エージェンティックAI時代におけるデータ主権が決定的な堀となる

エージェンティックAIが企業変革を加速する中、データ主権はコンプライアンスのチェックボックスから、データの保管場所だけでなく、それが生み出す経済価値を誰が獲得するかを決定する戦略的必須事項へと変わりつつあります。この議論は特に欧州で顕著ですが、世界中の企業が、ハイパースケーラーやモデルプロバイダー、クローズドウェイトシステムにどれだけの支配権を委ねてきたかを再評価しています。

RAISEサミットで、Neo4jのCTO Philip Rathle氏とAgentcy LabsのCEO Amit Eyal Govrin氏は、theCUBEのJohn Furrier氏との独占インタビューに応じました。Rathle氏は「企業の主要な堀が、コンテキストと知識であるならば——単にサイロ内のデータだけでなく、シグナルを引き出し接続して、どんなAIエージェントでも適切にデータを使えるようにすること——それが極めて重要になります。誰にもそれを止めさせず、アクセスさせたくないのです」と述べました。

Govrin氏は、データ主権は二元的な状態ではなく、領土、運用、スタック、法律、単位経済という5つの相互に関連する層からなるスペクトルであると説明しました。「主権とは、AIに対して自主権とコントロールを行使することです。国家、経済、脅威行為者がスタックのいずれかのレベルを乗っ取ることなく、自由かつ明確でなければなりません。つまり、誰かに『家賃』を支払っている状態——彼らがあなたのビジネスを乗っ取った状態——を避ける必要があります」と彼は述べました。

知識グラフは、この文脈で独自の利点を提供します。Rathle氏は、知識グラフが決定論的なマルチホップ推論を提供し、大規模言語モデルだけでは保証できないことを可能にし、幻覚、説明可能性、ガバナンスの問題を同時に解決すると指摘しました。このオプショナリティ——決定論的に意思決定を実行できる能力——は、それ自体が主権の一形態です。「決定論的モデルと非決定論的モデルの間で切り替えるオプションを持つことは、自主権を行使する方法でもあります。グラフを使ったマルチホップ推論では、ビジネスルールを毎回まったく同じように実行できるという別の利点もあります」とRathle氏は述べました。

現在、ほとんどの企業のAI導入度合いは10段階中1〜2であり、モデル選択、データハーネス構成、ガバナンスのガードレールを模索しています。しかし、購買基準は急速に変化しており、オープンウェイト、データレジデンシー、暗号化に関するオプショナリティが基本条件になりつつあるとRathle氏は指摘しました。「完全な脳（左脳と右脳）でAIを行う能力は極めて重要です。LLMは自発的で創造的ですが、間違いを犯し、その理由もわかりません。そのため、グラフを左脳、LLMを右脳として位置づけることが、グラフの核心的な役割です。」