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What it solves

Bag of Words（BOW）は、エージェント型分析プラットフォームであり、Large Language Models（LLM）とエンタープライズデータのギャップを埋めます。ユーザーは、複雑な分析を実行し、レポートを生成し、繰り返しのデータタスクを自動化できる専門的なデータエージェントを作成でき、毎回コンテキストを手動で提供したり、複雑なクエリを書いたりする必要はありません。

How it works

BOW は、LLM、データソース、コミュニケーションチャネル間のガバナンスされたゲートウェイとして機能します。管理者は、エージェントごとに専用のデータアクセス、ツール、認証情報、指示を設定できます。これらのエージェントは、チャットインターフェース、スケジュールレポート、ダッシュボード、外部 MCP（Model Context Protocol）クライアントなど、さまざまなサーフェスにデプロイ可能です。プラットフォームには自己改善ループが組み込まれており、エージェントは評価セットに対してテストされ、失敗した場合はシステムが自動的に指示の修正案を作成・テストして、時間とともに信頼性を向上させます。

Who it’s for

AI エージェントをデータ分析やビジネスインテリジェンスにスケールさせる必要があるチームや企業向けに設計されており、強力なガバナンス、RBAC、そして多数のデータベース、BI ツール、業務アプリケーションへの接続が可能です。

Highlights

• Extensive Connectivity: PostgreSQL、Snowflake、BigQuery など多数のデータベース、Tableau、Power BI などの BI ツール、Salesforce、NetSuite などの業務アプリと統合。
• MCP Gateway: エージェントを MCP サーバーやカスタム API に接続し、コンテキストとツールを MCP クライアントに公開。
• Self-Improving Loops: 評価セットを使用して失敗を自動検出し、指示の更新案を作成してエージェント性能を向上。
• Multi-Surface Deployment: エージェントは Web アプリ、Slack、Microsoft Teams、WhatsApp、Excel、または Claude Code のような MCP クライアントを介したヘッドレス実行が可能。
• Enterprise Governance: RBAC、SSO、監査ログ、モデルポリシーを含み、データとモデルへのアクセスを制御。