単一文書のQ&Aから、数千文書を横断する分析へ——10万社が使うBoxが、Deep Agentsで「AIネイティブ」に生まれ変わった事例です📦 タイトル: Building Box AI: How an Enterprise Content Platform Went AI-Native with Deep Agents URL: 📦 概要 コンテンツ管理プラットフォームBoxが、Deep Agentsを採用して高度な複数文書分析を実現した事例です。親の「Global Agent」がリクエストの意図を分類し、必要に応じて子エージェントをツールとして動的に生成する階層型システムを構築しました。 ❓ 解決する課題 当初のBox AIは単一文書のQ&Aや知識ハブが中心でした。 ・しかし顧客は、数千文書を横断した調査の統合や、契約書をリスクフレームに照らした分析を求めました ・こうした多段階・分野横断のタスクは、従来のRAGベース検索では扱いきれませんでした 💡 方法論と提案手法 ・親のGlobal Agentが意図を分類し、単純なものは自分で、複雑なものは子エージェントを動的に生成して処理します ・全エージェントが共通ツール（BM25・ベクトル検索・構造化Q&A・ファイル操作）にアクセスできます ・子エージェントは隔離コンテキストで動き、ミドルウェア経由で結果を報告します ・ミドルウェアが本番の要：引用生成、プロンプトキャッシング、17万トークン超で自動要約するコンテキスト管理 ・Deep Agents採用の理由は、モデル非依存（OpenAI/Anthropic/Google）と反復速度です 📊 実験結果 / 実績 ・新エージェントの投入が、数ヶ月から数週間に短縮 ・再帰的な親子システムは、当初の専門エージェント構成より4倍速く出荷 ・単純なクエリは子生成をバイパスし、不要なレイテンシを排除 #AIエージェント# #エンタープライズAI#

AIエージェントをエンタープライズシステムに組み込むプラクティス 【MCPゲートウェイ / ツール・フェデレーション（MCP Gateway）】 💡 ポイント 「エージェント5つ × SaaS 10種 = 50本の個別統合。この掛け算地獄を解消するのがMCPゲートウェイです。」 エージェントが増え、接続先SaaSが増えるたびに統合コストが爆発します。ツール定義の乱立、スキーマの不整合、そしてSaaSのサイレント仕様変更による暗黙の破綻。これらをアーキテクチャレベルで解決します。 🔥 解決する課題 - N（エージェント）×M（SaaS）の統合コスト爆発 - 各エージェントが独自にツール定義を持つことによる重複・不整合 - ツール経由の間接プロンプトインジェクション - エージェントに見えるツールが多すぎることによる選択精度の劣化 - SaaSのサイレント仕様変更（APIレスポンス形式変更等）による暗黙の破綻 🏗️ 提案パターン 各SaaSコネクタをMCP（Model Context Protocol）サーバとして束ね、ゲートウェイがツールの発見・認可・呼び出し監査・スコープ制御を一元管理します。ツール許可リストを主体（部署×エージェント種別）で動的に絞り、エージェントに見えるツールを必要最小限にします。危険ツール（削除・送金・外部送信など不可逆操作）には承認フックを設置します。さらに、ツール定義/APIスキーマを「契約」としてバージョン管理し、定期的に実APIと突合してドリフト（乖離）を検知します。後方互換のないドリフトを検出した場合は、アラート＋該当ツールの一時無効化で安全側に倒します。 ✅ 選定条件 - 採用する場合：連携SaaSが10種以上。複数エージェントが共通ツールを使う。N×M統合の複雑さに困っている。 - 採用しない場合：ツールが2〜3個固定の単機能エージェント（直結のほうが堅牢でシンプル）。依存APIが安定していて変更頻度が極めて低い環境。 ⚠️ 落とし穴 - エージェントに露出するツールが20〜30を超えると選択精度が低下します。tool RAGで意図に応じて動的に絞るか、役割別サブエージェントに分割してください。 - 契約テスト（ドリフト検知）を導入しないと、SaaS側の仕様変更に気づかず、エージェントが誤ったデータを処理し続けます。Salesforce APIのフィールド変更などは実際に起きる頻度が高いです。 - MCPサーバの認可設計を後回しにすると、全エージェントが全ツールにアクセスできる状態が放置されます。 🛠️ 実装方針 - 各SaaS（Salesforce / ServiceNow / Jira / Slack / Box 等）のMCPサーバを構築します。公式MCPサーバがあればそれを採用し、なければOpenAPI定義からツールを自動生成して自作MCPサーバとして用意します。 - MCPゲートウェイを配置し、ツールレジストリ（カタログ）を構築します。各MCPサーバが提供するツールを一覧化し、部署×エージェント種別でアクセス可能なツールを動的にフィルタリングする許可リストを設定します。 - OAuth 2.1 ベースの認可と承認フックを設定します。不可逆操作（削除・送金・外部送信）を行うツールにはP09（動的認可PDP）と連携した承認ゲートを設置し、人間の承認なしに実行されない構成にします。 - 契約テスト（Pact等）とスキーマレジストリでドリフト検知パイプラインを構築します。週次でツール定義と実APIスキーマを突合し、後方互換のない変更を検出した場合はアラート＋該当ツールの自動無効化を行います。 - tool RAG または役割別サブエージェント分割で、各エージェントに露出するツール数を20以下に制御します。意図に応じて動的にツールを絞り込み、選択精度を維持します。 #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#

