【AWSが解説】既存の予測AIを強化する、AIエージェント連携術とは

Amazon Web Services (AWS)は2025年8月20日、企業が既に保有している売上予測などの機械学習モデルを、AIエージェントと連携させ、その価値を最大化するための具体的な技術手法を公式ブログで公開しました。

これは、AIエージェントが単なる対話ツールから、データに基づき未来を予測する、高度な意思決定支援システムへと進化する道筋を示す、非常に重要な発表です。

AWSが提唱する「生成AI」と「予測AI」の融合

クラウドの巨人であるAWSが、AIエージェントの能力を飛躍的に高める新しいアプローチを提示しました。それは、自然な言語での対話を得意とする「生成AI」と、データに基づき未来を予測する従来の「予測AI（機械学習モデル）」を融合させるという考え方です。これにより、AIエージェントは、より賢く、よりビジネスに貢献する存在へと進化します。

企業に眠る「予測モデル」という資産

多くの企業では、長年のデータ蓄積と分析を通じて、売上予測や顧客の離反予測、需要予測といった、精度の高い機械学習モデルを構築・運用しています。これらの予測モデルは、企業の貴重な知的資産ですが、専門家でなければ活用が難しく、一部の部署でしか使われていないケースも少なくありませんでした。

AWSの新しい提言は、これらの企業に眠る資産を、AIエージェントと連携させることで誰もが活用できるようにするものです。

予測モデルを「ツール化」する具体的な連携アプローチ

AWSはブログの中で、企業が保有するAmazon SageMakerなどで構築した予測モデルを、AIエージェントが呼び出せる「ツール」として統合するための、具体的かつ実践的な2つの方法を解説しています。

1. SageMakerエンドポイントへの直接連携

一つは、AIエージェントがAmazon SageMakerのモデルエンドポイント（モデルが稼働している場所）を直接呼び出す、よりシンプルなアプローチです。例えば、ユーザーがAIエージェントに「来月の売上予測を教えて」と尋ねると、AIエージェントがその指示を解釈し、背後でSageMaker上の売上予測モデルを直接呼び出し、その結果をユーザーに分かりやすく伝えます。比較的小規模で、特定のユースケースに迅速に対応したい場合に有効な方法です。

2. MCPを介したスケーラブルな連携

もう一つは、MCP（Model Context Protocol）サーバーを介して連携する、より高度でスケーラブルなアプローチです。MCPは、異なるAIエージェントやツールが連携するための共通基盤であり、これを仲介させることで、より安全かつ柔軟なシステム構築が可能になります。例えば、複数のAIエージェントが、社内に存在する様々な予測モデル（売上予測、在庫予測、人事予測など）を、共通のルールに基づいて安全に利用する、といったエンタープライズレベルでの大規模な活用に適しています。

AIエージェントによるデータ駆動型の意思決定がビジネスを変える

この「生成AI」と「予測AI」の連携が実現すると、AIエージェントは単なる情報検索や文章作成のアシスタントから、データに基づき未来を予測し、戦略的な意思決定を支援する「ビジネスアナリスト」のような存在へと進化します。

AIが定量的な根拠を提示

これまで、「来期の営業戦略はどうすべきか？」といった問いに対し、AIは一般的なアイデアを提示することしかできませんでした。しかし、この新しい仕組みを使えば、AIエージェントは「来期の売上は、A地域で10%増、B地域で5%減と予測されています。したがって、A地域のリソースを強化すべきです」といった、予測分析に基づいた定量的な根拠と共に、具体的な戦略を提案できるようになります。

あらゆる部門での活用へ

このデータ駆動型AIエージェントは、あらゆる部門の業務を変革するポテンシャルを秘めています。

• 営業部門: どの顧客が離反しそうかをAIが予測し、プロアクティブなフォローを促す。
• マーケティング部門: どの広告キャンペーンが最も効果的かをAIが予測し、予算配分を最適化する。
• 製造・物流部門: 将来の需要をAIが予測し、生産計画や在庫管理を最適化する。

このように、AIエージェントが企業のデータ分析基盤と深く接続されることで、組織全体の意思決定の質とスピードが飛躍的に向上します。

まとめ

AWSが示した生成AIと予測AIの連携は、企業がこれまで投資してきた機械学習という資産の価値を再発見し、最大化するための重要な道筋です。多くの企業にとって、Amazon SageMakerなどで構築した予測モデルは、AIエージェントの「知能」を強化するための、強力な武器となり得ます。

AIエージェントを、単なる対話相手としてではなく、自社のデータ分析基盤と接続された、高度な意思決定支援システムとして活用する。AWSの提言は、BtoB企業がAIと共に成長していくための、具体的で実践的なヒントに満ちています。自社に眠る予測モデルを、今こそAIエージェントの「ツール」として活用する時が来たのかもしれません。

出典：AWS