Analytics Cloud: アーキテクチャと用途

JinJin48

SAP Consultant | BTP · S/4HANA · US Global Rollout

May 12, 2026 · 26 min read

本記事の位置づけ#

参考資料#

1) アナリティクスのランドスケープ#

SAP Analytics Cloudは、SAPデータスタックの最上位に位置します。ここでは、ビジネスユーザーがストーリー、ダッシュボード、計画モデル、AI支援インサイトを通じてデータと対話します。 SAP Analytics Cloud製品ページによると、このプラットフォームは、ビジネスインテリジェンス、エンタープライズ計画、予測分析を単一のクラウドソリューションに統合し、JouleによるAI拡張を提供します。

これらは代替品ではありません。SACは分析と計画の消費面であり、DatasphereとHANA Cloudはそれが読み取るセマンティック層およびストレージ層です。BusinessObjectsとSACは、異なるアーキテクチャ上の前提に基づいて重複するBIユースケースに対応します。

2) S/4HANA への接続方法#

SACは、異なるユースケースに対応し、異なるガバナンス要件を課す2つの明確な経路を通じてSAP S/4HANAに接続します。 SAP BTP統合ガイドによると、SAP BTP Cloud Connectorは、インバウンドファイアウォールポートを開くことなく、オンプレミスのデータソースへの安全な接続を提供します。

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  SAP S/4HANA (on-premise or cloud)                                      │
│  CDS Views / OData APIs / Embedded BW / BPC Embedded                    │
└────────────┬───────────────────────────────────────────────────────────┘
             │                           │
             │ Live Connection            │ Import Connection
             │ (metadata only travels)    │ (data replicates to SAC HANA)
             ▼                           ▼
┌────────────────────────┐   ┌──────────────────────────────────────────┐
│  SAP BTP Cloud         │   │  SAP Analytics Cloud Agent               │
│  Connector             │   │  (on-premise component)                  │
│  (on-prem proxy)       │   └──────────────────────────────────────────┘
└────────────┬───────────┘               │
             │                           │
             └──────────────┬────────────┘
                            ▼
             ┌──────────────────────────────┐
             │   SAP Analytics Cloud Tenant  │
             │   (SaaS, Cloud Foundry)       │
             │   Stories / Planning Models   │
             │   Joule AI / Smart Predict    │
             └──────────────────────────────┘

ライブ接続は、ユーザーがストーリーを開いたり更新したりする際に、S/4HANAからオンデマンドでデータを取得します。SACテナントに送信されるのはメタデータのみで、マスタデータやトランザクションレコードはソースシステムに残るため、規制業界におけるデータレジデンシー要件を満たします。オンプレミスのS/4HANAにはSAP BTP Cloud Connectorが必要であり、これはアウトバウンド専用のトンネルを確立するため、インバウンドのファイアウォールポートは不要です。

Import connections（インポート接続）は、SACの基盤となるHANAデータベースにデータをレプリケートします。SACエージェントは、インポートジョブを仲介するオンプレミスコンポーネントです。インポートされたデータは、他のソースとブレンドしたり、書き戻しが必要な計画モデルで使用したりできますが、データのコピーが作成されるため、独自のリフレッシュスケジュールとガバナンスのオーバーヘッドが発生します。

すでにSAP Datasphereを使用しているプロジェクトでは、SACからのDatasphereライブ接続が推奨されるパターンです。これにより、SACは階層構造、関連付け、ディメンションメタデータを含むセマンティックに強化されたモデルを、別のレイヤーにデータを複製することなく利用できます。

重要ポイント: データ接続アーキテクチャの決定は要件段階で行う必要があります。ライブ接続はデータの保存場所を維持し、重複を削減しますが、レイテンシとソースシステムの負荷が発生します。インポート接続はパフォーマンスを向上させ、書き戻しを可能にしますが、明示的なガバナンスを必要とするデータコピーを作成します。

3) 成熟度マップ#

以下の表は、 SAP Analytics Cloud ヘルプポータルに記載されている機能を反映しています。Embedded Editionの行は、BTP Cloud Foundryサービスバリアントについて文書化された制約を反映しています。

