やかな登りの舗装路を歩きます。
地図上の「新旧道分岐」。ここから右上に登っていく道がハイキングコース（旧道）
で、左手は舗装された林道（新道）。往路はハイキングコースを登っていきました。
ハイキングコースの最初は急登がありましたが、その後の登りは概ね緩やかであまり危険を感じる場所はありませんでした。今年で74歳になる父は数年ぶりの登山で、多少息が上がっていましたが、本人は（やや強気で）「これくらいがちょうど良い」と言っていました。
子供たち（8歳男子、5歳女子）も、これまで登ってきた山と比べるとお手軽感があり、余裕っぷりを出しながら登っていました。
コースタイム64分のところを約90分で登れたので、まずまずのペースでした。
山頂には大人が5～10人ほど座って休憩できる東屋とベンチがあり、私たちが到着した時にも1組がおにぎりなどを食べていました。
天気はなんとか本格的な雨が降らずに持ちこたえてくれましたが、残念ながら都心方面の景色は厚い雲の中で見ることができませんでした。
山頂～林道～つるつる温泉
復路は山頂から東雲小屋（現在閉鎖中）方面に降りて、すぐにまた階段道に合流しました。山頂から5分弱のところにある公衆トイレは現在使用することができないのでご注意を。
復路はクロモ岩の先の分岐をまっすぐ進んで舗装された林道（新道）を下っていきましたが、意外と傾斜がきつく、また、雨で道が濡れていたので大人も子供もツルツルすべって何度か尻もちをついてしまいました。
また、傾斜がきついので膝上あたりに常に力を入れながらゆっくり下らねばならず、旧道のハイキングルートを下るよりも筋力、体力的に大変だったように思います。（旧道を下っていないので詳細はわかりませんが、新道で下るのはあまりおすすめしません。）
結局下りも約90分かかり、やっとゴール。
の後は「障害青春の湯 つるつる温泉」で疲れを癒しました。こちらも初めて利用しましたが、本当に肌がつるつるになりそうな泉質でした。
感想、まとめ
日の出山には初めて登りましたが、都心からのアクセスがよく、家族連れでも会話しながら楽しく登ることができました。
今回は天気がイマイチできれいな景色を見ることはできなかったので、もう一度チャレンジしたいと思います。
15．AI・機械学習をちょこっと学んだのでSAPのそれ系サービスを振り返ってみた。
この記事は、chillSAPコミュニティ主催の「夏の自由研究2021」の記事として執筆しています。
自由研究の内容とモチベーション
社内の「AI実践ハンズオントレーニング」を受講し、機械学習の基礎的な知識を得ることができたので、あらためて現在SAPが提供しているAI・機械学習関連機能／サービスを調査・整理してみようと思います。
SAPのAI・機械学習関連機能／サービス
SAPにとってS/4HANAを「Intelligent ERPの出発点」という位置づけとしているので、AI・機械学習機能を備えたサービスが多くの製品ラインナップとして提供されています。
AI・機械学習サービスを大きく2つに分類することができます。
-
Embedding AI natively in SAP applications
S/4HANAでいえばFI：財務会計やSD：販売管理といったそれぞれのアプリケーションモジュールの標準機能としてAIや機械学習が備わっているものを指します。
伝票登録処理のエラー発生をトリガとして、ユーザに後続業務で追加対応が必要となるタスクを事前に通知する、といった予測機能が主なものになります。
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Exposing business-relevant capabilities via SAP BTP to customers and partners
一方でこちらはSAP BTPの標準機能としてAI・機械学習が備わっている、もしくは、SAP BTP上の開発環境を利用して既存のアプリケーションやデータに対して機械学習による付加的な機能を追加していくことができることを指しています。SAP iRPA、SAP Conversational AI、SAP Data Intelligenceといったサービスが該当します。
この他に、近年急速な機能拡張とともに存在感を増しているSaaS型BIツールであるSAP Analytics Cloudにも、データの予測分析機能としてAI・機械学習機能が利用されています。
SAP Data Intelligenceの振り返り
