説明から deploy 可能なパッケージへ
フローを自然な言葉で説明すると、Integration Suite にインポートできる .zip ができあがります。Spec モードではモデルが spec JSON を出力し、決定論的な builder が検証済みのブロックから BPMN2 XML を組み立てます。「たぶん正しい」ではなく、構造上正しいものになります。
ベータ版 · 実験中
連携を説明すれば、iFlow ができあがる。
IFlow Assistant は、PC 上で動く Ollama モデルを使って SAP Integration Suite 用の Integration Flow を生成します。モデルは、あなたが教えた template やソリューションから学びます。自然な言葉で書いた依頼から deploy 可能なパッケージまで、lint、Security Check、tenant への deploy も含めて一貫して行えます。
Windows 10/11 64 ビット · 無料・オープンソース · 自動で更新 · すべてあなたの PC の中に留まります
作った理由
少し無謀なプロジェクトです。Ollama を使ってローカルでモデルを鍛え始めたかったし、自分が教えた template やソリューションをもとに iFlow の作成を速めてくれるツールが欲しかったのです。完成品ではありません。日々の仕事で実際に使っている実験で、それをそのまま公開しています。
実際には、モデルを再学習させるわけではありません。ローカルの knowledge base（RAG）を通じて「学習」します。そこには、あなたのエクスポート、分類した template、承認した生成パッケージが蓄積されます。新しい依頼には最も似た断片が付け加えられ、PC 上の Ollama モデルに渡されます。結果が良ければアプリにそう伝えると、それ以降の生成に反映されます。
すべてローカルで動きます。クラウドなし、アカウントなし、テレメトリなし。ベータ版なので明確な制限があり、このページの下のほうで包み隠さず挙げています。
機能
毎日 iFlow を作る人のためのデスクトップツールです。説明から始まり、tenant までたどり着きます。
ターンごとの会話
同じ会話の中でフローを調整できます。「リトライを追加して」「メールも送って」「マッピングを local process に分けて」。ターンごとにパッケージが再生成されます。
あなたの iFlow から学ぶ（RAG）
手作業で追加したものも tenant からインポートしたものも、すべてのエクスポートはローカルの knowledge base にインデックスされ、以降の生成を導きます。「Buono」（良い）ボタンを押すと、承認した生成パッケージも追加されます。
Lint と Security Check
すべてのパッケージは lint を通り、相互参照、sequenceFlow、processRef、宣言済みの {{...}} パラメータがチェックされます。Security Check は平文のパスワードやハードコードされた PII を探し、見つかった値は常にマスクします。
tenant 上での一連のサイクル
Design workspace のパッケージへの登録、deploy、ランタイム状態の待機、最新の Message Processing Logs によるスモークテスト。複数の tenant プロファイル（dev、test、prod）を GUI から直接扱えます。
エクスプローラーと BPMN ビューア
zip を展開せずに閲覧し、XML をハイライト付きで読み、階層レイアウトの BPMN キャンバスで各ステップのプロパティを確認できます。各プロジェクトで View、Edit、Lint、Ripacchetta（再パッケージ）、Deploy が使えます。
Template ファーストとガイド質問
KB のソースを template として分類すると（たとえば SuccessFactors や SFTP）、その規約が明示的な制約になります。「ガイド質問」は、生成の前に不足している要件を集めます。マッピング、データ量、リトライ、冪等性、セキュリティなどです。
製品プロファイルと顧客ごとに分かれた KB
SuccessFactors、S/4HANA OData、LDAP、Zucchetti、SOAP に製品ドキュメントを関連付けられます。顧客ごとにマッピング、ルール、ワークフローを別の KB に保管し、モデルはその顧客を選択して専用のパスワードでロックを解除したときにだけ、その KB を使用します。
機能ドキュメントと技術ドキュメント
iFlow から、Markdown と PDF に印刷できる HTML のドキュメントを生成します。顧客に渡すものと、今後の保守担当者のためのものです。
仕組み
モデルが書くのは仕様だけです。XML は決定論的なコードが組み立てるので、モデルの誤りはすぐに表面化し、tenant に届くことはありません。
- 1
依頼
フローを自然言語で説明します。template、製品プロファイル、顧客 KB は必要に応じて指定できます。
- 2
RAG knowledge base
SQLite + nomic-embed-text：あなたの iFlow の中で最も似た断片がコンテキストに入ります。
- 3
ローカルの Ollama モデル
CPI 用の system prompt を備えた qwen2.5-coder が、あなたの PC 上で動きます。
- 4
Spec JSON
ステップ、adapter、パラメータ、local process、エラー処理を検証済みの構造で表現します。
- 5
決定論的な builder
既知のブロックから BPMN2 XML を組み立てます。「でっち上げた」XML はありません。
- 6
Lint
相互参照、スクリプトの有無、パラメータの宣言、XML の妥当性。
- 7
Zip
Integration Suite にインポートでき、BPMN キャンバスで確認できるパッケージ。
- 8
Tenant
登録、deploy、ランタイム状態、ログによるスモークテスト。
3 ステップでインストール
必要なのは 64 ビット版の Windows 10 または 11 と、モデル用のディスク容量だけです。
Ollama をインストール
ollama.com からダウンロードしてインストールします。モデルをローカルで実行するエンジンです。
IFlowAssistant-Setup.exe を実行
インストーラーはアプリをユーザーフォルダーにコピーします。管理者権限は不要です。代わりに、ポータブル版を好きな場所に展開することもできます。
モデルを準備
アプリで Modello（モデル）メニュー → Prepara o aggiorna il modello Ollama...（Ollama モデルの準備・更新）を選びます。qwen2.5-coder（CPU なら 7B、約 5 GB。12 GB の NVIDIA GPU なら 14B、約 9 GB）と nomic-embed-text をダウンロードし、knowledge base をインデックスします。
