NTT DATA AIVista、エンタープライズ向けエージェントAIの最終課題を解決

記事の3ポイント

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   基盤モデル単体では不十分である課題

   複雑な保険請求処理などの規制されたワークフローにおいて、Fable 5 や GPT-5.5 といった最先端モデルでも手作業や文書の複雑さにより精度が不足する現状を指摘している。

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   システム全体の専門化による解決

   基盤モデルのファインチューニングではなく、顧客固有のデータ、ワークフロー、そして文書化されていない属人的知識（tribal knowledge）を取り込むことで、AI システム全体を企業環境に特化させるアプローチを提唱している。

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   3 つの実装コンポーネント

   AI が消費可能な形で企業の文脈を捉えること、コストを抑えつつ複数のモデルをアンサンブルで運用すること、エラー発生時に再実行を強制する専門的なガードレールを追加することが必要であると定義している。