ギヨーム・エイメ氏は、リアルタイムデータを扱うエンジニアの働き方を変革したストリーミング市場のパイオニアLenses.ioのCEOである。
ChatGPTのリリースは世界を変えた。そして今、騒動が落ち着き始め、企業は新しいデータインフラ環境の全体像をより明確に把握できるようになっている。そして、マルチベンダー、分散化、オープン性、柔軟性をより重視したITアーキテクチャの再考に着手している。
この変化は主にAIエージェントによって、そしてAIエージェントのために推進されている。
企業がもはや無視できないリスク
AIの普及により、企業は長い間避けてきたデータの管理と依存性に関する問題、特に多くの企業が少数のベンダーにどれほど依存するようになったかという問題に直面せざるを得なくなった。これらの重要な問いには以下のようなものがある：
• 「企業が依存しているデータを誰が管理し、アクセスできるのか？」
• 「重要な国家インフラのインテリジェンスを提供する外国企業を信頼できるか？」
• 「主要ベンダーがサイバー攻撃の被害に遭った場合はどうなるか？」
• 「サードパーティのAIエージェントが適切なスキルを持たなくなり、ベンダーを変更する必要が生じた場合はどうなるか？」
インフラ、ビジネスインテリジェンス、業務を少数のサードパーティにアウトソーシングするという考え方は、これまでのビジネスの現実だったが、今や精査が必要となっている。
データ主権とAI自律性は政治的にも経営会議でも話題となっており、それは当然のことだ。私は多くのビジネスリーダーと話をしてきたが、彼らはクラウドとベンダー戦略を見直し、最も戦略的な資産であるデータとAIの管理と柔軟性を維持し、すべての卵を一つのかごに入れないようにしたいという願望を表明している。
オープン性と俊敏性の優先
今日勝者に見えるベンダーやツールが、明日には無関係になる可能性がある。マイクロソフト/OpenAI、グーグル、AWS/Anthropicの間でのリーダーシップは月ごとに変化している。一つの戦略的ミスが彼らの存続に重大な影響を与える可能性があり、サティア・ナデラ氏はそのことに公然と「取り憑かれている」（登録が必要）。
そのため、企業はコスト管理とベンダーロックインを回避するためにオープン性と俊敏性を求めている。彼らはビジネスの異なる部分に対して異なるテクノロジーを選択し、変更する能力を望んでいる。
業界はこれに応えており、OpenTableフォーマット、PostgresやKafka APIなどのオープンソース標準が囲い込まれた庭を打ち破っている。ベンダーは顧客からオープン化と相互運用性のサポートを求められている。
この変化により、組織はデータをオンプレミス、クラウド、エッジで生成された場所、あるいは主権のある場所に保持することができるようになり、アクセシビリティを犠牲にしたり、単一ベンダーのインフラに移行したりする必要がなくなる。
これにより、企業は将来の適応や革新にも対応しやすくなる。明日のリーダーは、今日オープンで柔軟かつ回復力のあるデータアーキテクチャを優先する組織になる可能性が高い。
核心は、AIエージェントがデータにアクセスできるようにすることだ。効果的に機能するためには、ビジネスプロセスを実行するためにデータとテクノロジースタックのあらゆる層にアクセスする必要がある。オープン標準とMCPサーバーはこれを可能にするために不可欠だ。
例えば、セールスフォース、Databricks、マイクロソフト、Celonisなどの企業は現在、ビジネスタスクを処理するための熟練したAIエージェントを提供している—外部請負業者のように機能している。しかし、その効果は自社の組織のテクノロジーに限定されるべきではない。より広範なアクセスを解放するには、MCPなどのオープン標準が必要だ。例えば、セールスフォースのエージェントとCelonisのエージェントが協力し、AWSとConfluent Kafkaからリアルタイムデータを活用することができる。
AIエージェントの採用が加速するにつれて、オープン標準の傾向も加速するだろう。
これらすべてがエージェントにとって意味すること
エージェント対応アーキテクチャの構築は、データインフラベンダーがオープン標準を採用し、フェデレーテッドデータアクセス（つまり、データを移動せずにアクセスする）を提供することから始まる。一般的に、テクノロジーベンダーはこの道を進んでいる。
しかし企業は注意すべきだ：人間の従業員にデータを信頼していないなら、AIエージェントも信頼すべきではない。人々にアクセスを拡大する前に、品質、ガバナンス、開発者体験をカバーする強力なデータ実践を確立する必要がある。
次のステップは、エージェントにデータアクセスを提供するMCPサーバーの展開だ。一般的な認識に反して、これらは特定のエージェントのユースケースを中心に開発されるべきであり、設計と機能を調整するためにベンダーと緊密に連携することを意味する。
よりオープンなデータエコシステムへの移行は、AIエージェントを持つ企業に新たな機会を生み出す。エージェント対応のデータアーキテクチャとマルチベンダー戦略は、企業にとって不便ではなく、リスクを軽減し競争優位性を提供することができる。
