変化を捉え自ら進化する、自律型データ基盤「primeNumber Autonomous Data Platform」を発表

AIエージェントがデータとコンテキストを育て続ける。変化への適応スピードを速め「Generative Data Management」を実現する新製品を提供開始

データとAIを企業の成長エンジンへと進化させるデータテクノロジーカンパニーの株式会社primeNumber（本社：東京都品川区、代表取締役CEO：田邊 雄樹）は、市場・規制・ビジネスの変化に応じてデータ基盤そのものが進化し続ける自律型データ基盤「primeNumber Autonomous Data Platform（以下、primeNumber ADP）」を2026年10月15日より提供開始します。

primeNumber ADPは、実績あるクラウドETL「TROCCO」とAIデータプラットフォーム「COMETA」を中核に組み込んだ自律型データ基盤です。新たに開発したAIエージェント群が基盤に常駐し、ビジネスやシステムの変化を捉えて、データとコンテキスト（意味・定義）の追加・修正を提案します。お客様が定めた基準内の提案はAIが反映し、基準を超えるものは提供される管理ポータルで人が判断します。判断の経緯はすべて記録され、AIに任せる範囲もお客様が見直せることで、ガバナンスに継続性を生み出します。データ基盤が事業の変化に自律的に追随することで、企業は新しい事業課題や施策の急な変更に対して、素早く意思決定し実行に移せるようになります。primeNumberは本製品を通じて、データとAIを駆使した次世代の経営手法「Generative Data Management（GDM）」を推進します。

背景

企業におけるAIエージェントの活用が本格化するなかで、その精度を左右するのは参照できるデータの量だけでなくデータの意味や定義、業務上の文脈、すなわちコンテキストが整備されていることが重要であると明らかになってきました。データが揃っていても、コンテキストが整備されていなければAIは正しく推論し、回答を導くことができません。

一方、多くの企業ではデータ基盤の整備が導入後も継続的に課題になっています。市場や規制の変化、連携先システムの仕様変更、KPI定義の見直し、担当者の交代など、データ基盤運用の前提は絶えず変わり続けます。企業が変化に応じて打ち手を変えようとしても、データ基盤側の修正が追いつかず意思決定が遅れる、あるいは古い前提のまま判断してしまうという問題が起きています。従来、この修正は熟練したデータエンジニアと、データに精通した業務担当者の手作業に頼ってきました。しかし、こうした人材の確保は年々難しくなっています。加えて、修正に必要なデータの多くはデータウェアハウス（DWH）の外にあり、業務システムやファイルサーバーに散らばっています。

primeNumberはこうした課題に対し、データとAIを駆使した次世代の経営手法「Generative Data Management（GDM）」を提唱し、それを支えるデータ基盤の形をAutonomous Data Platformと定義してきました。今回発表するprimeNumber ADPは、この考え方を具体化した製品です。データを整えてからAIを使うのではなく、データを整える工程そのものをAIで自律化し、企業のコンテキストがデータ基盤に継続的に蓄積される環境を提供します。

「primeNumber Autonomous Data Platform」概要

primeNumber ADPは、クラウドETL「TROCCO」とDWHからなるデータ基盤層、AIデータプラットフォーム「COMETA」のコンテキスト層に、それらを制御するAIエージェント群、人が確認・監督する管理ポータル、業務や分析のAIとの窓口となる共通インターフェース（API / MCP）を加えた、自律型データ基盤です。基盤の中に常駐するAIエージェントが、環境の変化に応じて基盤を育て、修正し、拡張していきます。

primeNumberは、プロダクトやサービスの提供を通じて多くの企業のデータ基盤を支援することで、データ基盤を運用し、育てる知見を蓄積してきました。primeNumber ADPの制御AIエージェント群は、この知見を型として組み込んだうえで、お客様のデータ基盤で生まれる運用メタデータ（パイプラインの実行履歴、接続の状態、スキーマの変化、リネージ）を参照して、そのデータ基盤を育てます。

