投稿者 global-ai-media 
データ分析プラットフォームにおけるAI活用が新たなフェーズに入りました。米Sisenseが発表した新機能は、LLMが自律的にタスクを遂行する「エージェント型」への進化と、データ接続の標準化を示唆しています。本稿では、最新のトレンドを基に、日本企業がデータ活用を次の段階へ進めるための要点を解説します。
「可視化」を超えたAIエージェントの台頭
これまでビジネス・インテリジェンス（BI）ツールといえば、データを集計し、綺麗なダッシュボードで「可視化」することが主たる役割でした。しかし、昨今の生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の進化により、その役割は大きく変わろうとしています。
Sisenseの最新発表に見られる「Agentic（エージェント型）」および「Actionable（実行可能）」な機能強化は、AIが単に人間に洞察（インサイト）を提供するだけでなく、その洞察に基づいて自律的、あるいは半自律的に次のアクションを起こすフェーズに入ったことを示しています。これは一般に「Agentic AI」と呼ばれるトレンドで、AIがユーザーの代理人（エージェント）として、外部システムへのAPIコールやワークフローの実行を担うものです。
例えば、売上の急落を検知した場合、従来は担当者がダッシュボードを見て原因を深掘りし、メールで関係者に連絡していました。エージェント型AIが組み込まれた環境では、AIが要因分析を行い、在庫管理システムをチェックし、発注案を作成した上で担当者に承認を求める、といったプロセスまでが自動化の範疇に入ります。
Model Context Protocol (MCP) がもたらす接続性
今回のニュースで特に注目すべき技術的なトピックは、「Model Context Protocol (MCP)」への言及です。MCPは、AIモデルとデータソース、あるいはツール間を接続するための標準化されたプロトコルとして、Anthropic社などが提唱・推進しているものです。
日本企業の現場では、SaaS、オンプレミスの基幹システム、個人のExcelファイルなど、データが散在（サイロ化）していることが常態化しています。これらをAIに読み込ませるためには、従来は個別に複雑な連携開発が必要でした。しかし、MCPのような標準規格をBIプラットフォームが採用することで、多様なデータソースへの接続が容易になり、LLMが文脈（コンテキスト）を理解した上でデータを横断的に分析できる環境が整いつつあります。
また、「Managed LLM（管理されたLLM）」というアプローチも重要です。企業が独自にLLMを契約・運用するのは、セキュリティ設定やコスト管理の面で負荷が高いものです。プラットフォーム側がセキュアなLLM環境を提供し、RAG（検索拡張生成）などの仕組みを内包することで、ユーザー企業はインフラ管理ではなく「どう使うか」に集中できるようになります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのBIトレンドは「Human-in-the-loop（人間が関与するループ）」を前提としつつも、分析から実行までの自動化範囲を広げています。これを日本企業が取り入れる際には、以下の視点が重要になります。
1. 「判断業務」の標準化と権限委譲
AIにアクション（例：発注ドラフト作成、アラート通知の自動化）を任せるには、業務プロセスの標準化が不可欠です。属人化した判断基準のままでは、AIは適切な提案ができません。AIエージェント導入は、業務フローの棚卸しをする絶好の機会となります。
2. データガバナンスとセキュリティの再考
AIがデータソースに直接アクセスし、回答を生成するようになると、アクセス権限の管理がよりシビアになります。「誰がどのデータを見てよいか」だけでなく「AIがどの範囲まで学習・参照してよいか」を定義する必要があります。Managed LLMのようなプラットフォーム側の機能を活用しつつ、社内規定と照らし合わせたガバナンス設計が求められます。
3. 既存システムとの「つなぎ」を意識する
MCPのような標準プロトコルの採用は、ベンダーロックインを防ぐ上でも重要です。特定のAIツールに依存しすぎず、将来的にモデルやデータソースが入れ替わることを前提とした、疎結合なアーキテクチャを志向すべきでしょう。
AIは「魔法の杖」ではなく、実務を遂行する「有能な部下」へと進化しつつあります。ツールを導入するだけでなく、その部下にどのような権限とデータを与え、どう働かせるかというマネジメント視点が、今後のDX推進者には求められています。