AIエージェント時代におけるデータ活用戦略

AIエージェント時代における データ活用戦略 アステリア株式会社 エバンジェリスト 生成AI協会（GAIS）エバンジェリスト 森 一弥 2025年6月5日 © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved

自己紹介 アステリア株式会社 エバンジェリスト 森 一弥 生成AI協会（GAIS）：エバンジェリスト / データ連携活用WGリーダー ブロックチェーン推進協会（BCCC）：技術応用部会長 ◼ 講演・TV・雑誌・Web掲載（AI関連のみ一部抜粋） Schoo にて 生成AIの 授業を担当 出典：Schoo https://schoo.jp/teacher/3817 Interop24 Tokyo / Apps Japan 2024 出典：APPS JAPAN 2024 https://forest.f2ff.jp/introduction/91 78?project_id=20240601 AISmiley での ウェビナー ＠DIME にて生成AI コラム連載中 出典：AISmiley https://aismiley.co.jp/webinar/2024 0628webinar/ 出典：@DIME https://dime.jp/genre/1934637/ © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 2

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生成AI最近の流行 ① DeepSearchから AIエージェントへ © Copyright © Copyright 2025 GAIS. 2025 AllGAIS. RightsAll Reserved Rights Reserved

Deep Research 機能に特化した AI サービス ◼ 2024年中頃からネット検索＆レポート作成するサービスが 注目され始める Perplexity Genspark Felo 出典： Perplexity AI, Inc.「Perplexity」 出典： MainFunc「Genspark」 出典： Sparticle Inc.「Felo」 https://claude.ai/chats https://www.genspark.ai/ https://felo.ai/ja/search © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 4

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大手のLLMで Deep Research ◼ ChatGPTをはじめ、大手のチャットサービスで 「Deep Research」機能が相次いで採用される OpenAI ChatGPT Google Gemini Anthropic Claude 出典：OpenAI 「ChatGPT」 出典：Google 「Gemini」 出典：Anthropic 「Claude」 https://chat.openai.com/ https://gemini.google.com/app https://claude.ai/chats © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 5

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2025年初頭からAIエージェントが流行 〜 2024年後半くらい 2025年〜 AI検索エンジン Deep Research AIエージェント © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 6

AIエージェントとは 特定の目的のため 必要なシステムと連携しながら 自律的に処理してくれる AIシステム チャット相手のAIをキャラクター付けして擬人化したようなものではない！ © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 7

エージェントのイメージ 〜 AgentGPT の場合〜 © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 8

エージェントの条件 特定の目的 連携 自律的 ◼ 特定の目的を持たないものは エージェントではない ◼ 汎用人工知能（AGI）までは 至っていない ◼ AIが学習済みのデータ以外の 情報と連携 ◼ Web検索やAPI連携、企業 システムの連携など ◼ 目的を達成するためにAIが 何をすべきなのかを考える ◼ 連携先を使う/使わない、 どのように使うかをAIが判断 © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 9

従来の生成AIとの比較 従来の生成AI （ChatGPTなど） Deep Research エージェント （Perplexityなど） AGI （汎用人工知能） ◼ 調査に特化した 形で可能 ◼ 目的に基づいて 複数タスクを 実行 ◼ 言葉足らずでも 目的を理解、 タスク実行？ 外部連携 ◼ Web検索など サービスにより 一部対応 ◼ Web検索、一部 ツールに対応 ◼ 複数の定義した 連携先と連携 ◼ 必要な連携先を 自ら定義？ 利用シーン ◼ チャット、 要約、翻訳 ◼ 調査、計画作成 ◼ 業務自動化 ◼ 万能秘書？ 目的志向の ◼ 単発タスク タスク実行 レベルの生成 © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 10

AIエージェントの例 議事録自動作成〜 承認フロー申請 スケジュール作成〜 チケット手配 調査実施〜 レポート作成 概要 会議の音声から議事録、 TODOリストを作成、 承認依頼する 出張の予定から詳細 スケジュール作成、 チケットの配布を行う 調査したい項目をネットで 検索、内容をチェックして レポートを作成 入力 会議音声 出張予定 調査項目、参考資料 出力 議事録、TODOリスト スケジュール、チケット 調査レポート 連携先 承認ワークフロー メール カレンダーサービス 交通機関のWebサイト Web、メール 保存ストレージ © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 11

