エンタープライズ向けエージェント型AIを実現するTeradata AgentBuilderとTeradata MCP Server

AIエージェントの信頼性は、データの質に依存します。不完全、不整合、サイロ化されたデータセットは、ハルシネーション、誤った推論、信頼性の低い結果につながります。統合された高品質のデータパイプラインがなければ、エージェント型AIシステムは資産ではなく負債となるリスクがあります。

エージェントには汎用的な知能だけでは不十分で、深い専門知識と文脈理解が組み込まれていなければなりません。これらによって実際のビジネス目標に沿った推奨事項を提供できます。これらがなければ、出力結果は実際の業務や戦略的意図から乖離したものとなります。

自然言語インターフェースは新たな可能性が広がる一方で、ワークロード負荷の急増をもたらします。自律的なエージェント型AIは従来と大きく異なり、コンピュートコストを押し上げ、プロンプト駆動型実行に対応していないオーケストレーションツールに多大な負荷をかけることになります。

初期段階のエージェント型AIツールには、エンタープライズレベルのガードレイル機能が不足していることが多くあります。堅牢な監査、ポリシー適用、アクセス制御が欠如していると、コンプライアンス違反、データ漏洩、不正操作のリスクが高まります。これらは、ガバナンスに必須の基盤となります。