主な特長

1. ビジネスとシステムの変化を検知し、データとコンテキストを更新する

制御AIエージェント群が、市場や規制、社内指標の変更といったビジネス変化と、連携先システムの仕様変更やパイプラインの障害といったシステム変化を検知します。影響を受けるデータ・指標・業務を特定し、修正案を提示してデータ基盤に反映します。データだけでなく、用語集や指標定義、判断の経緯といったコンテキストも同時に更新されるため、AI-Readyな基盤の状態が保たれ、その上で動く業務AI・分析AIの精度が維持されます。

2. 人やAIの依頼に応じて、必要なデータを揃える

新しい分析や施策のアイデアを受け取ると、制御AIエージェント群が、DWHやデータレイクに集約済みのデータだけでなく、業務システムやファイルサーバーに保存されているデータも含めて所在を調べます。足りないデータは統合・加工・品質確認までの手順を設計・提案しデータ基盤へ反映します。共通インターフェース（API / MCP）を通じて業務AIエージェントからの依頼も同じ仕組みで受け付けるため、業務AIを増やすたびにデータ整備をやり直す必要がありません。

3. 変化に追随しながら、継続的にデータガバナンスを担保する

データの定義や指標の意味、AIに任せる範囲は、一度決めても事業の変化とともに古くなります。primeNumber ADPでは、AIエージェントが自動で実行する範囲と人が承認する範囲をお客様が設定でき、運用実績に応じて見直せます。AIエージェントの提案・実行と人の判断はすべてエージェント監査ログに記録され、いつ・何が・なぜ変わったかを追え、内部監査やセキュリティ部門の確認にも利用できます。承認の基準そのものが変化に合わせて更新されていくため、運用を続けるほどガバナンスの実効性が保たれます。

https://primenumber.com/services/autonomous-data-platform/

想定されるユースケース

1. 経営・経営企画：変化の影響把握と打ち手の検討を早める

規制改正や市況の変化が起きた際、自社のどのデータ・指標・業務に影響するかを、会社固有の定義に基づいて素早く把握できます。また、新たに見たい指標が出てきた際にも、データエンジニアや業務担当者との定義のすり合わせや依頼の順番待ちを経ずに、確認可能です。

2. 営業・マーケティング部門：分析と施策に必要なデータが揃う

店舗や商品ごとの業績のばらつきを分析するには、天候やキャンペーン履歴などデータ基盤の外にある業務システムに保存されているデータが必要になります。業務担当者が依頼すると、こうしたデータも含めて分析に使える形で揃えることができ、使った集計の定義はデータ基盤に保存されます。担当者が替わってもデータと定義から同じ答えが得られ、施策の効果検証にも継続して活用できます。

3. サプライチェーン部門：部門をまたぐ問いへ迅速に回答

「部品の納期遅れがどの受注に影響するか」のような問いは、受注・生産・在庫・物流のシステムが部門ごとに分かれているため、複数の部門に確認して回ることになります。制御AIエージェント群が、どのシステムに何のデータがあり、どうつながるかの地図を作って更新し続けるため、部門をまたぐ問いに対して業務担当者は迅速に回答を得られます。

4. 情報システム・データ担当：基盤の保守と依頼対応の負荷を軽減する

夜間のパイプライン障害や連携先の仕様変更については、原因と修正案が自動的に届くため、その内容を確認・実行することで復旧までスムーズに進めることができます。連携追加やデータマート作成などの依頼対応の工数が減り、システム担当者は設計や判断に時間を使えます。AIエージェントが加えた変更はエージェント監査ログで追えるため、監査対応の負担も減ります。

5. 設計・見積担当：図面や仕様書を、過去案件と結びつけて判断に使う

入札や見積のたびに過去の類似案件をベテランの記憶で探している現場では、図面や仕様書をクラウドETL「TROCCO」のファイル転送機能で基盤に集約し、過去案件の見積や実績原価と結びつけて保つことで、類似案件の探索や原価が膨らんだ要因の確認に使えるようになります。

