なぜ今「コンテキスト」と「ヘッドレス」か、Informaticaに見るAI共通戦略

AIエージェントの失敗はモデルの賢さではなく「コンテキストの質」で決まる

　基調講演に登壇したSalesforceのラフル・オーラドカー氏（Rahul Auradkar）は、「AIエージェントが真価を発揮するには、信頼できるデータの土台が不可欠だ」と語った。信頼できるコンテキストが土台となり、エージェントが実行し、ヘッドレスなプラットフォームが能力を届ける——講演は、この3つが連携する構図を前提に進んだ。

　エージェントAIの失敗は、多くの場合モデルの性能不足が原因ではない。賢いモデルほど、誤った前提のまま自信を持って実行を続けてしまう——基調講演で繰り返し語られたのは、この厄介さだった。

　たとえば「車は右側を走る」というルールは、ラスベガスでは正しくてもロンドンでは危険になる。変わったのは事実ではなく、それを取り巻く文脈（コンテキスト）だ。人間なら状況から相手の意図を汲み取れるが、文脈を与えられないエージェントは誤った前提のまま処理を進める。

　やっかいなのは、データが技術的には正しくても、部門や地域によって意味がずれる「意味の歪み」だ。営業が「リード」と呼ぶ相手を経理は「アカウント」と呼び、同じ顧客が別人として扱われる。こうしたずれをエージェントは疑わずに適用し、エラーを見えないまま広げていく。Informaticaの幹部はこれを「garbage in, gospel out（ゴミを入れると、絶対的な真理として出てくる）」と表現した。出力が説得力を持つぶん、人間まで誤りを信じ込まされてしまう。

　つまり、エージェントの精度を左右するのはモデルの賢さよりも、入力として渡される「コンテキストの質」である。Gartnerは8割超の組織が2年以内にAIエージェントを導入すると見込む一方、AIプロジェクトの多くが頓挫するとも指摘される。Informaticaの幹部は、このギャップの正体をコンテキストの欠如に求めた。

信頼できるコンテキストはMDMとCDGCの二層で生み出す

　では、信頼できるコンテキストはどこから生まれるのか。Informaticaが据えたのは、自社の中核製品である「MDM（マスターデータ管理）」を、コンテキストを生み出す「工場」とみなす考え方だ。

　エージェントの推論は本質的に確率的だが、その土台となる顧客や製品のマスターデータは、揺るがない「正解」として固められていなければならない。MDMは複数システムに散らばった同一顧客の情報を突き合わせ、一意で正確な「ゴールデンレコード」を作る。それを取引データや関連情報と結びつけることで、エージェントが頼れるコンテキストに仕立てる。単なるデータベースではなく、レコードを文脈付きで磨き上げる精製所、という位置づけである。

　もう一つの柱が、横断的なデータガバナンス製品「CDGC（Cloud Data Governance and Catalog）」だ。鍵になるのは「機械が読めるメタデータ」という発想である。従来のデータカタログは、人間がデータの中身を把握するための道具だった。これをエージェントにも開放し、どのデータがどこにあり、どんな意味を持ち、どう接続すればよいかをエージェントが理解できるようにする。Informaticaの幹部はこれを「企業のコンテキストマップ」と呼んだ。

　両者の役割分担はシンプルだ。MDMがレコードそのものの正しさを担保し、CDGCが企業全体のメタデータとポリシーを束ねる。この二層で、エージェントに渡すコンテキストの確からしさを支える構図である。