ビジネス現場にとって生成AIが欠かせないものになりつつある。自然言語による対話やコンテンツ生成にとどまらず、音声データの書き起こしや要約、専門的な文書の解説、データの分析やグラフ作成からソフトウエア開発まで、様々なユースケースに挑戦する企業は多いだろう。

　「生成AIは、汎用のLLMを活用するだけでも日常業務の効率化に大きく貢献します。ただ、その価値を最大限に引き出すためには、外部データへのアクセスを可能にし、それらを踏まえた回答を生成できるようにすることが重要です」とジールの瀧澤 祐樹氏は語る。

　そのための技術として、社内外のデータの検索結果を回答に組み込むRAG（Retrieval-Augmented Generation）が広く利用されている。一方で、「期待したほどの回答精度が得られない」「誤った回答が生じる」といった課題も現れてきているのが現状だ。そのような課題を解決するため登場したのが、近年注目を集めているAIエージェントである。

　「扱う情報を特定領域に絞り、専門性を高めることで回答の精度や応答速度を飛躍的に向上させます。また、ユーザーからの質問に答えるだけでなく、様々なタスクをワークフロー化し、AIが状況に応じて判断して実行まで担うことも可能です」（瀧澤氏）

　RAGと同様に、AIエージェントが創出する価値もデータに大きく依存する。業務に活用可能な、高品質な自社データへのアクセスを実現することで、AIエージェントは業務遂行におけるパートナーとしての役割をより一層果たすようになるという。

　このような高度なAIエージェントの活用を実現する際に、重要になるのがデータガバナンスの視点だ。

　「例えば、『ある従業員の給与額』を生成AIに尋ねるとしましょう。給与額のような個人情報は、質問者ごとの権限によって回答内容を調整することが求められます」と瀧澤氏。質問者が人事部の責任者であれば詳細な金額を回答しても問題ないが、一般社員であれば詳細は伏せて回答するべきだろう。

　こうしたセキュアなデータ活用を実現するためには、「データの種類や意味」「データの使い方」「社員個々人のアクセス権限」など、様々な点を加味して回答を生成できるようにする必要があるが、これをシステム開発によって実現するのはなかなか難しい。

　そこでジールが、データガバナンスを効率的に実現するための仕組みとして提案しているのが「データカタログ」だ。

　データカタログとは、データのメタ情報の一元管理、データの検索性向上、データの意味や利用方法の可視化、データガバナンス強化、データの信頼性や品質の把握などを目的とした仕組みのことを指す。元々はデータアナリストや管理者のために、データの所在や意味、所有者、権限などの情報を集約した“図書館”のような役割を担ってきたものだが、これを生成AIと組み合わせることで、ガバナンスを利かせた活用を実現できるという（図1）。

図1　 AIエージェントを支えるデータカタログ

データのメタ情報、意味や使い方、キーワードやタグなどを一元管理するデータカタログとAIエージェントを接続することで、質問への回答に必要なデータを効率的に検索したり、アクセス権限を考慮した回答をさせたりすることが可能だ

　「AIエージェントのタスクに『データカタログへのアクセス』を組み込むことで、質問者のアクセス権限を踏まえた最適なデータや項目を選定できるようになります。また、LLMへの指示（プロンプト）もデータカタログの活用を前提とすることで、より汎用的かつ柔軟なものに進化させることが可能です」と瀧澤氏は説明する。

　データカタログは、今後AIエージェントが活躍の範囲を拡大し、より一層効率的に各タスクを実行できるような環境を構築する際にも重要な役割を果たすという。

　「現在は、ユーザーとAIサービスを統合的に接続する『AIゲートウェイ』、AIモデルと外部システム間のやり取りを標準化する『MCP（Model Context Protocol）』、エージェント同士の対話によって安全に情報を交換する『A2A（Agent to Agent）』などの技術が実装されつつあります。データカタログは、これらの技術を支える基盤にもなるのです」と瀧澤氏は言う。

　動的な制御のもと、AIエージェントが適切な接続先を選択して自律的に動く。エージェント同士が会話し、必要な情報を受け渡しながら、複雑なタスクを計画・実行していく――。このような先進的なAIエージェントの活用を具現化する際に、正確かつ大量のデータを蓄積したデータカタログが重要な土台になるのである。

　ジールは、そのために必要になるシステムアーキテクチャの全体像を含めた、トータルな提案とサポートによって顧客企業を支援している。システムの構想策定から製品選定、開発、運用保守、人材育成から見直し・再始動まで、幅広い領域をカバーするサービスを提供することで、顧客に伴走するパートナーとしての役割を果たすという（図2）。

図2　データ活用プロジェクトの全フェーズに伴走できる

ジールは、データやAI ／生成AI の活用に向けたプロジェクトの全フェーズに伴走することで、顧客企業の取り組みをトータルに支援する

　「データカタログのほかにも、様々なデータを取り込む機能や蓄積する機能、活用の前段階で加工・整形する機能、各生成AIアプリとの接続、オーケストレーションの機能など、必要な要素は多岐にわたります。すべてを一度に構築するのではなく、段階的に小さな成功を積み重ねていくアプローチがお薦めです」と瀧澤氏は語る。

　同社では、AIエージェントを短期間で構築して試用できる「AIエージェント3カ月PoC クイックパック」も用意している。このようなサービスも活用しながら、いち早くAIエージェントの価値を体感してみることをお勧めする。