【ITニュース解説】All Data and AI Weekly #206: 08 Sept 2025

現代のIT業界では、データとAI（人工知能）の活用がシステム開発の中心的なテーマとなっている。特に、膨大なデータを効率的に処理し、そこから価値ある情報を引き出すための技術や、AIをより賢く、自律的に動作させるための新しいアプローチが次々と登場している。これらの最新動向は、システムエンジニアを目指す上で非常に重要な知識となる。

現在、注目されている技術の一つに「AIエージェント」がある。これは、特定の目的を達成するために自律的に判断し、行動するAIプログラムのことである。従来のように人間が一つ一つ指示を出すのではなく、AIエージェントは「株価のレポートを作成して」といった抽象的な指示だけで、必要な情報を収集・分析し、最終的な成果物までを自動で作り上げる能力を持つ。例えば、最新の大規模言語モデル（LLM）であるGPT-5のような技術と連携させることで、わずかなコードで市場データから詳細なレポートを生成するアプリケーションを開発できる。こうしたエージェントをより賢く、多機能にするための「MCP（Multi-Modal Connector Protocol）」という技術も重要である。MCPは、異なる機能を持つAIエージェント同士が円滑に通信し、連携するための共通規格、いわば「エージェントたちの共通言語」のような役割を果たす。これにより、より複雑で高度なタスクを複数のエージェントが協力して実行できるようになる。

このような高度なAIを活用するためには、その土台となる強力なデータ基盤が不可欠である。その中心的な役割を担うのが、Snowflakeのようなクラウドデータプラットフォームだ。Snowflakeは、単なるデータの倉庫ではなく、データの収集、保存、処理、分析、そしてAIモデルの実行までを一つの環境で完結できる統合プラットフォームとして進化している。特に、Snowflakeが提供する「Cortex AI」や「Snowpark」といった機能は、開発者がSQLやPythonといった馴染みのある言語を使って、プラットフォーム上で直接AIアプリケーションやデータ処理パイプラインを構築することを可能にする。

データの流れを管理する技術も同様に重要である。Apache NiFiは、様々なシステムやサービスから発生するデータを、目的の場所まで確実に届けるためのツールだ。ドラッグ＆ドロップの簡単な操作で、データの入力元と出力先をつなぐ「データパイプライン」を視覚的に設計できるため、プログラミングの知識が浅くても複雑なデータの流れを自動化できる。例えば、Webサイトのニュースフィード（RSS）や外部の天気情報APIからデータを自動で取得し、分析しやすい形式に変換してSnowflakeに保存するといった一連の処理をNiFiで構築できる。

また、扱うデータが大規模になるにつれて、その管理方法も重要になる。ここで注目されるのが、Apache Icebergという技術だ。これは、データレイクと呼ばれる、様々な形式の生データを大量に保存する場所で、データを表（テーブル）形式で効率的に管理するためのオープンソースの規格である。Icebergを使うことで、データの変更履歴を追跡したり、高速なデータ読み書きを実現したりと、大規模データを安定して扱うことが容易になる。

AI、特にLLMの性能をさらに向上させるための技術も進化している。LLMは非常に強力だが、その知識は学習した時点の情報に限られるという弱点がある。この問題を解決するのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という技術だ。これは、LLMが回答を生成する際に、外部のデータベースや最新のドキュメントをリアルタイムで検索し、その内容を参考にする仕組みである。これにより、LLMは常に最新かつ正確な情報に基づいた回答を生成できるようになる。また、「テキスト埋め込み（Text Embeddings）」も重要な関連技術だ。これは、文章や単語をコンピュータが意味を理解しやすい数値のベクトルに変換する技術で、GoogleのEmbeddingGemmaのような新しいモデルが登場している。この技術により、文章の意味の近さを計算したり、大量の文書の中から関連性の高いものを高速で検索したりすることが可能になる。

これらの技術は、これまで形式が決まっていて扱いやかった「構造化データ」だけでなく、テキスト、音声、画像といった形式の定まらない「非構造化データ」から価値を引き出すことにも貢献している。現代社会では非構造化データが爆発的に増加しており、これらをいかに分析し、ビジネスに活かすかが大きな課題となっている。Cortex AIのようなツールは、SQLのような簡単な命令で非構造化データの内容を分析し、そこから顧客の感情や製品の評判といった洞察を得ることを可能にする。

これらの技術トレンドを理解することは、これからのシステムエンジニアにとって不可欠である。データを収集・加工するデータエンジニアリングのスキル、そしてそのデータを活用してAIアプリケーションを構築するスキルは、あらゆる業界で求められている。Snowflakeのような統合プラットフォームの登場により、これらの高度な技術を比較的容易に利用できる環境が整いつつあり、エンジニアはより創造的で価値の高い仕事に集中できるようになっている。