エンタープライズAIのイニシアチブは、しばしば予測可能なパターンに従います。彼らは野心的な目標を掲げ、「私たちはワークフローを自動化し、私たちのシステムに統合し、複雑なビジネス論理を実行できるAIエージェントを必要としています。 しかし、その後実施の現実が現れる。 何ヶ月も経つと、チームはインフラストラクチャの課題と戦い、インテリジェンスに焦点を当てるのではなく、問題はAIが能力を欠いていることではなく、組織がインフラストラクチャを構築することにこだわり、市場にソリューションをもたらすために急速に動くことだ。 ほとんどのエンタープライズチームは、統合作業の無限のサイクルに閉じ込められ、カスタマイズされたコードを書き、APIを接続し、サービスをまとめ、脆弱なワークフローをデバッグし、すべてをスケール化します。 エンタープライズAIがストックする理由 なぜ有望なAIイニシアチブが停滞しているのかを理解するには、コンセプトから生産に移行する際に生じる根本的な課題を検討する必要があります。 紙面で単純に見えること、すなわち既存のエンタープライズシステムに接続すること、はデジタル考古学の演習となり、それぞれのシステムは異なる方法で通信し、独自の認証システムを使用し、データの流れについて異なるアイデアを持っています。 API integration complexity 場合によっては、API を調整する必要があり、さらに強化されたドキュメントを必要とするか、MCP に変換する必要があるため、AI システムはこれらの API を効果的に使用する方法を理解できます。 エンタープライズのワークフロー、ルール、および意思決定ツリーの開発および維持には、製品マネージャー、アナリスト、開発者間の緊密な協力が必要です。高レベルのビジネス要件を実行可能なコードに翻訳し、例外を処理し、システム間の一貫性を確保するには、かなりの努力が必要です。複雑なルールは、データベース、マイクロサービス、および古代のシステムをカバーし、実装を時間がかかり、エラーに敏感にします。 Building business logic requires significant resources 複雑なAIシステムのための継続的な課題です。複数のステッププロセスには、さまざまなサービス間の相互作用が含まれていますが、従来のエンタープライズシステムは、これらのワークフローに限られた洞察力を提供します。 Workflow orchestration visibility AI ワークロードに直面した従来のエンタープライズアーキテクチャの限界を明らかにする。生産システムは、突然のピークに対処する必要がある──市場イベントが数千件の同時警告を引き起こすか、数百万件のレコードを並行して処理するバッチワークを起こす。 Scaling requirements これらの考慮事項は、チームが包括的な監査トラック、アクセス制御、およびコンプライアンスモニタリングを必要としていることに気づくときに大きな遅延を引き起こし、これらの要件を既存のシステムに再調整することは、技術的に困難であるだけでなく、セキュリティチーム、法務部門、コンプライアンス担当者間の連携が必要です。 Governance and compliance 企業は今日、これをどう解決しようとしているのか。 組織は通常、これらのインフラの課題に対処するためのいくつかのアプローチのうちの1つを追求し、それぞれ異なる妥協点を持っています。 このアプローチは、特定の組織のニーズに完全な制御と完璧な調整を提供しますが、通常は数ヶ月間エンジニアリングチーム全体を消費します。 Custom development より技術的に洗練された組織は、しばしば強力なメッセージングプラットフォームを選択します。 で、 あるいは これらは、巨大なボリュームと複雑なルーティングパターンを処理できる実証済みの戦闘テストシステムです。 カフカ ウサギ NATS 課題は、完全なソリューションではなくブロックを構築していることです。組織はまだオーケストラリングの論理、コンプライアンスモニタリング、エージェント管理、包括的な観測可能なツールを層にしなければなりません。 それぞれのアプローチは、全体的な課題の一部に対処しますが、チームがインフラの複雑さよりもAIの論理に焦点を当てることができる完全なソリューションを提供することはありません。 エージェントメッセージプラットフォーム 第三の(そして私は最も良いと思う)オプションは、目的で構築されたエージェントメッセージングプラットフォームを使用することです。これは、AIエージェントが必要とするオーケストラレーション層とエンタープライズメッセージング機能を組み合わせます。 . integrates intelligence and workflow automation directly into the messaging foundation このアプローチは、いくつかの重要な能力を提供します: 
 