今回社内で受講したAIトレーニングでは、Pythonの機械学習や数値解析系のライブラリを利用して、分析に必要なデータの加工から分析用モデルの作成、モデルに対する学習実行、モデルを用いた予測、モデルの改善、といったデータ分析の基本的な流れを学ぶことができました。（学習教材としてはわりと一般的な（？）SIGNATEの「お弁当の需要予測チュートリアル」を利用しました。）
せっかくデータ分析手法のキホンを学ぶことができたので、前述したSAPの機械学習機能の中でもユーザの手でデータ分析フローを定義できるSAP Data Intelligenceについて、その機能や特長について振り返りたいと思います。
振り返りに利用するのはもちろん「SAP Inside Track Tokyo 2021 Day5-DAT」の関連2セッションのプレゼンテーションです。
登壇された方もおっしゃっているようにData Intelligenceの強みは以下の2点です。
- データ加工〜モデル作成〜学習〜予測〜モデル評価の一連のデータ分析タスクを一つのツール、画面上で一元管理できること
- 豊富なSAPシステム/サービスとのPre-drfined Connector
特に前者の「データ分析タスクの一元管理できる」については、実際にPythonでデータ分析をやってみると、インプットデータ、モデル関数、検証用データ、評価用データ、モデルの評価指標などのバージョンを意識しながら作業を進める必要があり、その時その時で使用する対象のオブジェクトを個別のスプレッドシートなどで管理したくなります。
その点、Data IntelligenceではGUIベースの同一画面上で管理できることで視認性も良く、とても便利に感じます。自分で紹介しながら使ってみたい気持ちが沸々と高まってきました。
Tutorialをやってみた！・・・、と書きたかった
というわけで早速SAP Data Intelligenceのチュートリアルをやってみよう！と勇んでDeveloper Tutorialsにアクセスしてみたところ、チュートリアルを進めるにはSAPのクラウド検証環境Cloud Applience Library（CAL）が必要との悲報が。
CAL環境を利用できる機会があれば是非とも触ってみたいですし、今後SAP BTPのトライアルアカウントのサービスに追加されることも期待したいと思います。
14．はぢめてのとうだん② ～準備編～
今回は、前回の「動機編」にて「chillSAP技術部屋」への登壇を申し込んだ僕が、約2か月先のイベント当日までの間の準備期間に「感じたこと」「考えたこと」を書きます。前回の冒頭でも触れたとおり、この文章は自分の備忘録であるとともに、これからアウトプットをやっていこうと考えている方々への後押しになるといいなという思いがあります。
自分が提供できる価値は何なのか？
発表の中身や構成を決めていく中で最もたくさん、何度も繰り返し自問したことは、「自分が今、提供できる価値は何なんだろう？」ということでした。そして結論としては、自分の実際の経験と、経験で得られたノウハウしかない、と考えました。だから、登壇することを決めた時点から、今回の発表のために新たにSSOの技術的なインプットをして、そのインプットしたことを発表に盛り込むことはやめようと決めました。なぜなら、そういった後付けの知識や情報は受け売りのものでしかないし、僕自身が僕自身のこととして自信を持って語ることができないのではないかと考えたからです。また、そういった知識や情報は、誰でもちょっと調べればすぐに得られるものなので、わざわざ忙しい中時間を割いて聴いてくれている方々にとって大きなプラスの価値にはならないように思えました。
ただ、何度も「自分が提供できる価値って何だろう」と自問していると、そのうちに「こんなことを話しても、聴いてよかった！と言ってくれる人なんているんだろうか・・・」と弱気になっていったこともまた事実でした。でもそんなときに僕を助けてくれたのは、今回のイベントのテーマである「技術部屋」というキーワードであり、「オーディエンスをおきざりにして突っ走ってください」というすみっこさんのつぶやきでした（笑）
また、そもそもたいした人間でない自分が提供できることなんてやっぱり大したことないのだ、と開き直れたことで、多くのことは伝えられないけれど、ここだけは自信を持って言い切ろうと、伝えたいポイントを絞る意識に繋げられたのではと思います。
アウトプットすることで湧き起こったこだわりの気持ち
でも一方で、自分の持つ知識や経験をアウトプットしようとすると、「あれ、これって本当にそうだっけ？？」と不安になって調べてしまうことが多々ありました。何かをアウトプットする＝誰かのために自分の価値の一部としての情報提供をしようとするとき、そのときになって自分の中に「厳密性」「正確性」に対する強いこだわりの気持ちが湧いてくることに気づくことができました。
