リアルタイムエージェントAIを解き放つ：Confluent Cloud Streaming Agentsのご紹介

AIモデルがコモディティ化するにつれ、スマートなモデルの構築からモデルを実際のビジネス価値に変えるデータインフラストラクチャの構築へと、議論は移行しつつあります。企業はソフトウェアと業務のあらゆる分野で、予測だけでなく自律的に計画・意思決定・行動を行うエージェント型AIの導入を加速させています。AIによる自動化の潜在能力を最大限に引き出すには、ビジネスの目や耳として機能し、発生したイベントを監視し、即座に対応できるエージェントが必要です。しかし、足かせとなっているのは、優れたモデルが不足していることではなく、リアルタイムで信頼できるデータと、エージェントを本番環境に展開するためのスケーラブルで回復力のある方法が不足していることです。

エージェントの構築に時間を費やした経験があれば、きっと苦労したことがあるでしょう。バラバラなシステムを寄せ集め、デバッグやテスト、評価の妨げとなるエージェントの抽象化を行いながら、エージェントが効果的に推論するために必要なコンテキストを収集するのです。初期の実験は容易ですが、エージェントの実稼働化は壁に突き当たります。データ処理がエージェントから切り離されているため、複数のシステム、さらにはデータの移動と共有のために新しいデータベースが必要になるのです。マルチエージェントシステムは急速に複雑で壊れやすい単一の巨大なシステムへと膨れ上がります。イベント駆動型のマイクロサービスがソフトウェアアーキテクチャに革命をもたらしたように、エージェントAIにも同様の変革が必要な時が来ています。

本日、Confluent CloudのStreaming Agentsを発表しましたが、Apache Flink® 上でネイティブにイベント駆動型エージェントを構築、デプロイ、オーケストレーションできるものです。データストリームに埋め込まれたStreaming Agentsは、ビジネスで何が起こっているかをリアルタイムで監視し、それに応じて行動することで、コンテキストを意識したインテリジェントな自動化を実現します。

ストリーミング エージェントを使用すると、次のことが可能になります。

• 使い慣れたFlink APIを使用してストリーム処理とエージェントAIワークフローを統合することで、開発を簡素化し、すべてのエンジニアがAIエンジニアになれるようにします。

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• あらゆるツール、モデル、データシステムとシームレスに統合します。

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• リアルタイムのコンテキストにアクセスすることで、エージェントはライブイベントに基づいて動的に動作し、大規模言語モデル（LLM）を推論エンジンとして効果的に活用し、計画、決定、行動ができます。

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• 完全な可視性、制御、そしてセキュアでガバナンスの効いたイベントフローにより、エージェントの安全性と信頼性を確保します。

デモ版のエージェントを、本番環境対応のイベント駆動型マルチエージェントシステムに変換する準備状況はいかがでしょうか。Streaming Agents がそれを実現する仕組みをご紹介します。

設計段階からイベント駆動型、常時稼働かつ再生可能

Streaming Agentsの本質は頭脳を備えたイベント駆動型マイクロサービスです。完全に管理されたFlinkとApache Kafka®を搭載した統合プラットフォーム上に構築されています。KoraエンジンとStreaming Agentsは分離されており、非同期的にイベントを生成・消費し、マルチエージェントシステムにも確実に拡張できるように設計されています。Streaming Agentsは、動き続けるビジネスを基盤として動作します。そこではすべてが静的なスナップショットではなく、ストリームから始まります。つまり、バッチジョブや人のトリガーを待つことなく、常に稼働しており、データが到着した瞬間から継続的に取り込み、推論し、反応します。

しかし、リアルタイム実行だけではありません。エージェントが受け取るすべての入力は不変のイベントログの一部であるため、アクションはリアクティブであるだけでなく、再生も可能です。障害からの回復、新しいロジックのテスト、事後のエージェントの決定の監査など、ストリームを巻き戻すことができます。これにより、Streaming Agentsはメモリを保持し、追跡可能性、安全性、そして時間経過に伴う進化の基盤となります。

Streaming Agentsがエンタープライズワークフローに最適な理由

Streaming Agentsは、企業におけるリアルタイムな自動化を実現するために特別に設計されたコア機能を備えています。Streaming Agentsを使用して、イベントの展開に合わせて継続的に認識、推論、そして行動を起こす方法をご紹介します。

