Kilo社のデータサイエンティストが、自社のAIエージェントに欠けていたビジネスコンテキスト層をどのように構築したか

最終編集日時：2026年10月26日

アナコンダのシニアデータサイエンティストであるペドロ・ヘイエルダール氏は、キロコードがアナコンダの一員になる前は、同社でたった一人のデータチームを率いていました。彼は業務のペースを維持するためにAIエージェントに大きく依存しており、dbt Summit 2026において自身のプロジェクトを紹介しました。このセッションでの彼の核心的な主張は、エージェントはコードに隣接する複雑な課題を自ら解決する能力を大幅に向上させているものの、その進歩は実際のビジネス上の意思決定の改善にはつながっていないという点です。なぜなら、本来のギャップは技術的能力ではなく、別のところにあったからだと説いています。

ヘイエルダールの前提は、dbt MCP、dbtスキル、Wizard CLI、およびdbtセマンティックレイヤーを、十分に文書化されたdbtプロジェクトと組み合わせることで、エージェントがモデルを理解し、リネージを追跡し、メトリクス定義について推論できるようになるというものです。しかし、dbtプロジェクトとそのデータは依然として、ビジネスを構造化した選択的な表現にすぎません。すなわち、企業が何を追跡すると決め、どのように測定するかを合意し、その過程で形成されてきた判断や失敗した試み、そして未解決の課題といった要素です。こうした周囲の文脈が欠けたままでは、エージェントは数値は正しく取得できても、状況を誤って解釈してしまう可能性があります。

彼は、実際のギャップを組織の知識として捉えており、それはSlackのスレッドや会議での議論、プルリクエストの説明などに存在するもので、いずれも永続的な記録となるように作られたものではない。

彼は、別のアプローチにたどり着くまでにいくつかの一般的な回避策を試したと説明しました。利用可能なすべてのファイルを一つの大きなメモリファイルに格納する方法は、数週間はうまく機能しましたが、その後業務が進展し、エージェントが古い情報に依存し続けるようになると、その効果は失われました。企業の生データに対する検索強化や、MCPを通じてSlackやJiraなどのシステムにエージェントが直接アクセスできるようにする手法も、二つの情報が矛盾する場合、どこを参照すべきか、どの情報源を信頼すべきかをエージェント自身が判断しなければならないという課題は残ったままです。

そこで彼はパイプラインを構築し、さらに2度にわたって作り直しました。最初のバージョンでは、生のソース資料をWikipedia風のMarkdown形式の記事に要約していましたが、読みやすい一方で、モデルが何を残すかを判断するたびに細部が静かに失われていきました。2つ目のバージョンでは、要約をやめ、代わりに知識の最小単位である事実、決定、エンティティ、処方などを抽出しました。それぞれは、誰がいつ、なぜその決定を下したのかといった異なる情報を保持しています。

第3バージョンでは、時系列上の妥当性と上書き機能が追加され、ある事実がいつ有効であったか、またそれを何が置き換えたかを追跡できるようになりました。彼はこれを、ビジネス文脈におけるdbtのスナップショットに例え、これにより、現在の検索結果を汚すことなく、履歴分析のために廃止された決定も引き続き取得できると説明しました。

現在のシステムでは、作業がAIゲートウェイを経由してルーティンな抽出には低コストのモデルを、記事の下書きなど判断を要する工程には最先端のモデルを割り当てます。「リフレクト」ステップは、新規情報と既存の事実を比較し、矛盾や古くなっている可能性が高い資料を「ガバーン」ステップを通じて人間によるレビュー用にフラグ付けします。これらのレビューは、レビューインターフェースおよびMCPサーバー上で可視化されます。また、エージェントは新たな知見をパイプラインに再投入して人間の承認を得ることもでき、これによりフローが完結します。

ビジネスを理解し、信頼できる回答を提供するために必要なコンテキストエージェントへとデータソースを変換したい場合は、Fivetran Context Layerをご覧ください。

dbt Summit 2026の基調講演および分科会をすべてオンデマンドで視聴できます。dbt Summit 2026をオンデマンドで視聴する →

dbtの利用を開始する

実際にスケールするデータインフラを構築しているアナリティクスエンジニアの仲間に加わりましょう。

dbt Wizard CLI をインストールする

分析エンジニアリング専用に設計されたエージェントで、すぐに使い始めることができます。どのツールを呼び出すべきか、どのコンテキストを取得すべきかを把握し、あなたに結果を提示する前に自らの作業を確認します。

情報源

dbt