仕事であれば、QCDやそれらのバランスを気にしてアウトプットをしていく必要があり、細部にこだわることが場面によっては必ずしも良いことにならない、というかむしろ効率性や期限を優先して「こだわり」は切り捨てることの方が多いように思います。でも、仕事とは違う場で自分の意志としてアウトプットをしようとすると、仕事では気にすべき制約を気にする必要がなくなり、存分に「こだわり」を追求できるのです。
今回の発表準備を通じて最も驚いたことは、普段仕事としてかかわってきた技術に対して僕はこんなに「こだわり」があったのだと気づいたことでした。
以上、発表準備の中で気づいたこと、感じたことを書いてきましたが、準備編のまとめとしてもう一言付け加えると、「アウトプット」という僕にとって新しい試みによって何か自分へのプラス要素が生まれるとすれば、それはプレゼンテーションの結果として聴き手からの反応やフィードバックのかたちで得られるものだと思っていましたが、実はその前の準備段階でも多くのプラス要素を得られるのだと知ることができました。
が、もちろんプレゼンテーションの結果として、また、今回の「新しい試み」の結果としてもたくさんのことを得られてしまったので、次回はそのあたりを書きたいと思います。
13．はぢめてのとうだん① ～動機編～
去る6/2（水）に「chillSAP技術部屋」というオンラインイベントにて発表者として登壇させていただきました。
「きっと良い経験になるに違いない」と思って手を挙げてみたのですが、終わってみると本当に、というか想像していた以上に良いことばかりでした。
なので、自分にとっては忘れないように、周りの方々にも是非僕と同じような経験をしてほしいと願って、イベント登壇をすることにした経緯や、やってみたことで僕の身の回りに起こった出来事や変化について記しておこうと思います。
（書き始めたら長くなってしまったので、何回かに分けます。）
そもそもどうして登壇しようと考えたのか
我が家夫婦では毎年年初に、今から始まる一年における夫婦それぞれの目標と家族の目標ややりたいことをノートに書き出してお互いに見せ合いながらああだこうだ話す、という気持ちの悪いイベントを開催しているのですが、僕自身の仕事の目標を書こうとした時に、ふと「自分はこのままで良いのだろうか」という漠然とした不安に駆られ、その不安はいつしか「自分がやりたい仕事って何だろう、それは今できていない気がするのだけどなぜだろう」という悶々とした終わりの見えない自問へと膨らんでいきました。
・・・と書き始めると長くなりそうなので、その自問に対するとりあえずの答えとして、「今年は何でもよいから仕事につながる何か新しいことを始める」という目標を立て、新しいことを始めるのならそれをきっかけにして「SAPコンサルとしてキャラ立ちしよう」と思い立ち、次の日にはキャラ立ちしまくっている人たちのコミュニティに参加し、その翌々週くらいから始まったイベントのレポートを書いてみたり、「もくもく会」なるあやしい勉強会に参加したりしていきました。
ここまででも、新しいコミュニティに飛び込んでいったことで得られたこと、メリットはたくさんありました。それは例えば、自分と同じ業界や会社で働いていても、自分や自分の会社のメンバとは全然異なる目線やアンテナを持ってスキルアップに取り組まれていたり、それを自分だけでなくコミュニティの活動として拡げていこうとされていたり、そういった方々と同じ空間で話をしているだけで、刺激になり、また、自分もSAPの最新技術をキャッチアップしていこうというモチベーションにもなりました。
でも、
自分はただ与えられたコミュニティに参加しているだけで、情報をもらっているだけで、INPUTしているだけで、まだ何にもOUTPUTしていないなぁ・・・という何とはなしの焦りに近い気持ちが日々湧いてくるのがわかりました。
それでもInside Track Tokyo 2021の最後の方のアンケートで、「次回、登壇したいですか？」という問いには「Yes！」と答えられるほどの勇気はなく、でも一方でそう問われたことで自分の本心は「Yes！」と言っているのだと察することができたことも事実でした。
というわけで、自分の中でもう十分に機は熟していたわけですが、そんなところに今回登壇させていただいたイベントの案内が目の前に現れたどころか、そのテーマたるや「SAPなんだけど認証認可やCI/CDを中心としたおしゃれなイベント」とな。
昨夏から参画中のS/4HANA導入案件でまさにSingle Sign-Onと格闘中だった僕は、「ここでこの機会を逃したらきっと後悔するにちまいない」と、冷蔵庫から缶ビールを取り出し、えいや！とのど元に叩き込み、某汎用人型決戦兵器のパイロットよろしく「逃げちゃダメだ」と5、6回わざとらしく口ずさんでから、「応募する」ボタンをクリックしたのでした。