• ストリーム処理とAIを統合

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  従来のエンタープライズアーキテクチャやエージェント型AIプロジェクトは、バッチベースのパイプライン、サイロ化したデータやデータ処理、モデル推論、オーケストレーションのために脆弱な統合をつなぎ合わせる必要があり、開発の遅延につながっています。Streaming Agentsは、Kafka上でFlinkから直接イベントドリブンエージェントを作成できるようにすることで、これらの障壁を打破します。ストリーム処理、AI推論、エージェントオーケストレーションを単一の統合プラットフォームに統合します。これにより、すべてのエンジニアがAIエンジニアとなり、使い慣れたFlink APIを使用し、既存のストリーム処理ワークフロー内で強力なコンテキスト認識型エージェントを開発・導入できるようになります。

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• 信頼性の高い意思決定のためにリアルタイムのコンテキストにアクセス

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  エージェントの有用性は、アクセスできるデータによって決まります。Streaming Agentsはビジネスの中核を成すイベントストリームに存在するため、静的なスナップショットではなく、発生したイベントをリアルタイムで処理します。最新のコンテキストにより、ビジネスに関する最も正確で最新の理解をStreaming Agentsは得ることができ、異常調査の自動化、リアルタイムパーソナライゼーション、顧客アクティビティへの対応、運用変更への適応など、あらゆる場面での意思決定の質を向上させます。

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• あらゆるモデル、ツール、データシステムとシームレスに統合

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  本番環境のエージェント型AIには、多くの社内外のツールやシステムとの統合が必要です。Streaming Agentsは、LLMへの接続とモデルの埋め込み、Model Context Protocol（MCP）によるツールの呼び出し、コンテキスト検索、Kafka以外の外部システムからのデータエンリッチメントをネイティブでサポートします。これらの組み込み機能により、個別の連携をコーディングする必要がなくなります。また、Streaming Agentsの拡張性により、他のエージェントやシステムと連携し、オーケストレーションされたアクションを実行できます。

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• エージェントが安全で信頼できることを確認して、より速く安全に反復処理ができるようにします。

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  現実的なエージェント型AIアプリケーションには、強力な自動化機能だけでなく、セキュリティとガバナンスが不可欠です。Streaming Agentsは、本番環境への導入を想定してゼロから設計されており、セキュリティ、スケーラビリティ、そして再生機能を備えています。実際のイベントデータを用いて、実環境への影響をリスクにさらすことなく、新しいエージェントロジックのデバッグ、反復処理、テストを行うことができます。これにより、新機能を迅速かつ安全に展開できます。業界唯一のデータストリーミングガバナンスであるConfluent CloudのStream Governanceは、系統追跡（リネージトラッキング）、スキーマ適用、ロールベースアクセス制御（RBAC）、モニタリング、監査ログ機能を備えており、データフローの形態に関わらず、Streaming Agentsの信頼性とコンプライアンスを常に確保します。

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仕組みの裏側：Streaming Agentsの違い

Streaming Agentsは、使い慣れたFlink APIを使用して、ストリーム処理とエージェントAIを統合することを可能にします。異なるフレームワークを巧みに使い分け、脆弱なパイプラインを構築する代わりに、Flink上で直接エージェントを構築、テスト、デプロイ、オーケストレーションできるようになります。この統合アプローチにより、AI/MLの専門家だけでなく、すべての開発者が、使い慣れたツールを活用しながら、コンテキストを意識したインテリジェントな自動化の実現に貢献できるようになります。

ストリーム処理と並行して Flink ジョブとして実行することで、ストリーミング エージェントは比類のないコンテキストと応答性を実現し、他のエージェントフレームワークにはないイベント駆動型の再生可能性、可観測性、ガバナンスも実現します。

これにより、次のような価値の高いユースケースが可能になります。

• リアルタイムの製品パーソナライゼーション:ロイヤルティプログラムや購入などのデータを使用してリアルタイムな顧客アクティビティを充実させ、このコンテキストを LLM にフィードして好みや意図を識別し、オファーを即座に送信して、その瞬間のエンゲージメントと売上を伸長します。

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• 異常調査:高速ストリーム（システムメトリクス、ネットワークトラフィック、センサーデータなど）を内蔵のML機能で監視し、リアルタイムな異常検知を実行します。インシデント記録や脅威フィードのメタデータと統合することでイベントのコンテキストを特定し、関連する異常を分類してノイズを削減します。この情報をLLMに即座に提供することで根本原因を特定し、関連チームに回すことで、平均解決時間（MTTR）を短縮します。

