企業データを“AIの燃料”に変える提携の一報
エンタープライズのAI活用でボトルネックになってきたのは、結局のところデータの“整い具合”。
モデルを変えるより、データを整えるほうが効くことは現場の実感として広がっています。
その本丸に切り込む動きとして、BIPROGYとEAGLYSが資本業務提携を発表しました。
AIエージェントの実装を前提に、社内散在データをAIが扱える形に変換・接続していく共同推進です。
提携の概要と狙い
2025年9月4日、BIPROGYとEAGLYSは資本業務提携を締結。
BIPROGYのDX支援事業「Data＆AI Innovation Lab」に、EAGLYSの高品質なデータ整備技術を取り込むと発表しました。
狙いは明確です。
企業内の非構造データや業務システムのログ、紙文書・ファイルを含む情報資産を、AIエージェントが安全かつ正確に参照・推論できる“AIレディ”な状態へ引き上げることです。
「AIエージェント開発を支えるデータ整備で、企業の情報活用を最大化するDX支援を実現」
共同通信PRワイヤー
「BIPROGYがEAGLYSに出資し、Data＆AI事業の推進、市場の共同開拓を行う」
クラウドWatch
発表のトーンは、単発の協業ではなく、共通の市場開拓や新サービス開発まで見据えたもの。
運用段階での品質維持まで踏み込む“データ整備×AI運用”が主役になりそうです。
現場は何が変わる？AIエージェント開発が軽くなる理由
AIが迷子にならない情報基盤へ
AIエージェントは、社内ナレッジを横断し、タスクを分解して実行する存在です。
しかし、誤答の多くはデータの不整合・欠落・アクセス制御の甘さから生じます。
今回の共同推進により、次のような変化が期待できます。
- スキーマ統一とメタデータ整備：部門ごとにバラつく項目名や定義を揃え、検索・推論の精度を底上げ
- ガバナンス一体設計：権限・監査・マスキングをデータ層で設計し、エージェントのツール実行を安全に
- RAGパイプラインの標準化：文書分割、埋め込み、ベクトルDB、更新監視までを業務要件でテンプレ化
- 評価と再学習のループ：プロンプト・ツール選定・データ更新を一体でABテストし継続改善
結果として、PoCから本番までのリードタイム短縮、そして“使えるエージェント”の量産が現実味を帯びます。
データ整備の肝：精度・更新・権限を同時に満たす
品質は工程で作る
AIに強いデータ整備は、単なるETLでは完結しません。
「どの目的の推論に必要か」を起点に、収集から正規化、保存、提供、評価までを逆算して組み立てます。
- 品質管理：重複排除、欠損補完、正規化、単位統一、バージョニング、データリネージの可視化
- アクセス制御：機密区分、行・列レベル権限、PII検出とマスキング、監査ログ
- 検索適合：内容保持に配慮したチャンク設計、ドメイン最適の埋め込み器、再ランクと否定証拠の扱い
- 更新運用：変更検知、差分取り込み、モデルドリフト監視、ラベル付け支援
ここまで整うと、エージェントの幻覚は目に見えて減ります。
同時に、社内の“誰に何が見えるか”が明確になり、コンプライアンスも守りやすくなります。
使い方ガイド：自社で今すぐ始める準備
最初の90日でやること
提携の恩恵を最大化するには、受け入れ側の準備も鍵です。
短期で効くアクションを絞って着手しましょう。
- 現状棚卸し：主要10業務のデータ源（SaaS、DB、ファイルサーバ）と機密区分、更新頻度を一覧化
- 優先ユースケース選定：問い合わせ対応、見積作成、社内規程検索など、成果が測りやすい3件を選ぶ
- 小さなRAGを作る：該当ドキュメントをクレンジング→埋め込み→ベクトル検索→回答の根拠表示まで実装
- 評価指標の設定：正答率、一次解決率、回答時間、根拠提示率、CS向上などを定義
- 権限モデルの原案：役割ベースで行・列レベルの閲覧可否を決め、サンプルデータで検証
この素地があれば、BIPROGY×EAGLYSの標準パターンに早く乗れます。
以降はLab側のテンプレートで拡張していけば効率的です。
共同で生まれる新ソリューションの可能性
現実解に寄せた“使えるAI”へ
業界別の即効性が見込めます。
製造なら異常対応のナレッジ検索と作業指示、金融なら規程準拠の文書生成、リテールなら在庫・販促と連動した接客支援といった具合です。
BIPROGYは既に需要予測や自動発注の知見を持ち、業務現場のKPI改善に強みがあります。
この運用知が、データ整備とエージェント設計に織り込まれる点は実務に効きます。
AI-Order Foresightなどの既存実績は、その土台となるでしょう。
一方EAGLYSの持ち味は、データ活用を前提にした品質と運用の作法です。
両者が組み合わされば、新ソリューションは“導入して終わり”ではなく、走り続ける仕組みになります。
導入・支援メニューのイメージ
Data＆AI Innovation Labの進め方に重ねる
BIPROGYのData＆AI Innovation Labは、構想から運用までを一気通貫で支援するのが特徴です。
今回の提携で、データ整備の標準工程がより厚くなると考えられます。
- 構想整理：ビジネスKPI起点のユースケース定義、データ到達性と制約の確認
- データ整備：コネクタ設計、正規化、メタデータ付与、品質ゲート、権限ポリシー実装
- AIエージェント設計：ツール群の定義、RAG設計、プロンプト・ポリシー、監査ログ
- 本番運用：評価ダッシュボード、改善ループ、変更管理、SLA設計
この“型”に、EAGLYSの高品質なデータ整備が重なることで、導入スピードと運用の安定性が両立します。
リスクと留意点：成功確率を上げるコツ
ロックイン・品質・責任の三点を見る
注意すべきは、プラットフォームの過度なロックイン、データ品質のバラつき、そしてAIの意思決定に関する責任分界です。
導入前から設計に折り込みましょう。
- 可搬性の確保：メタデータ形式・ベクトルDB・埋め込み器は代替可能な選択肢を用意
- ガバナンスの前倒し：行・列・フィールドレベルの制御と監査を最初から内蔵
- 評価の自動化：正答率・根拠整合・有害性・偏りの自動チェックをCIに組み込む
- 責任分界：人の最終承認が必要な領域を先に決め、ワークフロー化
これで“使えるけれど怖くないAI”が実装できます。
現場の信頼が得られれば、展開は速くなります。
参考情報と出典
- BIPROGYとEAGLYSが資本業務提携を締結（共同通信PRワイヤー）
- BIPROGYとEAGLYSが資本業務提携、共同開拓や新サービス開発（クラウドWatch）
- Yahoo!ニュース掲載（クラウドWatch配信）
- BIPROGY：Data＆AI Innovation Lab
- BIPROGY：AI-Order Foresight
結び：データ整備がAI時代の“競争力の設計図”になる
モデルの選定に注目が集まりがちですが、企業の勝ち筋はデータ整備と運用設計に宿ります。
今回の提携は、その部分をプロの型で押し上げる試みです。
AIエージェントを前提に、品質・更新・権限を同時に満たす。
この当たり前を実現できる企業だけが、現場での成果を積み上げられます。
まずは小さく始め、評価を回し、勝ち筋を拡張する。
そのサイクルを、BIPROGY×EAGLYSの伴走で加速していきましょう。
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