ビジネス課題を自律的に解決する「データエージェント」の仕組みと構築ガイド

　ビジネスにおけるデータ分析の重要性は増す一方だが、分析チームに多大な負担を強いる状況になっている。データに関わる部分の自動化、しかもビジネスにより有用な成果を生み出す高度な自動化が求められている。

　AIエージェントの実用化で、そこに道が開けた。今注目したいのが、標準的な生成AIにとどまらず、データコンテキストレイヤーや最適なデータ関連ツールの選択が可能なエンジンを備え、企業のニーズである複雑な問題を自律的に解決するデータエージェントだ。これなら、ビジネス上の高度な問いに対してより包括的で実効性の高い回答を、根拠となるデータとともに提示してくれる。

　本資料では、「データエージェントとは何か」「データエージェントがコンテキストやツールをオーケストレーションする仕組み」について解説する。その上で、あるクラウドサービスが展開するデータエンジニアリング、データサイエンス、会話分析といったすぐに使える「事前構築済みエージェント」を紹介。さらに自社のビジネスに合わせた独自のカスタムエージェントを構築する「5つのステップ」も解説しているので、データ活用の自動化を目指す組織はぜひ参考にしてほしい。