Xebia：AIエージェントが適切なデータ基盤なしに失敗する理由

組織のプロセスを加速するためにAIエージェントを導入する責任があるなら、基盤から始める必要があります。つまり、データをAIが利用できるようにすることです。エージェンティックAIはデータの強度に依存すると、XebiaのグローバルCTO Niels Zeilemaker氏は説明します。

「それを考慮しなければ、最高のエージェントを構築しても、正しいデータを見つけられなかったり、データを誤解釈したり、本来接続すべきでないフィールドを結合したりする可能性があります」とZeilemaker氏は言います。「これらの間違いは必ずしもエージェントのせいではありません。基盤がAIエージェントに対応できていないことが原因です。」

特に考慮すべき領域の1つはデータカタログ化です。これは新しい概念ではありませんが、エージェントにとっては状況が変わります。「人間だけの組織向けにデータカタログを設定する場合、常にフォールバックがあります」と彼は言います。「文書化が不十分なものがあれば、電話をかけたり、同僚のところへ行ったりして、『この特定のデータセットをどう扱うべきか』というバックドアがあります。

「エージェントにはそのようなバックドアはありません。データカタログとそこに書かれている内容に依存するしかなく、説明が間違っていればエージェントは機能しません。」

Xebiaは、組織がAI戦略を本番対応のソリューションに変え、より迅速に真の変革を推進するのを支援することに焦点を当てています。同社の核となる価値観には、人材第一と妥協のない品質が含まれますが、Zeilemaker氏が最も重要だと考えるのは知識の共有です。例えば、Xebiaが参加したTechEx Global North Americaのようなイベントでの共有です。

「知識の共有は私たちにとって非常に重要であり、市場の新しい変化に迅速に適応し、先頭に立つことを可能にします。誰もが新しいことを見つけ、何が機能し、何が機能しないかを共有したいという熱意を持っています」とZeilemaker氏は言います。「知識の共有とイノベーションに多くの力を注ぐことで、私たちは権威になりたいと考えるいくつかのドメインを選んでいます。」

データとAIは明らかにそのような領域の1つです。AI & Big Data Expoで、Zeilemaker氏は参加者にAI基盤を構築し、断片化されたデータランドスケープを統一する方法を説明しました。これは、目的に特化したAIエージェントと専門家のエンジニアリングを組み合わせることで、12〜24か月のタイムラインを固定価格のマイルストーン契約に圧縮する方法についての正直な説明でした。

これの全体的なテーマは、XebiaがAgentic Data Foundation（ADF）と呼ぶもので、データプラットフォームを拡張してエージェントをホストし、顧客向けユースケースと内部プロセスの両方でそれらを活用します。レガシーからモダンプラットフォームへの移行に対する大きな需要は常にありましたが、Xebiaはより迅速かつ確実にデータプラットフォームに移行するアプローチを求める顧客が増えていると見ています。Zeilemaker氏は、これこそコンサルタントと顧客が協力してソリューションを開発する場所だと言います。

「エージェントはデータカタログとそこに書かれている内容に依存する必要があり、説明が間違っていればエージェントは機能しません」

「従来の方法で移行を行い、LLMコーディングで一部を加速した後、私たちはこれをデータプラットフォームに統合し、提供できる追加のコンテキストを活用して移行をさらに加速しています」と彼は言います。

その蓄積された経験がXebia Axis：Agentic Data Foundationを形作りました。これは、企業が他のどの代替手段よりも迅速にデータをAI対応にするためのXebiaの回答です。

Xebiaのもう1つの武器は、Xebia ACE：AIネイティブソフトウェアエンジニアリングです。これは、組織のソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体にAIを埋め込むフレームワークです。適切に行われれば、納期は最大40％短縮され、レガシー変換コストは最大70％削減されます。

Zeilemaker氏は、Xebia ACEは「SDLCを行う際に特定のガバナンスや作業方法に固執したいかもしれない」大企業にとって特に有用だと述べています。しかし、ここにはもっと大きな全体像があります。Zeilemaker氏はバイブコーディングを例に挙げます。「バイブコーディングについて考えると、誰でもアプリを作成できますが、実際にそれらのアプリを本番環境に押し出そうとする人はいません」と彼は言います。「ACEを採用すれば、LLMの加速による利点を多く得られますが、同時に過去と同じ品質の最終結果を得ることができます。

「コーディングにLLMを使用するように切り替えたい場合、Xebia ACEは、リスクや『ダークファクトリーLLM』を採用して運を天に任せるという欠点なしに、非常に優れたフレームワークを提供します。その過程でコントロールやガバナンスを失うこともありません」とZeilemaker氏は付け加えます。

企業にとって、そのコントロールは鍵です。生成されるコードが非常に多いため、AI駆動のSDLCは脆弱性を通じてセキュリティ上の弱点になる可能性があります。Zeilemaker氏は、業界はまだある程度これを解決する必要があると主張しますが、最近Anthropicがプルリクエストレビュアーをリリースした動きに注目しています。

「これは興味深い動きで、今後さらに見られるようになるでしょう」と彼は言います。「新しいプロダクションリリースを行うたびに、非常に長いプルリクエストレビューが行われます。そして、LLMという形で非常にシニアなチームメンバーをプロセスに追加し、第三者レビューを行います。

「これは興味深い角度であり、今後さらに見られるようになるでしょう。」

最終的に、組織がどの段階にいるかに関わらず、データの準備状況を評価する段階から構築の準備ができている段階まで、Xebiaは基盤を整え、その上に変革を生み出すのを支援することができます。