OpenAIからSDKもリリース ◼ 3/12 OpenAI から SDK という 形で開発者向けのリリース ◼ 現時点では Python のみ ◼ 単発の機能としては REST API として他の言語からも利用可能 ◼ 様々な会社の既存サービスに 取り込まれることが考えられる 出典：OpenAI 「OpenAI Agents SDK」 https://openai.github.io/openai-agents-python/ © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 12

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IT大手の対応 Microsoft AutoGen Google Agentspace 出典：Microsoft 「AutoGen」 出典：Google「Google Agentspace」 https://microsoft.github.io/autogen/stable//index.html https://cloud.google.com/products/agentspace?hl=ja ◼ オープンソースの開発者向け プロジェクト ◼ Python用のプラットフォーム ◼ AutoGen Studioというノー コードツールもあり ◼ NotebookLMやGoogleDrive等 の検索アシスト、LLMによる チャットなどを組み合わせた サービス ◼ 早期アクセス受付中 Salesforce Agentforce 出典：Salesforce「Agentforce」 https://www.salesforce.com/jp/agentforce/ ◼ 顧客対応、マーケティング、 営業支援等の自動化 ◼ Agent Builderで画面操作での カスタマイズも可能 © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 13

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生成AI最近の流行 ② 「AIに使ってもらうこと」が システム開発要件に © Copyright © Copyright 2025 GAIS. 2025 AllGAIS. RightsAll Reserved Rights Reserved

連携規格 MCPとは ◼ Model Context Protcol ◼ Claudeの開発元Anthropicが 提唱 ◼ 公式では「MCPはAIアプリ ケーション用のUSB-Cポート のようなもの」との説明 ◼ AIのアプリケーションと外部 のデータやサービス等と連携 する方法を定義しているもの ◼ サーバー/クライアント方式で 連携 出典：Anthropic「Model Context Protcol」 https://modelcontextprotocol.io/introduction © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 15

• https://modelcontextprotocol.io/introduction

Anthropic Claude ◼ クライアントの代表と してClaude Desktop ◼ PC用のアプリ ◼ 連携先を設定情報を 入れることで増やして いける ◼ 現在ベータ版 出典：Anthropic「Claude」 https://claude.ai/download © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 16

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生成AIの大手もサポート表明 3/27 OpenAIがMCPのサポートを表明 4/10 GoogleがMCPのサポートを表明 出典：https://x.com/sama/status/1904957253456941061 出典：https://x.com/demishassabis/status/1910107859041271977 © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 17

• https://x.com/sama/status/1904957253456941061
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Visual Studio Codeも対応 ◼ March 2025 (version 1.99)よりエージェント モードが追加 ◼ MCPサーバーを選択して Copilotの機能を拡張 ◼ Claude Desktopの設定を そのまま使えるように © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 18

Windowsでもネイティブ対応 ◼ 5/19 MSのイベント「Build」 の中でMCPのWindows11への ネイティブ対応に言及 出典：https://blogs.windows.com/windowsdeveloper/2025/05/19/advancing-windows-forai-development-new-platform-capabilities-and-tools-introduced-at-build-2025/ © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 19

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徐々に変わっていくシステム AIからのシステム利用 サポートから指示へ AI利用が要件に ◼ 人は画面操作でシステム を利用してきた ◼ システムは徐々にAPIや MCPが広がることで AIからも利用される ようになる ◼ AIへシステムの利用方法 や問題発生時の対処方法 を聞いていた ◼ AIへ指示をするだけでAI がシステムを利用する ◼ AI利用できるシステムが 増えてくる ◼ 新たに作成するシステム もAIから利用できること が必須要件になる © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 20

生成AI最近の流行 ③ 中国発のオープンソースと ローカルLLM © Copyright © Copyright 2025 GAIS. 2025 AllGAIS. RightsAll Reserved Rights Reserved