その通りだと思った メルカリ「CTOがCHROを兼務」が示すもの　AI時代の組織設計と“形だけの模倣”に潜むリスク：久松剛のIT業界裏側レポート - ITmedia エンタープライズ

【30分無料ウェビナー】 バイブ・コーディングの先へ。 企業の開発業務全体を見据えたAI活用とは何か。仕様駆動の考え方をベースに、エンタープライズ開発におけるAI主導開発を実例とともに解説します。 🗓️ 5/27（水）11:30〜12:00 🔗

🔬 「50人のチームが手元にいて、1日で全部やってくれる感覚」。Geminiベースのマルチエージェントが科学仮説を生成・討論・進化させ、肝線維症の瘢痕応答を91%ブロックする薬剤候補まで導きました。 タイトル: Co-Scientist: A multi-agent AI partner to accelerate research URL: 📝 概要 Co-Scientistは、Geminiを基盤とする協調型のマルチエージェントAIで、新規の科学仮説を生成・批評・洗練します。仮説の生成と評価のサイクルを自動化することで、ブレイクスルーの発見を加速する「AI研究パートナー」として機能します。 ❓ 解決する課題 研究者は、情報過多とますます複雑化する課題の中で、ブレイクスルーとなる仮説を立てるのに苦労します。膨大な文献にまたがる断片的な事実を結びつけ、有望な研究方向を特定するのが難しいのです。 💡 方法論と提案手法 3つのフェーズに専門エージェントを配置します。 ・生成フェーズ：Generationエージェントが文献とデータに基づき新規仮説を提案し、Proximityエージェントが仮説をクラスタ化して多様な探索を確保します ・討論フェーズ：Reflectionエージェントが「仮想ピアレビュア」として批判的に評価し、Rankingエージェントがペアワイズ比較とEloベースのトーナメントで優先順位付けします ・進化フェーズ：Evolutionエージェントが上位仮説を継続的に洗練・結合し、Meta-reviewエージェントが最終的な研究提案を統合します ・計算資源の大半を「検証」に充て、主張をChEMBLやUniProt、Web検索、AlphaFoldなどの専門ツールと突き合わせます 🎯 ユースケース 抗菌薬耐性、植物免疫、肝線維症の治療発見、ALSの機序探索、細胞老化の逆転、感染症タンパク質の特定、代謝疾患、老化生物学など、幅広い生命科学領域に応用されています。 📊 実験結果 ・肝線維症で、瘢痕に関連する応答の91%をブロックする薬剤候補を特定しました ・細胞老化では、実験室で細胞を若返らせる遺伝的リードを生成し、スクリーニング解析を数ヶ月から数日に短縮しました ・100以上の研究機関がテストし、Stanford、MIT、Cambridge、Calicoなどが協力しています ・第一三共やBayer Crop Science、米国の国立研究所にエンタープライズ版が展開されています #AIforScience# #AIエージェント#