AIエージェントの登場
となりのデータ分析屋さん。この番組は、隣の席に知らないことを気軽に聞けるデータ分析屋さんがいたらいいなぁを叶えるポッドキャストチャンネルです。
まさになんかちょっと後半の方で話そうと思ってたんだけど、そういうサービスが実際出てるんだよね。
ベイエリアの方で。GoogleアナリティクスのAIエージェント版みたいな。
あるんすね。しかももうスタートアップの企業がそういうのを作ってるんだ。
そうそうそうそう。
これね、あのXで、なんかあんまフォロワーいないんだけど、どっか多分俺が、俺のタイムラインで基本宇宙とAI関連の話しか出てこないから。
そう、ってなってる中で、多分本当にちっちゃいところで、海外のアカウントだったかなぁ、かなんかで、ちょっと跳ねてたなんかがあったんだよね。
で、それを見てて、で、この間会社でもたまたまそんな話になって、
ベイエリアで激アツのプロダクトがあるみたいな。
あれって聞いたら、あの、ちょうど1週間前ぐらいに聞いたそれだったみたいな。
知らなかったなぁ。
えっとね、ネビュリーっていうサービスなんだけど、ネビュリー?そう、あの、ネビュラって声音のラじゃなくてLYで終わる。
LAじゃなくてLY。ネビュリー。
ネビュリー。
うーん、っていうのが、そんなようなサービスを出していて、で、ちょうどね、このビッグクイリーエージェントアナリティクスに関しては、
えっと11月ぐらいに出てたから、なんか前回の収録の時に、なんか次話すかみたいな言ってたじゃん。
はいはい。
そう、だから結構前から知ってたんだけど、この話が頭からすっかり抜けた状態で、そのネビュリーの話を見て、
で、今日ポッドキャスターが話そうと思って、こう、LINEとかを遡った時に、
運用管理の進化
あ、あれ?みたいな。あ、そういえば、みたいな。
Googleの中だけじゃなくて、普通に、こう、一般的にも使えるサービスとして出てきてるんだ、みたいな。
うーん。
まあなんか、LLMをふんだんに組み込んだアプリケーションとか、こっからどんどん出てくるから、
うん。
その、いろんなアプリケーションの、アプリケーションの中にあるLLMが紡いでいった、その出力とかっていうのを、
なるべく再現性のあるような形にするための、まあツールって感じだよね。
そうですね。まあ運用ツールみたいな位置づけになってくるんですよね、きっとこれからは。
そうそうそうそう。
確かに確かに。
前、何だっけなあ、なんか他もね、一緒にイベント登壇した、ブレインパッドのイベントだったかなあ。
一緒に登壇した人がいる会社が、そんなような。
Weights and Biasesっていう会社で、ここも、確かAIエージェントに、
組み込んでいる、それぞれのLLMの出力とかを、なんかこう、オーケストレートしてあるものを分解できるみたいな。
でもそれは国内のサービスなんですか?
いや、Weights and Biases Japanだったから、確かアメリカの会社だったかな。
うーん。
MLopsとかに近いのかな、どっちかっていうと。
でもまぁMLops、LLMopsだよね、エージェントオプスっていうのかな。
確かにLLMopsって言葉があって、その先はエージェントオプスになってくるんだろうね、きっと。
だからまぁそれに近いよね。
うんうん。
そう、とかで、だからGoogleは出してきたけど、これも多分先行企業がいくつかあって、
お前らがそういうの出してて、流行ってんだったら俺らも作るぜっていう、なんかあの、
資本力でぶっぱなしてくる、あれ。
なるほど、ビッグテックンの動きなんですね。
みたいなものに実は近いんじゃないかなとも思ってるし、まぁADKとめちゃめちゃ相性いいから、
そういうもんだよなっていう気もするしみたいな。
そうですよね、まぁあとはシステムのなんか開発の流れというか、
さっきも話したけどアプリとかソフトウェアエンジニアとか、まぁMLみたいなものが流行った時に、
その後はまぁ必ず運用っていうのが実際に起きるわけで、
それを効率よくやるためのツールっていうのがこれから出てくるっていうのは、
流れとしては一般的というか、まぁそうだよねっていうことですよね。
そう、だからこれはまぁあるべくしてあるし、結構そこのエリアを狙ってるプレイヤーが結構いそうっていう。
うんうん、なるほどね。
何が難しいんだろうな、そのAIエージェントのサービスがこれから出てきます、
まぁWebベースで出てきた時に、これまでのその運用管理のツールとエージェントベースだからサービスで、
いわゆる大きな違いになるポイントってどこなんだろうなーっていうのを。
運用側で?運用目線で?
