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title: AIエージェント時代におけるデータ活用戦略
tags:  #chatgpt #claude #gemini #perplexity #genspark #felo #aiエージェント #mcp  
author: [森一弥](https://convert.docswell.com/user/kmori)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2025年6月5日 OSAKAイノベーションデータラボ オープニングイベントでの講演内容です。
published: March 12, 26
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AIエージェント時代における
データ活用戦略
アステリア株式会社 エバンジェリスト
生成AI協会（GAIS）エバンジェリスト
森 一弥
2025年6月5日
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自己紹介
アステリア株式会社 エバンジェリスト
森 一弥
生成AI協会（GAIS）：エバンジェリスト / データ連携活用WGリーダー
ブロックチェーン推進協会（BCCC）：技術応用部会長
◼ 講演・TV・雑誌・Web掲載（AI関連のみ一部抜粋）
Schoo にて 生成AIの
授業を担当
出典：Schoo
https://schoo.jp/teacher/3817
Interop24 Tokyo /
Apps Japan 2024
出典：APPS JAPAN 2024
https://forest.f2ff.jp/introduction/91
78?project_id=20240601
AISmiley での
ウェビナー
＠DIME にて生成AI
コラム連載中
出典：AISmiley
https://aismiley.co.jp/webinar/2024
0628webinar/
出典：@DIME
https://dime.jp/genre/1934637/
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生成AI最近の流行 ①
DeepSearchから
AIエージェントへ
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Deep Research 機能に特化した
AI サービス
◼ 2024年中頃からネット検索＆レポート作成するサービスが
注目され始める
Perplexity
Genspark
Felo
出典： Perplexity AI, Inc.「Perplexity」
出典： MainFunc「Genspark」
出典： Sparticle Inc.「Felo」
https://claude.ai/chats
https://www.genspark.ai/
https://felo.ai/ja/search
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大手のLLMで Deep Research
◼ ChatGPTをはじめ、大手のチャットサービスで
「Deep Research」機能が相次いで採用される
OpenAI ChatGPT
Google Gemini
Anthropic Claude
出典：OpenAI 「ChatGPT」
出典：Google 「Gemini」
出典：Anthropic 「Claude」
https://chat.openai.com/
https://gemini.google.com/app
https://claude.ai/chats
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2025年初頭からAIエージェントが流行
〜 2024年後半くらい
2025年〜
AI検索エンジン
Deep Research
AIエージェント
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AIエージェントとは
特定の目的のため
必要なシステムと連携しながら
自律的に処理してくれる
AIシステム
チャット相手のAIをキャラクター付けして擬人化したようなものではない！
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エージェントのイメージ
〜 AgentGPT の場合〜
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エージェントの条件
特定の目的
連携
自律的
◼ 特定の目的を持たないものは
エージェントではない
◼ 汎用人工知能（AGI）までは
至っていない
◼ AIが学習済みのデータ以外の
情報と連携
◼ Web検索やAPI連携、企業
システムの連携など
◼ 目的を達成するためにAIが
何をすべきなのかを考える
◼ 連携先を使う/使わない、
どのように使うかをAIが判断
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従来の生成AIとの比較
従来の生成AI
（ChatGPTなど）
Deep
Research
エージェント
（Perplexityなど）
AGI
（汎用人工知能）
◼ 調査に特化した
形で可能
◼ 目的に基づいて
複数タスクを
実行
◼ 言葉足らずでも
目的を理解、
タスク実行？
外部連携
◼ Web検索など
サービスにより
一部対応
◼ Web検索、一部
ツールに対応
◼ 複数の定義した
連携先と連携
◼ 必要な連携先を
自ら定義？
利用シーン
◼ チャット、
要約、翻訳
◼ 調査、計画作成
◼ 業務自動化
◼ 万能秘書？
目的志向の ◼ 単発タスク
タスク実行
レベルの生成
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AIエージェントの例
議事録自動作成〜
承認フロー申請
