BGL、Claude Agent SDKで200人の従業員データ分析を民主化

非開発者もデータ分析する時代: Claude Agent SDK 実際の活用事例

オーストラリアの金融ソフトウェア企業BGLがClaude Agent SDKとAmazon Bedrock AgentCoreを活用し、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]}

簡単に言うと、SQLを知らない従業員も自然言語で「今月の売上推移を見せて」と聞けば、AIが自動的にクエリを作成し、チャートまで描いてくれるシステムだ。

BGLはすでにClaude Codeを日常的に使っていたが、単純なコーディングツールではなく、複雑な問題を推論し、コードを実行し、システムと自律的に相互作用す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のは、「AIエージェントをプロダクションにどうデプロイするか」に対する実際の答えを示しているからだ。

ほとんどのtext-to-SQLデモはきれいに動作するが、実際の業務に入れると問題が発生する。テーブル結合ミス、エッジケースの抜け、誤った集計。BGLはこれを解決するために、データ基盤とAIの役割を分離した。

既存のAthena + dbtで適切に精製された分析用テーブルを作成しておき、AIエージェントはSELECTクエリの生成のみに集中させる。正直これが核心だ。AIにすべてを任せると、幻覚（hallucination）が増える。

もう一つ注目すべき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。これをコンテキストウィンドウにすべて入れると破綻する。BGLはAIが直接Pythonを実行してファイルシステムからCSVを処理するようにした。

BGLはAgentCore Memory統合を計画中だ。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作成するという。

この事例が示す方向は明確だ。2026年の企業AIは「素晴らしいチャットボット」ではなく「実際に働くエージェント」に進化している。Claude Agent SDK + Amazon Bedrock AgentCoreの組み合わせはその青写真の一つだ。

Q: Claude Agent SDKとは正確に何か？

A: Anthropicが作成したAIエージェント開発ツールだ。Claudeモデルが単純な応答だけでなく、コード実行、ファイル操作、システム相互作用を自律的に実行できるようにする。BGLはこれでtext-to-SQLとPythonデータ処理を一つのエージェントで処理した。

Q: Amazon Bedrock AgentCoreはなぜ必要なのか？

A: AIエージェントが任意のPythonコードを実行するには、セキュリティ隔離が必須だ。AgentCoreはセッション間のデータや資格情報へのアクセスを遮断するステートフルな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の悩みを減らしてくれる。

Q: 実際の効果はあるのか？

A: BGLの200名の従業員がデータチームの助けなしに直接分析を実行できるようになった。製品マネージャーは仮説検証を、コンプライアンスチームはリスク傾向の把握を、顧客成功チームはクライアントコール中のリアルタイム分析をすることができる。

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