「すべてを爆破する」：AIエージェントに関するベンダーの誤ったアプローチ

ほとんどのエンタープライズソフトウェアベンダーは今や、AIエージェントの有用性は与えられたコンテキスト次第であることに同意しています。しかし、そのコンテキストをどのように取得するかについては意見が分かれています。HylandのCEOであるJitesh Ghai氏の答えは、会社を解体して再構築する必要はないというものです。

今週フロリダで開催されたCommunityLIVE 2026カンファレンスで、同社はGhai氏の主張を支持する一連のプラットフォームアップデートを発表しました。まず、Enterprise Context EngineとEnterprise Agent Meshの一般提供開始、Agent Lifecycle Managementの導入、そしてContent Innovation Cloudの新たなヘッドレスモードの発表です。これにより、エージェントが同社のサービスと直接対話できるようになります。

Ghai氏の主張は、エンタープライズをエージェント対応にするための従来の方法論に対抗するものです。「多くの人々が、ビジネスプロセスを完全に見直し、エンタープライズ全体のチェンジマネジメントを推進する必要があると言っています。私はこれを『すべてを爆破する』と呼んでおり、それは必要ないだけでなく、不適切だと考えています」とGhai氏は述べています。

彼の代替案は、既存のスタックをそのまま残すことです。「コンテキストが必要なら、組織の現状に合わせるべきであり、新しい組織に生まれ変わる必要はありません。コンテキストとは、既存のシステム、既存のエンタープライズコンテンツ、既存のデータ、そして組織の既存のビジネスプロセスを理解することです」とGhai氏は言います。

事実上、すべてのエンタープライズベンダー（コンテンツ管理分野だけでなく）は、コンテキストがAIのデモと規制対象企業が実際に実行できるものとを分ける要素であると認識しています。OpenTextはContent Cloudをエンタープライズエージェントのコンテキストレイヤーとして位置づけ、Boxはエンタープライズコンテンツハブを目指しています。現在、分野全体がコンテキストを重要な差別化要因として扱っています。

Hylandはそのニッチ以外では広く知られていないかもしれませんが、同社は10億ドル以上の収益と約15,000の顧客を有しています。これらの顧客は主に医療、保険、銀行、政府などの規制産業に集中しており、非構造化文書が業務の中核をなしています。2024年5月にデータ管理ベンダーInformaticaのチーフプロダクトオフィサーからHylandのCEOに就任したGhai氏は、構造化データのバックグラウンドを持ちながら、非構造化コンテンツを中核とする企業を率いています。

Hylandは、文書と意思決定の間にある手作業を自動化することに注力しているようです。Ghai氏はこれを「ヒューマンETL」と呼び、データパイプラインの「抽出・変換・ロード」という用語を借用しています。「これらのワークロードはすべて、ヒューマンETLと呼ばれるものです。人々は貴重な時間を抽出、変換、ロード、解釈に費やしています。なぜなら、非構造化データに構造を与えることができなかったからです。しかし今はそれが可能です」とGhai氏は述べています。

同氏は、これらの業界のナレッジワーカーが現在、業務時間の20%から40%を文書中心の管理業務に費やしていると考えています。また、エンタープライズデータの70%から90%は非構造化データであり、その大部分はコンテンツ管理システムに格納されていると述べています。大規模言語モデルによって、そのコンテンツが扱いやすくなり、従業員がより重要なタスクに集中できるようになるとGhai氏は考えています。

コンテキストの提供方法について、Hylandはエンタープライズがエージェント時代に移行しやすくすることに焦点を当てています。第一の層はHylandのContent Innovation Cloudで、既存システムにアクセスするコンテンツ統合層です。その上で、AIを適用して非構造化文書を構造化し、ナレッジグラフを構築します。サードパーティシステムからの構造化データと組み合わせることで、Hylandのコンテンツおよびデータファブリックを構成します。

現在一般提供されているEnterprise Context Engineは、このコンテキスト層を指すHylandの用語です。これは、医療、保険、金融サービス、教育、政府などの業界固有のオントロジーによって形成された、コンテンツキュレーション、知識強化、ナレッジグラフのためのガバナンス環境です。

「多くのイニシアチブが失敗しているのは、基盤となるデータの複雑さを過小評価しているからです」とGhai氏は言います。「単にキュレーションするだけでなく、それをビジネス上の関連性（業界オントロジー）にリンクすることも重要です。」

しかし、コンテキストだけでは規制当局に対応する必要のある業界では受け入れられにくいため、Hylandはガバナンス層も構築しています。今後の「コントロールタワー」は、Agent Meshの指揮センターとして機能し、エージェントのパフォーマンス、意思決定経路、ガバナンスステータスに関する継続的な可観測性を提供します。

その下にはHylandのAgent Lifecycle Managementがあり、エージェントの設計から廃止までのライフサイクルを管理します。これには、組織内のすべてのエージェントをカタログ化するAgent Library、基本エージェントとアーキタイプのセット、そしてAgent Passport（システム内のエージェントが保持すべき証明書で、そのアイデンティティ、機能、ガードレール、コンプライアンスステータスを定義）が含まれます。

エンタープライズが導入を容易にできるよう、Hylandはこれらすべてのサービスをより消費しやすいパッケージにまとめ、医療機関、銀行、その他の規制産業向けにプリビルドの（ただし修正可能な）エージェントを提供します。

開発者にとって最も興味深い発表は、おそらくヘッドレスモードでしょう。これにより、HylandのAIネイティブファブリックが一連のAPIとして公開され、顧客やパートナーはHylandのエンリッチメント、コンテキスト、推論、ガバナンス機能を自社のアプリケーション、サードパーティのAIツール、カスタムワークフローに統合できるようになります。Hylandのインターフェースに触れる必要はありません。

Hylandは、このヘッドレスモードによりContent Innovation Cloudがパッケージアプリケーションからエンタープライズの中核インフラへと変貌し、データエンジニアリングチーム、ISV、DatabricksやSnowflakeなどのプラットフォームエコシステムにまでリーチが拡大すると考えています。

Ghai氏は、Hylandがすべてのエージェントを構築する場になるわけではないと認識しています（ただし、そのためのツールも提供しています）。「そのため、私たちは意図的にヘッドレスにしました。サードパーティのエージェントがアクセスできるように、データサイエンスのワークロードがこのAIネイティブのキュレーションデータセットにアクセスできるように、そして私たちのエージェントもアクセスできるように。それがエンタープライズコンテキストを提供するからです」と述べています。

断片化が不可避であるならば、中立性がより安全な賭けです。「断片化は起こるでしょう。そして私たちは、私たちが独自に提供する価値、すなわちエンタープライズ内のコンテンツ、データ、プロセスからのコンテキストを認識しています。他のベンダーも同様に恩恵を受けられる可能性があり、そのエージェントもこの恩恵を受けることができます。だからこそ、私たちは独立して中立、オープンでモジュール型である必要があると考えています」とGhai氏は述べています。