概要
https://speakerdeck.com/na0/ai-ezientotokao-ezhi-sudetaji-pan
詳細内容
## AI エージェントと考え直すデータ基盤
https://speakerdeck.com/na0/ai-ezientotokao-ezhi-sudetaji-pan
AIエージェントのデータ分析能力を最大化するため、データ基盤の「Agent-Ready」化が不可欠であると提唱する。
[[AIエージェント, データ基盤, データ分析, 信頼性, 開発効率]]
本発表は、AIエージェントがデータ分析において真価を発揮するためのデータ基盤のあり方を再考する。AIエージェントの分析品質は、データ基盤の質に直接依存するため、「Agent-Ready」なデータ基盤、すなわち発見可能性、理解可能性、信頼性を備えた基盤の構築が重要だと強調する。具体例として、メルカリのデータ分析AIエージェント「Socrates」を挙げ、エージェントがコンテキスト不足、データ発見の困難さ、信頼性の不明瞭さといった課題に直面している現状を指摘。これらの課題を解決するには、暗黙知を明示的な知識へと変換し、適切なインセンティブ設計を行うことが成功の鍵となる。データ基盤の改善は、AIエージェントの自律的なデータ活用を促進し、開発者がより高度な分析に集中できる環境を整備する上で極めて重要である。
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**編集者ノート**: AIエージェントがコード生成だけでなく、データ分析領域にも深く入り込む中で、その性能がデータ基盤の品質に左右されるという指摘は、ウェブアプリケーションエンジニアにとって非常に示唆に富む。これまで人間が担ってきたデータ探索や理解のプロセスをエージェントが代替する未来を考えると、データカタログの整備やメタデータの充実といった「Agent-Ready」なデータ基盤への投資は、開発効率とビジネス価値向上に直結する。今後は、データ基盤の設計段階からAIエージェントによる利用を意識した「エージェントファースト」なアプローチが主流となり、データエンジニアリングとアプリケーション開発の境界がさらに曖昧になるだろう。