スケジュール作成〜
チケット手配
調査実施〜
レポート作成
概要
会議の音声から議事録、
TODOリストを作成、
承認依頼する
出張の予定から詳細
スケジュール作成、
チケットの配布を行う
調査したい項目をネットで
検索、内容をチェックして
レポートを作成
入力
会議音声
出張予定
調査項目、参考資料
出力
議事録、TODOリスト
スケジュール、チケット
調査レポート
連携先
承認ワークフロー
メール
カレンダーサービス
交通機関のWebサイト
Web、メール
保存ストレージ
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OpenAIからSDKもリリース
◼ 3/12 OpenAI から SDK という
形で開発者向けのリリース
◼ 現時点では Python のみ
◼ 単発の機能としては REST API
として他の言語からも利用可能
◼ 様々な会社の既存サービスに
取り込まれることが考えられる
出典：OpenAI 「OpenAI Agents SDK」
https://openai.github.io/openai-agents-python/
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IT大手の対応
Microsoft AutoGen
Google Agentspace
出典：Microsoft 「AutoGen」
出典：Google「Google Agentspace」
https://microsoft.github.io/autogen/stable//index.html
https://cloud.google.com/products/agentspace?hl=ja
◼ オープンソースの開発者向け
プロジェクト
◼ Python用のプラットフォーム
◼ AutoGen Studioというノー
コードツールもあり
◼ NotebookLMやGoogleDrive等
の検索アシスト、LLMによる
チャットなどを組み合わせた
サービス
◼ 早期アクセス受付中
Salesforce Agentforce
出典：Salesforce「Agentforce」
https://www.salesforce.com/jp/agentforce/
◼ 顧客対応、マーケティング、
営業支援等の自動化
◼ Agent Builderで画面操作での
カスタマイズも可能
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生成AI最近の流行 ②
「AIに使ってもらうこと」が
システム開発要件に
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連携規格 MCPとは
◼ Model Context Protcol
◼ Claudeの開発元Anthropicが
提唱
◼ 公式では「MCPはAIアプリ
ケーション用のUSB-Cポート
のようなもの」との説明
◼ AIのアプリケーションと外部
のデータやサービス等と連携
する方法を定義しているもの
◼ サーバー/クライアント方式で
連携
出典：Anthropic「Model Context Protcol」
https://modelcontextprotocol.io/introduction
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Anthropic Claude
◼ クライアントの代表と
してClaude Desktop
◼ PC用のアプリ
◼ 連携先を設定情報を
入れることで増やして
いける
◼ 現在ベータ版
出典：Anthropic「Claude」
https://claude.ai/download
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生成AIの大手もサポート表明
3/27 OpenAIがMCPのサポートを表明
4/10 GoogleがMCPのサポートを表明
出典：https://x.com/sama/status/1904957253456941061
出典：https://x.com/demishassabis/status/1910107859041271977
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Visual Studio Codeも対応
◼ March 2025 (version
1.99)よりエージェント
モードが追加
◼ MCPサーバーを選択して
Copilotの機能を拡張
◼ Claude Desktopの設定を
そのまま使えるように
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Windowsでもネイティブ対応
◼ 5/19 MSのイベント「Build」
の中でMCPのWindows11への
ネイティブ対応に言及
出典：https://blogs.windows.com/windowsdeveloper/2025/05/19/advancing-windows-forai-development-new-platform-capabilities-and-tools-introduced-at-build-2025/
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徐々に変わっていくシステム
AIからのシステム利用
サポートから指示へ
AI利用が要件に
◼ 人は画面操作でシステム
を利用してきた
◼ システムは徐々にAPIや
MCPが広がることで
AIからも利用される
ようになる
◼ AIへシステムの利用方法
や問題発生時の対処方法
を聞いていた
◼ AIへ指示をするだけでAI
がシステムを利用する
◼ AI利用できるシステムが
増えてくる
◼ 新たに作成するシステム
もAIから利用できること
が必須要件になる
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生成AI最近の流行 ③
