「DataikuユニバーサルAIプラットフォーム」の新機能やエンタープライズ事例を紹介

“マルチAIエージェント時代”のAI基盤に必要な能力は？ Dataikuが説明

2025年07月14日 09時00分更新

文● 大塚昭彦／TECH.ASCII.jp

“マルチAIエージェント”時代に求められるのは「ビジネス」への理解

　同社プラットフォーム戦略担当VPのジェド・ドアティ氏は、Dataikuの顧客が実現している生成AI、AIエージェントのユースケースを紹介した。

　訪日してからドアティ氏は数社の企業と面談したが、いずれもAI活用の推進に積極的であり、「単なるAIチャットボットから、AIエージェント、そしてマルチAIエージェントへと、スピーディに移行しつつある」という。

　ドアティ氏はまず、RPAからAIエージェント、そしてマルチAIエージェントへの進化に伴う、“プロセス自動化の価値”の変化をまとめた。RPA＋AIが実現する静的な「プロセス自動化」から、AIエージェントによる動的な／タスク単位の「アシスタント（従業員支援）」、そして、それらを連携させたマルチAIエージェントによる「インテリジェントなビジネスチェーン」まで高度化させることで、コスト削減や効率化にとどまらず、収益の拡大までもが実現しうる。

RPA＋AIによる自動化、タスク特化のAIエージェントによる自動化、マルチAIエージェントによる自動化の違い

　ただし、マルチAIエージェント環境の実現には「AIエージェントの管理システムも進化させる必要がある」と強調する。一般には“オーケストレーション”のひと言で説明が済まされるところだが、現実に成果を上げるためには「（個々のエージェントを）ビジネスプロセスのタイムラインに沿って管理」し、「より複雑なビジネスユースケースに対応できる」ような、高度な能力を持つエージェント管理システムが求められるという。

　現状のDataikuにおけるツールや機能への言及はなかったが、今後のオーケストレーター開発の方向性、ビジョンとしてはそうなっていくものと考えられる。

Dataikuの顧客が実現しているユースケース。段階的に自動化／自律化を進めている

　エンタープライズ顧客におけるAI活用事例も紹介した。

　70以上のメゾン（ファッションブランド）を傘下に抱えるLVMH（モエ・ヘネシー・ルイ・ヴィトン）では、事業部門間でツールが統一されておらず、データ／AIプロジェクトの開発と展開に時間がかかり、個々の成果も低いという課題を抱えていた。

　そこで同社ではDataikuを全社プラットフォームとして導入。中央組織で再利用可能な機械学習ユースケースを開発し、それを世界中の事業部門に展開／再利用するかたちをとることで、開発期間を数カ月から数週間に短縮。中央からのガバナンスも効くかたちで運用しているという。

LVMH（モエ・ヘネシー・ルイ・ヴィトン）のDataiku活用事例

　タイヤメーカーのミシュランでは、世界80カ所以上に展開する工場のオンプレミスデータの活用、ユースケースの再利用に課題を抱えていた。そこでDataikuを導入し、データサイエンティストだけでなく、R&Dエンジニアや品質技術者といった製造現場の専門家も容易にデータアクセスできる環境を構築。900名以上のデータユーザーの8割を現場専門家が占めるかたちとなり、現場におけるデータ＆AIのセルフサービス活用と、他の現場でのユースケース再利用、中央管理によるガバナンスを実現したという。

ミシュランのDataiku活用事例

　最後にドアティ氏は、DataikuのユニバーサルAIプラットフォームは、一貫してアグノスティックな（環境を問わない）アプローチをとっていることを強調した。Dataikuは、あらゆる主要なデータソースや、生成AIモデル／サービスと連携し、それらの上位レイヤーでユースケースの開発やオーケストレーションを行う。そのため、データソースやLLMの技術進化にも追従しやすいと語る。

　AIエージェント時代に入ってもその方針は変わらず、新機能としてさまざまな他社業務アプリケーションとのインタフェース（コネクタ）を提供開始したことを紹介した。近日中にはMCPへの対応も行う予定だという。