4) 要件チェックリスト#

テナントおよび契約の前提条件#

SAP Analytics Cloud の計画機能ページでは、コラボレーティブ計画、自動予測、動的ワークフローがStandard Editionで利用可能であることが確認されています。Embedded Editionではこれらの機能が除外されるため、エディションの確認が最初の前提条件となります。

データ接続アーキテクチャ#

セキュリティとアイデンティティ管理#

計画モデルの前提条件#

5) 意思決定基準#

最初に問うべき3つの質問#

Q1. 分析や計画は、どのような測定可能なビジネス上の課題を解決することを目的としていますか？

もし答えが「ダッシュボードが必要だ」というだけで、そのダッシュボードがどのような意思決定を促進するのかが明確でなければ、誰も活用しない可視化ツールを提供するリスクが高まります。具体的で測定可能な成果（サイクルタイムの短縮、統合の期限、手動プロセスの置き換えなど）を追求してください。具体的な課題が浮かび上がらなければ、スコープはまだ準備できていません。

Q2. データはどこに存在し、各ソースのデータ品質は誰が責任を持つのか？

SACはデータ品質の問題を解決しません。むしろ、それを増幅させます。マスタデータが適切に管理されていないS/4HANAへのライブ接続は、手動レポートよりも速く誤解を招くストーリーを生成します。各ソースのデータスチュワードを特定し、最初のSACモデルを構築する前に、データ品質基準が上流で定義され、適用されていることを確認してください。

Q3. 予算権限と組織的な権限を持ち、計画ガバナンスを強制できる社内スポンサーは存在しますか？

SACにおけるエンタープライズ計画には、バージョン管理、承認ワークフロー、凍結期間、データアクション変更管理といった部門横断的な規律が必要です。これらのプロセスを強制できるスポンサーがいなければ、計画プロジェクトは一貫して、管理されていないシャドウバージョンや手動調整されたエクスポートへと劣化します。

プロジェクトコンテキストによるドメイン選択#

SAP Analytics Cloud 製品ページには、以下のドメイン選択テーブルに反映される、サポート対象のデータソースと機能領域が一覧表示されています。

ライセンスとコスト#

6) よくある障害#

以下は要件段階のパターンから抽出された障害です。 SAP Analytics Cloud ヘルプポータルには、障害1および5の根底にある機能の制約が文書化されています。契約署名前にこれらの制約を理解することで、最もコストのかかるスコープ修正を防ぐことができます。

障害 1: 契約締結時のエディション範囲の混乱

Teamsは、SAC Embedded Editionが安価に見え、BTPサービスとして利用可能であることから契約を結びますが、プロジェクト途中でPlanningとPredictive Analyticsが利用できず、150同時セッション制限が想定ユーザー数と互換性がないことに気づきます。契約署名前にエディションとその機能制限を書面で確認することが、この失敗を防ぐ唯一の対策です。

障害2: データ品質は稼働後の課題と想定されている

失敗したSAC分析プロジェクトに最も一貫してみられるパターンは、データ品質を「ダッシュボードを見た後で」修正するものとして扱うことです。SACライブ接続は、生のソースデータをビジネスユーザーに即座に公開します。そのため、S/4HANAのコストセンタ階層に不整合があったり、勘定割り当てが間違っていたりすると、ユーザー受入テストの初日からそれらのエラーが現れます。データ品質の改善は、ローンチ後の活動ではなく、並行するワークストリームとして範囲を定義しなければなりません。

障害 3: ライブとインポートの判断をビルドフェーズまで先送り

要件定義の段階で接続方式の判断が未解決のまま、開発チームがひとつのアプローチを既定値として進めた結果、互換性の問題が発覚するケースがあります。例えば、2つのライブソース間でのデータブレンディングが必要なユースケース（未サポート）や、インポートコピーを禁止するデータレジデンシー要件などです。開発中に接続アーキテクチャを変更すると、多大な手戻りが発生します。モデル開発を開始する前に、この判断を文書化し、データオーナーの承認を得る必要があります。

