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公開：2025-05-22

ベクスト、Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBE活用しAIエージェント型テキストマイニング技術開発を発表

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• ベクスト社がMicrosoft AI Co-Innovation Lab KOBEを利用したAIエージェント型テキストマイニング技術開発を発表
• Semantic KernelフレームワークとMCPを用いたPoCを実施し、AIエージェントによるテキストマイニングツールの自動操作を実現
• 高度なテキスト分析を誰でも容易に活用できる未来を目指し、開発を継続する

ベクスト株式会社によるAIエージェント型テキストマイニング技術開発

ベクスト株式会社は2025年5月2日に、AI共創ラボ「Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBE」を利用したAIエージェント型テキストマイニングのPoCを実施したと発表した。この技術は、同社のテキストマイニングツールVextMinerとAIエージェントを連携させることで、高度なテキスト分析を誰でも容易に利用できるようにすることを目指しているのだ。

3日間のプログラムでは、MicrosoftのSemantic Kernel (SK)を用いたエージェント開発を行い、Azureリソースとの連携やMCP呼び出し処理を実装した。具体的には、SKエージェントとMCP呼び出しの実装、分析用エージェントを活用したPoCアプリの開発という2つのワークストリームを実施したのだ。

PoCアプリでは、大規模テキストデータに対するAgenticなRAG(Retrieval-Augmented Generation)とテキストマイニングのオーケストレーションを試行した。チャット履歴や外部データとの連携を通じて、大量のデータに対する有用な回答を生成する仕組みを検証し、RAGとテキストマイニング処理をユーザクエリに応じてエージェントが自動で判別し、適切な処理を呼び出せることを確認したのだ。

Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBEと開発概要

Vext Tech Conference 2025

Semantic KernelとModel Context Protocol(MCP)

本開発において重要な役割を果たしたSemantic KernelとMCPについて解説する。

• Semantic Kernelは、AIエージェント開発のためのフレームワークだ。
• MCPは、大規模言語モデル(LLM)と様々なツールを簡単に連携させるための標準化されたインターフェースである。
• これらにより、AIエージェントとテキストマイニングツールのシームレスな連携が可能になったのだ。

これらの技術は、AIエージェントによるテキストマイニングツールの自動化を実現する上で不可欠な要素となっている。

AIエージェント型テキストマイニング技術開発に関する考察

今回の取り組みは、高度なテキスト分析技術を誰でも容易に活用できる未来への大きな一歩となるだろう。AIエージェントによる自動化は、分析の効率化と迅速化に貢献し、ビジネスにおける意思決定の質向上に繋がる可能性を秘めているのだ。

しかしながら、AIエージェントの精度や信頼性、データセキュリティといった課題も考慮する必要がある。特に、大量のテキストデータを扱う際には、誤った解釈やプライバシー侵害のリスクを最小限に抑えるための対策が不可欠となるだろう。

今後は、AIエージェントの学習データの質向上や、ユーザーインターフェースの改善、セキュリティ対策の強化など、更なる技術開発と検証が必要となるだろう。ベクスト株式会社には、これらの課題を克服し、より高度で使いやすいAIエージェント型テキストマイニング技術を提供し続けてほしい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「ベクスト、Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBEを利用しAIエージェント型テキストマイニングの技術開発を加速 | ベクスト株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000022937.html, (参照 25-05-22).
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2. Microsoft. https://www.microsoft.com/ja-jp

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