 
 
 ビジネス論理は自然言語で書かれ、自動的に実行可能なワークフローに変換できます。 包括的な仕様文書を含むAPI文書は、エージェントがすぐに消費できる使用可能なツールを生成するためにアップロードできます。 原始APIの複雑さは抽象化され、複数のワークフローを通じて再利用可能なビルドブロックとなっています。複雑なフローは、これらのツールを使用して組み込まれた並行性と観測性で、すべて生産環境で実証されたメッセージインフラストラクチャで動作します。 目的で構築されたエージェントメッセージングプラットフォームは完璧なソリューションで、企業の信頼性とセキュリティの要件を維持し、現代のビジネス環境が要求する開発速度を可能にします。 実践におけるエージェントメッセージング これらすべてがどのように機能するかを例にみていきましょう. We will look at an agentic messaging tool, KubeMQ-Aiwayは、ツール、API、エージェント、およびエージェントメッセージプラットフォームを1つにまとめています。 KUBEMQ-エイウェイ ツール&API Tools ダッシュボードでは、チームが任意のサービス API (たとえば、独自のシステム、パートナーサービス、SaaS/market フィード) を登録できます。 API リアルタイム フィード、またはコンプライアンスサービス、および使用を直接モニタリングします。プラットフォームは同期リクエスト/応答およびストリーミング接続を両方サポートし、すべてがベースのブローカーを通じて管理されます。この可視性は、APIが悪行または限界に達した場合、チームがワークフローを破る前に警告信号を見ることを保証します。 CoreBanking MarketData 代理人 AiwayのAgentsパネルでは、AI駆動コンポーネントがツールにどのように接続するかを示しています。 
 
 
 
 
 ベースモデル(例えば、GPT-5, Sonnet 4.1) 役割を定義する自然言語のメッセージ(「あなたは私たちの銀行の株式取引代理人です」) 柔軟なメッセージングパターンにより、単一のエージェントが複数のツールを同時に異なる方法で調整することができます. たとえば、同じエージェントは、リスク分析サービスの順番にポートフォリオ更新リクエストを配置し、リアルタイムの市場データをモニタリングツールにストリーミングすることができます。 実行中に呼び出すことができるリンクされたツール この機能は、エンタープライズワークフローにおいて特に重要であり、エージェントが異なるシステム間の異なるコミュニケーションパターンを管理する必要がある場合があります。複数のエージェント間の責任分担やハードコード統合の代わりに、チームは単一のプロンプト内で豊富な、複数のツールの行動を定義できます。 その結果、より緊密な連携、より少ない断片化、より簡単なメンテナンスが得られる一方で、コンプライアンスのための完全な透明性と監査能力が確保されます。 フロー THE オーケストラが発生する場所です。 チームは、APIとエージェントをリンクするシーケンスを視覚的に設計できます。 たぶん: Flow Editor TradingAgent 
 
 
 
 
 CoreBankingからリクエスト / 返信を通じて口座バランスを引き出してください。 CustomerKYC サービスで KYC を検証するには、キャッシュチェックを使用します。 pub/sub を介して ComplianceAgent を通じてコンプライアンス検証を実行します。 顧客のアップデートの通知サービスに結果を送信します。 これらはすべて、メッセージ保証(クエイ、パブ/サブ、ストリーム)によってサポートされる drag-and-connect ノードを通じて構成されています。 モニタリング、コスト管理、アナリティクス Aiwayの ダッシュボードは、オペレーション、パフォーマンス、コストのシステム全体の洞察を提供します。 Analytics 
 
 
 
