データブリックス、AIエージェント構築の新たなアプローチとなる 「Agent Bricks」を発表

お客様の独自データに基づいてAIエージェントを自動で最適化し、コスト効率と信頼性の高いAIエージェントを提供 

データとAIの企業であるDatabricks（本社：米国カリフォルニア州サンフランシスコ、以下「データブリックス」）は、お客様のビジネスに最適化された高性能なAIエージェントを自動作成する新しいアプローチを提供する「Agent Bricks」を、本日発表しました。エージェントの大まかな役割を指定し企業データと連携させるだけで、その後の作業はAgent Bricksが全て対応します。Agent Bricksは、構造化情報の抽出、信頼性の高いナレッジマネジメント、カスタムテキスト変換、オーケストレーションされたマルチエージェントシステムなど、業界で一般的な用途に最適化されています。Agent Bricksは、本日よりベータ版を利用することができます。

Agent Bricksは、Mosaic AI Research（研究部門）が開発した革新的な研究手法を活用し、ドメイン固有の合成データとタスク対応型ベンチマークを自動的に生成します。これらのベンチマークに基づいて、コストと品質を自動的に最適化するため、企業は現在のアプローチにおける煩雑なトライアンドエラーから解放され、担当チームは最初から本番運用品質とコスト効率を実現することができます。組み込みガバナンスと企業向け管理機能により、企業は異なるツールを組み合わせなくても、コンセプトの立案から本番環境への導入までの移行を迅速に行えるようになります。

AIエージェントへの新たなアプローチが必要な理由
実験段階のエージェントの大半が本番環境に導入されない主な障壁は、品質とコストです。質の高い検証ができないため、多くの企業が直感的な判断を基に、エージェントの性能を検証することを余儀なくされています。しかし、そのようなプロセスは品質の一貫性に欠け、スケール（規模拡大）できない高コストな検証に繋がってしまいます。AIの複雑さは、新たなモデルやテクノロジーが次々と登場する中で、この課題をさらに深刻化させています。お客様が、信頼性が高くコスト効率の良いAIエージェントを展開するためには、ドメイン固有の、再現可能で客観的かつ継続的な検証が必要です。加えて、最新の技術を活用しながら、大幅な予算超過や人材のリスキリングをすることなく、要件を満たす必要があります。お客様にとって重要でありながらも業界が対応できていないこれらの重要な要件を満たすために、データブリックスはAgent Bricksを構築しました。

エンタープライズデータでAIエージェントを瞬時に構築・最適化
まず、Agent Bricksがタスク固有の評価指標を自動的に生成し、大規模言語モデル（LLM）が品質を評価します。次に、お客様の自社データに類似した合成データを生成し、エージェントの学習を大幅に強化します。最後に、Agent Bricksが最適化技術の全範囲を横断的に検索し、エージェントを最適化します。お客様は、この自動ワークフローの終了時に、品質とコストのバランスが最適な作業サイクルを選択するだけです。その結果、一貫性がありインテリジェントな出力を高速で提供する、本番環境に対応したドメイン特化型AIエージェントが完成します。

Agent Bricksは、主要な業界における多くのお客様のユースケースに対応しています。

• 情報抽出エージェント (Information Extraction Agent) は、メール、PDF、レポートなどの文書を、名前、日付、製品詳細などの構造化されたフィールドに変換します。例えば小売企業では、サプライヤーのPDFから製品詳細や価格、説明を簡単に抽出することができます。複雑な文書や、異なるフォーマットでも問題ありません。
• ナレッジアシスタントエージェント (Knowledge Assistant Agent) は、チャットボットが曖昧な回答や完全に誤った回答を出力するという問題を解決し、企業データに基づいた正確な回答を迅速に提供します。例えば製造業においては、技術者が手動でデータを確認する必要なく、SOPやメンテナンスマニュアルから即時引用可能な回答を取得できるようサポートすることが可能になります。
• マルチエージェントスーパーバイザー (Multi-Agent Supervisor) は、手動デバッグや再トレーニングを最小限に抑えながら、より高品質な結果を提供するマルチエージェントシステムです。例えば金融サービス企業では、インテント（意図）検出、ドキュメント検索、コンプライアンスチェックなど、複数のエージェントを連携させて、アドバイザーとお客様向けに完全かつパーソナライズされた回答を作成することができます。
• カスタムLLMエージェント (Custom LLM Agent) は、コンテンツ生成やカスタムチャットなど、業界に最適化されたカスタムタスク向けにテキストを変換します。例えばマーケティング担当者は、自社のブランドに沿ったマーケティング文言やブログ記事、プレスリリースを生成するカスタムエージェントを構築することができます。

