Babel Street、新たなエージェント型機能を発表　AIが調査業務の中核を担う

　Babel Streetは、新たなエージェント型機能「Insights Investigator」を発表した。

　同機能は、インテリジェンス領域の実務知見でトレーニングされたAIエージェントが調査業務の中核を担い、大量の調査作業を高速に処理しつつ、アナリストがミッションの範囲、クエリのロジック、推論、成果に対する完全な制御を維持できるよう設計されているとのこと。「Babel Street Insights」プラットフォームの一部として提供されるという。

　検索やAI支援型クエリを中心とした従来の分析手法から、「アナリストが主導し、AIが実行する」調査スタイルへの転換を実現するとしている。

　具体的には、アナリストが自然言語で意図を示すと、承認した調査をAIエージェントが高速に実行。Babel Street独自のData Dominanceを基盤にしているとのこと。ミッションに応じて厳選・整備された、信頼して活用できる多言語データ基盤と、エージェント活用を前提とした独自のデータ処理基盤により、信頼できるデータ、透明性のある推論、追跡可能な証拠をすべての調査ワークフローに組み込むと述べている。

　早期導入ユーザーからは、調査時間が50％以上短縮されたとの報告もあるという。アナリスト1人当たり、毎週数時間分の工数削減につながるほか、チーム全体では進行中の調査におけるデータ収集の所要時間を数日単位で短縮した事例も報告されているとのことだ。

　今回リリースされた主な機能は以下のとおり。

• Data Dominance：Babel Streetがミッションに応じて厳選・整備したデータ資産を活用し、200以上の言語に加え、脅威アクターが実際に使用する多様なフォーマットを横断した調査を可能にする。新たに追加されたエンティティ抽出機能により、データは取り込み時に構造化され、検索精度が向上するとともに、より一貫性のある証拠に基づいた分析を支援する
• アナリスト主導のAIエージェント：アナリストが目的を定義し、計画をレビューし、範囲、ロジック、結果に対する制御を維持。インテリジェンス領域の知見、ミッションの専門性、調査ワークフローに基づいてトレーニングされたInvestigatorのエージェントは、単にAIが生成した回答を返すのではなく、マルチステップの調査を実行するとのこと。ブラックボックス型のAIシステムとは異なり、Investigatorでは調査計画、クエリのロジック、推論プロセスが明確に示される
• 信頼性、ガバナンス、監査可能性：規制環境や判断の成否が重要な結果につながる環境向けに設計されており、監査証跡、人間による制御ゲート（チェックポイント）、透明性の高い推論を備えているとのこと。意思決定前に出力結果の検証を支援する機能も提供
• ミッションに即応できる基盤：インテリジェンスおよび防衛コミュニティにおける10年以上の実績に基づき、アナリストが実際に調査を行う方法を踏まえて設計されている

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