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何を解決するか

Bag of Words (BOW) は、大規模言語モデル（LLM）と企業データの間のギャップを埋めるエージェント型分析プラットフォームです。AIエージェントが複雑な分析タスクを実行し、レポートを生成し、根本原因分析を行うために必要なコンテキスト（特定のデータソース、ツール、資格情報、権限など）を手動で毎回設定せずに提供する問題を解決します。

動作方法

BOWは、LLM、データソース、通信チャネルの間の統制されたゲートウェイとして機能します。ユーザーは、さまざまなコネクタ（データベース、データウェアハウス、BIツール、APIなど）へのアクセスを備えた「エージェント」を特定の指示とともに設定できます。これらのエージェントは、チャット、スケジュールされたレポート、ダッシュボード、MCPクライアントなど、さまざまなインターフェースにデプロイできます。プラットフォームには、分析クエリの高速化を図るクエリ高速化キャッシュと、エージェントが期待される振る舞いを満たさない場合に、自動的に指示を修正してテストする自己改善ループを用いた評価フレームワークが含まれています。

対象ユーザー

ビジネスインテリジェンス、自動レポート、イベント駆動型調査を組織全体でスケーラブルに実施したいチームや企業向けに設計されています。

主な特徴

• 広範な接続性: PostgreSQL、Snowflake、BigQuery、Tableau、Power BI などのさまざまなBIツールを含む、多数のデータコネクタをサポート。
• エージェントのガバナンス: RBAC、監査ログ、行レベルのセキュリティにより、各エージェントがアクセスできるデータやツールを正確に制御。
• 自己改善ループ: 評価セットを使用してエージェントの振る舞いを監視し、信頼性を向上させるために指示を自動的に反復改善。
• MCPゲートウェイ: エージェントをModel Context Protocol (MCP) サーバーに接続し、Claude Code などのMCPクライアントに公開。
• クエリ高速化: 自動更新されるキャッシュにより、分析クエリの実行速度を10～1000倍に高速化。
• マルチ表面デプロイ: ウェブアプリ、Slack、Microsoft Teams、WhatsApp、メール、Excel など、さまざまなチャネルでエージェントを動作可能。