Confluent Intelligenceを拡張：リアルタイムなビジネスデータをエンタープライズAIへ

抄訳リリース

• Agent2Agent（A2A）プロトコルのサポートにより、あらゆる場所のAIエージェントをリアルタイムに接続し、企業規模での連携を可能に

• 多変量異常検知（Multivariate Anomaly Detection）が異常検知を次なるレベルへ引き上げ、問題が発生する前に未然に防止

データストリーミングのパイオニアであるConfluent, Inc.（NASDAQ: CFLT）は本日、AI（人工知能）エージェントを接続し、より正確でインテリジェントなデータ分析を実現する「Confluent Intelligence」の新機能を発表しました。

Confluentの「Streaming Agents」は、Agent2Agent（A2A）プロトコルを使用し、リアルタイムのデータストリームを介して外部のAIエージェントを作動させ、連携させます。これにより、企業全体でAIシステムを容易に接続できるようになります。「多変量異常検知（Multivariate Anomaly Detection）」は、複数のメトリクス（指標）を監視してデータストリーム内の異常なパターンを自動的に特定し、システム停止や下流工程への影響が発生する前に、より高い精度で問題を未然に防ぐことを可能にします。これらの機能が組み合わさることで、データ、エージェント、そしてビジネス状況の変化に適応する、インテリジェントで文脈（コンテキスト）を理解したAIシステムが構築されます。

ConfluentのAI部門責任者であるショーン・ファルコナー（Sean Falconer）は、次のように述べています。「競争力を維持したいのであれば、AIが『バックミラー』を見ている（過去のデータに頼っている）ようではいけません。必要なのは、リアルタイムで絶えず学習し、知見を共有しながら連携し合うAIエージェントのシステムです。Confluent Intelligenceは、組織内に点在する様々な環境で構築されたAI投資とシステムを接続します。これにより、AIはリアルタイムデータに自動的に反応し、アクションを実行し、システム間を調整し、必要に応じてチームメンバーにエスカレーションできるようになります」

協調型エージェント・エコシステムの構築

意思決定の自動化や、より複雑な業務の処理において、AIエージェントを採用する企業が増えています。「IDC FutureScape: Worldwide Future of Work 2026 Predictions」によると、「2026年までに、Global 2000企業の全職務の40%がAIエージェントとの連携を伴うようになり、従来のエントリー、ミドル、シニアレベルのポジションの定義が塗り替えられる」と予測されています。しかし、AIエージェントがさまざまなツールやシステムに普及する一方で、その多くは個別に稼働しており、エージェント同士の連携やビジネス全体のコンテキスト（文脈）共有が妨げられています。このため、知見はサイロ化し、意思決定が断片化するという課題を抱えています。

ConfluentのStreaming Agentsは、Anthropicの「Model Context Protocol（MCP）」を通じてAIエージェントをリアルタイムデータに接続すること、そして「A2Aプロトコル」を通じて他のエージェントと接続することで、この課題を解決します。これらを組み合わせることで、LangChainなどのエージェントフレームワークや、BigQuery、Snowflake、Databricksといったデータプラットフォームからの情報を継続的に分析してインサイトを生成し、ServiceNowやSalesforceなどのエンタープライズAIプラットフォームのワークフローをトリガー（起動）して即座にアクションを実行できるようになり、インサイト（洞察）と実行の間のギャップが埋められます。これらのシステムを接続することで、Confluentはストリームレベルの分析を「インサイトからアクションへ（Insight to Action）」へと変え、ビジネスニーズの変化に迅速に適応するために必要なリアルタイム・インテリジェンスを生み出します。

Streaming AgentsのA2Aサポートにより、チームは以下のことが可能になります。

• よりスマートで再利用可能なAIエージェントの構築： Confluentからの最新のコンテキスト（文脈情報）を既存のエージェントやシステムに供給し、イベントに対して非同期的に応答してさらなるアクションを実行できます。

• エージェント間の通信と監査可能性の実現： エージェントのあらゆるアクションを不変のログに記録し、監査や再現（リプレイ）を可能にします。Apache Kafka®を活用してエージェント間の通信をオーケストレート（調整）し、あるエージェントの出力を他のエージェントやシステム全体で再利用できます。