～次回、「準備編」に続く。
12．SAP Inside Track Tokyo 2021に参加してみる⑦
いよいよ本日SAP Inside Track Tokyo 2021、最終日！・・・という時に限って、突如襲来する統括部長、空から無慈悲に降ってくるAWS見積り依頼・・・、見たこともないSAP Student Lifecycle Managementという怪しげなモジュール・・・、どうやってQuickSizerを回せと言うのだ・・・。
というわけで、今日はQuickSizerとAWSのPricing Calculatorを回しながらの視聴になりましたが、へこたれずに最後まで個人的な感想ブログ、完走したいと思います♪
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（１）「Kyma ではじめるマイクロサービスなサーバレス開発」の感想
※途中からの視聴になったので、後日あらためて見返して追記しようと思います。
- kubernetes、サーバレス環境に関連するノウハウが蟻んこレベルの僕では到底理解が追いつきませんでしたが、山本さんの技術、プレゼンテーションの素晴らしさと、Kymaの未来感は十分に伝わってきました。
（２）「Kyma で SAP Commerce をカスタマイズしてみた」の感想
- むむむむずかしい！！
- 後日動画を見返さないと感想すら書けない・・・。
（３）「SAP Marketing Cloud integration with Qualtrics Survey via SAP Integration」の感想
※残念ながらオシゴトしながらの視聴になりほとんど意識を向けることができなかったので、後日動画を見返して感想を書きたいと思います！（SAP CPIはBasisとして触ったことがあるので、ぜひもう一度きちんと観て理解したい！）
（４）「Apache Solr検索エンジンにおける日本語Indexing処理の理解」の感想
- Apahce Solr、はじめて知りました！
- そしてこの検索エンジンがSAP Commerceに利用されているのですね。TREXじゃないんですね、今はもう。
- あらためてsitTokyoの裾野の広さ、懐の深さを感じるセッションでした。
（５）「OpenID ConnectであなたのIDが広がる！SAP CDCで構築する共通認証基盤」の感想
- おお、遂に認証技術！
- SAP Customer Data Cloud from GIGYA、なんてサービスがあったなんて知りませんでした。
- 僕自身OpenIDは触ったことがないのですが、プレゼンテーション、デモを拝見するに、考え方はSAMLと共通する点が多いなあという印象です。そして、ご多分に漏れず、認証技術独特の用語が飛び交っております。（ちょっとわかるのでちょっとうれしい）
- SAPはどんどん新しい製品やサービスをリリースしていますが、それらをシームレスに連携させたり、導入の敷居を下げたりするためにユーザ認証は大事だなと思います。ビジネスニーズもあるのではないかな！とポジティブに捉えていきたい。
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「最終回の感想ブログは、ただの感想にならないようにしたい」なんてtweetしてみたりしましたが、結局最後が一番poorな内容になってしまいました。
来週からsitTokyoロスがやってきますが、逆にこのペースで毎週水曜はブログ更新する！ととりあえず言ってみて、一旦クロージングとしたいと思います！
11．SAP Inside Track Tokyo 2021に参加してみる⑥
ついに残すところあと2回となってしまったSAP Inside Track Tokyo 2021。
最近怪獣オシゴトの波状攻撃に遭っていて、SAP的なアウトプット活動が（実質的にアウトプットしていない）このsitTokyo感想ブログのみとなってしまっている自分に歯がゆく思う一方で、怪獣オシゴトのおかげでテクニカル方面にスキルストレッチできている部分もあるので、まあ今は仕方ないかなと割り切って、今日も未来の自分のためにsitTokyoの皆さんのセッションの感想を書きなぐってまいります。
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（１）「SAP Analytics Cloudで機械予測と計画業務の融合性を考えてみた」の感想。
