AWS、エージェントAIのセマンティック層構築を紹介 Stardog統合で

エンタープライズデータ分析は過去20年間、ビジネス質問から信頼できる答えまでの時間短縮を目指してきました。定期レポートがダッシュボードに、ダッシュボードがセルフサービスBI（ビジネスインテリジェンス）に取って代わられ、今、生成AI エージェントがその次のステップになろうとしています。エージェント分析では、AIが単にデータを可視化するのではなく、複数ステップのワークフロー計画、スキーマ推論、SQLクエリ生成など、ジュニア分析官が行うような作業を自律的に実行します。ただし実装の課題は、基盤モデル自体ではなく、その下位に存在する企業データです。現実には、CRMシステムの「顧客」と請求システムの「顧客」は異なるレコードであり、北米チームが計算した「売上」とヨーロッパチームが計算した「売上」は異なる数字になります。AIエージェントが分散化したこのようなデータに直接アクセスさると、技術的には有効だが結果は間違っている、矛盾している、説明できない答えを返すようになります。セマンティック層はこの問題を解くため、オントロジー（概念・関係・ルールの共有定義）、安定したエンティティ識別子（IRI）、派生的事実を生成するルール、データをオントロジーに対して検証する制約を組み合わせた知識グラフとして機能します。各エージェントとツールはこの層を通じて定義を一度だけ活用すれば、複数システムから一貫した答えを構成でき、返された数字を立証できるようになります。

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