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ヘッドウォータース、「Data & Agent Lab」設立でDatabricksと協業拡大！企業データと現場知見をAIエージェント活用へ

2026.09.11

「Databricks Agent Bricks」と「SDI」でAIエージェント活用を支援

「Data & Agent Lab」では、高品質なAIエージェントシステムを構築・展開するためのマルチハーネス型エージェント開発プラットフォーム「Databricks Agent Bricks」と、企業の暗黙知をデータ資産へ変換するヘッドウォータース独自サービス「SyncLect Data Intelligence（以下、SDI）」を活用します。

これにより、企業内に蓄積されたデータや現場の判断基準、例外処理といった暗黙知をAIエージェントが安全かつ継続的に利用できる環境の構築を支援します。業務データや現場の判断基準などをAI Readyな構造化データへ変換し、業務特化型AIエージェントの設計から運用までを一貫してサポートすることで、AIエージェントの実証実験にとどまらず、実際の業務への定着を目指します。

協業拡大の背景

生成AIの活用が加速する中、企業ではAIエージェントを業務プロセスに組み込む動きが広がっています。しかし、AIエージェントを実業務で活用するには、単にAIモデルを導入するだけでは不十分です。企業内に蓄積されたデータや業務文書、現場の判断基準などを、AIが効果的に活用できる状態に整備する必要があります。

特に、エンタープライズ環境では、AIエージェントが参照するデータの正確性、アクセス権限、利用範囲、説明可能性、そして継続的な評価・改善が重要です。AIエージェント活用の成否は、モデルの性能だけでなく、企業固有のデータと業務知識をいかに「AI Ready」な状態へ変換できるかにかかっています。

ヘッドウォータースはこれまでもDatabricksとの協業を通じて、生成AIとデータ基盤を統合したソリューションを提供してきました。2025年1月には、Databricksを活用した生成AI技術の研究開発を行う「Databricks GenAI LAB」の設立を発表しており、「Data & Agent Lab」はこの方向性をさらに発展させるものです。生成AIとデータ基盤における既存の協業を、AIエージェントの実装、評価、改善、運用領域へと拡張します。

SDIによって構造化された業務知識をDatabricks Agent Bricksで構築したAIエージェントが活用するための連携方式やリファレンスアーキテクチャ、実装テンプレートを開発し、企業業務におけるAIエージェントの実用化を支援します。

Databricks Agent BricksとSDIの連携による提供価値

「Data & Agent Lab」では、Databricks Agent BricksとSDIを組み合わせることで、企業データと現場知見をAIエージェントが安全かつ実務的に活用できる状態へ整備します。

Databricks Agent Bricks: 継続的に改善するAIエージェントを構築・ガバナンスするための統合プラットフォームとして、データ、AIモデル、アクセス制御、ガバナンスを統合的に管理します。
SDI（SyncLect Data Intelligence）: 業務会話、ヒアリング、ドキュメントなどから、現場の判断基準、例外処理、前提条件といった暗黙知をAI Readyな構造化データへ変換します。これにより、AIエージェントが業務データと現場知見を参照・判断・活用しやすい状態に整えます。

両者の連携により、Databricks Data + AI Platformに、SDIによって構造化された業務知識とヘッドウォータースが持つAIエージェント実装の知見が加わります。これにより、企業データと現場知見の整備から、業務特化型AIエージェントの設計、評価、改善、運用までを一貫して支援することが可能になります。

Databricksの強み：企業データ、AIモデル、ガバナンスを統合するエージェント基盤

Databricksは、企業がデータ・AIアプリケーション、アナリティクス、AIエージェントを構築・拡張できる統合プラットフォームを提供しています。エンタープライズ領域でAIエージェントを活用するには、信頼できるデータ参照、アクセス権限、モデル管理、出力評価、運用ガバナンスが不可欠です。

Databricks Agent Bricksは、Unity GatewayによるデータおよびAI資産へのアクセス制御、MLflowによるAIエージェントのトレースと評価、AI Searchによるナレッジ検索、Model ServingによるAIエージェントのデプロイを、単一のプラットフォーム上で管理できます。

これにより、プロトタイプ段階のチャットボットにとどまらず、企業データへのアクセス権限、応答品質、実行履歴、運用状況を管理できる業務AIエージェントの実装を支援します。Databricksの強みは、エンタープライズAIエージェントの実装・運用に必要なデータ、AI、ガバナンスの統合基盤を提供できる点にあります。

Databricksの詳細は、以下のウェブサイトをご覧ください。
企業向けの最先端データ＆AIプラットフォーム

ヘッドウォータースの強み：SDIにより現場の暗黙知をAI Readyな構造化データへ変換

ヘッドウォータースは、独自サービスのSDIを活用し、業務会話、ヒアリング、ドキュメントなどから、現場の判断基準、例外処理、前提条件といった暗黙知をAI Readyな構造化データへ変換します。これにより、AIエージェントが企業固有の業務知識を参照し、実業務で活用しやすい環境を整備します。

