エンタープライズでの拡大に対応するAIエージェント
企業データ、分析、およびビジネスロジックに基づいてAIエージェントを構築、実行、管理できます。エンタープライズに必須の管理機能や透明性は確保されます。
エンタープライズ規模でAIエージェントを提供するために知っておくべきこと
コスト、品質、リスクを制御できる単一のエンタープライズシステムで、AIエージェントのライフサイクルを作成から継続的な品質保証まで一括管理。
無駄のない効率的な方法でアイデアを形に
AIエージェントを設計し、デプロイし、運用するためのエンドツーエンドのソリューションを提供します。高速な作成、フルコードの柔軟性、企業全体で拡張可能で再利用可能な管理対象アセットを組み合わせます。
ガバナンスされた、再利用可能な資産
共有されたプロンプト、ツール、テンプレート、およびエージェントを使用して、チームやユースケースを超えて標準化され、承認され、再利用可能な状態でリリースを加速します。
Dataiku Governの詳細全社規模でのエージェントの効果
複数の部門やワークフローに対して横断的に、エージェントをデプロイ。さまざまなチームが明確なガードレールの中でイノベーションを起こせるようにします。
Agent Hubの詳細
Dataiku E2A (Expert-to-Agent)
エンタープライズデータ、構造化された推論、人間による監督に基づく本番運用可能なAIエージェントで、専門知識を拡大することができます。
E2Aの詳細エンタープライズの意思決定向けエージェント
エージェント、ツール、データ、モデル、知識を共有ワークスペースに集約し、実際のビジネスプロセスに沿った意思決定エージェントを実現します。
GenAIOpsの詳細サードパーティのエージェントとシステムをオーケストレーション
外部のエージェント、ツール、およびエンタープライズシステムをガバナンスの行き届いた自律的なフローに統合し、アーキテクチャーや責任の断片化を防ぎながら運用します。
LLMメッシュの詳細エージェントのライフサイクル全般でガバナンスと管理を実現
エンタープライズ基準を適用し、LLMのコストとリスクを管理し、ガバナンスが最初から組み込まれたエージェントの品質を維持します。
Dataiku内外でエージェントを管理
エージェントが実際のビジネス価値を提供するよう、パフォーマンスを追跡し、ドリフトを検出しつつ、大規模なガバナンスを維持します。
Agent Managementの詳細Frequently asked questions
Dataikuは、安全でガバナンスが適用され、拡張可能なデプロイを実現するエンタープライズAIエージェントプラットフォームを提供しています。組織は、集中管理されたガバナンス、LLMメッシュを通じた承認済みLLMの統合、および全ライフサイクルのモニタリングにより、規制環境下でも安全に動作するマルチエージェントワークフローを構築、デプロイ、オーケストレーションできます。
はい。Dataikuは、ビジネスチーム向けのコード不要のAIエージェントビルダーと、技術者向けのフルコード開発の両方をサポートしています。チームは、エージェントロジック、オーケストレーション、ツール、統合、データアクセスをカスタマイズして、独自のエンタープライズフローに合わせることができます。会話型AI、RAGアプリケーション、または自動化されたタスク実行システムなどから選べます。
Dataikuでは、エージェントのライフサイクル全体で組み込みのガバナンス機能が利用できます。一元的なLLMルーティングとモデル管理 (LLMメッシュ)、ロールベースのアクセス制御と承認、プロンプト、ツール、データアクセス用のガードレール、監査証跡とモニタリングダッシュボード、AIセーフティーおよびコンプライアンスフレームワークなどです。これにより、ガバナンスAIエージェントオーケストレーションを求める企業にとって、完全なコンプライアンスコントロールを備えた強力な選択肢となっています。
エージェントは、管理されたアクセスポリシーを通じて承認済みのエンタープライズデータソースに接続します。LLMメッシュは、データ、ツール、モデルの利用制限を強制し、プライバシー、関連性、規制コンプライアンスを確保しながら、コンテキストに対応したAIフローを可能にします。
Dataikuでは、LLM使用状況の一元的な管理が可能です。例えば、モデルルーティングの最適化、クオータと予算管理、すべてのエージェントおよびチームでの使用量追跡、利用金額を確認できるダッシュボードなどがあります。これにより企業は、生成AIのコストを積極的に管理しながら、マルチエージェント導入を拡張できます。
組み込みのテスト、評価、およびモニタリング機能により、エージェントの出力に対する継続的な検証が可能になります。組織は自動化された評価を実行し、ドリフトと性能低下をモニタリングし、品質保証のワークフローを強制し、ビジネスニーズの変化に合わせて信頼性を向上させることができます。
