「AIアシスタント」から「自律実行チーム」へ--10年の知見を結集した次世代プラットフォーム
企業向けデータインテリジェンスソリューションを提供するThinkingAI（本社：米国カリフォルニア州）は、米国西部時間2026年4月16日、シリコンバレーのコンピュータ歴史博物館にて、企業向けAI Agentプラットフォーム「Agentic Engine」の製品発表会を開催しました。
 
 
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「Agentを導入した」のに、なぜ業務は変わらないのか
これまで多くの企業がAI Agentの導入を進めてきました。しかし、ThinkingAIが数十社の異業種企業と深く対話する中で見えてきたのは、「導入したAgent」と「使えるAgent」の間に横たわる大きなギャップでした。

マーケティング部門は広告最適化Agent、カスタマーサポートはチャットボット、データチームは分析Agent--各部門がそれぞれAgentを持っているのに、それらは互いに会話せず、データを共有せず、協調しない。結果として、組織全体の意思決定スピードは変わらないまま。これが多くの企業が直面している現実です。

さらに、Agentが本当に必要とするのは、整然と並んだデータベースの数字だけではありません。SNSでの顧客の声、カスタマーサポートの会話履歴、社内チャットに埋もれた議論、アプリストアのレビュー--これらの「生の情報」が各システムに分散したまま、Agentの目には届いていません。

そして最も重要なのは、データを集めただけでは不十分だということ。生データを「Agentが理解し、判断できる知識」に変換する仕組みがなければ、Agentは表面的な応答しかできません。

ThinkingAIは、これらの課題を解決するために「Agentic Engine」を開発しました。
 
感知、理解、行動--Agentが持つべき3つの能力
優れたビジネスパーソンは、常に市場の変化を感じ取り、その背景を理解し、適切なアクションを起こします。Agentic Engineが目指したのは、この「感知・理解・行動」のサイクルをAgentに実装することでした。

感知する力を持つAgentは、24時間365日、あらゆるチャネルからシグナルを拾い上げます。データダッシュボードの数値異常だけでなく、Discordでのユーザーの不満、App Storeで急増した低評価レビュー、社内会議で議論されたまま放置された課題--これらを自動的に関連付け、「これは個別の問題か、それとも全体的なトレンドか」を判断し、リアルタイムで警告を発します。

理解する力を持つAgentは、「何が起きたか」だけでなく「なぜ起きたか」を読み解きます。例えば「今週のリテンション率が低下した」という問いに対し、Agentはあなたの会社における「リテンション」の定義を知っており、「どのチャネル、どのバージョン、どのユーザー層」で分解すべきかを理解し、過去の類似ケースと照らし合わせて原因を特定します。まるで、ビジネスを熟知したベテランアナリストのように。

行動する力を持つAgentは、分析結果をもとに戦略を生成し、実行まで完結させます。例えば、特定の広告チャネルのROIが継続的に低下していることを検知すると、予算削減と再配分の戦略を自動生成し、A/Bテストで検証し、効果が確認できれば全体展開--この一連のプロセスを、人間のスケジュール調整を待つことなく実行します。

感知、理解、行動。この3つが循環し続けることで、Agentは単なる「質問応答ツール」から「自律的に業務を駆動するエンジン」へと進化します。
 
一人のアシスタントではなく、協調するチーム
Agentic Engineが提供するのは、単一の万能AIではありません。それぞれ専門性を持ち、互いに協力し合うAgent「チーム」です。

データ分析Agentは、チームの「目」として機能します。従来、ビジネス部門が分析依頼を出し、アナリストがSQLを書き、レポートを作成し、会議で議論する--このサイクルには数日を要していました。今では、ビジネス担当者が直接Agentに質問すれば、数分で結論と行動提案が得られます。

A/B実験Agentは、チームの「審判」です。従来は月次でスケジュールを組み、開発チームが実装し、人間が結果を判読する--1つの実験に2～4週間かかっていました。今では、Agentが機会を発見すると自動的に仮説を生成し、テストを開始し、リアルタイムで監視し、結果を判定します。人間の介入は不要です。

インテリジェント運用Agentは、チームの「手」として、インサイトに基づいて運用戦略を自動生成・実行します。離脱リスクの高いユーザーへの介入、高価値ユーザーの活性化施策--これらを行動シグナルに応じてリアルタイムに実行し、運用サイクルを「週単位」から「リアルタイム」へと変革します。

さらに、ユーザーはノーコードでドラッグ&ドロップ操作により、独自のAgentを作成できます。カスタムAgentは、システム標準のAgentと同様に、他のAgentと協調動作します。

これらのAgentが孤立して動くのではなく、「Agent CoWork」という3層協調メカニズムで連携します。戦略層が機会を発見し仮説を検証し、オーケストレーション層がタスクを調整し状態を管理し、実行層が並列で具体的なアクションを実行する--そして実行結果は再び戦略層にフィードバックされ、次のサイクルがより速く、より正確になります。
 
