データからインテリジェンスへのアーキテクチャ
生データからエージェント主導の意思決定まで、アダプター、ゼロコピーフェデレーション、コレクターを通じて取り込まれます。 SQL および MPP に生のまま保存されます。イベント、プロファイル、メトリクス、関係に抽象化されます。次に、AI エージェントのオントロジーを介して接続されます。
AI エージェントにとって 4 つのレイヤーが重要な理由
エージェントは、エージェントが推論するコンテキストによってのみ優れています。取り込み、生のストレージ、抽象化、オントロジーを分離することで、モデルにあらゆるレベルでクリーンで管理された接続されたインターフェイスが与えられます。そのため、その決定は根拠があり、説明可能であり、低コストで進化できます。
エージェントは生の行ではなくコンテキストを読み取ります
各層は、イベント、プロファイル、管理されたメトリクス、接続されたオントロジーなどの安定したインターフェイスをエージェントに渡します。推論時に生のレコードを解析して結合するのではなく、根拠のあるコンテキストに基づいて推論するため、回答が再現可能になります。
ソース非依存の取り込み
コレクションは独自のレイヤーであるため、モデルはシステムがどのように接続されているかに依存しません。アダプターを追加したり、所定のウェアハウスを統合したり、オープン API をプッシュスルーしたりできます。上記のすべてが同じ形式のデータを参照するため、新しいソースがプロンプトやロジックに影響を与えることはありません。
1 つの一貫した基材
SQL ストアと MPP ストアは変更データ キャプチャを通じて調整された状態を維持するため、エージェントのコンテキストは、一致しないコピーの漂流ではなく、単一の生の真実に裏付けられます。運用読み取りと大規模な分析スキャンでは、同じレコードが参照されます。
管理されたビジネスの真実
メトリクスにはセマンティック レイヤーで 1 つの正式な定義が含まれるため、エージェントが動作する数値はダッシュボードに表示される数値と同じになります。意思決定は、その場限りの集計に依存するのではなく、説明可能かつ監査可能のままです。
明示的で追跡可能な関係
オントロジーは意図、プロファイル、ビジネス価値をリンクするため、推奨事項が構築された正確なコンテキストまで遡ることができます。関係はモデル内にあり、通話ごとにエージェントによって再導出されるわけではありません。
進化しても安全
モデルを交換したり、データ ソースを追加したり、安定層契約の背後にあるストレージを変更したりできます。エージェントは同じ抽象化を消費し続けるため、その下で書き換えることなく、上部のインテリジェンスが進化します。
生データから接続されたオントロジーまで
各レイヤーは、その上のレイヤーに、取り込み、生のストレージ、抽象化、そして AI が動作するオントロジーなど、よりクリーンでより管理されたインターフェイスを渡します。そのため、最上位のインテリジェンスは、下層で書き換えることなく進化します。
単一のアクションが意思決定へと繋がる仕組み
レイヤーの動きが見やすくなります。ここでは、生のクリックからエージェントの次善のアクションまで、4 つすべてを通過する 1 つの小売シグナルを示します。
買い物客の行動が反映される
メンバーは同じジャケットを 3 回見てカートに追加しましたが、購入せずに終了しました。これらの閲覧イベントとカート イベントは、接続されたコマース システムや CRM システムからの注文履歴の隣にある追跡コレクターを介して届きます。
すべてがありのままの真実として現れる
イベントとレコードは生データとして SQL ストアと MPP ストアに一度に書き込まれ、変更データ キャプチャによって調整された状態が保たれるため、運用上の検索と大規模な分析スキャンの両方に同じ事実が用意されます。
生データが意味を持つようになる
イベント モデルは、「繰り返し表示 + カート、購入なし」を高意図シグナルとして読み取ります。タグは彼女が失効した高価値メンバーであることを示しています。メトリクス層は、彼女の生涯価値と償還率をすでに知っています。つまり、それぞれ 1 つの管理された定義です。
エージェントが決定します
オントロジーは、彼女の意図、プロフィール、価値を 1 つの関連した画像に結び付けます。エージェントはそのコンテキストを読み取り、限定されたインセンティブを使ってパーソナライズされた利益を決定します。その決定は、その背後にある正確なシグナルまで遡ることができます。
どこに接続するか
配管ではなく、層に基づいて構築します。以下の各サーフェスは、独自のドキュメントを備えた安定したインターフェイスにマップされます。どこから作業を開始するかを選択してください。
システムを接続する
製品アダプター、ゼロコピー フェデレーション、またはオープン データ インターフェイスを通じてデータを取り込みます。特注のパイプは必要ありません。
統合ガイド →ウェブとアプリの動作を追跡する
インタラクションの時点でコレクター SDK を使用して、ページ ビュー、製品ビュー、検索、およびカート イベントをキャプチャします。
ウェブ追跡 →管理された指標とプロファイルを読む
API ツールと MCP ツールを使用して、セマンティック メトリクス レイヤーとメンバー プロファイルをクエリします。どこでも同じ定義です。
MCP とメトリクス →モデルを拡張する
オープン API を通じてカスタム ソースをプッシュし、アウトバウンド Webhook をサブスクライブし、カスタム オブジェクトをモデル化します。
API リファレンス →アーキテクチャを決定する質問
貴社のセマンティック層とオントロジーを標準化する場合、ベンダーロックインをどのように回避すればよいでしょうか？
レイヤーは契約であり、ブラック ボックスではありません。生データは標準 SQL および MPP ストア、またはゼロ コピー経由でお客様独自のウェアハウスに保管されます。ゼロ コピーはお客様にコピーする必要はありません。また、メトリクス、タグ、および ID の定義は宣言型でバージョン管理され、お客様が管理する形式でエクスポートできます。データと定義は保持します。抽象化は独自のフォーマット内に閉じ込めるのではなく、オープンストア上にあります。
データは物理的にどこに存在するのでしょうか?また、実際にゼロコピーフェデレーションの境界を越えるものは何でしょうか?
