エージェントという新たなユーザーの登場を受けて、企業向けビッグデータプラットフォームには具体的なアップグレードの道筋が見えてきました
6月5日、テンセントクラウドは、エージェント向けに全スタックのデータプラットフォーム機能を強化すると発表しましたプロダクションレベルのデータインテリジェンスエージェント「DataBuddy」、データインテリジェンスプラットフォーム「WeData」、そしてAIネイティブなビッグデータ基盤という三層構造により、人間とエージェントが協働するためのスマートな入口、統一された制御面、そしてデータ基盤を構築し、企業がエージェント時代にふさわしいデータインフラを整えることを支援します
テンセントクラウドの副社長・黄世飛氏は、エージェントがデータプラットフォームの重要な利用者になりつつあると述べましたデータオブジェクトやバリューチェーン、利用形態が変化するなかで、「エージェント対応型」のデータプラットフォームは、単に人間の分析・意思決定ニーズに応えるだけでなく、エージェントのデータ理解、タスク実行、業務連携といったニーズにも対応し、人とエージェントが同一のデータ体系に基づいて協働できるようにすることが求められています
（図：テンセントクラウドAI産業応用サミットにて、テンセントクラウド副社長・黄世飛氏が「エージェント対応型」について解説）
スマートな入口：ユーザーは意思決定を担い、エージェントが複雑なデータ処理を遂行
従来のBIツールやSQL開発プラットフォームは人間向けに設計されていましたが、エージェントが分析の主力となる今、企業にはエージェントが自立して複雑なデータ処理をこなせる新たな入口が必要ですテンセントクラウドのプロダクションレベルのデータインテリジェンスエージェント「DataBuddy」では、ユーザーが自然言語で要件を提示するだけで、データモデリング、ETL開発、タスク編成、アトリビューション分析、レポート生成といった複雑な作業を自動的に完了できます今年5月のベータテスト開始以来、3,000社を超える企業が試用を申請しています
データエンジニアリングの場面では、DataBuddyはデータウェアハウスの設計、コード生成、ワークフローの編成を自動で行い、繰り返しの開発作業量を80％削減、全体の開発効率を5〜10倍向上させますデータ分析の場面では、会話によるデータ取得、分析、異動要因の特定、レポート作成までを一貫して実行できます
さらに、DataBuddyは企業の知識や過去の経験を活用したスマートな運用保守も可能で、一般的な障害の90％以上を自動診断・修復できます
セキュリティ面では、身元認証と権限管理、実行時の隔離、エージェントガードレール、全工程にわたる監査を通じて、深層的な防御体制を構築エージェントのあらゆる操作が企業のセキュリティ境界内で制御可能かつ追跡可能であることを確保します
統一された制御面：エージェントが業務を理解し、信頼される環境を実現
DataBuddyは、テンセントクラウドが新たに強化したワンストップ型データインテリジェンスプラットフォーム「WeData」上に搭載されています統一されたメタデータ、データセマンティクス、ワークフローおよび権限体系により、WeDataはデータ開発、機械学習、AIアプリケーションの全プロセスをシームレスに結びつけ、全体の開発効率を50％以上向上させるとともに、企業がデータ関連のコードを自社のGitリポジトリで一元管理できるようサポートします
なかでも、統一セマンティクス層はWeDataがエージェント時代に向けて進化させる核心能力の一つです従来のデータディレクトリが主にテーブルやフィールドといった技術的メタデータを管理していたのに対し、WeDataは指標の定義、ビジネス用語、業務ルール、信頼性の高いデータ資産などを、エージェントが理解・活用できる統一されたセマンティクス資産へと昇華させていますテスト結果によれば、WeDataのセマンティクス層を導入することで、自然言語からSQLへの変換精度が90％以上に向上します