ストリーミング エージェントの主な機能を詳しく見てみましょう。

モデル推論

Flink SQLクエリ内でLLM（OpenAI、Azure Machine Learning、AWS SageMakerなど）と直接連携できます。リモートモデルエンドポイントのネイティブサポートこのアプローチにより、リアルタイム推論、検索拡張生成（RAG）、そして最新のデータに基づく動的な意思決定が可能になります。モデルはFlink SQLのファーストクラスリソースとして管理され、エージェント型ワークフローを簡素化します。

リアルタイム埋め込み

Streaming Agentsは、リアルタイム埋め込みを活用し、企業の非構造化データを埋め込みベクトルに変換し、RAG検索とセマンティック検索に最新のコンテキストを継続的に提供することで、LLMのハレーションを軽減します。あらゆるクラウド上のあらゆるベクトルデータベース（MongoDB Atlas、Pinecone、Elastic、Couchbaseなど）で、あらゆる埋め込みモデル（OpenAI、Amazon、Google Geminiなど）を使用できます。「埋め込み作成アクション」は、わずか数クリックでデータをベクトル化できるノーコードショートカットです。エージェントタスクで常に最新のデータを使用できます。

組み込みML関数

Streaming Agentsには、時系列ストリーミングデータの予測と異常検出にすぐに使えるML関数が付属しており、すぐに使用できる設定（Auto-ARIMA）、またはカスタムユーザー設定（トレーニングサイズ、季節性、予測期間など）を選択できます。シンプルな関数（ML_FORECASTやML_DETECT_ANOMALIESなど）を使用することで、複雑なデータサイエンスタスクをFlink SQLに簡素化し、専用のML専門知識、モデル構築、または別のツールを必要とせずに、リアルタイムなインサイトを導き出すことができます。予測イベントや異常イベントのチャートやグラフといったリアルタイムの可視化により、継続的な監視と監査が可能です。

MCPによるツール呼び出し

AnthropicのオープンプロトコルMCPを使用したツールの呼び出しにより、Streaming Agentsはリアルタイムのビジネスイベントに基づいて、MCPサーバーまたはUDFで定義されたツールをコンテキストに応じて呼び出すことができます。これにより、エージェントによるツール呼び出しがストリーミングパイプラインに組み込まれ、エージェントは適切なタイミングで適切なツールを判断、トリガー、使用できるようになります。また、各ツールの操作はログに記録されるため、追跡性と監査性が向上します。

接続

Streaming Agentsの接続は、リレーショナルデータベース、ベクターデータベース、REST API、AIモデル、MCPなどの外部システムとの接続を安全かつ再利用可能な方法で統合・管理ができます。接続することにより、機密性の高い認証情報（シークレット）が安全に管理され、カタログメタデータ、ログ、構成ファイルに公開されることがなくなります。接続は再利用性を提供し、複数のテーブル、モデル、関数間で同じ接続を共有できるだけでなく、大規模な本番環境への展開における接続管理を一元化できます。これは、企業のセキュリティとコンプライアンスを大規模に維持するために不可欠です。

外部テーブルとベクトル検索

Streaming Agentsは、AIによる意思決定の精度向上のため、強化されたデータエンリッチメント機能を備えています。Flink SQLを使用して、Kafka以外のソース（リレーショナルデータベース、ベクターデータベース、REST APIなど）とデータストリームを簡単に結合できます。組み込まれたベクトル検索機能により、Streaming AgentsはRAGのベクトル検索と外部テーブルの即時検索の両方を実行でき、複雑なデータ同期は不要です。このネイティブ機能により、エージェントはリアルタイム推論のために企業データの最新かつ完全で正確なビューにアクセスできます。同時に、Flinkの信頼性と可観測性のメリットも維持されます。

Streaming Agentsを使い始める

最初のエージェントを作成する準備は万端でしょうか?

ストリーミングエージェントは、ライブイベントに継続的に対応するイベント駆動型エージェントの構築、展開、オーケストレーションに役立ちます。これにより、断片化されたワークフロー、脆弱なシステム連携や統合、古い入力がなくなります。

ビジネスの稼働に合わせて自動化するインテリジェントなリアルタイムエージェントの提供が、かつてないほど容易になりました。Streaming Agents で、デモ版のエージェントを本番環境対応のイベントドリブン型マルチエージェントシステムへと進化させましょう。

今すぐ始めましょう:

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