データブリックスの共同設立者兼CEOであるアリ・ゴディシは、次のように述べています。 「Agent Bricksは、データに基づいて推論を行うAIエージェントを構築・展開する、全く新しい方法です。これにより初めて、企業は自社データを活用し、アイデアの立案から本番品質のAIまでの移行プロセスを、品質とコストのバランスを調整しながら、迅速さと自信を持って進めることができます。Agent Bricksを活用すると、手動チューニングや勘に頼ることなく、高品質なエージェントを作成できます。さらに、それらのエージェントには、データブリックスが提供する全てのセキュリティとガバナンスが確保されます。これは、企業におけるAIエージェントを実践的で強力な存在にする、画期的な突破口です」

お客様の声
アストラゼネカのデータ・AI・コマーシャルIT部門責任者であるJoseph Roemerは、次のように述べています。「Agent Bricksを使用することで、当社のチームは一切のコーディングをすることなく、40万件を超える臨床試験文書を解析し、構造化されたデータポイントを抽出することができました。わずか60分足らずで、複雑な非構造化データを分析に活用可能な形式に変換するためのエージェントを構築できたのです」

データブリックス年次イベント「Data + AI Summit」で公開された、その他のMosaic AIの追加機能

• サーバレスGPUのサポート: データブリックスはサーバレスGPUの提供を開始しました。これにより、お客様はGPUインフラの調達や管理をすることなくモデルをファインチューニングし、従来型の機械学習および深層学習処理を実行し、LLMを検証することができます。サーバレスGPUコンピュートによりユーザーは、高性能コンピューティングリソースに迅速かつオンデマンドでスケーラブルにアクセスできるようになり、従来のGPUクラスターの運用オーバーヘッドやコスト非効率性を排除して、AIアプリケーションを迅速に構築できます。
• AIライフサイクル管理の統一プラットフォーム「MLflow 3.0」: データブリックスは本日、世界でも最も人気のあるAI開発フレームワークの最新版である「MLflow 3.0」を公開しました。生成AI向けに完全に再設計されたMLflow 3.0は、あらゆるプラットフォーム上で稼働するAIエージェントの監視、追跡、最適化を可能にします。統合されたプロンプト管理、品質メトリクス、人間によるフィードバック、LLMベースの評価機能により、お客様は異なる環境間でAIエージェントのパフォーマンスを可視化、比較、デバッグすることが容易になります。MLflowの追跡評価結果は既存のデータレイクハウスと統合が可能で、ユーザーは本番環境の追跡データを活用してエージェントの精度を向上させることができます。MLflowはオープンソースで、毎月3,000万回以上ダウンロードされています。

Agent Bricksとこれらの新機能によりデータブリックスは、構築からチューニング、評価、比較、安全なデプロイに至るまで、本番品質の生成AIのための最も包括的なプラットフォームとなります。
 
提供について
Agent BricksとサーバレスGPUコンピュートは、本日よりベータ版の利用が可能です。MLflow3.0は本日、提供を開始しました。Agent Bricksの詳細は、こちら（英語）をご覧ください。

データブリックスについて
データブリックスはデータとAIの会社です。Block、Comcast、Condé Nast、リヴィアン、シェル、そしてFortune 500の60%以上を含む世界中の15,000以上の組織が、データ、アナリティクスおよびAIを統合し民主化するデータブリックスのデータ・インテリジェンス・プラットフォームを利用しています。米国カリフォルニア州サンフランシスコに本社を置き、世界中にオフィスを構えるデータブリックスは、レイクハウス、Apache Spark™、Delta Lake、MLflow、Unity Catalogのクリエイターによって創立されました。詳細については、ウェブサイト（日本語）をご確認ください。