提供形態

primeNumber ADPは、製品の提供にとどまらず、Professional Servicesによるコンサルティング・構築・運用支援もあわせて提供します。変化の監視対象範囲、AIエージェントの役割、AIに任せる範囲と人が判断する範囲の線引き、指標や用語の定義を確定するプロセスなどは企業ごとに異なるため、お客様とともに設計します。監査やセキュリティの要件への対応もこの設計の中で定めます。

設計に基づいて、既存基盤への接続、コンテキストの整備、制御AIエージェント群と管理ポータルのセットアップを行います。稼働後、エージェントの提案に対する承認や例外時の判断はお客様が行い、primeNumberは運用支援として判断に必要な情報の整理や監視ルールの調整を担います。運用支援の水準はお客様の体制に合わせて選択可能です。

今後の展望

データとAIの活用が事業の速度を左右するなかで、データ基盤の整備や修正の遅れは、そのまま意思決定の遅れにつながります。primeNumber ADPを通じて「Generative Data Management」の実現を推進し、自律的に進化するデータ基盤を起点に、変化に即応できるAI-Nativeな企業への転換を支援します。

今後は、オントロジー定義、閉域環境向けの構成などの機能を順次拡充します。primeNumberが導入支援の中で検証した制御AIエージェントの構成や承認・監視の仕組みは、個社のデータを含まない形でテンプレートとして標準機能に取り込み、次の導入をより短い期間で行えるようにします。

Generative Data Management（GDM）とは

AI時代において、外部環境の変化に自律的に追随する「データとAIを駆使した次世代の経営手法」です。これまでデータマネジメントは、人が決めたルールに基づきデータを「蓄積・整備」することに焦点が当てられてきましたが、データ量の爆発的増加、地政学リスク、急速な技術革新、顧客行動の激変など、外的環境の変化が複雑に絡み合う現代経営において、人間の努力だけで変化に追随し続けることはもはや不可能です。AI技術をデータ管理・活用プロセスそのものへ深く統合し、人・データ・AIのインタラクションを直感的なものに変貌させます。 

URL：https://primenumber.com/whitepapers/generative-data-management-autonomous-data-platform/

クラウドETL「TROCCO」とは

「TROCCO（トロッコ）」は、2,500以上の企業・団体に導入されているクラウドETLサービスです。ETL（データ転送）機能に留まらず、データマート生成機能、ワークフロー機能、権限管理など、データ基盤の構築や運用に必要な機能を備えています。国内外約200種のサービスと簡単・安全に連携でき、TROCCOで、データ利活用における一連のデータエンジニアリングプロセスを自動化し、お客様のデータ活用を支援します。 

URL：https://primenumber.com/services/trocco/

AIデータプラットフォーム「COMETA」とは

COMETAは、データの「意味（＝メタデータ）」を管理・可視化し、データを整備するAIデータプラットフォームです。あらゆる利用者がデータを自由に探索し、価値を創造する世界を実現します。独自のAI技術により、従来手作業で行っていたメタデータ整備を大幅に効率化。メタデータの品質を継続的に維持し、誰もが信頼できるデータへ辿り着ける環境を構築します。 

URL：https://primenumber.com/services/cometa/

株式会社primeNumber 概要

primeNumberはデータとAIを企業の成長エンジンへと進化させる、データテクノロジーカンパニーです。AI-Readyなデータ基盤を実現するデータテクノロジーを軸に、製品・ソリューション・サービスを通じてAI-Nativeな事業成長をご支援します。

■ 会社名：株式会社primeNumber（英文名：primeNumber Inc.）
■ 代表：代表取締役CEO 田邊 雄樹
■ 設立：2015年11月
■ オフィス：〒141-0021　東京都品川区上大崎三丁目１番１号　JR東急目黒ビル5F
■ 企業サイト：https://primenumber.com/
■ 事業内容
・自律型データ基盤「primeNumber Autonomous Data Platform」の開発・運営
・クラウドETL「TROCCO」の開発・運営
・AIデータプラットフォーム「COMETA」の開発・運営
・データテクノロジー領域の課題解決を実現するプロフェッショナルサービスの提供

本リリースお問い合わせ先

株式会社primeNumber
広報担当：小板橋 美世、村島 夏美
e-mail：[e-mail]