AI Agent は“データの意味”を理解できるか？〜Semantic Layerが変えるAI時代のビジネスコンテキスト〜
AIがコード生成を担う時代、エンジニアに求められる価値は「実装速度」から「正しい意思決定」へと移り始めています。しかしAI Agentは、企業ごとに異なるKPI定義やデータの意味、ビジネスコンテキストまでは十分に理解できないことが多いです。本セッションでは、Semantic LayerやOpen Semantic Interchangeを通じて、AIがデータやビジネスコンテキストを理解するための仕組みを解説します。さらにCortex Codeを例に、次世代のAI Agentの可能性を紹介します。
田中 翔［Snowflake］
Snowflake合同会社
Product, Developer Experience, Lead Developer Advocate
MLOps コミュニティ
Developer Advocate として Data Engineering や AI/ML に関する登壇やブログ記事、デモ開発等を担当。日本や世界中の OSS のカンファレンスにて、LLM や AIの評価方法、データに関する登壇も活動。Snowflake 入社前は、Google にて Ads の Solution Engineer として、AI/ML/Data ソリューションを Github を介して日本、アジア、世界に向けて提供。MLOps コミュニティの初期運営メンバーで、コミュニティとして約５年以上、これまで合計約60回以上のMLOps/LLMOps/AgentOpsに関するイベントを実施。