- 「仮説指向計画法」という、「そもそも計画って何だっけ？」という原初的な問いから思考することは、自分のアイデアや意見の「幹」みたいなものをしっかりと持つことに繋がって、お客様に説明するときにもより強い説得力が持てるかもしれない、と新たな気づきが得られました。
- そして「仮説指向計画法」の考え方をSAP Analytics Cloudの機能と対応させながら紹介してもらうことで、SACの機能的な有用性の論拠が下支えされているように感じました。
- 普通なら最後の結論部分（より人間らしい仕事へとシフト）が何となく導き出されているような説明や資料が多い中で、なぜその結論となるのか？がとても論理的に、かつわかりやすく示されていました。
- こんな考え方もあるんだな！と1つ目のセッションから目から鱗でした。
※参考「仮説指向計画法」
（２）「新機能！Smart Wranglingとは」の感想。
- 「Data Wrangling」・・・牛や馬を飼いならすように、データをうまく扱って機械学習で利用しやすいようにしよう！
- 「Smart Predict」「Dataset」「hierarchy」・・・、SACもっと勉強しなくては！おそらく有識者からすると基本的な機能や用語に全然ついていけませぬ。
- SACは順調に、かつ急速に機能拡張していますね。SAPの本気度を感じます。データ分析（いわゆるBI系機能）と予測／計画機能とが両輪で拡張されていっていることも、SAPのAnalytics系ソリューションの本丸たるゆえんなのかなと思います。
（３）「SAP Data Warehouse Cloud/SAP Analytics Cloud やってみた！～オンプレDBのIoTデータ リアルタイム連携～」の感想。
- SAPを今まで触ったことがない人でも2か月足らずでPoCできてしまう、なんて10年前のSAP製品だったら考えられないことだったろうなと、あらためてSAP製品の進化、技術全般の進化スピードの速さを感じました。
- 従来のSAPのData Warehouse製品（SAP BWなど）は、「データ収集」と「データの可視化」がセットでしたが、今はそれぞれに様々な機能が具備されたり拡張されたりしてしまっているために、製品・ソリューション自体も分割されているのだな。
- SACはIoTデータの可視化にも利用できることを実際の動いている画面として初めて認識することができました( ..)φメモメモ
- 「可視化のためだけにシステム移行する必要性は全く無い」！！かっこいい！！（でもBasis人的にはオシゴトが減ってしまう！）
（４）「SAC Planning機能についての紹介と経験の共有」の感想。
- あまり触れる機会のなかったPlanning機能ですが、このセッションのデモにより具体的にイメージできました。
- このユーザライセンスタイプによる利用可能機能のマトリクスほしいですね。そしてSACのユーザライセンスタイプは3つだったんですね。
（５）「今日から俺のお父さんがSAP Analytics Cloudを使い始める」の感想。
- タイトルで吹いてしまったwww
- SACはIoTデータの可視化に使えるどころか、イカのグローバルでの取引量分析にも使えるのですね。会計データ分析にしか使えないなんて勝手に思い込んでいた自分に今日でサヨウナラできます。
- 「お客様が何をどう分析し可視化したいのか」ということが、お客様にSACやデータ分析基盤を提案するときの原点になるべきだなとあらためて感じました。
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今日は自分の知識を超えた内容が多かったので、自分のノウハウに対する直接的な拡張にはすぐに繋げられなかったのですが、その反面、皆さんの最新技術に対する高いモチベーションやバリエーション豊かなプレゼンテーションにたくさん刺激をもらえました。
10．SAP Inside Track Tokyo 2021に参加してみる⑤
今日は19時半までのオシゴトの打合せが運よく？別日程に飛んで行ったので、久々にスタートから参加することができましたSAP Inside Track Tokyo 2021。
今日のテーマ「DAT – Database and Data Management」は、ここのところの僕の興味関心に絡むところもたくさんありそうで、今日も楽しみにしておりました♪
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（１）「SAP Analytics Cloud 導入事例とポイント」の感想
- SAC案件は一昨年前くらいからじわじわと自分の周りにも実案件として近づいてきている足音を感じております。オンプレミスのSAP製品との接続設定だけにとどまらずに、もう少しアプリ寄りの提案やデザイン、インプリにも関わっていきたい今日この頃です。（もはや感想ですらないですね）
