Vercel Eveでデータエージェントを構築：D0とMontyに学ぶ成功の鍵

本日は、Vercelが注目するホットなトピックである「エージェント」についてお話しします。Vercelでは、エージェントを構築するためのフレームワークとして「Eve」を提供しており、すでに100以上のエージェントが本番環境で稼働しています。その中でも特に重要なのが、データサイエンスエージェント「D0」です。D0はVercelの約800人の従業員から、毎月30,000件以上の質問に回答しています。驚くべきことに、これらの質問の45%は人間ではなく、社内のエンタープライズアプリケーションや他のエージェントからのものです。

D0の成功を受けて、VercelはEveとD0から得られた知見を基に、さまざまな企業が独自のデータエージェントを構築する支援を行ってきました。その事例の一つとして、New York CityのClay社が構築したデータエージェント「Monty」があります。Montyはわずか1人のエンジニアによって1ヶ月足らずで構築され、現在本番環境で稼働しており、Clay社のデータチームの業務時間を毎日40人時も削減しています。

このブログ記事の目的は、皆様に独自のデータエージェントを構築していただくことです。Vercelは、より多くのデータエージェントが生まれることを願っています。本記事では、データエージェントの構築方法における共通点と、既成のソリューションではなく自社で構築すべき理由について、高レベルでご紹介いたします。

愛されるデータエージェントの5つの特徴

これまでにVercelが構築し、見てきた数十のデータエージェントには、共通の「最低限愛される（Minimum Lovable）データエージェント」と呼べる特徴が5つあります。これらは、データエージェントが真に価値を提供するために不可欠な要素です。

1. ユーザーがいる場所で利用可能であること

愛されるデータエージェントは、ユーザーが普段利用している多様なインターフェースでアクセス可能である必要があります。例えば、メッセージングツール（SlackやTeamsなど）はもちろんのこと、機密性の高い質問やチャート・ダッシュボードの操作にはWeb UIが必要です。また、プログラム（Claude codeやCodexなど）からの呼び出しにはMCPサーバー、アプリケーションからの呼び出しにはHTTP API、そして他のエージェントからの呼び出しにはエージェント間インターフェースが求められます。真に愛されるデータエージェントは、これらすべてのサーフェスをサポートする必要があります。

2. 豊富なコンテキストを理解すること

これはデータエージェントの最も重要な要素の一つです。エージェントは、企業のビジネス、指標、専門用語の意味、会社の仕組みなどを深く理解し、適切なタイミングで適切なワークフローにすべてのコンテキストを取り込む能力が求められます。

3. データを照会し、アクションを実行できること

データエージェントは、あらゆる質問に答えるために、特定のデータウェアハウスだけでなく、あらゆるデータソースに接続できる必要があります。また、あらゆるアクションを実行するために、すべてのシステム・オブ・アクション（業務システム）に接続できることも重要です。これらの接続はすべてセキュアである必要があり、エージェントはLLMにすら認証情報を漏洩させてはなりません。さらに、すべての接続は権限を尊重し、エージェントは人間の対応者が閲覧・実行できることのみを許可されるべきです。

4. 分析プレイブックに従うこと

毎月30,000件に及ぶ質問の多くは、実は新規性のない、繰り返し発生するパターンを持っています。これらはテンプレート化可能であり、エージェントはそのパターンを認識し、それに従って動作する必要があります。

5. 定期的な作業を実行すること

最も重要な質問の多くは、単発のものではなく、定期的に発生するものです。例えば、毎週主要な指標を抽出したり、毎日顧客の状態をチェックして警告を発したり、毎月マーケティングROIを分析したりするルーティンワークがこれに該当します。真に愛されるエージェントは、これらのルーティンを自動的に実行する能力を備えています。

Eveフレームワークによるデータエージェントの構築

D0やMontyのようなデータエージェントは、Vercelの「Eve」フレームワーク上に構築されたため、前述の機能を容易に実現できました。Eveはエージェントをファイルシステムとして扱います。このファイルシステムの構造により、前述の5つの機能それぞれが自然な場所を持ち、その機能を完全に実現するために必要なすべての機能が備わっています。