• オーケストレーションとガバナンスの一元化： Streaming Agentsがオーケストレーターとして機能し、Confluentがすべてのエージェント間の相互作用におけるガバナンス、セキュリティ、およびエンドツーエンドのオブザーバビリティ（可観測性）を保証します。

あらゆる業界のチームが、Streaming AgentsのA2Aサポートを活用することで、収益の向上、リスクの低減、そしてコストの削減を実現できます。Streaming Agentsは、小売業におけるオファーのパーソナライズ、金融サービスにおける与信審査（アンダーライティング）のリスク低減、ヘルスケアにおけるケア推奨の自動化、製造業における予兆保守、そして電気通信におけるプロアクティブな障害復旧などを可能にします。

Streaming AgentsのA2Aサポートは、現在オープンプレビューで提供されています。

ライフシグナルに基づく即時アクションを実現し、死角を排除

企業はかつてないほど膨大なデータを生成していますが、その中から何が重要で、何を無視してよいかを判別することに苦慮しています。異常検知は、人間が自力では到底特定できないような脅威や機会を浮き彫りにします。しかし、従来の異常検知は、個々のメトリクスを個別に分析することが多く、過去のデータに基づくバッチ分析に限定されがちです。単純な統計的ベースラインに依存するこれらのシステムは、ノイズやスパイク（急増）、不良データの影響を非常に受けやすくなっています。また、文脈（コンテキスト）を考慮しないために誤検知が発生しやすく、通常、問題が表面化するのは、すでにシステムに影響が及んだ後になってしまいます。

Confluentの組み込み機械学習（ML）機能の新機能である「多変量異常検知（Multivariate Anomaly Detection）」は、関連するメトリクスを統合して分析することで、誤検知を削減し、真の問題をより迅速に特定します。これにより、データの外れ値を無視しながら、複数のメトリクスを横断して異常を検知できるため、複雑なデータ監視における精度が向上します。モデルはデータの変化に応じて自動的に学習するため、ユーザー自身でモデルを構築・更新する必要はなく、すぐに利用を開始することが可能です。

さらに、チームは以下のことが可能になります：

• システムの健全な状態を理解： 従来の異常検知ツールは平均値に依存しているため、データの単発的でランダムなスパイクによって判断が狂うことがありました。Confluentの多変量異常検知は、チームのリアルタイムデータに反応して学習する機械学習を活用しており、一度限りの一時的な不具合を無視して、システムの状態をより正確に把握します。

• 複雑な問題やパターンの認識： Confluentの多変量異常検知は、CPU、メモリ、レイテンシなどの複数のメトリクスを個別に監視するのではなく、それらを統合されたグループとして一括分析し、パターンを見つけ出します。これにより、個別のメトリクスだけを見ていては見逃してしまうような複雑な問題を特定できるようになります。

• 即座に自動的に対応： 新しいデータポイントが「真の正常値（true normal）」からどの程度乖離しているかを常に測定することで、大きく逸脱したデータには即座に異常としてフラグを立てます。

「多変量異常検知（Multivariate Anomaly Detection）」の早期アクセスについては、こちらからお申し込みください。

追加情報およびその他のConfluentニュース

Confluent Intelligenceの詳細については、Confluent Intelligenceブログをご覧ください。このローンチブログでは、新しい移行ツール、Kafka Copy Paste（KCP）、Queues for Kafkaを含む、Confluent Cloudのすべての新機能を紹介しています。

Confluentについて

Confluentは、データを動的に活用する全く新しいカテゴリーのデータインフラストラクチャを先駆けるデータストリーミングプラットフォームです。Confluentのクラウドネイティブソリューションは、動的なデータのための基盤プラットフォームであり、複数のソースからのリアルタイムデータを組織全体で絶え間なくストリーミングする、インテリジェントな接続基盤として設計されています。Confluentを活用することで、組織は豊富なデジタルフロントエンドによる顧客体験の提供と、高度なリアルタイムソフトウェア駆動型バックエンドオペレーションへの移行という新たなビジネス要件に対応することが可能となります。詳細については、www.confluent.ioをご覧ください。

当社のロードマップは将来変更される可能性があります。本資料で言及されている機能は変更される場合や、予定どおりに提供されない場合、または提供が中止される場合があります。本情報は、いかなる機能の提供を約束するものではありません。お客様におかれましては、現在ご利用いただける機能に基づいて購買判断を行うようお願いいたします。

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