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AI Shift、SaaSへのAIエージェント実装ではデータ統合とクエリーの自動生成が鍵に

「SaaS on OCI Forum 2025」より、AI Shift 執行役員 CTO青野健利氏

岡崎勝己（ITジャーナリスト）

2025年8月19日

「サイドカーアプローチ」でSaaSへのAIエージェント実装を容易に

　加えて、コンタクトセンターやEC（電子商取引）サイトなどにおける対顧客向けサービスにAIエージェントを提供する際の考慮点について青野氏は「対顧客向けサービスはSaaSを使って提供されていることが多いが、SaaSの中にはレガシーなコードで開発されているサービスもある」と指摘する。「レガシーなコードで開発されたSaaSにAIエージェントを実装しデータを活用するには多くの労苦を伴う」（同）からだ。

　この点に対しAI Workerでは「外部からAIエージェントをアタッチする『サイドカーアプローチ』を採用している」（青野氏）。サイドカーアプローチは、データは共有しながらUI／UXを個別に開発したAIエージェントを外部で動作させる方法だ（図1）。データ領域の共有により、対顧客向けAIエージェントだけでなく、企業内部向けのAIエージェントも提供でき「CX（Customer Experience：顧客体験）とEX（Employee Experience：従業員体験）の両軸での価値向上が可能になる」と青野氏は強調する。

図1：「サイドカーアプローチ」ではSaaSの外部からAIエージェントをアタッチする

　サイドカーアプローチを推進する際に最も重要なポイントを青野氏は「データ領域をいかにLLM向けに整備できるかに尽きる」と説明する。AI Workerでは「データの収集・格納においてAI Workerのワークフロー機能を使い、必要なデータの変換やベクトル化を実施した後にOracle Autonomous Databaseに再度格納している」（同）。ただ「この仕組みの実装は容易ではないため、顧客企業への導入時には当社のコンサルタントや開発チームが支援する形を採っている」（同）という。

　AIエージェントの回答精度を高めるために「Oracle Autonomous Database 23ai」から実装された新機能「Autonomous Database Select AI（以下、Select AI）」も利用している（図2）。Select AIでは、データベースのスキーマ（構造）を理解した上で自然言語によるSQLクエリー（命令文）を生成できる。「手動でスキーマ情報を与えなくても適切なクエリーが生成される。その際、更新系クエリーは生成されないためセキュリティリスクを低減できる」と青野氏は評価する。

図2：SQLクエリーを生成AI技術で生成する「Select AI」を利用している

「Select AI」によるクエリーの自動生成が開発チームの稼働を最小限に

　AIエージェントの導入に対しAI Shiftは現在、顧客に向けた直接の開発は請け負っていない。「適切なプロンプトさえ組めれば、Select AIによりクエリーを自動で発行・利用できる。試行錯誤と精度検証の回数を増やすことで短期間での開発が可能になる」（青野氏）からだ。生成AIコンサルティングのチームは、データの整備やエージェントの構築・管理を担当する。

　実際、ある企業を対象に営業前分析とセールスマンの商談分析のためのAIエージェントを開発・導入したケースでは「開発チームをほとんど稼働させることなく、2カ月間で20以上の機能追加を実現できた」（青野氏）という。

　「今後は顧客である消費者がAIエージェントなどを介してデータに直接アクセスする時代を迎える。機能追加のスピード感や顧客とデータを直接つなぐ体験が、ますます重要になる。そうした変革を支援する専門組織として当社は、自然言語とAI技術を活用したSaaSの共同開発を企業に提案していく」と青野氏は力を込める。