BGL、Claude Agent SDKで200名の従業員向けデータ分析を民主化

非開発者もデータ分析ができる時代：Claude Agent SDK実際の使用事例

オーストラリアの金融ソフトウェア会社BGLが、Claude Agent SDKとAmazon Bedrock AgentCoreを使用して全社的なBI（ビジネスインテリジェンス）プラットフォームを構築した。^{[AWS ML Blog]}

簡単に言えば、SQLを知らない従業員も自然言語で「今月の売上」と言える。「トレンドを見せて」と聞けば、AIが自動的にクエリを生成してチャートを描く。

BGLは既にClaude Codeを毎日使用していたが、単純なコーディングツールではなく、複雑な問題について推論し、コードを実行し、システムと自律的に相互作用できる能力があることに気づいた。^{[AWS ML Blog]}

個人的に、この事例が興味深い理由は「AIエージェントをプロダクション環境にどのようにデプロイするか？」に対する実践的な回答を示しているからだ。

ほとんどのtext-to-SQLデモは素晴らしく動作するが、実際の業務に適用すると問題が発生する。テーブルジョインのミス、エッジケースの漏れ、誤った集計。これを解決するため、BGLはデータベースとAIの役割を分離した。

既存のAthena + dbtでよく整理された分析テーブルを作成し、AIエージェントはSELECTクエリの生成にのみ集中する。正直、これが核心だ。すべてをAIに任せると、ハルシネーションが増加する。

もう一つの注目点はコード実行パターンだ。分析クエリは数千行、時には数MBのデータを返す。これをすべてコンテキストウィンドウに入れると爆発する。BGLはAIがファイルシステムからCSVを処理するためにPythonを直接実行できるようにした。

BGLはAgentCore Memoryの統合を計画している。目標は、ユーザーの好みとクエリパターンを保存して、よりパーソナライズされた応答を生成すること。

この事例が示す方向性は明確だ。2026年、エンタープライズAIは「素敵なチャットボット」から「実際に動くエージェント」へと進化している。Claude Agent SDK + Amazon Bedrock AgentCoreの組み合わせは、そのような青写真の一つだ。

Q: Claude Agent SDKとは正確には何か？

A: AnthropicのAIエージェント開発ツールだ。Claudeモデルが単に応答するのではなく、コードを自律的に実行し、ファイルを操作し、システムと相互作用できるようにする。これにより、BGLはtext-to-SQLとPythonデータ処理を1つのエージェントで処理する。

Q: なぜAmazon Bedrock AgentCoreが必要なのか？

A: AIエージェントが任意のPythonコードを実行するには、セキュリティ分離が必須だ。AgentCoreは、セッション間のデータや認証情報へのアクセスをブロックするステートフル実行環境を提供する。プロダクションデプロイに必要なインフラへの懸念を軽減する。

Q: 実際に効果はあるのか？

A: BGLの200名の従業員は、データチームの助けなしに自分で分析を行うようになった。プロダクトマネージャーは仮説を検証し、コンプライアンスチームはリスクトレンドを特定し、カスタマーサクセスチームは顧客との通話中にリアルタイム分析を実行できる。

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