エージェント型エンタープライズの推進：エンタープライズコンテキストをガバナンスの効いたエージェント型アクションへ

過去数年間、エンタープライズAIにおける主流の考え方は、AIがデータのUIになるというものでした。自然言語は、レポートやダッシュボードのような従来の消費とインタラクションのメカニズムに取って代わりつつあります。対話によって、ビジネスユーザーと必要な情報との距離は縮まりました。あらゆるCIOが、この変化の大きな引力を感じています。 

その考え方は、今や当たり前のものとなっています。より難しい問題であり、あらゆるCxOが私たちに問いかけているのは、次に何が来るかということです。

私たちは、次の章はインサイトを実際のエンタープライズグレードのエージェント型アクションに変えることだと考えています。つまり、ガバナンスの効いたデータをガバナンスの効いた意思決定に変えることです。 

これは、エージェント型エンタープライズの台頭を意味します。インテリジェントなエージェントがデータ、モデル、アプリケーションを横断して継続的に稼働し、企業が大規模に推論、決定、行動できるよう支援する世界です。

企業が直面している課題

あらゆる企業が、このエージェント型の未来に期待を寄せています。しかし今日、ほとんどの企業はすでに断片化された環境にエージェントを展開しています。

多くの企業は、サイロ化された状態でエージェントを展開しています。財務エージェントは、サプライチェーンエージェントが決定したばかりの内容と矛盾する仮定を立てます。マーケティングエージェントは、サポートエージェントが昨日その顧客について学んだことを知らないままコンテンツを生成します。その結果、アクションの競合、一貫性のない結果、そして限定的なビジネスへの影響が生じます。

この課題の解決は、コンテキストから始まります。通信業界における解約のシグナルは、リテールバンキングにおけるシグナルとは異なります。消費財業界における「優良顧客」の定義は、製薬業界とは異なります。また、ユニットエコノミクスの急上昇は、医療保険者と資産運用会社とで異なる独自のエスカレーションパスを必要とします。

適切な意思決定コンテキスト（たとえば、業界のセマンティクス、KPI階層、意思決定フレームワーク、ポリシーのガードレールなど）がなければ、エージェントはデータをエラーなく取得できても、戦略的に間違っていたり、商業的にコストがかかったり、密かにコンプライアンス違反となったりする意思決定に至る可能性があります。

そして重要なことに、大規模で意味のある信頼できる意思決定を促進するには、このコンテキストを適切なAIモデルや、アプリケーション全体から取得した適切な情報と結びつける必要があります。

Accentureの最近のAI-Ready Data researchによると、高度なAIを拡張するために必要なデータ基盤を構築している企業（私たちが「データ再発明者」と呼ぶ企業）は、わずか7%にすぎません。これらの企業はデータ機能を拡張し、人間が使用するためだけでなく、この新世代のAIやエージェントに対してもガバナンスの効いた信頼できるデータを提供しています。これらのリーダー企業は、同業他社と比較して大規模にコンテキストグラフを展開する可能性が約2倍高く、同業他社のわずか28%に対し、74%が中核となるビジネスの意思決定全体に意思決定インテリジェンスを組み込んでいます。 

エージェント型エンタープライズのアーキテクチャ

この機会を実現し、エージェント型エンタープライズになるための第一歩は、適切な要素を整備することです。Snowflakeでは、エージェント型エンタープライズには次の4つの主要なコンポーネントが必要だと考えています。

• エンタープライズデータ＋コンテキスト：データ、ビジネスセマンティクス、ポリシーのガバナンスが効いた共有基盤。自社のビジネスを独自のものにするコンテキストと情報

• AIモデル：分析、予測、推奨事項を生成し、そのコンテキストから真のインテリジェンスを獲得できるよう支援する推論エンジン

• SaaS＋アプリケーション：重要なビジネスオペレーションを稼働させ続けるエンタープライズシステム

• エージェント型コントロールプレーン：これら3つの要素すべてを調整し、ガバナンスを適用して、意図をガバナンスの効いたエージェント型アクションに変換するコンポーネント

