VentureBeatは1月25日、NBCUniversalのシニアテクノロジーエグゼクティブであるManoj Yerrasani氏による寄稿記事を掲載した。業界では2026年が「エージェント型AI」の年になると見られているが、Yerrasani氏はオリンピックやスーパーボウルなど600万人の同時接続ユーザーにサービスを提供するプラットフォームを監督する立場から、エージェントの脆弱性を指摘する。
自律型エージェントが本番環境で失敗する主な理由はデータハイジーンの問題であり、データパイプラインにドリフトが発生するとエージェントは間違った行動を取る。Yerrasani氏はNBCUniversalのストリーミングアーキテクチャに「Creed」フレームワークという「データ憲法」を適用し、1バイトのデータもAIモデルに触れる前に数千の自動化ルールを強制する。
このフレームワークには3つの原則がある。違反データの即座隔離、厳格なスキーマ強制とリアルタイムストリーム全体での1,000以上のルール実行、ベクトルデータベース内のテキストチャンクと埋め込みベクトルの一貫性チェックだ。
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The era of agentic AI demands a data constitution, not better prompts
【編集部解説】
2026年は「エージェント型AI」元年として業界で広く認識されています。ガートナーの予測によれば、2028年までに日常業務の15%がエージェント型AIによって自律的に決定されるとされ、33%のエンタープライズソフトウェアがエージェント型AIを組み込むとされています。しかし、多くの企業がこの波に乗り遅れているのが現状です。
本記事の著者Manoj Yerrasani氏は、NBCUniversalでグローバルプラットフォームエンジニアリング、データ&パーソナライゼーション担当バイスプレジデントを務める人物です。同社のストリーミングサービス「Peacock」を含む全世界のストリーミングテクノロジーポートフォリオを統括しており、オリンピックやスーパーボウルといった大規模イベントで数千万人規模の同時視聴を支える技術基盤の責任者です。
Yerrasani氏が指摘する問題の本質は極めてシンプルです。エグゼクティブやベンチャーキャピタリストは、LlamaやGPT-4といったモデルのベンチマークに執着し、コンテキストウィンドウの拡大に注力していますが、本当の失敗要因を見逃しているのです。自律型エージェントが本番環境で失敗する主な理由は、モデルの性能ではなく「データハイジーン」、つまりデータ品質の問題なのです。
従来の「人間をループに入れた」分析では、データ品質の問題は管理可能でした。ETLパイプラインに問題が発生しても、ダッシュボードに誤った数値が表示されるだけで、人間のアナリストが異常を発見して修正できました。影響範囲は限定的だったのです。
しかし自律型エージェントの世界では、このセーフティネットが消失します。データパイプラインにドリフトが発生すると、エージェントは単に間違った数値を報告するだけでなく、間違ったアクションを実行してしまいます。間違ったサーバータイプをプロビジョニングしたり、アニメを見ているユーザーにホラー映画を推奨したり、破損したベクトル埋め込みに基づいてカスタマーサービスの回答を生成したりするのです。
特に深刻なのがベクトルデータベースの問題です。RAG(Retrieval-Augmented Generation)を使用している場合、ベクトルデータベースはエージェントの長期記憶として機能します。従来のSQLデータベースではnull値は単なるnull値ですが、ベクトルデータベースでは、null値やスキーマの不一致が埋め込み全体の意味的意味を歪める可能性があります。
Yerrasani氏は具体例を挙げています。ビデオメタデータを取り込むパイプラインで競合状態が発生し、「ジャンル」タグがスリップしたとします。メタデータは「ライブスポーツ」とタグ付けされていても、埋め込みは「ニュースクリップ」から生成されていた場合、エージェントが「タッチダウンハイライト」を検索すると、破損した信号で動作しているベクトル類似性検索がニュースクリップを取得し、それを数百万人のユーザーに提供してしまいます。大規模では、下流の監視でこれを捕捉することはできません。異常アラームが鳴る頃には、エージェントはすでに何千もの誤った決定を下しているのです。
この問題に対処するため、Yerrasani氏はNBCUniversalで「Creed」フレームワークという「データ憲法」を開発しました。これは取り込みソースとAIモデルの間に位置するマルチテナントの品質アーキテクチャで、1バイトのデータもAIモデルに触れる前に数千の自動化されたルールを強制する仕組みです。
このフレームワークは3つの譲れない原則で構成されています。
第一の原則は「隔離パターン」です。多くの現代的なデータ組織では、エンジニアは「ELT」アプローチを好み、生データをレイクにダンプして後でクリーンアップします。しかしAIエージェントにとって、これは受け入れられません。Creed方法論は厳格な「デッドレターキュー」を強制します。データパケットが契約に違反した場合、即座に隔離され、ベクトルデータベースには決して到達しません。エージェントが悪いデータに基づいて自信を持って嘘をつくよりも、欠落したデータのために「わからない」と言う方がはるかに良いのです。このサーキットブレーカーパターンは、注目度の高い幻覚を防ぐために不可欠です。
第二の原則は「スキーマは法律」です。業界は長年、迅速に動くために「スキーマレス」の柔軟性に向かって進んできましたが、コアAIパイプラインについてはその傾向を逆転させる必要があります。厳格な型付けと参照整合性を強制しなければなりません。Yerrasani氏が監督する実装では、現在リアルタイムストリーム全体で1,000以上のアクティブなルールを強制しています。これらは単にnullをチェックするだけでなく、ビジネスロジックの一貫性もチェックします。例えば、イベントストリーム内の「user_segment」がフィーチャーストア内のアクティブな分類法と一致するかをチェックし、そうでなければブロックします。
