概要
ミラティブが開発した、暗黙知の明文化と多段レビュー、物理的な実行ゲートによってデータ分析の民主化と品質担保を両立するAIエージェント基盤「ashura」の設計解説。
詳細内容
ミラティブにおけるデータ分析業務のボトルネック（属人化やスピード不足）を解消するために構築された、AIエージェント基盤「ashura」の設計思想が紹介されています。Claude Codeを基盤とし、以下の3つの主要なレイヤーで構成されています。
1. **ナレッジ層**: 半年かけて整備した用語集やテーブルカタログ、集計ルールをAIが参照可能にすることで、AIが分析の入り口で詰まる問題を解消。AIの賢さ以上に「参照ドキュメントの質」を重視しています。
2. **実行層（workflow-gate）**: 分析を7つのフェーズに分解。前段の成果物が存在しないと次へ進めない、あるいはクエリ実行を物理的にブロックするゲートを設けることで、AIによる「指示の読み飛ばし」を物理的に防止します。
3. **品質層（多段レビュー）**: 書き手と読み手のサブエージェントを分離。プランニング、SQL生成、最終報告の各段階で、独立したレビュアーが「反証（ミスを能動的に探す）」を行うことで品質を担保しています。
運用開始後、PdM自身がリアルタイムに集計を行うなど分析の民主化が進み、分析チームへの単純な依頼が削減されるなどの成果を上げています。