MCPを利用したAIエージェント、実例から知るシステム構成とデータ設計のポイント

記事の概要

AIエージェントの開発において、特にMCP（Model Context Protocol）を用いたシステム構成やデータ設計の重要性が強調されています。
企業がAIエージェントを実業務に活用する際には、回答精度や応答速度が大きな課題となります。
特に、顧客からの問い合わせに対応するチャットボットは、高い回答精度が求められるため、データ設計やメタデータの充実が不可欠です。
AIエージェントが適切な情報源を選び、正確な情報を取得できるようにするためには、設計やデータ品質を一貫して考慮する必要があります。
また、独自のMCPを構築し、自社の業務やデータソースに合わせたカスタム実装を行うことも推奨されています。
これにより、AIチャットの回答精度を継続的に改善し、顧客体験を向上させることが可能になります。

記事のポイント

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

日経クロステック（xTECH）

MCPを利用したAIエージェント、実例から知るシステム構成とデータ設計のポイント

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