Xebia: Why AI agents fail without the right data foundation｜Xebia：適切なデータ基盤なしでは AI エージェントは失敗する理由 | AIニュース最前線

もしあなたの役割が、組織に AI エージェントを導入してプロセスを加速させることにあるなら、まず基盤から始める必要があります。つまり、AI が消費できるようにデータを整備することです。Xebia のグローバル CTO である Niels Zeilemaker は、Agentic AI（自律型 AI）はデータの強さに依存してスケールすると説明しています。 「その点を考慮しない場合、最良のエージェントを構築できたとしても、正しいデータを見つけることは決してできません。あるいはデータを誤解釈したり、本来接続すべきではないデータフィールド同士を結合してしまうかもしれません」と Zeilemaker は解説します。「そしてこれらのミスは必ずしもエージェントのせいではありません。AI エージェントに対応していない基盤側の問題です」。 Zeilemaker が特に注目すべき領域として指摘するのが、データカタログ作成です。これは新しい概念ではありませんが、エージェントにとってはゲームチェンジとなります。「組織に人間しかいない場合のためにデータカタログを構築する場合、常にバックアップ（フォールバック）が存在します」と彼は言います。「何かが十分に文書化されていない場合でも、電話をかけて同僚の元へ行き、『この特定のデータセットとどう向き合うべきか』という裏口のような手段で対応できます」。 「しかしエージェントにはそのような裏口はありません。彼らはデータカタログに依存し、そこに記載されている内容のみを頼りにします。もし記述が間違っていれば、エージェントは機能しません」 Xebia の焦点は、組織が AI ストラテジーを実際の生産可能なソリューションへと転換し、より迅速に真の変革を推進するよう支援することにあります。同社のコアバリューには「人を最優先する」「妥協のない品質」が含まれますが、Zeilemaker が見る最も重要な価値は知識の共有です。例えば TechEx Global North America のようなイベントで Xebia が参加した際にも、そのような活動が行われています。 "知識を共有することは私たちにとって非常に重要であり、それによって私たちは市場の新しい変化に素早く対応し、少し先を行くことができるようになります。誰もが新しいことを知りたがり、何がうまくいき何がいかないかを共有したいという意欲を持っています」と Zeilemaker は語ります。「この知識共有とイノベーションに注力することで、私たちが権威として認められたい特定のドメインをいくつか選び出そうとしています」。 データと AI は明らかにその領域の一つです。AI & Big Data Expo において、Zeilemaker は参加者に対し、この AI の基盤をどのように構築し、断片化されたデータランドスケープを統一するかを説明しました。これは、目的別に設計された AI エージェント（AI agents）と専門的なエンジニアリングを組み合わせることで、12 か月から 24 ヶ月かかる開発期間を、固定価格かつマイルストーンに縛られたエンゲージメントへと圧縮するプロセスについて、率直な報告でした。 この全体の共通するテーマは、Xebia が「Agentic Data Foundation (ADF)」と呼ぶものであり、これはデータプラットフォームを拡張してエージェントをホストし、さらに顧客対応のユースケースと内部プロセスの両方でそれらを活用するものです。レガシーシステムからモダンなプラットフォームへの移行には常に大きな需要がありましたが、Xebia はより迅速かつ確実にデータプラットフォームへ移行するためのアプローチを求める顧客が増えていることを把握しています。Zeilemaker 氏は、ここでコンサルタントと顧客が共同でソリューションを開発していると述べています。 「エージェントはデータカタログとその記載内容に依存しなければなりません。もし記述が間違っていれば、エージェントは機能しません」 「従来の方法による移行や、LLM（大規模言語モデル）を活用したコード生成による加速を経て、私たちは今これをデータプラットフォームに統合し、提供される追加の文脈を利用して移行をさらに加速させています」と彼は言います。 この蓄積された経験こそが、「Xebia Axis: Agentic Data Foundation」を形作ったものであり、これは Xebia が提供する、他社よりも迅速に企業のデータを AI 対応化するための解決策です。 Xebia の武器庫にあるもう一つの強力な手段は「Xebia ACE: AI-Native Software Engineering」です。これは組織のソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体に AI を組み込むフレームワークであり、適切に実施すれば納期を最大 40% 短縮でき、レガシーシステムの移行コストを最大 70% 削減できます。 Zeilemaker は、Xebia ACE が「SDLC を実施しながらも特定のガバナンスや作業方式に固執したいと考えている」大規模企業にとって特に有用であると指摘しています。しかし、ここにはより大きな背景があります。Zeilemaker はバイブコーディング（vibe coding）を例に挙げています。「バイブコーディングについて考えてみると、誰でもアプリを作成できますが、実際にこれらのアプリを生産環境にデプロイすることに挑戦する人は誰もいません」と彼は言います。「ACE を採用すれば、LLM の加速による多くの恩恵を得ることができますが、過去の慣れ親しんだ品質の最終結果と同じものを受け取ることになります。 「コーディングで LLM の利用へ切り替えを検討している場合、Xebia ACE は非常に優れたフレームワークを提供します。これは、暗黙的な LLM 運用（dark factory LLM）に任せて最善を期待するリスクや欠点、その過程で制御やガバナンスの一部を失うことのない方法です」と Zeilemaker は付け加えます。 企業にとって、この制御が鍵となります。生成されるコードが多すぎるため、AI ドライブ型の SDLC（ソフトウェア開発ライフサイクル）は脆弱性を通じてセキュリティ上の弱点となる可能性があります。Zeilemaker は、これは業界がまだある程度解決すべき課題であると主張しつつも、Anthropic がプルリクエストレビュー機能のリリースを発表した最近の動きに関心を示しています。 「興味深い取り組みであり、今後さらに増えることになるでしょう」と彼は言います。「新しい生産環境へのリリースを試みるたびに適用される非常に詳細なプルリクエストレビューがあります。そして、プロセスに LLM をシニアメンバーとして追加し、第三者によるレビューのような役割を果たさせます。」 「これは、今後さらに注目されるであろう興味深い視点だと思います。」 究極のところ、組織がデータ準備度の評価から構築の準備に至るまで、その旅路のどの段階にあろうとも、Xebia は基盤を正しく整え、その上に変革をもたらすことを支援できます。 Photo by fabio on Unsplash 業界リーダーから AI やビッグデータについてさらに学びたいですか？アムステルダム、カリフォルニア、ロンドンで開催されるイベントをチェックしてください。この包括的なイベントは TechEx の一部であり、他の主要なテクノロジーイベントと併催されています。詳細はこちらをクリックしてください。 AI News は TechForge Media によって提供されています。その他の今後のエンタープライズ向けテクノロジーイベントやウェビナーはこちらからご覧ください。 本記事「Xebia: Why AI agents fail without the right data foundation」は、元々 AI News に掲載されたものです。

Xebia：適切なデータ基盤なしでは AI エージェントは失敗する理由

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