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エージェントは、推論できるコンテキストの質によってその知性が決まります。現在、そのコンテキストはデータレイク、データウェアハウス、レイクハウス、データベース、ストリーム、そして文書化されていない組織の知識に散在しています。AIエージェントが信頼できる意思決定を行うためには、コンテキストが必要です。AWSサミットニューヨークシティで、私たちはデータとAIエージェントのためのコンテキストインテリジェンスを提供する一連の革新を発表しました。

AWS Context（近日登場）
本日の基調講演では、AWS Contextという新しいサービスを紹介しました。このサービスは、既存のデータ間の関係を自動的にマッピングし、知識グラフを作成します。これにより、組織内のAIエージェントが運用時に管理されたデータ関係、ビジネスルール、ドメイン知識にアクセスできるようになります。データ管理者は直感的なコンソールを通じてグラフを管理し、推測された関係をレビューし、プロダクションに昇格させ、ビジネス定義や使用ルールなどのドメイン特有の知識を添付します。

AWS Contextは、Amazon Quickを支える知識グラフ技術を拡張したもので、数十万人のユーザーが日々利用しています。このグラフは、データセット、ダッシュボード、メタデータをカタログ化し、使用パターンから学習して、すべてのインタラクションをよりスマートにします。AWS Contextを使用することで、個人の知識グラフから組織全体で共有される管理されたコンテキスト層に拡張されます。既存のAmazon Quickユーザーは、AWS Contextが有効になると、より広範な企業の知識グラフにアクセスできるようになります。

コンテキストレイヤーの主要要素は、Apache Iceberg形式でAmazon S3に公開され、Iceberg準拠のツールを使用してメタデータを消費し、AWS Contextに基づいて構築できます。インフラストラクチャをプロビジョニングする必要はなく、AWS Management Consoleで数回のクリックでエージェントのためのコンテキストを収集し、キュレーションを開始できます。

AWS Contextは、エージェントが使用するたびに賢くなります。エージェントがグラフをクエリすると、正しい結果を生成するソース、エージェントが依存する結合パス、適用されるキュレーションルールを観察します。これにより、エージェントは他のエージェントが正しい結合パスを発見したり、スキーマの曖昧さを解決したりする際に、その情報を共有できます。

AWS Glue Data Catalogのビジネスコンテキストとセマンティック検索（プレビュー）
本日、AWS Glue Data Catalogのビジネスコンテキストとセマンティック検索のプレビューも発表しました。これにより、人間とAIエージェントがデータを発見し理解するためのコンテキストとツールが提供されます。顧客は、Glueテーブル、ビュー、カラムにビジネスの説明、用語集、カスタムメタデータを追加し、外部のスキル資産と関連付けることができます。

Amazon S3アノテーション（一般提供開始）
顧客がデータレイクに独自のコンテキストを追加しやすくするために、Amazon S3アノテーションの一般提供を開始しました。これにより、S3オブジェクトに直接リッチでクエリ可能なビジネスコンテキストを添付し、そのコンテキストをS3 Icebergテーブルに保存できます。アノテーションは可変であり、データが変更されるにつれて進化させることができます。アノテーションはS3オブジェクトと共に保存され、オブジェクトのコピーや複製操作を通じて移動します。これにより、エージェントは別のメタデータシステムを構築することなく、必要な情報を見つけることができます。

これらの革新により、AIエージェントがデータと相互作用するための知識とインテリジェンスの基盤が構築されます。