統一セマンティクス層を基盤として、WeDataはさらに業務知識、タスク編成、権限ガバナンス、開発ツールを「スキル」としてパッケージ化し、DataBuddyなどのエージェントが直接呼び出して使用できるようにすることで、エージェントによるタスク実行の正確性を高めています
ゲームや小売といった業界向けには、WeDataをベースに業界特有のデータモデルや業務セマンティクス体系も整備しています例えばゲーム分野では、ユーザーのリテンションや課金コンバージョンといった主要指標をエージェントが理解できるようにし、小売分野では会員、商品、マーケティング施策といった業務オブジェクトを把握できるようにすることで、エージェントの業務理解とタスク実行のハードルをさらに下げています
AIネイティブなデータ基盤：エージェントの稼働を支える四層のインテリジェンスを再構築
マルチモーダルなデータ処理、推論計算、自律的な協働といったニーズに応えるため、テンセントクラウドは基盤となるデータプラットフォームを体系的に再構築ストレージ体系、計算エンジン、システム、データ分析の四つのレイヤーにおいてインテリジェントなアップグレードを実施し、プラットフォームがエージェントを支える一方で、将来的にはエージェントそのものへと進化できるよう準備を進めています
ストレージインテリジェンスの面では、テンセントクラウドはマルチモーダルなLakeHouseを中心に統一データ基盤を継続的に強化し、ベクトル検索、全文検索、グラフクエリ、長期記憶といった機能をサポートしています企業のナレッジベースの場面では、次世代のストレージアーキテクチャによって従来比でコストを10分の1に抑え、検索性能を45倍に向上させることができます
計算インテリジェンスの面では、CPUとGPUのリソースを統一的に配分する能力により、構造化データとマルチモーダルデータを統合して処理し、トレーニング、推論、RAG、さらにはエージェントなど多様なAIワークロードを支えていますテンセントクラウドが独自開発した高性能計算エンジン「Meson」は、TPC‑DS（1TB規模のデータセット）でのテストにおいて全体の性能を36倍に向上させ、一部の計算負荷の高いシーンでは最大5倍の性能向上を実現同時にCPUリソースの消費も50％削減しましたマルチモーダルデータ処理については、テンセントクラウドが独自開発したクロスモーダル計算エンジン「Xpark」により、従来は複数のツールを組み合わせて行っていた処理フローをひとつのAPIに統合推論のスループットはオープンソースの手法に比べて3倍に向上し、GPU利用率はほぼ100％に達しています
データインテリジェンスの面では、テンセントクラウドはSQLエージェント、コードエージェント、RAGエージェント、レポートエージェントからなるマルチエージェント協働体制を構築し、複数のエージェントが連携してデータ検索、分析、コード生成、レポート作成といった複雑なタスクを完遂できるようにしています
システムインテリジェンスの面では、プラットフォームに自然言語インタラクション、スマートな運用保守、インテリジェントなチューニング機能を導入し、人的な運用保守から自律的な運用保守への進化を実現しています現在、これらの機能は累計で10万件以上の事象に対応しており、リソース最適化によって資源消費を15％削減、障害の根本原因特定にかかる時間も45時間から30分へと短縮されています
さらに、政府系や金融系など、データセキュリティや自主管理の要求が高い業界向けには、テンセントクラウドはTBDSプライベート版のビッグデータプラットフォームも同時にアップグレードし、前述の各種機能を完全にプライベート環境へ持ち込み、企業がData+AI融合プラットフォームを構築し、エージェントの本格的な導入を加速できるよう支援していますこれらの機能はすでに大手証券会社で本格的に導入され、スマート投資助言、スマート投資調査、定量的投資といった業務シーンにおけるコスト削減と効率向上を支えています
データプラットフォームに加えて、テンセントクラウドはエージェント時代を見据えた新世代のクラウドを体系的に構築しています今回のサミットでは、モデル、推論サービス、エージェントインフラ、エコシステム接続能力を同時に強化し、エージェントが実際の生産現場へと進出する道のりを加速させています