フェデレーション ソースの場合、クエリはウェアハウス (Snowflake、Databricks、Salesforce Data Cloud、またはデルタ シェアリング) にプッシュ ダウンされ、対象範囲の資格情報の下で適切に読み取られます。生のテーブルがストアに複製されることはありません。そのため、倉庫は記録システムのままであり、その常駐とアクセス制御は引き続き適用されます。境界から離れるのは、基になるテーブルではなく、スコープ指定されたクエリの結果です。取り込まれたソースはテナントから隔離されたストアに配置され、同意とプライバシーの状態がバージョン管理されるため、規制されたデータはその場限りではなくポリシーによって処理されます。
メトリクスの意味は誰が管理するのでしょうか?また、それは何千ものユーザーにわたってどのように管理されているのでしょうか?
メトリック定義は、ダッシュボードやノートブックに分散するのではなく、統制された単一のセマンティックレイヤーに存在します。各定義には所有者がおり、認定されたメトリックには所有者の承認が必要です。変更は監査証跡付きでレビューおよびバージョン管理され、古い数値が残らないようにキャッシュを無効化します。これにより、組織規模での「同じKPIなのに3つの異なる回答」という問題を回避できます。
データは他のテナントからどのように分離されていますか?また、1 つのバグの爆発範囲はどれくらいですか?
テナント スコープはデータ パスで強制され、フィルターを記憶するのはアプリケーション コードに任せられません。メトリクスとプロファイルのアクセスは、テナント スコープのコントラクト ビュー (クエリが行を参照する前にテナントによってフィルタリングするセキュリティ障壁層) に対して読み取り専用で実行されるため、カスタム クエリであっても別のテナントのデータや生のテーブルに到達することはできません。分離は各開発者の専門分野ではなくクエリ パスの特性であるため、1 つのアプリケーションのバグがテナント間で影響を受けることはありません。
エージェントがアクションを実行するとき、それをどのように監査して制限するのでしょうか?
すべてのエージェントのアクションは、管理された抽象化とオントロジーに基づいているため、意思決定は、不透明なプロンプトではなく、エージェントが使用した正確な意図、プロファイル、メトリクスのコンテキストにまで遡ります。エージェントが実行できる書き込みはサーバー側のガードレールとフェールクローズされるレート制限によって制限され、インセンティブや支出などの機密性の高いアクションには人間の承認が必要な場合があり、すべてのアクションは監査のために記録されます。エージェントは、誰も再構築できないコンテキストに基づいて行動するのではなく、管理された真実を推論し、レビュー可能な状態を保ちます。
5 年間にわたって、レイヤード アーキテクチャのほうが、ウェアハウスとポイント ソリューションよりも所有コストが安いのはなぜですか?
ウェアハウスとポイント ツールのスタックの定期的なコストは、統合と調整です。すべての新しいソースは特注のパイプであり、すべてのツールはメトリクスとアイデンティティを再定義し、チームはそれらの間のドリフトを維持します。取り込み、ストレージ、抽象化、オントロジーを分離するということは、ソースが 1 回接続され、メトリクスが 1 回定義され、ID が 1 回解決されることを意味し、上記のすべてがそれを再利用します。増大する脆弱な統合と矛盾する定義を、1 つの基盤と 1 セットの管理された定義と交換することになります。
生のパイプではなく、接続されたコンテキストに基づいて構築します。
アダプター、ゼロコピーフェデレーション、追跡コレクター、およびオープン API/SDK を介した取り込み。 CDC と同期された SQL および MPP ストアに生データを配置します。それをイベントモデル、タイムライン、プロファイル、メトリクスに抽象化します。次に、ユーザー エンティティ モデルを通じてそれをリンクし、エージェントが接続されたコンテキストから決定します。
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