自動で更新されます。
アプリは GitHub Releases を確認し、新しいインストーラーをダウンロードして SHA-256 を検証し、サイレントで実行します。あなたのデータ（knowledge base、プロファイル、生成した iFlow）には手を触れません。
ポータブル版：新しいパッケージへのリンク付きの通知が届き、いつ置き換えるかは自分で決められます。
データはあなたのもの
手短に言えば、あなたの PC の中だけにあります。
ローカルモデル
モデルはあなたのマシン上の Ollama で動きます。依頼、iFlow、knowledge base がどこかのサービスに送られることはありません。
テレメトリなし
外部への接続は、更新を確認するための GitHub Releases と、あなたが指示したときの tenant だけです。
マスターパスワード
マスターパスワードがローカルの設定とプロファイルを暗号化します。これがなければファイルは読めません。
シークレットは資格情報マネージャーに
tenant の client secret とパスワードは Windows の資格情報マネージャー（Credential Manager）に保存され、ファイルには書き込まれません。
顧客ごとに分かれた KB
各顧客のソースは通常の検索から除外され、その顧客を選択して専用のパスワードでロックを解除したときにだけ、モデルに渡されます。パスワードは KB の利用を可能にしますが、ディスク上のファイルは暗号化しません。ファイルを保護するには、BitLocker などのディスク暗号化を使用してください。
既知の制限
製品として正直に：これはベータ版です。ダウンロードする前に、次の点を知っておいてください。
-
Spec builder が対応するのは一般的な構成要素
Timer と HTTPS による開始、Content Modifier、XSLT、Groovy、Process Call と直線的な local process、Request-Reply HTTP/ProcessDirect/SuccessFactors、Send Mail と SFTP、OK/KO の router 1 つ、Exception Subprocess。Splitter/Gather、Data Store、複数の router を含む場合は Markdown モードに切り替わるため、deploy の前に Web UI でパッケージを確認する必要があります。
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tenant クライアントの検証は構造面のみ
Integration Suite の公開 OData API を実装していますが、試したのは少数の tenant だけです。初回接続時は「Test connessione」（接続テスト）を使い、違いがあれば報告してください。
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CPU では数分かかる
CPU で 7B モデルを使うと、1 回の生成に数分かかります。NVIDIA GPU と 14B モデルならずっと速く、品質も上がります。
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Windows 優先
Linux と macOS ではソースからアプリを起動できますが、tenant のシークレットは保存されないため、deploy のたびにセッションごとにシークレットを入力する必要があります。インストーラーと自動更新は Windows 専用です。
プロジェクトを応援する
IFlow Assistant は無料で、これからも無料です。午後の作業がひとつ浮いたなら、コーヒー 1 杯がいちばん手軽な伝え方です。新しいモデルを試している GPU を動かし続ける助けにもなります。
PayPal でコーヒーをおごるGitHub に丁寧に書かれた issue を送ってもらえるのも、とてもありがたいです。
よくある質問
特によく寄せられる質問です。
GPU は必要ですか？
いいえ。CPU と 16 GB 以上の RAM があれば 7B モデルは動きますが、1 回の生成に数分かかります。12 GB 以上の NVIDIA GPU があれば、14B モデルが数十秒で応答し、より正確な spec を出力します。
iFlow が PC の外に出ることはありますか？
ありません。knowledge base はローカルの SQLite ファイルで、モデルはあなたのマシン上の Ollama で動き、テレメトリもありません。アプリが接続するのは、更新のための GitHub Releases と、登録・deploy・インポートを始めたときの tenant だけです。
別のモデルは使えますか？
はい。cpi-iflow-builder モデルは、パッケージに含まれる Modelfile から作られます。ベースモデルを変更し（たとえば Ollama で使える別の coder モデル）、Modello（モデル）メニュー → Ricrea il modello dal Modelfile (ollama create) で作り直せます。CPI 用の system prompt はそのままです。
自分の template を追加するには？
Knowledge base タブから .zip のエクスポートを knowledge base に追加するか、tenant から直接インポートします。次にソースを選択し、「Template」で分類します。以降、そのソースは生成画面の「Template KB」メニューに表示され、その規約が明示的な制約になります。
deploy では具体的に何をしますか？
「Censisci + Deploy」（登録 + Deploy）は、使用中の tenant の Design workspace のパッケージにパッケージをアップロードし、deploy を開始し、ランタイム状態（STARTED または ERROR）を待ってから、最新の Message Processing Logs を読んでスモークテストを行います。ほかのアーティファクトには触れず、何も削除しません。
Mac や Linux でも動きますか？
一部は動きます。コードは Python と tkinter なので、install/ のスクリプトを使ってソースから起動できます。ただし、インストーラー、自動更新、tenant のシークレットの保存はありません。シークレットの保存は現在、Windows の資格情報マネージャー（Credential Manager）を使っています。
SAP の製品ですか？
いいえ。個人的な用途から生まれた独立したオープンソースプロジェクト（MIT ライセンス）で、SAP SE との提携、後援、承認の関係は一切ありません。使っているのは、Integration Suite の文書化された公開 API だけです。