多様なサーフェスのサポート（チャンネル）

D0が複数のサーフェスをサポートする必要があったとき、VercelはこれらのサーフェスをファーストクラスのEveチャンネルとして宣言しました。その結果、D0はSlackでも、Web UIでも、HTTP APIの背後でも、MCPサーバーとしても、すべて同じD0として機能します。これは、一つのコアが多くのサーフェスに対応することを意味します。

セキュアなデータ接続とアクション（ツール）

D0がデータシステムやアクションシステムにセキュアに接続する必要があった際、Vercelは単に新しいツールを「tools」フォルダに配置しました。例えば、「Snowflakeクエリを実行」「ClickHouseクエリを実行」「Salesforceを更新」といったツールです。エージェントの背後にあるモデルはツールのみを認識し、認証情報を知ることはありません。Vercel ConnectのOAuthとこれらのツールを連携させることで、すべてのクエリはそれを呼び出した人間のユーザーの役割と権限を引き継ぎます。

プレイブックの実行（スキル）

D0がプレイブックに従う必要があったとき、Vercelはそれらを「スキル」として記述し、「skills」フォルダに配置しました。スキルは平易な英語で記述できるため、誰でもプレイブックを作成できます。これは自分専用の動的なスキルとしても、会社全体で利用可能なグローバルなスキルとしても作成可能です。

定期的な作業（スケジュール）

D0が定期的な作業を実行する必要がある場合も、同様に平易な英語のプロンプトを作成し、cron条件を追加して「schedules」フォルダに配置するだけです。このプロンプトは指定されたスケジュールで呼び出され、D0はまるでライブで呼び出されたかのように応答します。

コンテキストの扱い（サンドボックスと構造化されたコンテキスト）

コンテキストもEveでは「sandbox」フォルダに自然な場所を持っています。サンドボックス内のコンテキストはD0のナビゲーション可能なファイルシステムの一部となり、D0はコーディングエージェントのようにbashを使用したり、提供された構造化された検索ツールを利用したりできます。

しかし、より興味深いのは、Vercelがコンテキストをどのように考えているかです。特にこれらのエージェントにとって、そして一般的なエージェントにとって、コンテキストは最終的にすべてを左右するからです。Vercelは高度に構造化されたアプローチを採用しています。YAML形式で表現される1ダース以上の非常に構造化されたコンテキストタイプがあり、その中で特に重要な5つをご紹介します。

5つの重要な構造化コンテキストタイプ

Semantic Layer（セマンティックレイヤー） データウェアハウス内のすべてのテーブル、含まれるフィールド、導出可能なビジネスロジック、エージェントが実行できる有効な集計などをカタログ化したものです。これもYAMLで表現されます。
Metrics Layer（メトリクスレイヤー） セマンティックレイヤーで定義された集計を、実際のビジネスメトリクスとして具体化するレイヤーです。
Events Layer（イベントレイヤー） 変更ログ、セールスプレイ、マーケティングキャンペーン、システム障害、データパイプラインアラートなど、日々発生するあらゆる情報をスクレイピングし、構造化されたイベントストリームを作成します。
Terminology Layer（ターミノロジーレイヤー） VercelがVercelについてどのように話すかを表す用語集です。エイリアス、同義語、関連概念などが含まれます。
Guides Layer（ガイドレイヤー） データ専門家やドメイン専門家によって書かれた平易な英語のエッセイで、人間とエージェントの両方にVercelの仕組みを教えるためのものです。

まとめ

本記事では、VercelのEveフレームワークを活用したデータエージェントの構築方法と、D0やMontyといった成功事例から得られた知見をご紹介しました。データエージェントは、多様なインターフェースでのアクセス性、豊富なコンテキスト理解、データ照会とアクション実行能力、分析プレイブックへの追従、定期的な作業の自動実行という5つの特徴を持つことで、真に価値ある存在となります。Eveフレームワークは、ファイルシステムのようなアプローチと構造化されたコンテキスト管理により、これらの複雑な機能をシンプルに実現します。ぜひこの機会に、皆様の企業でもデータエージェントの構築を検討し、業務効率化と生産性向上を実現してください。

参考動画: https://www.youtube.com/watch?v=NW3CJx1u2Cs

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