これらのコンポーネントが整備されると、エージェントは単なる賢いアシスタントではなくなり、ビジネスを運営するのと同じガバナンスに基づいた、信頼できる意思決定者になります。

すべてはコントロールプレーンで、コンテキストから始まる

エンタープライズデータとコンテキストのレイヤーは、企業の競争優位性となります。これは、データ、ポリシー、運用状態、ビジネスセマンティクスが統合された、ガバナンスの効いたクロスドメインの信頼できる情報源です。

これこそが、エージェント型エンタープライズになるための不可欠な第一歩、つまりエンタープライズコンテキスト基盤をAI向けに準備することです。必要となるのは、アクセス可能でセキュアかつ実用的なデータであり、業界、業務機能、ポリシー、トランザクションに合わせてコンテキスト化されたデータです。

現在、Snowflakeは13,600以上の組織においてこの基盤として機能しており、ガバナンスの効いたデータ、ポリシー、ビジネスロジックが収束し、AIが依存する基盤を作り出す場所となっています。

Accentureのコンテキストグラフ：コンテキストレイヤーにおける業界の意思決定インテリジェンス

Accentureのコンテキストグラフは、エンタープライズコンテキストレイヤーを、業界の特性を認識した意思決定の基盤に変えます。消費財、金融サービス、ライフサイエンス、ヘルスケアなどの分野における顧客との数十年にわたる取り組みから構築されたこのグラフは、生のコンテキストを意思決定レベルのコンテキストに変換するドメインオントロジー、バリューツリーロジック、エスカレーションルール、規制のオーバーレイ、アクションプレイブックをエンコードします。

コンテキストグラフは、エンタープライズコンテキストレイヤー内でSnowflakeのガバナンスの効いたデータと並んで配置され、そのポリシーとリネージの制御を継承します。これにより、データ基盤が業界の特性を認識できるようになります。エージェントがSnowflakeからコンテキストを取得するたびに、コンテキストグラフは適切なビジネスセマンティクス、意思決定フレームワーク、ポリシーのガードレールが確実に適用されるようにします。その結果、エージェントは単にデータを抽出するのでなく、意思決定を抽出するようになります。

金融サービス業界では、コンテキストグラフは、信用リスクフレームワーク、規制上のエスカレーションパターン、ポートフォリオの意思決定のためのバリューツリーをエンコードします。消費財業界においては、チャネル固有の顧客定義、トレードプロモーションのフレームワーク、棚割りの意思決定ロジックをエンコードします。医療保険業界では、利用管理ポリシー、加入者のセグメンテーション、事前認可のワークフローをエンコードします。各業界のビューは、ピアレビューされ、ガバナンスの効いた知識構造です。これは、一度構築して終わるのではない、業界や顧客の進化に合わせて進化する生きた資産となります。

Accentureは、AI主導の変革のためのエンタープライズプラットフォームであるAccentureのReinvention.AIプラットフォームを通じて、コンテキストグラフを提供および維持しています。Reinvention.AIは、業界の変化や顧客の学習に合わせてGraphの進化をオーケストレーションし、Snowflake CoWorkやSnowflake CoCoと統合します。これにより、ビジネスユーザーや開発者は、自然言語で質問する場合でも、新しいエージェント型アプリケーションを構築する場合でも、同じガバナンスの効いた意思決定コンテキストを活用できます。

AIモデルとアプリケーション：コンテキストからインサイトへの変換

コンテキストだけでは成果は生まれません。コンテキストを推論できるAIモデルや、チームが実際に作業するアプリケーションに接続する必要があります。 

Snowflakeはモデルの選択肢を提供し、データをモデルに移動させるのではなくデータの場所でAIを実行できるようにします。MCPのようなオープンスタンダードを通じて、ガバナンスの効いたエンタープライズデータは、Claude、Gemini、ChatGPTなどの主要なモデルや、ビジネスを運営するSaaSシステムにセキュアに接続されます。 

