株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250611

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関連リンクメルカリにおけるデータアナリティクス AI エージェント「Socrates」と ADK 活用事例メルカリは、膨大な社内データを持ちながらも、SQLなどの専門知識がないとデータ活用が難しいという課題に直面していました。データ分析の依頼が特定のアナリストに集中し、迅速な意思決定が阻害されることもあったため、「誰もがもっと手軽にデータと対話できる」仕組みが求められていました。この課題を解決するために、メルカリはデータアナリティクスAIエージェント「Socrates（ソクラテス）」を開発しました。Socratesは、ユーザーが普段使う言葉（自然言語）で質問するだけで、まるで優秀なデータアナリストと会話するようにデータ分析を進められるシステムです。従来の「Text2SQL」（テキストからSQLを自動生成する技術）が単純な質問にしか対応できないのに対し、Socratesは「推論（思考）」と「行動（ツール利用）」を組み合わせることで、より複雑なデータ分析や仮説検証、レポート作成支援までを自動化します。これにより、データ分析の「民主化」とビジネスにおける「意思決定の迅速化」を目指しています。 Socratesが自社開発された背景には、高性能なLLM（大規模言語モデル）やAIエージェント構築ライブラリの登場、そしてメルカリに高品質なデータ資産（Basic Tables）が整備されていたというタイミングが重なりました。メルカリは、AIエージェントの核となる技術が汎用化する可能性を見据え、データの構造化や社内ナレッジの整備といった、他社が模倣しにくい「周辺資産」への早期投資と、それらを活用できる「AI Agent Ready」な組織への変革を重視しています。 Socratesの開発には、Googleが提供するAIエージェント開発フレームワーク「ADK (Agent Development Kit)」が活用されています。ADKは、Google Cloudのサービス（BigQueryやVertex AIなど）とスムーズに連携でき、複数の専門エージェントが協力して動く「マルチエージェントアーキテクチャ」の設計を支援します。Socratesでは、このADKを基盤に、BigQueryでのSQL実行、Pythonによるデータ処理、社内ドキュメント検索など、多様なツールと連携することでデータ分析のワークフローを自動化しています。 AIエージェントの運用は、機械学習システムの運用（MLOps）と同様に複雑です。メルカリでは、Socratesの応答品質やタスク達成度を評価するため、オフラインテスト、ユーザーからのフィードバック、さらには「Agent as a Judge」（別のAIエージェントがSocratesの応答を評価する）といった多角的なアプローチで継続的な改善を行っています。また、応答速度（レイテンシ）の改善、コスト最適化、セキュリティ対策（プロンプトインジェクション防止、情報漏洩対策など）にも力を入れています。ADKはGoogleエコシステムとの親和性が高く開発を加速させましたが、一部の課題も認識しており、今後の進化に期待を寄せています。メルカリの事例は、AIエージェントが企業内のデータ活用を大きく変革する可能性を示しています。AIエージェントは、単に開発するだけでなく、データやドキュメントといった「周辺資産」を整備し、組織文化や業務プロセスを「育て続ける」ことが成功の鍵となります。引用元: https://speakerdeck.com/na0/merukariniokerudetaanariteikusu-ai-eziento-socrates-to-adk-huo-yong-shi-li 「世界初の汎用AIエージェント」を豪語、中国発「Manus」がヤバすぎる理由中国のAIスタートアップ「Butterfly Effect」が開発したAIエージェント「Manus」が、AIコミュニティで大きな注目を集めています。同社はこれを「世界初の汎用AIエージェント」と称し、OpenAIの「Deep Research」を超える性能を持つと豪語しています。「Manus」は、AnthropicのClaude 3.5 SonnetやAlibabaのQwenモデルをベースにした「マルチエージェントシステム」を採用しています。これは、複数のAIが連携して働くことで、より複雑なタスクに対応できる仕組みです。初期の専門家による評価は非常に高く、例えば、犯罪率や起業家密度といった複数の要素を考慮してサンフランシスコの賃貸物件を探したり、リアルタイムのデータを使って自己紹介サイトを作成・公開したりといった、複雑で...