障害4：キックオフ時に計画ガバナンスプロセスが未定義

SACエンタープライズ・プランニングは、合意されたバージョン管理プロセスがないと急速に劣化します。ユーザーはプライベートバージョンを作成しても公開せず、管理者は放棄されたバージョンを蓄積し、データアクションはバージョン管理なしで編集され、予算数値がどのように導出されたかを誰も再現できなくなります。プランニングガバナンス（バージョン命名規則、フリーズスケジュール、承認ワークフローの所有者、データアクションの変更管理）は、最初のプランニングモデルを構築する前に設計されなければなりません。

障害 5: Cloud Connector および SAC エージェントがプロジェクト範囲外のインフラストラクチャ項目として扱われる

オンプレミスのライブ接続にはSAP BTP Cloud Connectorが必要であり、インポート接続にはSACエージェントが必要です。これらのコンポーネントは、顧客のインフラストラクチャまたはBasisチームがインストールおよび保守する必要があります。「顧客のIT部門が対応する」と扱われると、IT部門に誰も情報が伝わっていなかったり、接続テスト中にBasisチームが対応できない場合にプロジェクトが停滞します。両方のコンポーネントを明示的なプロジェクトタスクとして、責任者を指名して含めてください。

障害6: マトリックスセキュリティのモデル化が遅すぎる

行レベルデータアクセス制御がストーリー構築後に導入されると、その影響は深刻です。データモデルの再設計、ストーリーフィルターのセキュリティ駆動型フィルターへの置き換え、テストサイクルの再実施が必要になります。Matrix Securityの要件は要件定義フェーズで取得し、ストーリー開発開始前にセキュリティチームと検証する必要があります。

障害 7: データ機密性レビューなしで Joule / AI 機能が有効化されている

SACのJoule生成AI機能は、分析データに対する自然言語クエリを処理します。SACテナントに機密性の高い財務、人事、または個人データが含まれている場合、Jouleを有効にするには、SAPのAIデータ処理条件の確認と、一部の法域ではデータ保護影響評価が必要です。生成AI機能を有効化する前に、必ずクライアントのデータ保護責任者に確認してください。

FAQ#

Q: SACは完全オンプレミスのS/4HANAで使用できますか、それともクラウドのS/4HANAが必要ですか？

SACはSaaSソリューションであり、常にクラウド上で動作しますが、SAP BTP Cloud Connector（ライブ接続用）またはSACエージェント（インポート接続用）を介してオンプレミスのS/4HANAに接続します。インバウンドのファイアウォールポートは不要で、両コンポーネントはアウトバウンド専用のトンネルを確立します。オンプレミスのS/4HANAは完全にサポートされているソースであり、SACはハイブリッド接続を主要なユースケースとして設計されています。

Q: SACのライセンスは実際に何をカバーしており、追加購入が必要なものは何ですか？

標準のSACサブスクリプションには、BIストーリーの利用、計画、予測分析が含まれており、ユーザータイプによって名前付きユーザーごとに有効化される機能が決まります。生成AI機能（Joule）はサブスクリプションに含まれています。Bring Your Own Key暗号化のためのSAP Data Custodianは別のサブスクリプションです。Embedded Editionは、個別の価格設定と機能制限がある別のBTPサービスです。クライアントの調達チームとユーザー内訳（BIコンシューマー vs BIクリエーター vs プランナー）を確認してください。この内訳がライセンス費用の大部分を決定します。

Q: AIや予測機能は、いつプロジェクトのスコープから除外すべきですか？

予測機能の対象範囲から除外する条件：必要な粒度の履歴データが信頼できる予測に不十分な場合、ソースシステムのデータ品質が検証されていない場合、または予測出力に基づいて行動する指名されたプロセスオーナーがビジネス上存在しない場合。Jouleの対象範囲から除外する条件：テナントに機密性の高い個人データや規制対象の財務データが含まれており、データ保護影響評価が完了していない場合、または生成AIの出力を指名されたデータスチュワードがグラウンドトゥルースに対して検証できない場合。どちらの機能セットも、データ基盤が実証された後であれば、稼働開始後に容易に追加可能です。

