Agent Bricks
Solution
生成AIを、業務で使えるAIエージェント活用へつなげます
Agent Bricks とは
Agent Bricksとは、Databricks上で企業独自のデータを活用し、業務に特化したAIエージェントの構築・評価・最適化を進めるための機能です。生成AI活用は、チャットで質問する段階から、業務プロセスの中で判断や作業を支援する段階へ広がりつつあります。一方で、実際の業務に組み込むには、どの業務で使うのか、どのデータを参照するのか、どの範囲までAIに任せるのか、どのように品質を評価するのかを整理する必要があります。 Agent Bricksを活用することで、Databricks上で管理されたデータをもとに、業務に合わせたAIエージェント活用を検討しやすくなります。単発の生成AI利用にとどまらず、データ基盤、権限管理、評価、運用まで含めた実装テーマとして考えることが重要です。ただし、Agent Bricksは導入すればすぐに業務成果が出るものではありません。対象業務の選定、活用データの整理、ガバナンス、評価指標、運用体制を設計したうえで、段階的に検証していく必要があります。
お問い合わせナレコムでは、Agent Bricksを新しいAI活用テーマとして捉え、構想段階の壁打ちから、業務テーマ整理、対象データ整理、検証設計、導入判断まで支援します。
こんな課題はありませんか
生成AIの検証は進めているが、実際の業務に組み込むイメージが持てない
AIエージェント化したい業務はあるが、対象データや権限管理の整理が追いついていない
AI活用の次の一手を考えたいが、どの業務テーマから検証すべきか判断できていない
生成AIを本番利用したいが、回答品質、評価方法、運用ルールに不安がある
Agent Bricks を検討する価値
AI活用を業務フローに 近づけられる
単発のチャット利用にとどまらず、業務に沿った判断や作業支援を検討しやすくなります。どの業務で、どのデータを使い、どの範囲までAIに任せるかを整理することで、実務に近い活用テーマを設計できます。
Databricks上のデータと 連携しやすい
既存のデータ基盤やUnity Catalogによる権限管理と切り離さずに、AIエージェント活用を検討できます。管理されたデータをもとにAI活用を進めることで、セキュリティやガバナンスを意識した設計につなげやすくなります。
段階的な検証を進めやすい
いきなり全社導入を目指すのではなく、効果が見えやすい業務やリスクを管理しやすい範囲から検証を始められます。検証結果をもとに、対象業務やデータ、評価方法を見直しながら拡張できます。
AIエージェント活用では、作ること自体よりも、業務テーマ、対象データ、評価方法、運用ルールの設計が重要です。 次のAI活用テーマを整理したい場合は、構想段階の壁打ちからご相談ください。
提供内容
業務テーマの整理
AIエージェント化に向いている業務、効果が見えやすい業務、 リスクを管理しやすい業務を整理します。
活用対象データの整理
AIエージェントが参照するデータ、必要な情報、データ品質、 権限管理の前提を確認します。
AIエージェント活用方針の設計
どの業務で、どのデータを使い、どの範囲までAIに任せるのかを 整理し、現実的な活用方針を設計します。
ガバナンス・権限・運用要件の整理
回答品質、利用範囲、承認フロー、ログ確認、権限管理など、 本番利用を見据えた要件を整理します。
検証テーマの優先順位づけ
効果、実現性、データ準備状況、運用リスクを踏まえて、 どのテーマから検証するべきかを整理します。
PoC設計・導入判断の支援
検証範囲、評価指標、成功条件を定義し、PoCの実施から 本番展開に向けた判断まで支援します。