中国発のオープンソースと
ローカルLLM
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中国系の生成AIが市場へ
DeepSeek
◼ OpenAIのo1に匹敵する
高性能
◼ トレーニングコストの安さ
◼ NVIDIAの株価下落の要因に
◼ 軽量LLMも含めてオープン
ソースで提供
Manus
◼ ClaudeとQwenを利用
（独自LLMではない）
◼ 依頼したタスクをTODOに
分解、実行
◼ 回答が得られるまでに時間が
かかる
◼ まだエラーも多く今後に期待
Alibaba Qwen
◼ アリババが進めるオープン
ソースプロジェクト
◼ ローカルLLMのベースとする
日本企業、組織、自治体も
多い
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DeepSeek で注目された強化学習と蒸留
強化学習
蒸留
Dog:0.85
Cat:0.15
Dog:0.85
Cat:0.15
◼ 数学など答えが明確な問題を
方法は指示せずAIに考えさせる
◼ スコアの向上を目指す
性能向上に貢献
◼ 大きなモデルの確率分布を小さなモデルで
模倣するように学習
モデルの小型化に
貢献
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企業で使うなら・・・
データは社内に
LLMも社内に
GPUサーバーは高価
◼ コンプライアンス、
セキュリティの観点から
自社データは自社内に置
きたい
◼ AI利用を促進したいが
不用意に外部にデータを
送信してしまう可能性
◼ LLMも社内に置きたい
◼ GPUサーバーは数百万の
投資が必要
◼ 費用対効果もわからない
と初期投資として厳しい
プライベートクラウドを使った自社用LLMが現状の落としどころ
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# Page. 25

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生成AIを使った
アプリ開発のアプローチ
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プロンプトでアプリ作成
ブラウザで使える1ファイルのHTMLとJavaScript
だけで作られたオセロゲームを作ってください。
画面は味気ないものの、実際に
動作するゲームが出来上がった
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ノーコードツールを使った開発
Dify とは
◼ 画面操作で生成AIの
アプリを作れる
プラットフォーム
◼ オープンソース
◼ クラウド版、オンプレ版
共に提供
◼ VectorStoreも内部で
連携している
◼ 毎週のようにアップ
デートで機能追加
出典：LangGenius, Inc.「Dify」
https://dify.ai/
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3分で専用チャットをつくる
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPKXNNPE8.jpg)

VS Code ＆ Cursor
◼ プログラムの作成サポート
◼ 効率的なロジックへの変換
◼ 不具合の特定など
デバッグの支援
◼ テストプログラム、テスト
データ作成
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データを元にアプリを考える
◼ 「OSAKAイノベーションデータラボ」への応募は
「Open Data Platform in Osaka」の利用が条件
添付されたデータを元に、
HTMLとJavaScriptを
使って動きのある
インタラクティブな
デモを作ってみて CSV
ください。
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# Page. 31

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データからAIで作ったデモ
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データからのアプリ検討
データの概要
デモの概要
◼ 何のデータか、項目の意味も一切
伝えていない
◼ どんなデモを作りたいか、
地図を使いたいなど伝えていない
◼ 一度可視化されると、気づきやアイデア、要望が出てくる
◆ そもそも東京のデータだったんだ
◆ アイコンの色や形を変えたい
◆ 混雑状況や天候など別のデータを重ねてみたい
◆ 時間表示をつけたい
◆ 操作できるタイムラインをつけたい
まずは使ってみる事が大事
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まとめ
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まとめ
最新情報はチェック
IT関連で変わらない
仕事はない
とにかく触ろう
◼ 毎週新しい情報が出てく
る状況
◼ 要点やキーワードは押さ
えておきたい
◼ データは同じでも扱う
システムは変わっていく
◼ 新しいシステムの要件で
まず挙がるのはAI対応
◼ 無料で様々な事ができる
◼ 触れば様々なアイデアが
浮かんでくる
◼ アイデアもすぐに試せる
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6/11 説明会＠東京＆オンライン開催
生成AI協会（GAIS）GenAI勉強会
セッションの1コマで説明を実施します
日時
会場
申し
込み
18:00 〜
京橋エドグラン（東京）
オンライン
ハイブリッド開催
GAIS Webサイト
https://gais.jp/gais17/
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