そうそう、運用目線で一般的なサービスアプリケーションとかと、
このエージェントのサービスを運用するっていう時、その違いというか、
大きく気にしなきゃいけないポイントってどこになってくるのかなぁと思ったんですけど、
でも内部でLLMが使われていて、その不確定要素があるというか、
必ずこの答えが出てこないっていうところをちゃんとキャッチアップするようなところが違いとしてはあるのかなぁとは思うんですけど。
そうね、なんかちゃんとサービス設計してるとことかだと、まぁ結構みんなやってるんだけど、
インプットとアウトプットの正解例みたいなのをちゃんと作っておいて、それの事例集みたいなのが何十個とか何百個とかあってみたいな。
で、それを入れてどういう結果が出るか、意図してる結果が出るかみたいなのを、
多分CIみたいなチェックの仕方で網羅的に見ていくっていうのが一つ。
そうですよね。
で、あとはまぁこうLLMっていう、どういう出力にぶれたかわかんない代物を、
で、しかもこう3ヶ月に1回、半年に1回メジャーアップデートって言えるような変化が出てくるものを組み込んだ時に、
最低限これまで保証していた品質というか、出力結果みたいなのをどれぐらいカバーしつつ、ちゃんとその進化に追いついていけるかみたいなところが、なんかこれまでのサービスとは多分大きく違うよね。
MCPの議論
Googleアナリティクスなんて今GA4とか。あれ?今GA4?
GoogleアナリティクスがGA4になって。
そうだよね。俺初めて見たとき4じゃなかったし。
あ、そうなんだ。
うん。あれだってバージョン変わってってるでしょ?
昔見てたやつはGA4ではなかったのか、名前が。
ユニバーサルアナリティクスか。
あ、そんな名前のもあんだ。あ、本当だ。GA3なんだそれは。
扱いとしては3なのかな、あれが。
そうですね。へぇー。
そう、俺2020年リリースだからこれが。だからコロナ明けなんだよね、GA4って。
で、俺もともとメディアの運用とかそういうのやっていた時が2016とかだから、
Googleアナリティクスみたいな名前にはなっていた記憶なんだけど。
確かに。GoogleアナリティクスとGA3はゴールで結ばれてるのかな?
そうそうそう。なんかまあ良かった。なんか俺何かを勘違いしてるのかと思った。
あ、でも自分はそれの存在を知らなかったですね。
みたいな感じで。まあこんなんさ、2020年からもう5年間同じツールなわけだし。
そうだね。
っていうので、で、まあだからどっちかっていうとあれじゃない?
アフィリエイトとかでブログでやってた人たちがSEOのアルゴリズムの変化に対応していくみたいなのに近いっちゃ近いのかもしれないね。
なるほど。
なんか職人芸だし、なんか細かい微調整をしつつみたいなのもあるしみたいな。
そうですね。
禁止事項がいきなり増えたりとか、それをまあなりわいにしてる人はなかなか大変だよねっていうその。
まあその時代も今もGoogleのモデルに踊らされるっていうたてつけになってんのは皮肉な感じもするけど。
はい。
でもまあそういうのに近いから、なんかAIの今の時代大変だよねみたいなのは実はないのかもしれない。
その年代その年代で大変なものはそれは大変だよなっていう。
そうですね。確かにモデルが変わっていくとか。
まだモデルの方がいいかもしれないよ。そのSEO変わったなんてさ、そのどこに基準があるかわかんないからさ。
まあ確かにね。
しかも打てないし自分で。変えてみてじわじわ上がっていくのを試すみたいな感じだから。
まあそうか。
何がいけないのかわからないみたいな。それこそブラックボックスだよね。
うんうん。
でもLLMはその数打って統計取れるからこっちで。
そうだね。
まだいい。
確かに。まあでもあとはあれかもね。そのツールの部分でこのツール使ってうまくいったとか、そこら辺のログ取れるのもいいかもしれないですね。
まあそれはマジでそうだと思うね。
ウェブサーチとか、まあ多分MCPを使って各ツールを使うことになると思うんですけど、このMCPうまくいかないねとか、そこの統計情報が溜まっていくとかもかなり重要だと思うから。
今12月の下旬というか、22日に撮ってるけど。
はい。
なんか先週ぐらいから今週ぐらいにかけて、なんかMCPアンチみたいなのめっちゃ増えてない?
