エージェンティック AI のオープンデータ基盤を構築する

エージェンティック AI のオープンデータ基盤は、AI エージェントがシステム全体のデータを検索、アクセス、信頼し、それに基づいて行動できるようにする、スケーラブルで相互運用可能なデータアーキテクチャです。オープンソーステクノロジー、オープンテーブル形式、マネージドデータサービスを使用しているため、組織はベンダーロックインを回避し、データの再フォーマットを減らし、データベース、アプリケーション、分析ツール、AI ワークフロー全体で機能するエージェントをサポートできます。 

AI エージェントは、複数のシステム、ツール、サービスにまたがってタスクを実行するため、オープンデータアーキテクチャが不可欠です。オープンアーキテクチャでは、独自の形式や重複したパイプラインを強制することなく、環境を問わずデータを使用できます。これにより、相互運用性が向上し、システム間のエージェントワークフローがサポートされ、組織が運用データ、分析データ、検索インデックス、AI アプリケーションをより効率的に接続できるようになります。

AWS は、マネージドデータベース、分析サービス、オープンソーステクノロジー、ベクトル検索、ガバナンス、セキュリティ制御を組み合わせることで、企業データを AI 対応にします。Amazon Aurora、Amazon RDS、Amazon EMR、Amazon MSK、Amazon OpenSearch Service、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache、Amazon SageMaker などのサービスは、スケーラブルなデータ処理、取得、アクセス制御、およびエージェンティック AI アプリケーション開発をサポートしています。

エージェントはデータを使用して意思決定、応答の生成、ワークフローの起動、アクションの実行に取り組むため、信頼できるデータはエージェンティック AI にとって不可欠です。不正確なデータ、アクセスできないデータ、または適切に管理されていないデータは、信頼性を低下させる可能性があります。AWS は、デフォルトでの暗号化、きめ細かなアクセス制御、そして人、アプリケーション、AI エージェント間における安全なデータ移動を通じて、信頼性の高いデータ利用を支援し、機密性の高いエンタープライズワークロードにも対応します。 

ベクトル検索は、大量の非構造化データや構造化データからコンテキストに応じた検索を可能にすることで、エージェンティック AI をサポートします。これにより、エージェントは単なるキーワード一致ではなく意味的に関連する情報を取得できるようになり、検索拡張生成 (RAG)、検索エクスペリエンス、レコメンデーション、タスク実行の精度が向上します。Amazon OpenSearch Service は、パフォーマンスと信頼性の高い AI アプリケーションを構築するためのベクトル検索機能を提供します。 

Apache Iceberg は、さまざまなクエリエンジンや処理フレームワークで機能するオープンテーブル形式を提供することで、オープンデータ基盤をサポートしています。これにより、組織はツールごとに変更や再フォーマットを行うことなく、分析と AI のワークロード全体で同じデータを使用できます。AWS では、Iceberg をデータと AI スタック全体で使用して相互運用性を高めることができます。