Q: データ接続の決定は要件定義書にどのように文書化すべきですか？

接続に関する決定を、正式なアーキテクチャ決定記録（ADR）として文書化します。このADRには、ソースシステムとそのトポロジ、選択した接続タイプ（ライブまたはインポート）、その根拠（データレジデンシー、パフォーマンス、ライトバック要件）、指名されたデータオーナー、該当する場合は更新SLA、および承認日を記載します。このADRは、構築前にクライアントのセキュリティおよびデータガバナンスチームによるレビューを受ける必要があります。「実装中に決定します」という状態は、この決定において許容されません。

Q: SAC Embedded Editionとは何ですか。また、どのような場合に使用するのが適切ですか。

SAC Embedded Editionは、カスタムアプリケーションやポータル内に分析機能を埋め込むために設計されたBTP Cloud Foundryサービスです。 SAP Analytics CloudとBTPの統合ガイドに記載されている通り、HANA Analytics Adapterを介したSAP HANA Cloudへのライブ接続のみをサポートし、Planning、Predictive、Designerの機能はなく、同時ユーザーセッション数は最大150に制限されています。管理はAPIファーストで、UIは限定的です。このサービスは、BTPアプリケーション内で読み取り専用のBIを、ユーザー同時接続数を制御し、HANA Cloudを唯一のデータソースとして使用するユースケースに適しています。全社的なBIや計画立案のデプロイメントには適していません。

Q: SAP DatasphereとSACの統合は、実際にはどのように機能するのですか？

[SAP Datasphereは、信頼できるオリジンライブ接続を介して SAP DatasphereとSACを統合します。管理者は、DatasphereテナントとSACテナント間でセキュリティベースの信頼関係を確立します。その後、SACストーリーは、階層、関連付け、ディメンション属性を含む完全なメタデータ構造をサポートする最適化設計エクスペリエンスを使用して、分析データセット、分析モデル、パースペクティブを利用します。このパターンにより、Datasphereに既に存在するセマンティックモデルをSACで再構築する必要がなくなり、単一のセマンティックレイヤーを信頼できるものとして維持できます。

Q: SACの四半期アップデートによって既存のストーリーやデータ接続が壊れた場合はどうなりますか？

SACは四半期ごとにアップデートをリリースし、プロダクションテナントは変更フリーズ期間なしで自動的にアップデートを受け取ります。安定したストーリー機能ではリグレッションはまれですが、特にベータ機能やカスタムスクリプトロジックでは発生する可能性があります。標準的な緩和策として、まずプリプロダクションテナントがアップデートを受け取り、検証期間を経てからプロダクションがアップデートされます。クライアントがプリプロダクションテナントを対象としていない場合、このリスクはプロジェクトリスク登録簿に明示的に記載し、承認を得る必要があります。

概要#

SAP Analytics Cloudは、SAP BTPデータスタックにおける分析および計画コンサンプションレイヤーとして指定されています。 SAP Analytics Cloud製品ページで説明されているように、SAP S/4HANA、SAP Datasphere、SAP HANA Cloud、およびさまざまな非SAPソースにライブ接続またはインポート接続を介して接続します。各接続には、異なるガバナンスとインフラストラクチャ要件が伴います。このプラットフォームはBIおよびライブ接続において成熟しており、計画、予測、および生成AI機能は本番環境で使用可能ですが、信頼性の高いビジネス価値を提供するには、意図的なデータ品質とガバナンスの基盤が必要です。

SAC（SAP Analytics Cloud）エンゲージメントにおける意思決定作業は、最初のストーリーが構築される前に行われます。具体的には、エディションの選択、各ソースに対するライブ接続とインポートの判断、セキュリティとアクセスモデルの設計、そして計画ガバナンスの確立です。これらの決定を構築フェーズに先送りするチームは、エディションの不一致、データ品質の問題、未解決の接続アーキテクチャ、ガバナンスのない計画バージョンといった、同じ失敗に繰り返し直面します。

SACは、データ統合、セマンティックモデリング、階層管理を既に解決した、適切にガバナンスされたDatasphereまたはHANA Cloudレイヤーの下流に位置する場合に最も強力です。SACに上流のデータアーキテクチャの欠落を補うよう求めても、それは不可能であり、プロジェクトの範囲は当初合意されたものを超えて拡大します。

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