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汎用AIと専門家の違い--10年の知見が生む差
多くのAI Agentプラットフォームが「複数のAgentを構築できる」と謳っています。しかし、本当の差は「Agentがあなたのビジネスを理解しているか」にあります。

汎用の大規模言語モデルは確かに賢いですが、あなたの会社で「リテンション」がどう定義されているか、「新規ユーザー」の計算方法が何種類あるか、「課金分析」をどの数十の切り口で見るべきか--これらの業界ノウハウは、プロンプトだけでは補えません。

ThinkingAIは過去10年間、1,500社以上の企業、8,000以上のプロダクトにサービスを提供し、ゲーム、ソーシャルメディア、EC、ライブ配信など多様な業界で知見を蓄積してきました。この経験を、Agentic Engineは3層の知識体系として実装しています。

第一層は、Agentの記憶システムです。従来のデータウェアハウスは人間のアナリストのために設計されており、SQLを書き、テーブル構造を理解する必要がありました。しかしAgentが必要とするのは、ビジネス言語を直接理解できる知識ベースです。セマンティックレイヤーとナレッジグラフを通じて、「DAU」の算出方法、「先週」が暦週か運用週か、「収益」がGMVか実収入かといった暗黙知が構造化され、Agentが直接呼び出せるようになっています。

第二層は、100以上のあらかじめ組み込まれた業界Skillです。ユーザー分析、リテンション分析、課金分析、広告分析、運営分析など8つの主要領域をカバーしています。これは汎用的なデータ照会能力ではなく、特定業界の分析方法論です。「リテンション」をどう分解すべきか、「課金」をどの次元で見るべきか、「広告ROI」をどう帰属させるべきか--各Agentには専門家スキルが組み込まれています。

第三層は、持続的に進化する知識の蓄積です。実行結果のたびに新しい知識が蓄積されます。前回のA/Bテストでどの案が勝ち、なぜ勝ったのか。どのユーザーがどのアプローチに反応率が高いのか。どの異常が真の問題で、どれが正常な変動なのか。Agentは毎回ゼロから始めるのではなく、継続的に蓄積される知識ベース上でますます正確に動作します。

同時に、ユーザーは自社の業界経験を専用Skillとしてコード化でき、移植・拡張が可能です。Agentic Engineは閉じたシステムではなく、企業自身の知識を吸収し、進化し続けるプラットフォームなのです。
 
信頼できるAgent--可視化、制御、プライベート展開
Agentが自律的に実行するようになると、新たな問いが生まれます。「Agentは本当に正しいことをしているのか？」

多くの企業がAgentを導入した後、それがブラックボックスになっていることに気づきます。コストがどこで消費されているのか、出力が正確なのか、Agentが問題を解決しているのか無駄なループをしているのか--見えないのです。

Agentic Engineは、全プロセスの可観測性を提供します。新しいAgentはサンドボックス環境でテスト実行され、本番環境に影響を与えません。A/Bグレーリリースにより、新旧Agentを比較検証し、効果が確認できてから全面展開します。データ定義の一貫性を保証し、同じ質問には常に同じ答えを返します。そして、全工程でハルシネーション（幻覚）を検知し、誤った出力を防ぎます。

システム全体はプライベート展開に対応しており、基盤となる大規模言語モデルも含めて完全にオンプレミス化できます。データは企業外に出ず、完全にコンプライアンスを満たします。戦略パートナーであるMiniMaxは、プライベート展開を必要とする企業に大規模言語モデル基盤を提供します。

同時に、Agentic EngineはMCP、A2Aプロトコルをネイティブサポートし、あらゆるAIプラットフォームとシームレスに連携できます。真の企業向けプラットフォームは、オープンであるべきだと考えています。

インタラクション面では、Feishu、Wechat、DingTalk、Slackなど主要なビジネスプラットフォームに対応しており、ユーザーはいつでもどこでもAgentと対話できます。
 
次の10年へ
過去10年、ThinkingAIは企業にデータ基盤を提供してきました。次の10年、私たちはすべての企業が独自のAI Agentチームを持つ時代を実現します。

人間は目標と境界を設定し、Agentはその境界内で自律的に動く。人間は戦略、創造性、品質管理に集中し、Agentは感知、分析、実行を担当する。それぞれが強みを発揮する--これが、私たちが考えるAgent時代のあり方であり、Agentic Engineの設計思想です。

本日より、Agentic Engineは全世界の企業向けに提供を開始します。
 
公式サイト
 
ThinkingAIについて
ThinkingAIは、企業向けデータインテリジェンスソリューションを提供するテクノロジー企業です。過去10年間で1,500社以上、8,000以上のプロダクトにサービスを提供し、ゲーム、ソーシャルメディア、EC、ライブ配信など幅広い業界で実績を積み重ねてきました。データ分析基盤からAI Agent実行プラットフォームまで、企業のデジタルトランスフォーメーションを包括的に支援しています。