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テラデータ、エージェンティックAIを「実験室」から「本番環境」へ移行させる統合基盤「Teradata Enterprise AgentStack」を発表

update:
日本テラデータ
ハイブリッド環境におけるデータ主権とガバナンスを確立し、数分でのエージェント構築を実現

[2026年1月27日にTeradata Corporationより発表されたプレスリリースの抄訳です]

本発表の要約
- 【製品概要】 「Teradata Enterprise AgentStack」は、AIエージェントの開発、統合、展開、管理を一元化する包括的なツールキットです。
- 【市場課題の解決】 企業の93%が直面する「AIガバナンスと統制」の課題を解決し、孤立したPoC(概念実証)から、ROIを生み出す「本番運用」への移行を加速します。
- 【技術的特徴】 標準プロトコル(MCP)によるセキュアなデータ接続、オンプレミスを含むハイブリッド環境での実行(AgentEngine)、および監査可能な運用監視(AgentOps)を提供します。


Teradata(NYSE: TDC)は本日、企業がAIエージェントを「孤立した実験段階」から「本番運用レベルの自律性」へと迅速に移行させるための統合ツールキット「Teradata Enteprise AgentStack」を発表しました。本製品は、マルチエージェントおよびハイブリッド環境において、信頼性の高いエージェンティックAI(自律型AI)の展開を可能にします。

背景:AI導入における「実験」と「本番」の深い溝
現在、多くの企業がAIエージェントの試行錯誤を続けていますが、経営層からは明確な投資対効果(ROI)が求められています。しかし、ライフサイクル全体の複雑さが障壁となり、イノベーションが停滞するリスクが高まっています。
- ガバナンスの欠如: TeradataがNewtonXに委託した調査によると、企業の93%がAIイニシアチブにおける「ガバナンスとガードレール(安全策)」の構築に課題を抱えています。
- データの分断: 信頼できるデータの統合、企業固有のコンテキスト(背景知識)の適用、そして複雑なハイブリッド環境でのコンプライアンス維持が困難な状況です。
- 市場の勝者:BCGの予測(2025年)によると、AIを活用してイノベーションを推進できる「AIレディな組織」は、競合他社と比較して5倍の増収を達成しています。


Teradata Enterprise AgentStack とは
Teradata Enterprise AgentStackは、ハイブリッド環境全体でコンテキストを共有し、相互運用性を備えた「実運用可能なエージェント」を提供するための、オープンかつ接続性の高いスタックです。以下の4つの主要コンポーネントで構成されます。
- 【構築】AgentBuilder: コンテキストを理解するエージェントを迅速に作成
- 【統合】Enterprise MCP:(新機能)ミッションクリティカルなデータを安全に接続
- 【展開】AgentEngine:(新機能)ハイブリッドインフラ全体でエージェントを実行
- 【管理】AgentOps:(新機能)ガバナンスとライフサイクルを一元管理


なぜTeradataなのか:信頼できるデータの「宝庫」を活用
Teradataは、数十年にわたるエンタープライズ規模の分析実績と、自律型AIプラットフォームを融合させています。他社の分断されたソリューションとは異なり、Teradataシステム内に存在する「ミッションクリティカルなデータ」にAIエージェントが安全にアクセスできるため、正確で信頼性の高い自律的な成果を導き出すことができます。これにより、セキュリティ、ガバナンス、コンテキストが統合された環境で、真のエンタープライズ規模のコスト効率とイノベーションを実現します。

「Teradata Enterprise AgentStack」の機能
1. 詳細AIエージェントの構築
市場では、信頼できるデータの統合やコンテキストの注入に苦慮しており、プロトタイプから本番への移行が遅れています。AgentBuilderはこのプロセスを簡素化します。
- AgentBuilder: ノーコードおよびプロコードのフレームワークを活用し、インテリジェントなエージェントを迅速に構築するツールです。Teradataの「Open & Connected」戦略に基づき、Karini.ai、LangGraph、CrewAI、Flowise などの主要なフレームワークをサポートします。 エージェントは、Teradataが持つ業界別データモデルや専門的なプロンプト(コンテキスト・インテリジェンス)にアクセスし、NVIDIAや各クラウドベンダーのツール、オープンなLLM APIと組み合わせて活用できます。
- 事前構築済みエージェント: 「顧客生涯価値(LTV)分析」「SQL最適化」「データサイエンスワークフロー」「システム監視」などのテンプレートを即座に利用可能です。パートナーコメント:Karini AI 共同創設者兼CEO Nitin Wagh氏 「Teradataとの協業は、真の自律型企業への移行を加速させます。Teradataの分析パフォーマンスと信頼できるデータ基盤を、当社のノーコード・プラットフォームと組み合わせることで、静的なデータを動的でインテリジェントなワークフローへ変換し、測定可能なインパクトをより迅速に創出します」

