多くの大企業にとって、旧式のビジネスインテリジェンス（BI）システムの移行は長年にわたる困難な課題である。企業が古いツールから離れられない理由は、単に代替案がないからではない。ダッシュボードの再構築や複雑な計算式の移植、セキュリティ設定の書き換えといった手作業に膨大なコストがかかるためだ。AWSは、この近代化のボトルネックを解消すべく、自社の移行支援スイート「AWS Transform」にエージェンティックAI（自律型AI）を統合した。

この新機能は、手作業中心のプロセスから、チャット形式で対話的に指揮する自動化モデルへの転換を促す。専門的なエージェントは、TableauやPower BIといった既存プラットフォームの構造を深く理解できるため、各要素の依存関係を解明し、Amazon QuickSight上で再構築することが可能だ。これは単なるグラフの複製にとどまらず、長年蓄積された分析ロジックそのものを移植することで、組織の知的財産を継承する役割を果たす。

技術的なワークフローは、対話を通じた2段階の手順で進行する。「分析」フェーズでは、エージェントが既存環境をスキャンして監査を行い、移行すべき資産と互換性の問題を特定する。「変換」フェーズでは、データセットや可視化ツール、フィルタの構築を自動化する。Amazon Bedrockが背後で推論を支え、組織のAWSアカウント内で完結するため、セキュリティやデータ転送に関する懸念も解消されている。

今回のリリースは、エンタープライズソフトウェアにおける「一括入れ替え」から、インテリジェントで段階的な近代化への移行という潮流を象徴している。エージェンティックAIがデータ変換などの負荷の高い作業を担うことで、人的リソースはインフラ維持から、高度な検証やガバナンスへと注力できるようになった。これはAIを単なるチャットボットとしてではなく、企業ワークフローに組み込まれた実用的な層として活用する好例と言える。

一方でAWSは、最終的な承認権限は常に人間に残ることを強調している。エージェントが構造的な構築を代行するとしても、最終的な検証や権限設定、ユーザー受け入れテストは専門家が担う必要がある。AIを加速装置、人間を最終的な判断者と定義するこの役割分担は、今後のエンタープライズITにおける自律システムの標準的な統合モデルとなるだろう。

多くの大企業にとって、旧式のビジネスインテリジェンス（BI）システムの移行は長年にわたる困難な課題である。企業が古いツールから離れられない理由は、単に代替案がないからではない。ダッシュボードの再構築や複雑な計算式の移植、セキュリティ設定の書き換えといった手作業に膨大なコストがかかるためだ。AWSは、この近代化のボトルネックを解消すべく、自社の移行支援スイート「AWS Transform」にエージェンティックAI（自律型AI）を統合した。

この新機能は、手作業中心のプロセスから、チャット形式で対話的に指揮する自動化モデルへの転換を促す。専門的なエージェントは、TableauやPower BIといった既存プラットフォームの構造を深く理解できるため、各要素の依存関係を解明し、Amazon QuickSight上で再構築することが可能だ。これは単なるグラフの複製にとどまらず、長年蓄積された分析ロジックそのものを移植することで、組織の知的財産を継承する役割を果たす。

技術的なワークフローは、対話を通じた2段階の手順で進行する。「分析」フェーズでは、エージェントが既存環境をスキャンして監査を行い、移行すべき資産と互換性の問題を特定する。「変換」フェーズでは、データセットや可視化ツール、フィルタの構築を自動化する。Amazon Bedrockが背後で推論を支え、組織のAWSアカウント内で完結するため、セキュリティやデータ転送に関する懸念も解消されている。

今回のリリースは、エンタープライズソフトウェアにおける「一括入れ替え」から、インテリジェントで段階的な近代化への移行という潮流を象徴している。エージェンティックAIがデータ変換などの負荷の高い作業を担うことで、人的リソースはインフラ維持から、高度な検証やガバナンスへと注力できるようになった。これはAIを単なるチャットボットとしてではなく、企業ワークフローに組み込まれた実用的な層として活用する好例と言える。

一方でAWSは、最終的な承認権限は常に人間に残ることを強調している。エージェントが構造的な構築を代行するとしても、最終的な検証や権限設定、ユーザー受け入れテストは専門家が担う必要がある。AIを加速装置、人間を最終的な判断者と定義するこの役割分担は、今後のエンタープライズITにおける自律システムの標準的な統合モデルとなるだろう。