【事前構築済みツール編】インデータベースのAIエージェントをSelect AI Agentで構築してみる

> Source: Qiita_Trend

// Problem

従来のAI活用では、データの機密性を保ちつつLLMにデータを渡す際のセキュリティリスクや、構造化データ（SQL）と非構造化データ（PDF等）を横断して高度な推論を行うための複雑なパイプライン構築が大きな課題であった。

// Approach

Select AI Agentを活用し、DB内でエージェント、タスク、ツールを定義する手法を採用。SQL生成ツールとRAGツールを個別のエージェントに持たせ、それらを「Agent Team」としてシーケンシャルに連携させることで、データソースを跨いだ一貫性のある回答を実現した。

// Result

構造化データ（在庫・売上）と非構造化データ（製品仕様）を組み合わせた、複雑な自然言語による問い合わせに対し、正確な回答を生成できることを実証した。これにより、DB内でのセキュアかつ高度なデータ分析が可能となる。

Senior Engineer Insight

> 本技術の真価は「データ近接性」にある。データを外部へ持ち出さず、DBエンジン内で推論プロセスを制御できる点は、ガバナンスが厳しいエンタープライズ環境において決定的な優位性となる。マルチエージェントの連携により、従来の単一機能なRAGを超えた高度な推論が可能だが、実運用ではLLMのレイテンシやトークンコスト、ベクトル索引の更新頻度といった運用設計が重要になるだろう。単なるチャット機能ではなく、DBの機能を拡張するアーキテクチャとして評価すべきである。