中国系の生成AIが市場へ DeepSeek ◼ OpenAIのo1に匹敵する 高性能 ◼ トレーニングコストの安さ ◼ NVIDIAの株価下落の要因に ◼ 軽量LLMも含めてオープン ソースで提供 Manus ◼ ClaudeとQwenを利用 （独自LLMではない） ◼ 依頼したタスクをTODOに 分解、実行 ◼ 回答が得られるまでに時間が かかる ◼ まだエラーも多く今後に期待 Alibaba Qwen ◼ アリババが進めるオープン ソースプロジェクト ◼ ローカルLLMのベースとする 日本企業、組織、自治体も 多い © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 22

DeepSeek で注目された強化学習と蒸留 強化学習 蒸留 Dog:0.85 Cat:0.15 Dog:0.85 Cat:0.15 ◼ 数学など答えが明確な問題を 方法は指示せずAIに考えさせる ◼ スコアの向上を目指す 性能向上に貢献 ◼ 大きなモデルの確率分布を小さなモデルで 模倣するように学習 モデルの小型化に 貢献 © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 23

企業で使うなら・・・ データは社内に LLMも社内に GPUサーバーは高価 ◼ コンプライアンス、 セキュリティの観点から 自社データは自社内に置 きたい ◼ AI利用を促進したいが 不用意に外部にデータを 送信してしまう可能性 ◼ LLMも社内に置きたい ◼ GPUサーバーは数百万の 投資が必要 ◼ 費用対効果もわからない と初期投資として厳しい プライベートクラウドを使った自社用LLMが現状の落としどころ © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 24

生成AIを使った アプリ開発のアプローチ © Copyright © Copyright 2025 GAIS. 2025 AllGAIS. RightsAll Reserved Rights Reserved

プロンプトでアプリ作成 ブラウザで使える1ファイルのHTMLとJavaScript だけで作られたオセロゲームを作ってください。 画面は味気ないものの、実際に 動作するゲームが出来上がった © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 26

ノーコードツールを使った開発 Dify とは ◼ 画面操作で生成AIの アプリを作れる プラットフォーム ◼ オープンソース ◼ クラウド版、オンプレ版 共に提供 ◼ VectorStoreも内部で 連携している ◼ 毎週のようにアップ デートで機能追加 出典：LangGenius, Inc.「Dify」 https://dify.ai/ © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 27

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3分で専用チャットをつくる © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 28

VS Code ＆ Cursor ◼ プログラムの作成サポート ◼ 効率的なロジックへの変換 ◼ 不具合の特定など デバッグの支援 ◼ テストプログラム、テスト データ作成 © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 29

データを元にアプリを考える ◼ 「OSAKAイノベーションデータラボ」への応募は 「Open Data Platform in Osaka」の利用が条件 添付されたデータを元に、 HTMLとJavaScriptを 使って動きのある インタラクティブな デモを作ってみて CSV ください。 © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 30

データからAIで作ったデモ © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 31

データからのアプリ検討 データの概要 デモの概要 ◼ 何のデータか、項目の意味も一切 伝えていない ◼ どんなデモを作りたいか、 地図を使いたいなど伝えていない ◼ 一度可視化されると、気づきやアイデア、要望が出てくる ◆ そもそも東京のデータだったんだ ◆ アイコンの色や形を変えたい ◆ 混雑状況や天候など別のデータを重ねてみたい ◆ 時間表示をつけたい ◆ 操作できるタイムラインをつけたい まずは使ってみる事が大事 © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 32

まとめ © Copyright © Copyright 2025 GAIS. 2025 AllGAIS. RightsAll Reserved Rights Reserved

まとめ 最新情報はチェック IT関連で変わらない 仕事はない とにかく触ろう ◼ 毎週新しい情報が出てく る状況 ◼ 要点やキーワードは押さ えておきたい ◼ データは同じでも扱う システムは変わっていく ◼ 新しいシステムの要件で まず挙がるのはAI対応 ◼ 無料で様々な事ができる ◼ 触れば様々なアイデアが 浮かんでくる ◼ アイデアもすぐに試せる © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 34

6/11 説明会＠東京＆オンライン開催 生成AI協会（GAIS）GenAI勉強会 セッションの1コマで説明を実施します 日時 会場 申し 込み 18:00 〜 京橋エドグラン（東京） オンライン ハイブリッド開催 GAIS Webサイト https://gais.jp/gais17/ © Copyright 2025 GAIS. All Rights Reserved 35

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