企業におけるAIエージェント活用では、単にデータを蓄積するだけでは十分ではありません。日々の現場での会話、熟練者へのヒアリング、業務文書、会議議事録、問い合わせ履歴、システムログなどには、明文化が難しい判断基準、例外処理、前提条件が含まれています。これらの暗黙知をAIが扱える構造化データへ変換し、業務コンテキストと接続することが重要です。

ヘッドウォータースは、業務分析、データ整備、AIエージェント設計、評価・改善、運用定着を支援する知見を有しています。SDIを通じて現場の暗黙知をAI Readyなデータ資産へ変換し、AIエージェントが業務コンテキストに基づいた支援を行うための環境を整備します。

この取り組みは、ヘッドウォータースが推進する「企業OS」構想とも連動しており、企業固有の判断基準や業務遂行パターンをAIが活用できる状態へ整備することで、特定の個人に依存しない業務遂行と、組織全体での知識活用を支援します。

エンドースメント

データブリックス・ジャパン株式会社代表取締役社長笹俊文氏のコメント

「エンタープライズAIエージェントの能力は、活用できる業務知識の質によって決まります。ヘッドウォータースは、現場の判断や例外処理に含まれる暗黙知をSDIで構造化し、Agent Bricksと組み合わせることで、企業固有の業務知識をAIエージェントが適切に活用するためのアプローチを示しました。AIエージェントを実証実験から日常業務へ移行させるには、このような取り組みが必要です。データブリックスは、企業によるこの移行を支援するヘッドウォータースの取り組みをサポートできることを嬉しく思います。」

株式会社ヘッドウォータース代表取締役篠田庸介氏のコメント

「このたび、データブリックスとの協業をさらに発展させ、『Data & Agent Lab』を設立できることを大変嬉しく思います。企業がAIエージェントを実業務で活用するためには、モデルやアプリケーションの導入だけでなく、企業データと現場に蓄積された判断基準、例外処理、前提条件を、AIが安全かつ継続的に活用できる状態へ整備することが重要です。Databricks Agent Bricksと当社のSDIを組み合わせ、企業固有のデータと現場知見に基づくAIエージェントの構築から、評価、改善、運用までを一気通貫で支援してまいります。データブリックスとの協業を通じて、企業におけるAIエージェントの実業務活用をさらに本格化し、業務に継続的に定着する仕組みへと発展させることで、生産性向上と競争力強化に貢献してまいります。」

想定されるユースケース

「Data & Agent Lab」では、SDIによる暗黙知の構造化とDatabricksによるデータ統合、アクセス制御、AIエージェント評価を組み合わせ、以下のようなユースケースを創出します。

カスタマーサポート判断支援エージェント
問い合わせ履歴、FAQ、契約情報、製品情報などの業務データに加え、SDIを用いて熟練したサポート担当者の判断基準や例外処理を抽出・構造化します。これらの業務知識資産をDatabricks上の顧客・契約データと統合し、ユーザーごとのアクセス権限に応じて、回答候補、判断根拠、推奨される次のアクションを提示するAIエージェントを構築します。
設備保全・異常対応支援エージェント
設備のセンサーデータ、点検記録、故障履歴、作業マニュアルに加え、SDIを用いて熟練技術者の経験知を抽出・構造化します。これらの情報をDatabricks上で統合することで、現在の設備状態と過去の類似事象を比較し、点検箇所、想定される原因、対応手順、その判断根拠を提示するAIエージェントを実現します。
レガシーシステム移行判断支援エージェント
設計書、ソースコード、データ定義、障害履歴、運用手順などの既存資産に加え、SDIを用いて保守担当者が持つ未文書化の仕様や判断履歴を抽出・構造化します。これらの情報をDatabricks上で横断的に管理し、移行対象の影響範囲、関連するデータやプロセス、移行リスク、確認すべき関係者、テスト観点などをAIエージェントが提示できる環境を整備します。

今後の展開

今後、ヘッドウォータースは、Databricks Agent Bricks、SDI、企業OSに関する取り組みを連動させ、企業データと現場知見のAI Ready化から、業務特化型AIエージェントの実装・運用までを支援していく予定です。

また、顧客企業とのユースケース創出を進めるとともに、業界別・業務別のAIエージェント活用に関するリファレンスアーキテクチャとテンプレートを開発します。これらの取り組みを通じて、企業におけるAIエージェントの実装と定着を支援し、企業固有のデータと業務知識を活用した新たな業務変革の実現に貢献していくことでしょう。