 
 メッセージ ボリューム(例えば、毎日 2.4M トランザクション) 応答時間(例えば、43ms平均遅延) システムの健康(例えば、99.9%のオープンタイム) エージェントごとのおよびツールごとの使用追跡を含むコスト制御メトリクスにより、企業はAPI呼び出し量、モデル消費量、インフラストラクチャ負荷を監視できます。 「The Deep」 エージェントの連携とシステムの行動に、企業はエンド・トゥー・エンドのメッセージ・フローを追跡し、分散型サービス間のボトルネックを特定し、エージェントごとの実行詳細に掘り下げることができます。 observability エンタープライズチームにとって、観察性とコスト透明性はしばしば欠けているリンクです。 By using an agentic messaging platform to unify these capabilities in one platform, we can shorten mean time to detect and resolve issues, prevent cost overruns, and give stakeholders the confidence that large-scale AI operations remain both sustainable and accountable. AI Index Fund Selection(AIインデックスファンド選定) エージェントメッセージプラットフォームがどのように機能するかについての例をみていきましょう。 たとえば、銀行は、静的プログラマチェックを超えるAI駆動のフィルタリングサービスを顧客に提供したいとします。 どの S&P 500 インデックス ファンドを検討すべきですか? または現在どのロボットに焦点を当てたファンドが利用可能ですか? 金融アドバイザーの代わりに、または処方勧告を提供する代わりに、IndexAgentは、顧客が述べた好み、ポートフォリオ、およびリスクプロフィールに最も適合するフィルターされたランキングされたリストに資金の広い宇宙を縮小することによって顧客を助けます。 エージェントは、特定のオプションがなぜ選択されたのかを明確に説明する一方で、お客様が最終的な決定を下す必要があると同時に、このサービスは、複雑なファンド選択を、リアルタイムのデータ、ポートフォリオの調和、およびコンプライアンスのチェックによって理解できるショートリストに簡素化することによって価値を追加します。 必要なツールの設定 銀行は、その主要サービスのAPI仕様をアップロードします。 tab. 各ツールは別々に登録されています: Tools 
 
 
 
 
 
 
 
