投稿者 global-ai-media 
RelationalAIがSnowflake AI Data Cloud上で、生成AIを活用した新たな意思決定インテリジェンスシステムの提供を開始しました。企業固有のデータを安全に学習・参照させる技術により、LLMの実務適用における課題である正確性と信頼性の向上を図るこの動きは、日本企業のデータ活用戦略にも重要な示唆を与えています。
背景にある課題：LLMの「幻覚」と企業データの乖離
生成AI（GenAI）や大規模言語モデル（LLM）の導入が進む中で、多くの企業が直面しているのが「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる事実に基づかない回答の生成や、企業固有の複雑なビジネスロジックを正確に反映できないという課題です。一般的なLLMは確率的に「もっともらしい」言葉を紡ぐ能力には長けていますが、データベース内の構造化データに基づいた厳密な推論や意思決定の支援には限界があります。
今回、RelationalAIが発表したシステムは、このギャップを埋めることを目的としています。記事によると、同社の技術は「個々の顧客データに特化し、安全性が確保された」LLMトレーニングおよび推論技術を提供します。これは、単に外部のLLMを呼び出すのではなく、企業内部のデータ構造とロジックを深く理解したAIエージェントを構築しようとする試みです。
RelationalAIのアプローチ：ナレッジグラフと生成AIの融合
RelationalAIの特徴は、ナレッジグラフ（知識グラフ）技術と機械学習を融合させたアプローチにあります。これを専門的には「ニューロシンボリックAI」と呼ぶこともありますが、要するに「データの関係性やルール（シンボリック）」と「確率的な学習能力（ニューラル）」を組み合わせる手法です。
Snowflakeのデータクラウド上でこの機能が提供されることには大きな意味があります。データウェアハウス内の膨大な構造化データを、外部に持ち出すことなく、その場でAIエージェントが参照・推論できる環境が整うからです。これにより、以下のようなメリットが期待されます。
- データの安全性：データ移動に伴うセキュリティリスクを低減できる。
- 回答の正確性：企業固有のデータモデルに基づき、根拠のある回答（グラウンディング）が可能になる。
- 複雑な推論：単なる検索ではなく、データ間の関係性を辿った高度な意思決定支援が可能になる。
日本企業のAI活用への示唆
今回のRelationalAIの発表は、チャットボットによる業務効率化の「次」を見据える日本企業にとって、以下の重要な示唆を含んでいます。
1. 「おしゃべり」から「意思決定」へのシフト
日本のビジネス現場では、AIに対して高い正確性と説明責任が求められます。単に文章を作成するだけでなく、在庫最適化や不正検知、顧客分析といった、よりクリティカルな意思決定プロセスにAIを組み込む場合、LLM単体ではなく、ナレッジグラフのような論理的基盤と組み合わせるアーキテクチャ（RAGの進化系やニューロシンボリックAIなど）の検討が必要です。
2. データガバナンスと「データのある場所」でのAI実行
個人情報保護法や経済安全保障の観点から、データの社外（特に海外リージョン）への持ち出しには慎重な判断が求められます。Snowflakeのように、データが保存されている基盤上で直接AIモデルを動かすアプローチは、セキュリティとガバナンスを重視する日本の組織文化に適しています。「データを動かさず、AIをデータに近づける」という考え方は、今後のシステム選定の重要な基準となるでしょう。
3. 構造化データの価値再認識
日本企業には、長年蓄積された高品質な構造化データ（ERP、受発注データなど）が存在します。これらはLLM時代において「宝の山」となります。非構造化データ（文書など）の活用だけでなく、既存のデータベース構造をAIがいかに理解し活用できるかという視点で、データ整備（データマネジメント）への投資を継続することが、競争力のあるAI活用につながります。