企業データを活用してエージェント型 AI を加速させる: Ab Initio の取り組み

※この投稿は米国時間 2026 年 2 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

AI エージェントの性能は、その背後にあるデータによって決まります。エージェント型 AI を構築する企業チームにとって、これはチャンスであると同時に、核心的な問題でもあります。最新のクラウド サービスから従来のメインフレームまで、数十ものシステムにデータが分散している場合、Gemini や他の AI モデルに正確で十分に文書化されたデータへのアクセスをどのように許可すればよいのでしょうか。

これは多くの組織が積極的に取り組んでいる問題です。Gemini やその他の AI モデルは、エージェント ワークフローをサポートするために、大量の AI 対応データに依存しています。

現在、ほとんどの企業は、さまざまなクラウド プロバイダ、オンプレミス サーバー、レガシー システムなど、多くの場所にデータを保存しています。効果的な AI エージェントを実現するために必要なデータとメタデータをまとめるには、それらすべてを接続する必要があります。

AI 時代のデータに関する課題に対処するため、Google Cloud と Ab Initio は、新しいデータコネクタ、メタデータ コネクタ、エージェントを含む一連のプロダクトを発表します。これらを組み合わせることで、自律的なアクションと、迅速な人間参加型の意思決定を可能にするエージェント型 AI エクスペリエンスを構築できます。Ab Initio のデータ統合、ガバナンス、アクティブ メタデータ、エージェント型 AI の機能は、Google Cloud プラットフォーム（特に BigQuery、Dataplex Universal Catalog、Gemini）と直接統合されます。

Google のデータクラウドがエージェント型 AI をどのように強化するか

Google のデータクラウドは、エージェント型 AI を強化するために必要なデータとコンテキストを提供できるように構築されています。BigQuery は、Google Cloud 内でデータ ストレージを提供するとともに、スケーラブルな分析と処理を実現します。Dataplex は、Google Cloud 全体のデータ、AI アセット、メタデータを整理し、AI のカタログとして機能します。AI が大規模に推論して行動するために必要な、定義、制約、関係などの検出可能性と重要なビジネス コンテキストを提供する動的な記録システムを提供します。

しかし、多くの組織はデータが分散したマルチクラウド環境で運用されています。外部データが利用可能であっても、その出所、信頼性、ビジネス上の意味を説明するメタデータが不足している場合があります。Ab Initio とのパートナーシップにより、このような障害が克服されています。

ハイブリッド エンタープライズ向け統合ハブ

Ab Initio は、マルチクラウド エンタープライズ データ ファブリックを作成するニュートラルなハブとして機能します。特に、Ab Initio は 500 以上のソース間で双方向のメタデータ交換を行うことで Dataplex を拡張します。この範囲が重要です。最新のクラウド サービスから従来のメインフレームまで、あらゆるものがカバーされます。

この統合により、COBOL、DataStage、Informatica、SAS などの最新のテクノロジーと、長年にわたって使用されてきた複雑なレガシー システムの両方に対応するネイティブ コンバータを含む、100 以上のエクストラクタからフィールドレベルのエンドツーエンドのリネージが提供されます。

Google Cloud のお客様向けに、Ab Initio はオンプレミス環境とマルチクラウド環境のデータを単一の統合レイヤにフェデレーションし、エージェント アプリケーションを実現します。

コンポーネントが連携して動作する仕組みは次のとおりです。

• Ab Initio は、リネージと変換のコンテキストを提供しながら、システム全体でデータとメタデータへのアクセスを統合します。このリネージ履歴を使用すると、任意の時点に遡ってメタデータの状態に関する質問に答えることができるため、監査可能性とコンプライアンスがサポートされます。

• BigQuery は、データを保存し、大規模な分析とモデリングを実行します。これには、外部の分散データも含まれます。つまり、分析はデータがどこにあっても実行できます。

• Dataplex Universal Catalog は、自動化されたガバナンス基盤を拡張し、AI エージェントのグラウンディングとデータ分析情報の迅速化に必要な、信頼できるセマンティック コンテキストを提供します。Ab Initio Metadata Hub との統合により、マルチクラウド環境全体でメタデータを管理できます。

• Gemini は、グラウンディングされた説明可能な推論とエージェント活動のために、包括的なデータとメタデータを使用します。コンテキストが豊富であるほど、AI はデータをより適切に推論できます。

データと AI のライフサイクル全体にわたるガバナンス

このモデルでは、データは分散された異種データとして残りますが、メタデータは統合されて標準化されます。Ab Initio のアーキテクチャは、世界最大規模の企業の本番環境で実績を上げています。

Ab Initio は、変換、品質、リネージ、ガバナンス、オーケストレーションなど、データ エンジニアリングのライフサイクル全体を包括的にカバーし、すべてが連携して機能します。これにより、正確で説明可能な Gemini の推論をサポートできる、より豊富なメタデータが生成されます。

エージェント型 AI の基盤としてのコンテキスト

エージェント型 AI には、信頼できる AI 対応のデータとメタデータが必要です。情報の出所、品質、意味を理解することは、データそのものと同じくらい重要です。Gemini はエージェント レイヤの重要なコンポーネントとして機能し、このコンテキストを使用して説明可能かつ監査可能な意思決定を行います。

Ab Initio と BigQuery、Dataplex、Gemini の統合は、マルチクラウド企業がその理解を深めるのに役立ちます。Ab Initio をハブとして使用することで、透明性とコントロールを維持しながら、分散データで機能するエージェントをデプロイできます。このハブは、説明可能性、コンプライアンス、運用の信頼性をサポートします。

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データ機能を拡張し、エージェント型 AI をワークフローに組み込むにつれて、データソース全体で接続されたコンテキストを維持することが不可欠になります。Ab Initio は、Google Gemini エージェントがハイブリッド環境とマルチクラウド環境全体で効果的に動作できるように、データとコンテキストを提供します。

統合の詳細については、Ab Initio の Google Cloud パートナーページをご覧いただくか、Google Cloud の担当者にお問い合わせください。

Ab Initio は、大規模なデータ処理とガバナンスのためのエージェント データ プラットフォームを提供しており、世界で最も要求の厳しい企業から信頼されています。また、アクティブ メタデータと透明性の高い高性能なデータ統合を組み合わせることで、AI 主導の分析と自動化をサポートし、組織が複雑なシステムをモダナイズしてリスクを軽減し、信頼できるデータ プロダクトをより迅速に提供できるようにします。

- Ab Initio、開発責任者、Scott Studer 氏

- Google Cloud、データ ガバナンス / 共有 / 統合担当プロダクト リード、Chai Pydimukkala