エージェント型データモデリングフレームワークのあり方
「AIにはデータが必要ですが、データのためにもAIを活用する必要があります」（ラウ氏）
ラウ氏の提案は、AI機能を構築するために使っているデータ基盤そのものを直すときにも、同じエージェント型のアプローチを採用しよう、というものです。このフレームワークは、次の3つの構成要素から成り、それぞれが次の要素へとつながっています。
- インテリジェントディスカバリー：既存のレポートやダッシュボードをリバースエンジニアリングし、そこに埋め込まれたビジネスロジックを抽出して、実際に存在するデータと欠落しているデータを特定するエージェント。
- データモデリングエンジン：ビジネスコンテキストを取り込み、ライブデータスキーマをスキャンして、現在のガバナンスポリシーに基づいて新しいテーブル、カラム、および構造化された定義を生成。
- ガバナンスループ：生成されたモデルを検証ルールと照合し、問題が解決されるまで反復処理を続ける自動自己修正システム。
先ほどの冬のジャケットの一件を、このフレームワークに当てはめてみましょう。エージェント型のデータモデリングシステムであれば、実際の出荷に至る前に問題を検知できたはずです。まず「ウィンターコレクション」という表現から、温度に依存する属性が関わることを察知します。次にプロダクトのエンティティをスキャンし、温度に関連するフィールドが存在しないことを発見します。そして、エージェントが不完全なデータのまま動き出す前に、アラート（および修正案）を生成していたはずです。
このフレームワークによって、人間のデータエンジニアが不要になるわけではありません。ただしAIの助けを借りれば、あらゆる判断が自分の手元で滞ってしまう、というボトルネックからは解放されます。
「これで、最も重要な担当者が休日に仕事をする必要がなくなり、もっと早く帰宅できるようになったと考えると嬉しいですね」（ラウ氏）
AIプロダクトが目指すのは、人を意思決定のループから外すことではありません。システム間でデータをやりとりするだけの作業から人を解放し、本当に判断が必要なタイミングでこそ、人が意思決定に関与できるようにすることです。
また、すでにMixpanel MCPを利用しているチームにとっては、こうした構造化され、ガバナンスの効いたデータレイヤーこそが、統合を真に信頼できるものにしてくれます。