Accentureは、既知のプロセス変革に基づく業界のジャンプスターターを、エンタープライズシステムやツールへのセキュアで最適化された統合へと導きます。

その結果として、データにグラウンディングされ、利用できる最適なモデルを搭載し、作業を行うシステムで実行可能なインテリジェンスが実現します。

エージェント型コントロールプレーン：すべてが統合される場所

Accentureのコンテキストグラフのように業界の特性を認識する強力なエンタープライズコンテキスト基盤が整備されることで、エージェント型コントロールプレーンは4つの要素すべてを調整し、エンタープライズ規模でアクションを推進できるようになります。

Snowflake CoWorkは、ビジネスユーザー向けのパーソナルワークエージェントです。この場所から自然言語を使用して、必要なすべてのデータにアクセスし、使用するアプリケーション全体にわたってアクションを実行できます。

Snowflake CoCoは、AI駆動のコーディングエージェントです。ビルダーはアイデアからアプリケーション、プロンプトからパイプラインまで、あらゆるものを構築し、あらゆるデータやシステムを活用できます。

AccentureのReinvention.AIは、コントロールプレーンを各顧客の既存のツール、プラットフォーム、エージェント全体にさらに拡張し、コンテキストグラフが持つ同じガバナンスと意思決定インテリジェンスを維持しながら、意思決定がエンタープライズ全体のシステムに確実に行き渡るようにします。

このすべてが連携することにより、エージェント型コントロールプレーンが実現します。このエージェント型コントロールプレーンは、エンタープライズコンテキスト、モデル、アプリケーション全体を調整して、大規模なエージェント型アクションを可能にし、意思決定に包括的なガバナンスが適用されるように支援します。

意思決定にエンドツーエンドのガバナンスが適用されると何が変わるか

強力なコンテキストと意思決定を調整するコントロールプレーンにより、エージェント型エンタープライズが実現します。データはもはや、クエリされるのを待つだけの受動的な資産ではありません。意思決定が行われ、ガバナンスが適用され、監査され、エンドツーエンドで実行される能動的な基盤になります。

すべての展開にわたって、以下の3つのパターンが繰り返されます。

• 設計段階での機能間の整合性：財務エージェント、サプライチェーンエージェント、マーケティングエージェントが、同じKPI定義、同じエスカレーションルール、同じポリシーのガードレールなど、同じコンテキストから推論することで、エージェント間の矛盾がなくなる。意思決定のコンテキストが共有されるため、エンタープライズ全体で意思決定の一貫性が保たれる

• 質問からガバナンスの効いたアクションまでを数秒で実行：コンテキストに裏打ちされたビジネスユーザーは、自然言語による質問からガバナンスの効いたアクションへと数秒で移行し、以前はアナリティクス、計画、運用チームによる複数ステップの引き継ぎを必要としていたプロセスを短縮できるようになる。エージェント型アプリケーションを構築する開発者は、初日から同じコンテキストとガバナンスを継承できる

• 複利効果を生むファウンデーション：すべてのインタラクションがコンテキストを豊かにする。新しいポリシーが追加され、新しい意思決定が明確になり、暗黙知が構造化された形で表面化する。私たちの調査におけるデータ再発明者が示しているように、キャプチャ、コンテキスト化、価値実現の継続的なループに従う企業は、同業他社に対して複利的な利益の優位性を得られる

今すぐ行動を起こす企業は、単にエージェント型AIを導入するだけではなく、エージェント型AIを基盤として変革を実現できます。

今すぐ行動を起こす企業が未来をリードする

私たちはこの章の始まりにいるのであり、終わりではありません。今後業界をリードする企業とは、今、コンテキスト基盤に投資して、コンテキストをガバナンスの効いた信頼できるアクションへと変換する意思決定インテリジェンスレイヤーの構築を進める企業です。

これこそが、SnowflakeとAccentureが共に構築しているフロンティアです。Accentureのコンテキストグラフをより多くの業界へと拡張する場合でも、企業が独自のグラフを構築するのを支援する場合でも、私たちは統合されたエージェント型の基盤上で、次世代の共同クライアントを稼働させています。エージェント型エンタープライズは未来の姿ではありません。今行動を起こしている企業において、すでに実現しています。