【ITニュース解説】電通デジタル、AIエージェント活用のためのデータ基盤構築支援サービスを提供開始

電通デジタルが新たに提供を開始した「AIエージェント活用のためのデータ基盤構築支援サービス」は、企業が最先端の人工知能技術であるAIエージェントを実際に業務で利用できるようにするための、土台作りをサポートするサービスである。このニュースは、これからのシステム開発や運用において、どのような技術や考え方が重要になるかを示すものとして、システムエンジニアを目指す皆さんにとって非常に示唆に富んでいる。

まず、このサービスで中心となる「AIエージェント」とは何かを理解することが重要である。従来のAIが特定のタスク（例えば画像認識や自然言語処理）をこなすことに特化していたのに対し、AIエージェントはさらに一歩進んだ存在である。それは、まるで人間の代理人のように、与えられた目標に対して自律的に判断し、複数のツールやデータ源を組み合わせて活用しながら、一連のタスクを遂行できる人工知能プログラムである。例えば、顧客からの問い合わせに対して、過去の購買履歴や問い合わせ履歴をデータベースから検索し、社内規定を確認し、最適な回答を生成して返信するといった一連の業務を、AIエージェントが自動で処理することが可能になる。

AIエージェントがその能力を最大限に発揮するためには、しっかりとした「データ基盤」が不可欠である。データ基盤とは、企業内に散在する様々なデータを効率的に収集、整理、加工、保管し、必要な時にいつでもAIエージェントが利用できるようにする仕組み全体を指す。企業が保有するデータは多岐にわたる。例えば、顧客情報、製品情報、販売データ、生産データ、ウェブサイトのアクセス履歴といった社内データだけでなく、市場のトレンド、競合他社の情報、ニュース記事、SNSの投稿といった社外の公開データもAIエージェントにとっては重要な情報源となる。これらのデータは、形式もバラバラで、時には重複していたり、古かったり、誤りが含まれていたりすることもある。データ基盤は、これらの膨大で多様なデータを収集し、AIエージェントが理解しやすいように標準化し、整理し、品質を確保する役割を担う。具体的には、データの収集、ETL（Extract, Transform, Load：抽出、変換、格納）と呼ばれるデータの加工処理、データの保管（データウェアハウスやデータレイク）、そしてAIエージェントが安全にデータにアクセスできるようにするセキュリティ対策やアクセス管理などが含まれる。質の低いデータからは質の低い判断しか生まれないため、データ基盤によるデータの品質維持は、AIエージェントの性能を左右する極めて重要な要素となる。

さらに、AIエージェントが自律的にタスクを遂行するには、データだけでなく、企業がすでに導入している様々な「ツール」と連携できる仕組みも必要となる。例えば、顧客情報を管理するCRM（顧客関係管理）システム、販売状況を管理するSFA（営業支援システム）、企業全体の業務を管理するERP（統合基幹業務システム）、あるいは社内のコミュニケーションツールなど、多種多様なシステムやアプリケーションが企業では利用されている。AIエージェントがこれらのツールから情報を取得したり、あるいはツールを使って何らかの操作を実行したりするためには、各ツールとのスムーズな連携が不可欠である。この連携は、API（アプリケーションプログラミングインターフェース）と呼ばれる、異なるシステム間で情報や機能をやり取りするための仕組みを利用して実現されることが多い。ツール連携が可能になることで、AIエージェントはデータ分析だけでなく、実際に業務プロセスに介入し、自動化を進めることが可能になる。

電通デジタルが提供する「一気通貫の支援サービス」は、まさに企業がAIエージェントを導入する際に直面する、これらデータ基盤の構築やツール連携といった複雑な課題を、最初から最後まで包括的にサポートするものだ。多くの企業は、AIエージェントの導入に興味があっても、どこから手をつけてよいか分からない、専門的な知識や技術を持った人材がいない、といった課題を抱えている。このサービスは、まずAIエージェントの導入戦略を企業と共に練り上げ、どのような業務にAIエージェントを適用すべきか、どのようなデータを活用すべきかを計画する段階から支援する。そして、その計画に基づいて、必要なデータ基盤の設計・構築、既存システムとの連携機能の開発、さらにAIエージェントの導入後の運用・改善まで、全てのフェーズを専門家が支援する。PoC（Proof of Concept：概念実証）と呼ばれる、まずは小規模でAIエージェントの効果や実現可能性を検証する段階からサポートし、その結果に基づいて本格的な導入へと移行していくアプローチも特徴の一つである。これにより、企業はリスクを抑えながら、着実にAIエージェントの活用を進めることができる。

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、このニュースは将来の仕事の方向性を示すものだ。これからのシステム開発においては、単にシステムを構築するだけでなく、AI技術をビジネスにどう組み込むか、そのためにどのようなデータ基盤が必要か、既存システムとどう連携させるか、といった全体像を理解し、設計・実現できる能力がますます求められる。データ工学の知識、クラウド環境でのシステム構築スキル、API連携の技術、そして何よりもビジネス課題をITで解決する視点は、今後システムエンジニアとして活躍するために不可欠なスキルとなるだろう。電通デジタルのようなサービスは、まさに企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する上で、システムエンジニアが果たすべき重要な役割の一つを明確に示していると言える。