2.安全なデータ統合
- 【新機能】Enterprise MCP:「Model Context Protocol(MCP)」に基づき、エンタープライズ品質のセキュリティとTeradataプラットフォームへの深い統合を提供するツールセットです。 ミッションクリティカルなデータをエージェントのワークフローへ安全に組み込むためのコンポーネントを提供し、AIモデルとデータ間の高速かつセキュアで、文脈(コンテキスト)を考慮したインタラクションを実現します。
- - エージェントのアクション: 構造化・非構造化データのクエリ、高度な分析、ドキュメント抽出、セマンティック検索、RAG(検索拡張生成)による回答生成、メタデータ探索、SQL生成および最適化を含みます。

3.ハイブリッド環境へのデプロイ(展開)
権限管理やガードレールを強制しつつ、スケーラブルな実行環境を構築することは困難です。AgentEngineはこの課題を解決します。
- 【新機能】AgentEngine: クラウドおよびオンプレミスを横断するハイブリッドインフラ上でAIエージェントを展開するための、セキュアでスケーラブルな実行環境です。単一エージェントから、メモリやデータ構造を共有するマルチエージェントシステム、カスタムワークフローまで対応します。 DockerやKubernetesを介したデプロイをサポートし、Teradataのエコシステム全体で強固なセキュリティ、ID管理、アクセス管理、可観測性を確保します。構造化・非構造化データを用いた永続メモリにより、コンテキスト豊かな連携が可能になります。

4.ガバナンスと監視 (管理)
エージェントの推論プロセスや行動がブラックボックス化すると、コンプライアンス維持が困難になります。AgentOpsは透明性を提供します。
- 【新機能】AgentOps: 組織全体のAIエージェントを一元的に発見、監視、ライフサイクル管理するためのインターフェースです。ポリシーの強制、ガードレールの設定、評価、コンプライアンスチェック、およびヒューマン・イン・ザ・ループ(人の介在)による制御を行い、エージェントの動作を予測可能かつ安全に保ちます。 統合された「エージェントプレイグラウンド」により迅速なプロトタイピングが可能であり、アイデアから本番運用への移行を、完全な運用可視性と監査可能性を維持しながら実現します。


エグゼクティブ・メッセージ
Teradata 最高製品責任者(CPO) Sumeet Arora コメント 「Enterprise AgentStackは、ナレッジ、コンテキスト、そしてエージェントによる推論を適用して優れた成果を生み出す『自律型企業(Autonomous Enterprise)』を実現するために不可欠なものです。複雑な工程を統合プラットフォームへと集約することで、インテリジェントなエージェントの構築を数カ月ではなく、数分単位へと短縮します。Teradataのお客様は、すでにシステム内にミッションクリティカルなデータの宝庫を持っており、これを即座にAIエージェントが活用できる点は、他社にはない大きなアドバンテージとなります」

提供開始時期
クラウド版:2026年第2四半期(4月-6月)
オンプレミス版:2026年後半予定

Teradataについて
Teradataは、自律型AIの時代に向けて、企業のAI活用を支えるプラットフォームとサービスを提供します。AIとナレッジを統合した「AIナレッジプラットフォーム」と包括的なAIサービスにより、業務の深い知見と全社的なコンテキストを踏まえたAIソリューションの導入から本番運用までを支援します。データがクラウド、オンプレミス、ハイブリッドのどこにあっても統合・接続し、AIの本番運用に求められる性能とスケールを実現します。詳しくは Teradata.jpをご覧ください。

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