あ、そうなんだ。いやなんかその雰囲気は、まあ今週からというよりかはこう徐々に感じてはいましたけど、SNSとかを見ていると。
ああね、そうだよねそうだよね。なんかそれがこうなんか臨界点を超えた雰囲気を先週先々週ぐらいから感じてる。
でもこの議論というかMCPアンチの根拠が自分ははっきりよくわかってないんですけど、これどういうあれなんですか、理屈で。
いやこれはね、正直俺もあんまりわかってないから、これはね年末年始の裏宿題だなと思ってる。
なるほど。えー気になるな。
なんなんだろうね。
MCPに代替する何かができたっていうわけでもないだろうし、
うん。
うーん、MCPへの期待値が高すぎてそれがちょっと冷めちゃったとかそういうことなのかもしれないし、よくわからないですね。
まあ、そうね。
なんかあれなんでしょ、そのAIが中をなんだろうな、ほじくりやすいようにAIというあのMCP、あ、違うAPIのなんかこう口みたいなところで中をうまく操作しやすく、こう、
なんだ、チューニングしたというかカスタマイズしたもんじゃんみたいな、なんか地に足ついた見方が広まっていって、
うーん、でも、あとは何なんだろうね、MCP、
あのガートナーの成長曲線みたいなところでいうピークを越えて一旦落ち着いたみたいなそんな話なのかなぁ。
うーん、か、あの普通に、なんだ、AIが自由に行き来できる、まあもしかしたらただのその、
その期待値が高すぎたっていう話は、まああるかもしれなくて、そのAPIとかである程度口が決まってて、まあその、
あるじゃん、その呼び出す関数が決まってるみたいなやつに普通に従って、あのブレないデータ処理した方が全然良くねえかみたいな。
ああ、確かにね。
でもその、なんだろうな、流行りというか考え方の広まりはありますよね、その、
非決定論的な振る舞いをさせないために、こういうふうなシステム設計とか周りを固めて、
LLMには1位に、こういう出力させましょう、そういうものが美学としていいものですよ、みたいなことを発信している人は結構見るようになってきましたね。
うーん、なんかそこらへんなんじゃないかな、あとはなんか、あの、やっぱじゃん、みたいなのは、なんか俺は加熱したタイミングはあの、
Googleの、それこそビッグクエリに、が公式でMCP出したみたいなのが、2週間前ぐらいになったじゃん。
うん。
なんかあのぐらいからな気もしてて、感覚ね、そこらへんから出てる気がしてて、なんかその、でその文脈で見たのは、
普通にこれ、MCP破産するやつ出てくるだろうみたいな、ビッグクエリに大量のテーブルが、このソースのテーブルとかがバンバン入っていて、
で、その、なんだ、AIがその中をもう、フルに探索しに行った時に、まあ効率が悪そうな動きをしそうっていう。
そうだね、確か探索空間広すぎて、一気にこう、コンテキストというか、トークンを使いまくってしまうみたいな、そういうことだよね。
そうそう、トークン使いまくるし、あの、パーティションとかを無視して、あの、バカデカ、セレクトアスタリスクみたいなことをして。
なるほどね、DB側での、コストもかかるよって話か。
そうそうそう、っていう、なんか、AIに好きにさせててええんかみたいな、なんか味方になってきてんじゃないかな、みたいな。
確かにそれはありそう。けど、そんな話も一瞬で解決されるような気もしますけどね。
でもするね。
エージェントのメンテナンスと機能
うーん、なんかそういうところをちゃんとこう、なんだろうな、最適化したように、エージェントのオーケストレーターのいわゆる司令官になるポジションのエージェントが、
まあチューニングしていくみたいなことが求められるわけだから、そっちの賢さがこう、どんどん、なんだろうな、大きくなって、その課題感、今の言ってたような課題感はすぐなくなってしまうような気がするな。
そうね。だからまあ、あくまで流行りな気もするし、一時的なものな気もするし、あんなにみんな賛同してたのにな、みたいなのもあるし。
なるほどなー。
ってなってるから、逆になんか直近ですごいアンチが出て、不思議な気持ちになってるから、これはやっぱ年末年始に勉強するネタとしては非常に良さそうな。
確かに。
なんかじゃあとりあえずMCPのサーバー作っておけばいいよ、みたいなことを気軽に言えないような風潮はありますね。
アンチに叩かれそうというか。
うん。
でもなんかこう、ちょっと前はなんかその、LLMをAPIで叩いてるだけでちょっとできるやつに見えるみたいなのが、
なんか切り替わって、こうMCPを使いこなしてるやつがみたいになったやつが、こういい感じに加熱が落ち着いただけみたいな。
そうですね。ちゃんとAIをコントロールしようっていう、なんか人間主導で考えるってところはまあ変わらずなのかなと思いますけどね。
そうね。
うん。
そっか、そんな流れがあったんだ。
だからなんか直近は、こうほーっと思いながら、MCP便利なやつは便利だよなと思って、あの使うやつを使ってるけど。
そうですね。なんか今の話ってちょっと前のラグみたいな、とりあえずラグ作っとけばみたいな加熱の時期があって、なんか一気にラグって効かなくなったというか。
うん、確かに。
本当に必要みたいな、逆にラグアンチみたいな人たちも出てくる、そんな流れの1個2個手前の話をしてるような気がしますね。
まあだから本当、たぶんね、2週間後にどう言ってるかわからんよね。
そうですね。まあ年明けまた何が流行って何が伝われるかわかんないけど。
まあでも、うん、エージェントの分析の動きは、あの目立たないところで色々動いてるんだろうなって感じかな。
そうなんだ。
というのも、エージェントを自分で作るっていうところが、あの割と、割とハイレベルというか今の時点では。
そうですね、確かに誰もが作れるものじゃないですよね、ここって。
そう、あの、ディファイって読むのかディフィって読むのか、俺未だにどっちが正解なのかわかってないんだけど。
ああいうので作ったものを含めるのは、たぶん今俺らが言ってるエージェントとは違くて。
そうだね、確かに。
そうじゃないところでってなると、なんかこう安易に手を出す意味もないし、
で、ってことはあのふわっとした意見を言う人も少ないし、
っていう風になって、割と建設的な記事とか発信みたいなのに絞られていい、いい世界なんじゃないかなと思うけど。
そうだね、確かに。
エージェントの作成と分析
ディフィ、ディファイとかN8Nとかとは違くて。
なんかもう既存のシステムにどうエージェントの機能を組み込むかってなった時に使うようなのが、今話してる対象のADKとかですね。
そうね、俺はエージェントを作るっていうのはなんか地獄の書業に見えたから、既存のそれを作ってるぐらいだったら既存のやつを渡り歩いてた方がいいんじゃないかなと思って。
その道を進むのは諦めたからね。結構早々にその話したよね。
知ってましたね。
ADKでちょっと流行った時ぐらいに、作ってみたけどこれは追い求めるもんじゃねえわって俺言った気がするもんね。
本当にいわゆるSDKとかちょっと前だったら、Python SDKとか使ってなんかバックエンドのシステム作るみたいな、
そういうエンジニアの人たちがやってる仕事にもろ近くてADKを使って何か作るって。
あーなるほど。
そう、だからAIの専門にしてる人たちが使うっていうよりかはソフトウェアエンジニア界隈の人たちの方が慣れてるし、こういうのをたけてるんだろうなというのは、自分もそのツール群を見て思いましたね。
はいはい、なるほどね。しばらくはそこを深掘っていきそうな感じなの?
いやいや、自分はこう話してる中でどういうものかを理解したかったので、ちょっと体系的に5日間で学ぼうと思って、その勉強してただけなんですけど。
いや、そこを深めるのは全く思いとしてはないですね。
なるほどね。
いやーもうね、すごいよ。やっぱ、ほら、デビンの運用してるコグニションの人たちと定期的に喋ったりしながら、こう、エージェントの話とか聞くからさ。
うん。
これをガチ運用でやるのむずいだろってめっちゃ思いながら。
いやそうですよね。
裏側に芸術的なエージェントのね、多分フローみたいなのが書いてあるから。
デビンはソフトウェアエンジニアリングをするエージェントってなってて、その裏のオーケストレーションの仕方みたいなところは言っちゃえば秘伝の樽みたいなもんだからさ。
で、彼らの新しいモデルが出たときの対応の速さとか、そういったところはピカイチだから、なんか芸術家みたいなやつがいっぱいになる。
なるほどね、そういうことか。
そうですね。そういう意味だとGoogleも、彼らがエージェントのワークフローとか作るツールを最初に出して、
で、その後こういうADKのツールとか、今回の分析をするエージェントのツールみたいなのを出していくっていう意味だと、
彼らがGoogleの人たちが作ったものをオープンソースとして提供してるみたいな運びなのかなっていうふうに思ったんですけど。
確かに確かに。動き方はディビンとGoogleと違いますけど、そういうGoogleの思想としてはこういうのをどんどん出していくみたいなところが得意ですよね。
まあ、自分たちが使うものを作って、一定使ったらみんな使えよみたいな。
そうですね。
ここから多分またどうせいろいろ出るからね。
そうですね。追っていくのは大変ですね。勉強することが多すぎですね。
今後の技術動向
またね、定期的に来そうだよ、そのAIうつが。
それは間違いなくそうですよね。今ちょうどさっきのガーッと流してる、AIのハイプサイクル2025みたいな表を見てたんですけど、
MCEPとかは、最初の山に向かって登り始めてる、今6号目、7号目あたりにいるんですよね。
うん。
そのちょうど下にマルチエージェントシステムとか、いわゆるフィジカルAIとか、
あとは、エージェント2エージェント、A2Aの話とか、そういうのが控えてるから、
ここらへんのね、またキャッチアップがこれからあるんだろうなと思うと。
確かに。それ定期的に扱ってればさ、時代の変化を楽しめるんじゃないの?
いや、そうだよね、確かに。
まあ、近いうちに新、これはなんで、年内最後でしょ、2025年。
そうですね、たぶん今これ2本目かな、後半の話をしてると思うんで、この話がちょうど終わって、2025年が締めくくりになると。
はあ。
そんな感じか。
誰も聞かねえだろう、31に更新しても。
確かに。
じゃあ、年が明けて明けおめみたいなことになるんですかね、もしかしたら。
かもしれないね。
いや、まあ頑張っていきましょう。
そうですね。
まあちょっと、
2026も。
1年間お疲れ様でした。
はい。
また来年、頑張りましょう。
この間の、この間のエピソードGitHubで、まあポッドキャスト伸びて、GitHubの話した後にGitHub Actionsを仕込むのは、なんか味わい深かったよ。
あ、ほんとっすか。
そんなことしてたんですね。
そう、味わい深けえと思ってやってたから。
ベージーっすよね。
みんなも、聞いてるみんなも、あれを聞きながらGitHub Actionsの1,2個でも仕込んで、2025年を終えてください。
はい。
じゃあそんな感じですかね。
そんな感じで、はい。
次回は。
次回はAIでの分析?その、今日ログめっちゃ溜め込んで、
あの、データを終えるようにしたよってなったけど、そもそもAIでデータ分析するっていうところの、なんかこう変化みたいなのが出てきてんのがちょっとおもろそうだから。
へえ。
まあDevinで、データアナリティクスエージェントっていう、そのDevinのエージェントの中でも、こう特化した能力みたいなのがリリースされて。
ほうほうほう。
そう、これを今ね、会社でも使いつつ、あの、いい流れが作れてそうだから、ちょっとこれを紹介しようかなって感じかな。
おお、ちょっとおもしろそうですね。
了解です。
ういっす。
じゃあ、終わりますか。
ういっ。
隣のデータ分析屋さん、今回も面白いと思ったらフォロー・レビューよろしくお願いします。
番組の感想や質問は、ハッシュタグ、隣の分析屋、隣のがひらがなで、分析屋は漢字でお願いします。
また、概要欄に貼ってあるお手紙ホームからコメント要請ください。
ではまた。
ばいばーい。
