AIエージェントの失敗原因は、モデルではなくコンテキスト不足
事実となるデータは複数のシステムに分散し、業務上の意味は担当者の頭の中にあり、必要な知識は検索対象になっていない文書に埋もれています。AIエージェントには、これらを一体で扱えるコンテキストが必要です。MDMツール、データカタログ、RAGパイプラインを組み合わせて自社で構築することもできますが、完成までに数か月を要し、システムを変更するたびに仕組みが機能しなくなることがあります。
83%
今後1年で、AI向けに連携するデータソースを増やす予定の企業
42%
自社のデータ自動化ツールが成熟していると回答した企業
13%
データ品質の問題により、AI関連の事業上の損害を経験した企業
主な機能
「事実」「意味」「知識」という3つのコンテキストを1か所に集約します。
AIエージェントに信頼できる事実データを
アプリケーションごとに分散したデータを、信頼できるゴールデンレコードへ統合し、業務システムへリアルタイムで同期。AIエージェントが常に最新データに基づいて動ける状態をつくります。
AIエージェントに業務上の意味を
専門家が確認した業務用語集を整備し、Data Hubのデータモデルと紐付けます。AIエージェントが参照する各項目に、検証済みの業務上の意味を持たせます。
AIエージェントに必要な知識を
文書、チケット、アプリケーションデータをゴールデンレコードと合わせて1つのナレッジ基盤に集約し、すべてのAIエージェントから検索できるようにします。
ISG バイヤーズガイド
Boomiは、データ連携とマスターデータ管理の両分野でExemplaryに選出されました。
AIエージェントに正確なコンテキストを届ける主な機能
ゴールデンレコード
照合ルールと優先採用ルールで重複データを統合し、信頼性と一貫性のあるゴールデンレコードを作成。すべてのAIエージェントが同じレコードを参照できます。
リアルタイム同期
SAP、Salesforceなどの業務システムへ多方向に同期し、各システム固有の権限設定を維持したまま、常に最新のレコードを保ちます。
業務用語集
専門家が確認した業務定義を、文書のように柔軟に整理できる中央ライブラリへ集約。すべてのAIエージェントが共通の意味を理解できる状態をつくります。
業務用語と技術資産を紐付け
承認済みの業務用語を技術資産に紐付け、AIエージェントが参照する各項目に検証済みの業務上の意味を持たせます。
ナレッジ基盤を一元化
構造化データと非構造化データを1つのスキーマに統合。数千件のPDFから大規模なSalesforceデータセットまで、1回の検索で横断的に探せます。
意味検索とキーワード検索を組み合わせ、精度と速度を両立
意味とキーワードを組み合わせて検索し、メタデータで絞り込みます。エンタープライズ規模でも低遅延の検索を維持します。
アクセスを一元的に統制
ロールベースのアクセス制御、項目単位のマスキング、完全な監査証跡を検索時に適用。AIエージェントが許可された情報だけを取得できるようにします。
AIエージェント対応APIとMCP
堅牢なAPIを通じて、Boomi Agentstudioや任意のフレームワークへ信頼できるコンテキストを提供。新たに普及しつつあるMCP（Model Context Protocol）にも対応します。
AIエージェントの検索品質を監視
ナレッジ基盤ごとに検索成功率、検索結果が得られない割合、応答時間を監視し、AIエージェントが取得する情報の品質を確認・調整できます。
Agent ContextでBoomiを選ぶ理由
Boomiは、30,000社以上の企業で業務プロセスをつないできたデータ基盤上に、事実・意味・知識を一体化します。
全社横断のガバナンス
主要なAIプロバイダーにまたがり、Boomiネイティブとサードパーティ製のAIエージェントをライフサイクル全体で統制できる初のプラットフォームです。
先駆的企業として評価
2026 Gartner® Emerging Market Quadrant™ for No-Code Agent BuildersでPioneerに選出されました。
Lexitas、Boomi Enterprise Platformで顧客データを一元化し、財務業務を自動化
訴訟支援企業のLexitasは、40件の買収で重複していた顧客データを信頼できるゴールデンレコードに統合。これをコンテキストとして、AIエージェントが1日2,500行以上の支払い明細を正確に判断・処理できるようにしました。
Pallion、AI活用の基盤として信頼できるデータを一元化
オーストラレーシアの貴金属グループPallionは、ERP、財務、人事システム間にあった数百の個別連携をハブ＆スポーク型へ移行。機密性の高い財務・商取引・製品供給データをData Hubに集約し、自然言語によるAI検索の基盤を整えました。
Boomiによって、データを必要な人や場所へ、安全かつ停止なく届けられる、信頼できる環境を構築できました。
Post Consumer Brands、拡大する事業ポートフォリオ全体でゴールデンレコードを構築
各プロジェクトチームが個別に従業員データを抽出していたPost Consumer Brandsは、Boomi Data Hubでゴールデンレコードを構築しました。売上40億ドル超の食品・食料品ブランド全体で一貫したマスターデータを持つことで、担当者がフラットファイルを手作業で整理しなくても、各アプリケーションへ必要な人事データを提供できます。
開発者には、個別連携を一つずつ開発する作業から離れ、ローコード環境の共通レイヤーで開発できるようにしたいと考えていました。Boomiがそれを実現してくれました。
Goldsmiths、学生一人ひとりに1つのゴールデンレコードを構築
ロンドン大学を構成するGoldsmithsは、Data Hubで学籍システム、入学、人事、財務、CRMを一元化しました。分散したデータソースと低いデータ品質を解消し、学生一人ひとりに1つのゴールデンレコードを作成。職員と各システムが同じ学生データを活用できるようにしました。
Boomi Master Data Hubによって学生データを一元化し、信頼できる唯一の情報源を持てるようになりました。これにより、根拠に基づく意思決定ができ、学生の成果向上につなげられます。
よくある質問
AIエージェントの業務コンテキストとは、正確に判断・実行するために必要な、信頼できるデータ、業務上の意味、ガバナンスのもとで管理された知識です。Boomiは、すでにデータを動かしている連携基盤の上に、この3要素をガバナンスの効いた共通レイヤーとして提供します。これにより、AIエージェントが推測に頼らず、正しく判断できるよう支えます。
はい。Boomi Agentstudioではそのまま利用でき、サードパーティ製のAIエージェントやフレームワークには堅牢なAPIを通じて提供します。新たに普及しつつあるMCP（Model Context Protocol）にも対応します。特定製品に縛られないため、既存のAI投資を活かしながら、すべてのAIエージェントに同じ信頼できるコンテキストを提供できます。
多くのAIエージェントは、モデルそのものではなくコンテキスト不足によって失敗します。分散して矛盾するデータではなく、検証済みのゴールデンレコード、共通の業務定義、ガバナンスのもとで管理された知識を基に判断させることで、推測を減らせます。こうした土台を整えることで、企業はハルシネーションを抑え、AI活用をPoCで終わらせず本番運用へ進めやすくなります。