AIエージェントを巡る業界再編が加速するか
「Salesforce買収劇場」を動かしたのはInformaticaの新AI戦略だった?
InformaticaがエージェンティックAIへの本格的な取り組みを発表した直後に、Salesforceによる買収が発表された。買収直前に開催されたInformatica World 2025の内容から、その戦略的意図を読み解く。
データマネジメントツールベンダーInformaticaは、2025年5月14~15日(現地時間、以下同じ)に米ラスベガスで開催したプライベートイベント「Informatica World 2025」で、AIエージェント領域に本格的に取り組む姿勢を印象付けた。AIを軸に業界が回り始めている現在、同社が長年磨き上げてきた強力なデータプラットフォームが武器になる。
特に印象的だったのが「AIエージェント」「エージェンティックAI」への注力ぶりだが、そのイベントからおよそ2週間後の5月27日には、Salesforceが同社を買収するという大きな注目を集める発表があった。Salesforceは2019年にTableau、2021年にSlackと数年置きに大型買収を繰り返しており、約80億ドルとされるInformaticaの買収はこれらに次ぐものとなった。
ここでは、買収直前のタイミングとなったInformatica Worldの主な内容を振り返り、Salesforceによる買収へとつながった背景を考察すると同時に、業界の先行きを展望してみよう。
買収発表の伏線となったInformaticaのAI戦略
イベント初日の5月14日に、InformaticaはエージェンティックAI(自律的に目標を設置し、それを達成するために行動するAI)に対する包括的な戦略を発表した。方向性としては大きく2軸ある。まず同社のデータ統合プラットフォームに組み込まれ、ユーザーの運用管理作業を支援するための「自律型デジタルアシスタント」となる「CLAIRE Agents」。もう一つは、ユーザー企業がインテリジェントなAIエージェントを構築、運用するのを支援する「AI Agent Engineering」だ。プラットフォーム内部での活用と、AIエージェントを開発、運用したいユーザー企業向けの支援機能の両方をカバーしていく。
AI Agent Engineeringの取り組みは、SalesforceのAIエージェント機能「Agentforce」と狙いが同じとみることもできそうだ。一方、5月14日付でInformaticaはSalesforceとのパートナーシップ拡大に関する発表を行っており、同社のデータ管理プラットフォーム「Intelligent Data Management Cloud」と、SalesforceのAgentforceを統合する計画だと説明されていた。
この統合計画の中核となっていたのは同社のマスターデータマネジメント(MDM)で、前述の2軸では前者のCLAIRE Agentsを含むデータプラットフォームに関する話だと言える。イベント前の段階ではInformaticaのデータプラットフォームをAgentforceで活用するという方向性で進んでいたが、AI Agent Engineeringを含む同社のエージェンティックAIに対する取り組みのインパクトが大きかったことから、パートナーシップにとどまらず買収を決断するに至ったのではないか――。というのは想像でしかないが、パートナーシップの拡大を正式に発表した2週間後に買収発表、という一連の流れはさすがに唐突感があるので、やはりInformatica Worldにおける発表内容がこの決断に影響しているとみるのが妥当ではないかと考えられる。
ともあれCLAIRE Agentsは、今後本格化していくであろうエージェンティックAIの時代に向けた取り組みに必要な機能要素を、漏れなくカバーしている感がある。この自律型デジタルアシスタントは、「高度なAI推論とプランニングモデルを活用して、データの取り込みやデータリネージ(データの生成源から最終利用点までの流れを追跡、記録する機能)からデータ品質保証に至るまで、複雑なデータ操作を自動化する」ツールだと説明されている。現在AIエージェント間の連携を実現するためのプロトコルとして事実上標準の地位を固めた感のある「MCP」(Model Context Protocol)もサポートしている。
具体的なAIエージェントの例として、以下の提供が予定されている。
- Data Quality Agent
- クラウドウェアハウス、MDMシステム、サードパーティーリポジトリのデータ品質を継続的に監視し、改善
- Data Discovery Agent
- アナリティクスやAIに関連し、信頼され、準拠したデータ資産を迅速に特定
- Data Lineage Agent
- 多様なコーディング環境において、きめ細かなデータリネージを自動的に生成
- Data Ingestion Agent
- 複雑な取り込みおよびレプリケーションパイプラインの構築を簡素化
- ELT Agent
