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Squid AIとは？

Squid AIは、企業環境におけるAIエージェントとアプリケーションの作成・デプロイ・管理を簡素化するために設計された、エンタープライズ向けAIエージェント・プラットフォームです。​

AIエージェントとは、あなたのデータやシステムを用いて推論し、計画し、行動できるシステムです。汎用的なAIツールとは異なり、Squid AIはAIエージェントが効果的に機能するために必要な要素をすべて含むように作られています。チームはデータ移行やモデルの学習を行うことなく、わずか数日で動作するエージェントをデプロイできます。

なぜSquidなのか？​

Squid AIは、データが存在する場所（クラウド、ハイブリッド環境、完全オンプレミス）でそのまま利用できます。高額なデータ移行や長期にわたるセットアッププロジェクトは不要です。このプラットフォームは迅速なtime-to-valueを重視して設計されており、ほとんどの組織は事前構築済みコネクタと自動セットアッププロセスを使って2〜4日で実用的なエージェントをデプロイできます。

また、プラットフォームはデフォルトでResponsible AIの原則に従います。明示的な同意なしにあなたのデータがモデル学習に使用されることはなく、情報の保存・アクセス・処理方法を完全にコントロールできます。Squidエージェントは単に質問に答えるだけではなく、アクション志向です。ワークフローの起動、ビジネスルールの適用、既存プロセスとの統合が可能です。

コアコンポーネント​

Squid AIは、ビジネスチームと技術チームの両方でAIを活用できるように、連携して動作する3つのレイヤーで構成されています。

AI Agent Studio​

非技術ユーザーがデータソースを選択し、振る舞いを定義することでエージェントを構築できるno-code interfaceです。ビジネスユーザーはエンジニアリングリソースを待たずに、自分たちの課題を解決できます。

AI Agent Platform​

より高度なニーズに対しては、技術チームがエージェントを拡張・カスタマイズできるdevelopment tools and SDKsを利用できます。StudioとSDKの二本立てのアプローチにより、同じプラットフォーム内でシンプルなユースケースと複雑なカスタムワークフローの両方に対応できます。

Data Integration and Business Translation Layer​

Squidは、データベース、API、ファイル、ビジネスアプリ（Salesforce、ServiceNow、Zendesk、Slackなど）といったあらゆる種類のデータとシステムに接続します。Business translation layerは、生のデータベーステーブルを「アクティブ顧客」や「四半期売上」といった馴染みのある用語に変換します。これにより、回答の一貫性と理解しやすさを確保しつつ、AIが正確にクエリを行うための構造化されたデータマップも提供します。

一般的なユースケース​

組織は通常、差し迫った課題を解決する単一のエージェントから開始し、その後さらに多くのユースケースやより広範なワークフローへと拡張していきます。代表的な出発点は次のとおりです。

ナレッジ管理​

組織はSquid AIを幅広いシナリオで活用しますが、一般的にはナレッジ管理から始めます。エージェントがポリシー、ドキュメント、手順に関する質問に回答します。これは特に新入社員のオンボーディングで有効で、短期間で業務理解を深められます。

テクニカルカスタマーサポート​

テクニカルカスタマーサポートも一般的な適用先です。サポートチームを支援したり複雑なシナリオに対処したりするために、顧客データ、取引データ、ログ、チケット履歴、製品情報など、複数システムにまたがる膨大なデータを参照する必要があります。

データ分析・レポーティング​

Squidエージェントはデータベースにクエリし、可視化や要約を平易な言葉で生成できるため、非技術メンバーでもインサイトにアクセスしやすくなります。プロセス自動化により、レコード更新、通知送信、適切な経路での承認ルーティングといった反復作業をエージェントが処理することも可能です。

セキュリティ・リスク​

セキュリティおよびリスク管理チームは、異常や診断情報を自然言語のダッシュボードとして提示するエージェントに特に価値を見出します。これにより監視が容易になり、潜在的な問題への対応も迅速になります。エージェントは更新、アラート、承認といった反復作業も処理できます。

次のステップ​

プラットフォームについて詳しくは、platform overviewページをご覧ください。

また、開始する準備ができている場合、今後の進め方はチームの技術的な習熟度と当面のニーズによって異なります。

  • ビジネスユーザーはAgent Studioから始めます。ガイド付きセットアップに従ってデータソースを接続し、振る舞いを設定することでエージェントを作成できます。コーディングは不要です。

  • 技術チームはSquid's SDKsから始めることを好む場合があります。これにより、高度な統合、カスタムロジック、no-code interfaceでは実現できない専門的なワークフローが可能になります。実践的に学ぶにはAI tutorialをご覧ください。

  • 複雑なコンプライアンス要件や統合要件を持つ組織は、特定の組織標準やポリシーに準拠したエンタープライズ全体のデプロイを実装するためにSquid teamと連携できます。