AIエージェントがデータ層を掌握しつつある
MIT Technology Reviewの最近のレポートによれば、組織の67％がすでにAI搭載ツールを利用しており、ビジネスリーダーの半数超がエージェント型AIを業務パフォーマンスと意思決定の「増幅器」と見なしている。
ただし変わりつつあるのは、AIを使う企業数だけではない。AIが本番環境に入った後、どのように振る舞うかが変化している。世界2万超の組織にまたがるデータブリックスのプラットフォームで収集された利用データは、企業が単一目的のチャットボットを超え、計画し、推論し、自律的にワークフローを実行できる協調型のマルチエージェント・システムへ急速に移行していることを示している。
さらにデータブリックスのレポートによれば、マルチエージェント・システムの利用はわずか4カ月で327％増加した。企業が、監督役（スーパーバイザー）エージェントにより、専門領域ごとに分かれた他のエージェントやツールを編成・統括させるケースが増えているためだ。こうした圧力はデータベース層で特に顕著で、AIエージェントはデータベースのブランチ（データベースの分岐コピー）も97％作成しており、環境のクローン（複製）や巻き戻しに必要な時間を数時間から数秒へ短縮している。
2年前、こうした活動に占めるエージェントの割合はわずか0.1％だった。今ではそれが大勢を占めている。
シンはこう述べた。「私たちが気づいたのは、エージェントにとって良いことは、人間にとっても良いことが多いという点です。ただし人間にとっては『あればうれしい』程度でも、エージェントにとっては必須になります。もちろん、人間もデータベースが数分や数日ではなく数秒でプロビジョニングされることを望みますが、人間は遅さに慣れています。AIエージェントのロジックが失敗した場合、失敗直前のミリ秒単位の時点までデータベースをプログラムでロールバックし、推論を調整して、新しいブランチでやり直せます」
ユーザーが自然言語で要件を説明し、AIにコード生成を任せる「vibe coding」（バイブコーディング）は、いわゆる市民AI開発者（専門家ではない開発者）の増加につながっている。Databricks Appsのパブリック・プレビュー開始以降、5万超のデータ／AIアプリケーションが作成され、利用は6カ月で250％増加した。
シンはこう語った。「『vibe coding』とAI支援開発の台頭によって、ソフトウェア構築の障壁は劇的に下がり、今後も下がり続けます。企業は、経済的に見合うようになったという理由だけで、桁違いに多くのカスタムアプリケーションを作り始めると私たちは見ています。Lakebaseは、その爆発に向けて特別に設計されています」。
