- 本記事は、企業におけるAIエージェントの最大の課題はもはやAIモデルではなく、分散し、一貫性がなく、管理が困難な内部データと知識であると論じている。
- 現在一般的な導入方法では、AIアプリケーションごとに個別のコンテキストを構築するため、複数のチームが同じドキュメントを処理し、異なるエンベディング、インデックス、知識ベースを作成することになり、コストが増大し、回答の不一致が生じている。
- ドキュメント、ソースコード、またはビジネスプロセスが変更されると、各AIシステムが個別に更新されるため、AIエージェントが異なるバージョンの知識を使用してしまう。
- 著者は、各AIアプリケーションにデータを管理させるのではなく、共有の企業知識プラットフォームを構築することを提案している。
- このモデルは4つのレイヤーで構成される：Raw（元データの保存）、Refined（ドキュメントを知識オブジェクトに標準化）、Integrated（複数のシステムのデータを統一された知識モデルに接続）、Serving（各AIエージェントや複数のアプリケーションに最適化されたデータを提供）。
- Integratedレイヤーは、ドキュメント、ソースコード、Jira、メール、その他のシステムを、依存関係、所有権、影響などのビジネスエンティティと関係を通じて接続し、AIが単なるキーワード検索ではなく企業の背景を理解できるようにする。
- Servingレイヤーは、検索インデックス、エンベディング、知識グラフ、APIなどの共有リソースを作成すると同時に、データの複製なしに各AIエージェント専用のコンテキストを構築する。
- このアーキテクチャは、データのライフサイクル管理、出所の追跡、アクセス制御、AI結果の説明可能性、および企業全体での知識の再利用をサポートする。
- また、システムはAIエージェントからのフィードバックをプラットフォームに戻し、企業知識モデルを継続的に監視・改善することを可能にする。
- 著者は、企業の次の競争優位性は、AIエージェントを増やすことではなく、信頼できるデータと知識の基盤を構築することから生まれると結論付けている。なぜなら、「質の低い入力データからは質の低い出力しか得られない」という原則はAIでも変わらないからである。
📌 AIエージェントは、統一され、正確で、適切に管理された企業知識ソースが提供されて初めて効果を発揮します。各AIアプリが独自のコンテキストを構築するのではなく、企業は4つのデータ管理レイヤーを備えた共有知識プラットフォームに投資すべきです。これにより、重複の削減、一貫性の向上、説明可能性の改善が図られ、組織全体でAIを拡張するための基盤が構築されます。