第三の原則は「ベクトル一貫性チェック」です。これはSREの新しいフロンティアです。ベクトルデータベースに保存されたテキストチャンクが、それらに関連付けられた埋め込みベクトルと実際に一致することを保証するために、自動化されたチェックを実装する必要があります。埋め込みモデルAPIの「サイレント」障害は、何も指していないベクトルを残すことが多く、これによりエージェントは純粋なノイズを取得してしまいます。
興味深いのは、このフレームワークの導入が単なる技術的課題ではなく、文化的課題でもあるという点です。エンジニアは一般的にガードレールを嫌い、厳格なスキーマとデータ契約を、デプロイメント速度を遅くする官僚的なハードルと見なします。しかしYerrasani氏のチームは、Creedが実際には加速装置であることを実証しました。入力データの純度を保証することで、データサイエンティストがモデルの幻覚をデバッグするのに費やしていた数週間を排除し、データガバナンスをコンプライアンスタスクから「サービス品質」保証に変えたのです。
この記事が示唆するのは、2026年のAI戦略において企業が注力すべきは、より多くのGPUの購入でも、どの基盤モデルがベンチマークで上位にあるかでもなく、データ契約の監査であるということです。AIエージェントの自律性は、そのデータが信頼できる限りにおいてのみ成立します。厳格で自動化されたデータ憲法がなければ、エージェントは最終的に暴走します。SREの世界では、暴走エージェントは壊れたダッシュボードよりもはるかに悪い存在です。それは信頼、収益、顧客体験の静かな殺し屋なのです。
【用語解説】
エージェント型AI(Agentic AI)
単にプロンプトに応答するだけでなく、目標を理解し、計画を立て、複数のステップにわたるタスクを自律的に実行できるAIシステム。人間の継続的な介入なしに、環境を認識し、推論し、行動を起こすことができる。
RAG(Retrieval-Augmented Generation)
検索拡張生成。大規模言語モデルが回答を生成する前に、外部の知識ベースやデータベースから関連情報を検索して組み込む技術。モデルの幻覚を減らし、最新情報や特定ドメインの知識を提供できる。
ベクトルデータベース
データを高次元ベクトル(数学的表現)として保存し、意味的類似性に基づいて高速検索を可能にするデータベース。従来の行と列の構造ではなく、コンテキストと関係性を捉える。
ETLパイプライン
Extract(抽出)、Transform(変換)、Load(読み込み)の略。データソースからデータを抽出し、ビジネスニーズに合わせて変換し、最終的な保存先にロードするデータ統合プロセス。
ELTアプローチ
Extract(抽出)、Load(読み込み)、Transform(変換)の略。データを先に保存先にロードしてから変換するアプローチ。ETLとは逆の順序。
データハイジーン
データの品質、一貫性、正確性を維持するための実践。重複の除去、null値の処理、スキーマの一貫性の確保などが含まれる。
デッドレターキュー
メッセージングシステムで、処理に失敗したメッセージや不正なメッセージを隔離するための特別なキュー。本来の処理フローから除外され、後で検査や修正が可能。
SRE(Site Reliability Engineering)
サイト信頼性エンジニアリング。ソフトウェアエンジニアリングの原則を運用業務に適用し、システムの信頼性、スケーラビリティ、効率性を確保する分野。
【参考リンク】
NBCUniversal(外部)
グローバルなメディア&エンターテインメント企業。NBC、NBC Newsなどを運営している。
Peacock(外部)
NBCUniversalのストリーミングサービス。ライブスポーツ、映画、ドラマなどを提供。
Gartner(外部)
世界的なリサーチ&アドバイザリー企業。IT、マーケティングなど様々な分野で洞察を提供。
【参考記事】
7 Agentic AI Trends to Watch in 2026(外部)
エージェント型AI市場が2030年までに520億ドル以上に成長すると予測している。
Engineering the future of streaming: Inside Manoj Yerrasani’s data and AI vision(外部)
Yerrasani氏の経歴とNBCUniversalでのリーダーシップについて詳述している。
Agentic AI strategy | Deloitte Insights(外部)
デロイトの調査で、本番環境で使用している組織は11%のみという課題を指摘。
RAG Architecture & Vector Databases: What AI Agents Need to Succeed(外部)
RAGアーキテクチャにおけるデータ品質の重要性とスキーマの不一致の影響を解説。
What is agentic AI: A comprehensive 2026 guide(外部)
エージェント型AIの定義、主要機能、アーキテクチャを包括的に解説している。
【編集部後記】
2026年は「エージェント型AI元年」と言われていますが、華やかなベンチマーク競争の裏で、本当に重要な課題が見過ごされているのかもしれません。NBCUniversalのような大規模プラットフォームで実際にAIエージェントを運用する現場からの警鐘は、私たちに何を問いかけているのでしょうか。モデルの性能向上だけでなく、データの品質管理という地道な取り組みこそが、AI活用の成否を分ける時代が到来しています。みなさんの組織では、AIエージェントに「飲ませる」データの品質をどのように担保していますか。