- 「Snowflake」「Databricks」「Google BigQuery」「Amazon Redshift」「Microsoft Fabric」といったクラウドデータウェアハウス向けに最適化されたELT(抽出、ロード、変換)ジョブを自動化
- Modernization Agent
- Informatica Data Management CloudへのDeta Engineering Integrationワークフローを自動化
- Product Experience Agent
- Informatica Master Data Managementの階層およびタクソノミ(分類体系)から製品データ属性を強化
- Data Exploration Agent
- クラウドデータウェアハウスやデータレイクの構造化されたエンタープライズデータセットのゴールベースのデータ探索を自動化
発表時点での計画によれば、2025年秋からプレビュー版が提供開始される見込みだ。
買収が発表された5月27日付のSalesforceのプレスリリースの中で、同社の会長兼CEOのマーク・ベニオフ氏は「それぞれ世界ナンバーワンのAI CRM(CRM:顧客関係管理システム)とAI搭載MDMおよびETLプラットフォームがついに一つになります」とコメント。今回の統合により、Salesforceの「Einstein」(AI機能群)と、InformaticaのCLAIRE Agentsという2つのAIエンジンが結集し、信頼性があり、説明可能で、スケーラブルな“AI×データプラットフォーム”が実現する点を強調した。
Informaticaはデータ統合プラットフォームの機能強化を図り、満を持してエージェンティックAIへの本格的な取り組みを発表した途端に買収が決まったわけだが、逆に言えば同社の戦略的な取り組みの正しさが実証されたと見ることもできる。Salesforceによる買収では、TableauもSlackも以前からの魅力を損なうことなく時間をかけて丁寧に統合を進めているように見えるので、Informaticaに関しても同様の展開になることを望みたい。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[LRM株式会社] 「標的型攻撃メール」事例・サンプル集 -
製品資料
[LRM株式会社] セキュリティ教育はなぜ「年間計画」を立てる必要があるのか? -
製品資料
[LRM株式会社] セキュリティの重要性が伝わらない…… 効果がない社員教育から脱却する方法 -
製品資料
[LRM株式会社] 「標的型攻撃メール訓練」導入ガイド 社員の意識を確実に高める仕組みの作り方 -
事例
[株式会社マクニカ] アイカ工業に学ぶ脆弱性対策 情シスが把握できずにいたアセットも正確に把握
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「VMware離れ」は本当か 3000社がVCF 9にかじを切った現実的な理由
-
2
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
3
Oracle巨大ITプロジェクトはなぜつまずいたのか 8年で導入1割、追加で170億ドル
-
4
Microsoft製品でここまで自動化できる 情シスがやめられる手作業10選
-
5
「Microsoft 365」が乗っ取られる 跡形もなくMFAを破る手口
-
6
エンジニアが選考を辞退する本当の理由 7割が隠す“面接の違和感”とは
-
7
Netflixのバックエンドは「ほぼJava」 3000超のアプリを支える開発基盤の裏側
-
8
ISMSの“コンサル丸投げ”が招く数千万円の無駄 NTTドコモビジネスの脱出劇
-
9
AI基盤は本当に「オンプレ回帰」する? Broadcomの言い分と企業の本音
-
10
生成AIの7割が「別画面・コピペ運用」 “導入”は進んでも定着せず
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
生成AIのハルシネーションを防止 回答精度を高めるセマンティックレイヤーとは
-
2
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
3
5回聞くだけじゃ足りない? トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
4
AIが「わざわざ使うツール」になっていない? 業務で自然に使う導線にする秘訣
-
5
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは?
-
6
「脱Excel」か「Excel快適化」か? 現場にやさしい業務改善の進め方
-
7
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
8
マンガで解説:「ゼロトラスト」「SASE」の必要性とメリット
-
9
5分で分かる「セキュア大容量ファイル転送サービス」の機能とメリット
-
10
情報セキュリティ対策早分かりガイド:25の自社診断で弱点と解決策を理解
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー