AIクリエーターの道 ニュース データ基盤はリアルタイム対応が重要！エージェントAI時代への備えは？ #エージェントAI #データ基盤 #AIインフラ
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AIが自分で考えて動く時代がやってくる？「エージェントAI」とデータのお話
こんにちは、AI技術の世界を分かりやすくお届けするジョンです！
最近、「AI」って言葉、本当にどこでも聞くようになりましたよね。でも、実はAIの世界もどんどん進化していて、次なる大きな波が来ているって言われているんです。それが今回お話しする「エージェントAI」というものです。
「エージェントって何？」って思いますよね。簡単に言うと、「自律的に考えて行動できるAI」のこと。まるでSF映画に出てくる賢いロボットみたいに、AI自身が状況を判断して、私たちの代わりに色々な作業をしてくれるようになるかもしれないんです。
実はこれ、10年くらい前に「クラウドコンピューティング」（インターネット経由で色々なITサービスを使う仕組みのことですね）が登場した時と、ちょっと似たような大きな変化なんです。あの時も、Docker（ドッカー）やKubernetes（クバネティス）といったオープンソース（誰でも自由に使える設計図が公開されている技術）が登場して、ソフトウェア開発のスピードや柔軟性がぐーんとアップしました。でも、企業がそれに慣れるまでには、やっぱり時間がかかったんですよね。
そして今、この「エージェントAI」が、また新しい大きな変革の波を起こそうとしています。特に重要になるのが、「リアルタイムでのデータのやり取り」。AIが賢く動くためには、常に新しい情報を、それも「分」単位じゃなくて「ミリ秒」単位（1000分の1秒！）というものすごい速さで処理する必要があるんです。この変化に乗り遅れると、新しいAI時代のビジネスで生き残るのが難しくなっちゃうかもしれません。
じゃあ、このエージェントAI時代に向けて、私たちはどんな準備をすればいいんでしょうか？特に「データ」の扱い方がカギになるようです。一緒に見ていきましょう！
これまでのデータ置き場じゃダメ？AI時代の新しいデータ基盤
昔ながらの会社のデータ置き場（データプラットフォームって言います）は、主に数字を分析する専門家（SQLアナリスト）や、データを整理する技術者（データエンジニア）のために作られていました。でも、今のAI時代はそれだけじゃ足りません。
これからは、機械学習エンジニア（AIを作る人）、開発者、商品企画チーム、そして何よりもAIエージェント自身が、リアルタイムでデータにアクセスする必要があるんです。しかも、Python（パイソン）とかJava（ジャバ）とかSQL（エスキューエル）とか、色々なプログラミング言語やツールを使って、です。
ここで注目されているのが、「Apache Iceberg（アパッチ アイスバーグ）」というオープンソース技術。これは、クラウドの時代にDockerやKubernetesがやったことと同じように、AI時代の新しいデータ基盤の土台になると期待されています。
Icebergのすごいところは、こんな感じです：
- データの形が途中で変わっても大丈夫（スキーマ進化って言います）
- 「あの時のデータはどうだったかな？」と過去のデータにさかのぼれる（タイムトラベル機能）
- たくさんの人やシステムが同時にデータを使っても混乱しない（高コンカレンシーアクセス）
これに加えて、サーバーの管理を気にしなくていい強力なデータプラットフォーム（サーバーレスデータプラットフォーム）と組み合わせることで、予測不能な動きをするAIエージェントが必要とする、超高速なデータの流れを実現できるんです。
これらの技術が揃うと、色々な役割の人やシステムがスムーズに連携できるようになります。そして、賢いAIエージェントたちが、ただデータを見るだけじゃなく、変化するデータ環境の中で、安全かつ素早く「行動」できるようになるんですね。
一番大変なのは「導入した後」のこと
エージェントAIのためのデータ基盤を作る上で、一番難しいのは実は技術を選ぶことじゃないんです。「よし、この技術を使おう！」と決めた後、それを実際に安定して、効率よく、安全に動かし続けること（「Day two」オペレーション、つまり導入後の日々の運用ですね）が、最大のチャレンジなんです。
どんなに素晴らしいデータ形式や処理ツールを選んでも、AIが常にデータとやり取りし、予測できないタイミングで動き出すような状況下で、それらを確実に、お金をかけすぎずに、そして安全に使いこなせなければ意味がありません。
具体的には、こんな困りごとが出てきがちです：
- データの追跡とルール遵守：データがどこから来て、どう変わったのかを記録したり、GDPR（ヨーロッパの厳しい個人情報保護ルールみたいなものです）のような法律を守るためにデータを削除したりするのは、すごく複雑で重要です。
- 資源の効率的な利用：賢く使わないと、AIの計算に必要なGPU（ジーピーユー）やTPU（ティーピーユー）といった部品のコスト（電気代も！）があっという間に膨れ上がっちゃいます。クラウドサービスの中には、こういう計算資源の管理を楽にしてくれるものもあります。
- アクセス管理とセキュリティ：誰がどのデータに触れるかの設定を間違えると、大変なことになります。不用意に広い範囲へのアクセスを許可してしまうと、大事な情報が漏れてしまう危険性も。
- データの発見と背景情報：Icebergのような便利なツールがあっても、AIが必要な時にサッと使えるように、「このデータは何を表しているのか」という情報（メタデータと言います）を見つけ出すのは意外と大変なんです。
- 使いやすさ：最新のデータツールは多機能な反面、操作が複雑になりがちです。開発者や分析者、そしてAIエージェント自身にとっても、作業の流れをシンプルにしないと、生産性が下がってしまいます。
しっかりとした運用体制がないと、どんなに立派なデータ基盤を作っても、エージェントAIの素早い判断と行動のループについていけなくなってしまうんですね。
「みんなで作る技術」と「プロにお任せする部分」のいいとこ取り
最近の複雑なITの仕組み、特にデータ関連のものは、オープンソースの技術革新によって進んできました。オープンソースのコミュニティ（開発者たちが集まる場所）では、普通の会社のデータチームだけではなかなか手が回らないような、最先端の使い方のための解決策が生まれることが多いんです。
でも、オープンソースのツールを実際に使って、大量のデータを取り込んだり、リアルタイムでデータを処理したり、必要な時にパッと計算資源を用意したりする段階になると、問題が出てくることがあります。多くの会社では、データ処理の流れが不安定になったり、コストがどんどん上がったり、古いシステムがエージェントAIの求めるリアルタイム性に対応できなかったりするんです。
こういうところで頼りになるのが、クラウドサービスを提供している会社（クラウドプロバイダー）です。彼らは、大規模なシステムを安定して運用するノウハウをたくさん持っています。
目指すべきは、オープンな標準技術（特定の会社に縛られない技術のことです。これで、ある会社の製品しか使えなくなる「ベンダーロックイン」を避けられます）を使いつつ、クラウドのインフラ（基盤）を組み合わせて、データの追跡から資源の準備といった面倒な作業を自動化することです。オープンソース技術に積極的に貢献していて、かつ、信頼性の高い運用をサポートしてくれるサービスを提供しているクラウドパートナーと組むのが賢いやり方。自分たちだけで不安定なシステムを頑張って作るより、あるいは中身がよく分からない独自のプラットフォームに頼るよりも、ずっと早く、確実に成果を出せるはずです。
例えば、Google CloudのBigQuery（ビッグクエリー）というサービスでは、Apache Icebergと連携して、オープンなデータ形式を使いながら、大量のデータをリアルタイムで扱えるようにしています。テーブル管理の自動化や性能アップ、さらにはVertex AI（ヴァーテックス エーアイ）というAI開発プラットフォームとの連携も提供していて、エージェントAIアプリケーションの開発を助けてくれます。
結局のところ、複雑なデータ基盤を自分たちだけで管理するリスクを減らしながら、新しい技術革新をどんどん進めていくことがゴールなんですね。
AI時代の人材不足も現実的な問題
実は、どんなに大きな会社でも、AIに対応したデータプラットフォームを設計し、安全に運用できる人材が不足しているという問題に直面しています。特に深刻なのは、ただデータに詳しいだけでなく、リアルタイムで動く大規模なシステムを扱えるエンジニアが足りないことです。
エージェントAIは、運用の要求レベルをさらに引き上げ、変化のスピードも加速させます。だからこそ、色々な人が柔軟に協力でき、しっかりとした管理体制があり、そして瞬時のやり取りが可能なプラットフォームが必要なんです。そして、これらのシステムは、信頼性を損なうことなく、運用をシンプルにしてくれるものでなければなりません。
まとめ：今こそ、未来への準備を始めよう！
「エージェントAI」が中心となる新しい市場は、もしかしたらインターネットが登場した時よりも大きな変化を社会にもたらすかもしれません。もし、あなたの会社のデータ基盤が、まだリアルタイムで、オープンで、そして状況に合わせて規模を変えられる（スケーラブルって言います）ようになっていないなら…今こそ行動を起こす時です！
AIがもっと身近になり、私たちの生活や仕事を助けてくれる未来は、もうすぐそこまで来ているのかもしれませんね。
（筆者より）
いやー、エージェントAI、なんだかワクワクしますね！まるでSFの世界が現実になるみたいで。でも、その裏ではデータ基盤の大変革が必要っていうのは、技術者にとっては腕の見せ所でもあり、頭の痛いところでもあり…（笑）。でも、こういう変化の波に乗っていくのが、やっぱり面白いんですよね！
この記事は、以下の元記事をもとに筆者の視点でまとめたものです：
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