最終編集日時：2026年10月26日
インテグラル・アド・サイエンスのエンタープライズデータおよびAI担当シニアディレクターであるマーズ・ダウアーは、自身が「BIのなぜ問題」と呼ぶ課題から話を始めた。ダッシュボードに追加されたAIコピロットは、チャートの要約やフィルターの一覧表示には長けているものの、数値が誤っている理由を説明する手段を持っていないのだ。
ダウアーは、dbt独自のjaffle_shopデモプロジェクトを用いてそのギャップを示した。ダッシュボードには食品売上高が高水準で推移していることが表示されているが、さらに掘り下げてみると、実際にはスムージーであるにもかかわらず「食品」と分類されているTangarooという商品が見つかる。
ダッシュボードのネイティブAIに質問しても、既存の（誤った）タグがそのまま回答として返されるのは、コパイロットがアクセスできるのはBIレイヤーのゴールドテーブルだけで、その下にあるdbtモデルに実装されたビジネスロジックにはアクセスできないためです。従来の対処法は、長時間にわたる手作業による追跡でした。LookerからLookML、そしてdbtへとたどり、複数のモデル間でコンパイルされたSQLを確認し、さらにウェアハウス内で検証クエリを実行するという手順で、場合によっては午後一杯を要することもありました。
Dauerのチームは、3つのMCPサーバーに接続するエージェントを1つ構築しました。すなわち、リネージ、モデルメタデータ、およびコンパイル済みSQLを提供するdbt MCPサーバー、Unity Catalogによって管理される読み取り専用のDatabricks SQL MCPサーバー、そしてBIアクセス用のLooker MCPサーバーです。
ルーターの背後で、エージェントは4つの専門家に分かれ、Lookerのリゾルバ、dbtアナリスト、Databricksアナリスト、そしてLooker独自の対話型分析機能を担い、質問する相手に応じて、詳細な技術的説明を含む「アナリストモード」または平易な英語による「ビジネスモード」で回答できます。
ライブデモでは、エージェントがスムージーの誤分類問題をたどってCASE文まで戻り、ロジックを変更した場合に他にどのような不具合が生じるかを確認し、さらにQAに関する質問を添付したJiraチケットを提出するまで、すべて3分未満で完了しました。同じセッション内でさらに2件の調査が続き、合計約6分間で3件の質問に回答しましたが、誰もBIレイヤーから離れることはありませんでした。
ガバナンスは無料で提供されます。エージェントは各MCPサーバーが既に適用しているアクセス権を継承するため、エンドツーエンドで読み取り専用であり、ユーザーが既に閲覧できないデータを外部に露出させることはなく、さらに実行されるすべてのクエリはウェアハウスの監査ログに記録されます。
ダウアー氏は、自チームがすでに次のステップについて検討していると述べ、具体的にはエージェントに修正用のプルリクエストを自動で作成させ、マージ前に人間がレビューを行うという構想だと付け加えた。
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