primeNumberは10月15日、AIエージェントがデータ基盤の変化を検知し、整備や修正を自律的に行う「自律型データ基盤」となる新製品「primeNumber Autonomous Data Platform」の提供を開始した。データの統合・加工から意味や定義の管理までをAIエージェントが支援し、企業のデータ基盤の運用負荷軽減と継続的な最適化を目指す。

  • primeNumber Autonomous Data Platformの概要

    primeNumber Autonomous Data Platformの概要

TROCCOとCOMETAを組み合わせ、データとコンテキストを管理

企業でAIエージェントの導入が進む中、AIが正確な回答を生成するには、データそのものに加え、データの意味や定義、業務上の文脈（コンテキスト）を適切に管理することが求められる。

一方、企業のデータ基盤は、業務システムの仕様変更やKPIの見直し、規制の変更などに継続的に対応する必要がある。従来、こうした変更への対応は、データエンジニアや業務担当者の手作業に依存していた。

同製品は、こうしたデータ基盤の運用・管理をAIエージェントによって自律化する製品だ。

クラウドETL「TROCCO」とデータウェアハウス（DWH）で構成するデータ基盤層、データの意味や定義を管理する「COMETA」のコンテキスト層に、AIエージェント群や管理ポータル、共通インタフェース（API／MCP）を組み合わせている。

AIエージェントは、データパイプラインの実行履歴や接続状態、データ構造の変更などを参照し、システムの仕様変更や障害を検知する。また、市場や規制、社内指標の変更による影響を受けるデータや業務を特定し、必要な修正を提案する。

修正対象はデータだけでなく、業務用語や指標の定義、過去の判断経緯などのコンテキストにも及ぶ。これにより、データ基盤を継続的に更新し、業務AIや分析AIが適切な情報を参照できる状態を維持する。

  • 「primeNumber Autonomous Data Platform」のシステム構成

    「primeNumber Autonomous Data Platform」のシステム構成

人とAIが役割を分担し、データガバナンスを維持

同製品は、人や業務AIエージェントからの依頼に応じて、分析に必要なデータを収集・整備する機能も備える。

DWHやデータレイクに蓄積されたデータだけでなく、業務システムやファイルサーバーに保存されたデータも対象とし、不足するデータの統合・加工・品質確認に必要な手順を設計・提案する。

例えば、営業・マーケティング部門で店舗別の売上を分析する際、天候やキャンペーン履歴など、複数のシステムに分散するデータを組み合わせて分析できるようにする。また、情報システム部門では、データパイプラインの障害や連携先の仕様変更に対する原因調査、修正作業の負荷軽減が期待できる。

AIエージェントによる変更は、企業が自動実行を認める範囲と、人による承認が必要な範囲を設定できる。AIエージェントの提案・実行内容や人による判断は監査ログに記録され、変更内容やその理由を追跡できる仕組みだ。

同社は製品の提供に加え、コンサルティングや構築、運用支援も提供する。企業ごとの業務要件に合わせてAIエージェントの役割や承認ルールを設計する。