- 「Smart Discovery」はSAC特有の機能とな ( ..)φメモメモ
- オンプレミスデータソース→SCP（HANA）→SACのシステム構成は初めて見たので、こんな使い方があるのか！というか、あらためてバリエーションが豊富であることを認識できました。そして、複数の制約事項を総合的に評価した上で、SCP（HANA)に機能追加、データ蓄積、データ加工を担わせて、SACはデータの可視化に特化させることでシステム全体としてシンプルでわかりやすい構成になっているのだと感じました。
- 他の参加者のコメントに「なぜCDS Viewを使わなかったのですか？」というのが見えましたが、「自分はCDS ViewとHANA Viewの違いすら説明できないや・・・」と軽くへこみました。が、知らないことを知れたのは収穫だ！とポジティブにいきます。
（２）「HANA DB TO SAC – CloudConnectorを使用したデータインポートにおいて気を付けるべき4つのこと」の感想
- 実は今日のセッションのタイトルで最も興味津々だったのはこれでした。「SACは使ったことあるけれどHANA DBとの接続経験はない」「Cloud Connectorは導入・設定したけれど、データインポートの時にCloud Connector自体に対して特に気にしてこなかった」僕なので得られるものが多いのでは？と期待していました。
- （勝手に）期待していたCloud Connectorの設定・チューニングの話ではなかったけれど、HANAからSACにデータインポートする際のTipsとして、将来オシゴトで問題が発生した時にはきっとこのプレゼンテーションを思い出すのだと思います。
（３）「日本初のSAP HANA Cloud移行PJの体験談」の感想
- 「日本初」でもHANA Cloudを選んだお客様もチャレンジングですが、開発実績がない中でプロジェクトを完遂されたことは素晴らしいことですね。
- 通常であれば「予想外のエラー」は既に世界中の先人たちが経験した上でSAP CommunityやSAP Noteというかたちでエラーの内容や解決策を情報提供してくれていますが、それらがない！SAP社の全面的なサポートがあったことは想像できますが、未知の不具合に対する対応リードタイムも読めない、という状況はマネージャからすると戦々恐々。
- 「サーバ構築は数クリック」だと！？（裏でSAP社の営業担当者が数か月後のクリックを予測して調達に走っていた、なんてことはな）
- 「アラート監視機能がない」だと！？（そういえば数年前のSCPも監視機能がなくて外付けで作ったなぁ）監視などのいわゆる運用系機能、非機能系機能はクラウドサービス自体の機能追加・拡張に比べて必ず後手に回るので、ここを別の方法でお客様の要件を満たせるかたちに仕立てるかが、SCP系Basis人としての大事な役割なのだと思います。
（４）「データマネジメントにおける他クラウドと比べたSAP Data Intelligenceの優位性」の感想
- 早くもSAP Data Intelligence。現時点ですでに「それが何なのか」をプレゼンテーションできるというのは、個人的には信じられないほど早いですね。
- GCPとの比較がとてもわかりやすいですね！GCPはユーザの高いスキルを前提にしたカスタマイズの自由度が売りだというのは何となく納得感があります。
- CAIの次はData IntelligenceのTutrialをやってみたくなりました。
（５）「Data Intelligence – HANA APL/PAL連携によるML活用」の感想
- 1月の（当時はまだ）SCPの実践編セミナーの中でData IntelligenceのPipeline作成デモは拝見しましたが、今日のこのプレゼンテーションのデモを見てあらためてノーコード／ローコードでのデータ収集、管理が簡易に実現できることが理解できました。
- SAPでよくあるFI/CO系、ロジ系のデータを活用した具体的な事例が2つ3つあるとより実現イメージが湧きやすいかなと思いました。
- Basis人として分析してみたいのは、SAP ERPの監査ログを分析してユーザのトランザクション実行の傾向から、S/4HANAへマイグレーションするときに特に優先度を上げてカスタマイズすべきトランザクションを選定する、なんてどうでしょうか。（ニーズ少なそう）
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今日も内容盛りだくさんであっという間の第5回でした。自分もそろそろアウトプットしなきゃなー！