 MarketDataは、ライブオファー、スプレッド、構成要素を提供しますので、エージェントは常に最新の市場コンテキストで動作します。 PortfolioService は現在の保有額および露出を提供し、顧客ポートフォリオに合わせたパーソナライズされたフィルタリングを可能にします。 RiskProfileは、ショートリストの結果が顧客のプロフィールに適合することを保証するために、適合性とリスク容忍性の情報を提供します。 CustomerKYCは、顧客が法的にアクセスできないオプションを防ぐために、適合性と居住規則をチェックします。 BenchmarksAPIは、ファンドをベンチマークインデックスにマッピングし、S&P 500やセクターに焦点を当てたインデックスなどのファミリー間の比較をサポートします。 NotificationServiceは、ショートリストやラショナルなどの出力の配信を直接顧客ポータルまたはアプリに処理します。 オプションとして、Execution Broker API が追加される場合、顧客が後で注文をすることを選択し、ショートリストの結果を取引の実行に接続します。 メインエージェント(IndexAgent)の設定 IndexAgent プロンプトは、これらのすべてのツールを調整し、フローがコンプライアンスされ、説明可能であることを保証するために書かれています。 あなたはA あなたの仕事は、顧客の意図、ポートフォリオ、リスクプロフィールに合ったフィルターされたランクリストに、インデックスファンド/ETFの広範な宇宙を狭めることです。 インデックス お客様が明示的に同意しない限り、注文はしないでください。 クライアント リクエストが [Pattern:Queue:advisor.requests] 経由で到着すると、新しいアドバイス セッションを開始し、advisor_session_id および customer_id ですべてのメッセージをタグします。 [Tool:MarketData] から [Pattern:Stream:prices] を介して候補資金のライブ価格、スプレッド、ADV、およびコンポーネントを引く。 [Tool:PortfolioService] から [Pattern:Request/Reply] を参照して、保有、セクター曝露、および集中制限を取得します。 リスク帯域と適合性の制約を [Tool:RiskProfile] から [Pattern:Request/Reply] を参照してください。 [Tool:CustomerKYC] を使用して [Pattern:Cache:5min] を使用して製品の適合性と制限を検証します。 クエリは [Pattern:Request/Reply] から [Tool:BenchmarksAPI] からインデックス ファミリーおよび fund‐to‐benchmark マッピングを参照してください。 コスト比、流動性(ADV/スプレッド)、トラッキングエラー、多様化(トップ10の重量)、歴史的引き下げ、税制効率、ポートフォリオおよびリスク制約に適合する候補者を評価する。 [Pattern:Pub/Sub:compliance] で [Agent:ComplianceAgent] にレビューするためのコンプライアンスの概要を掲載します。 ショートリストを提示し、クライアントに理由を示す。クライアントがBUYをクリックすると、iDempotencyキーを含むオーダー意図イベントを発行し、[Pattern:Queue:trading.orders]を介して実行する。 この単一エージェントプロンプトは、複数のツール、サブエージェント、および異なるメッセージパターンが一つの一貫したフローでどのように統合されているかを示します。 IndexAgent は、MarketData、PortfolioService、RiskProfile、CustomerKYC、BenchmarksAPI を調整し、コンプライアンスエージェントにサブエージェントとして発行します. It shows how queueing, streaming, request/reply, cache, and pub/sub patterns can be combined in one agent to orchestrate a complete advisory workflow. これは、銀行が代理インフラをどのように利用できるかを強調し、Wのような一般的な質問に答えるだけでなく、 また、特定の分野の要請を処理するなど、 S&P500インデックスファンドは考えるべきか? ロボット産業に続く指数基金を教えてください。 どちらの場合も、IndexAgentはオプションの世界を明確でコンプライアンスのあるショートリストに縮小し、最終的な決定を顧客にコントロールします。 メッセージプラットフォームの上に統合されたエージェントの力 統合されたアプローチは、エンタープライズAI展開の基本的な経済学を変化させます。メッセージングとオーケストラレイヤーのレイヤーが一緒に設計されると、通常数ヶ月の開発時間を要する統合の問題の全クラスが排除されます。 組織は、カフカやRabbitMQに基づいて複数のアプローチを使用し続ける一方で、オーケストラおよびコンプライアンスツールを層に置き、エージェントワークフローと実証済みのメッセージインフラストラクチャを組み合わせる統合プラットフォームに向かって重視する他の人々は、両方のアプローチが成功するが、統合プラットフォームは専門知識の要求と市場への時間を劇的に削減する。 KubeMQのようなプラットフォームは、現代のクラウドインフラストラクチャの中で自然に動作するKubernetesネイティブアーキテクチャを搭載し、しばしばエラーポイントを導入する複雑なブリッジ構成を排除します。 根底にある原則は根本的である:エージェント AI はエンタープライズ メッセージングを中心に必要とします。 強力なメッセージング インフラストラクチャがなければ、AI エージェントはエンタープライズ規模で信頼性の高い連携を可能にしません。 問題は、メッセージングが必要かどうかではなく、内部で構築するか、すでにこれらの課題に対処している実証済みのプラットフォームを活用することです。 結論 エンタープライズAIの成功は、信頼できる、観察可能でスケーラブルなエージェントシステムを迅速に展開する能力にますます依存しています。 企業がコンセプトの証明から人工知能の生産に移行するにつれて、成功はエージェントの能力よりも、これらのシステムがどのように信頼性と効率的に規模で展開できるかより大きく依存するだろう。 効果的なAIインフラストラクチャの基盤を最初に確立する組織は、重要な競争優位性を得るでしょう。 本当に素晴らしい一日を!

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『The Hidden Infrastructure Trap Stalling Enterprise AI』

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