Treasure AIには、AIエージェントと対話する4つの異なる方法があり、そのうち3つは同じ基盤プラットフォーム上に構築されているため混同しやすくなっています。Treasure AI Studioはスタンドアロンのマルチプラットフォームチャットアプリケーションであり、4つの中で最も対応範囲が広いチャネルです。アカウント内の任意のデータに対してクエリを実行し、セグメントや完全なカスタマージャーニーを構築し、ファイルを生成する、といったことをすべて1つの会話の中で行えます。一方、Foundry Workspace、Audience Agent、Generic Chatは、AI Agent Foundryで設定した1つのエージェントを実行するための、より狭い範囲に特化した3つの方法です。使うチャネルを間違えると、思わぬ手戻りが発生します。たとえば、フォームベースの実行しかサポートしていない会話型エージェントをスケジュール実行しようとしたり、Treasure AI Studio内に存在しない「Foundry」タブを探したりするようなケースです。このページでは、それぞれのサービスの特徴を整理して比較し、Treasure AI Studioとの違いを示したうえで、カスタムFoundryエージェントがTreasure AI Studioとどのように連携するのかを正確に説明します。
| サービス | 概要 | アクセス方法 | 主な利用者 |
|---|---|---|---|
| Treasure AI Studio | SQLを書かずにアカウント内の任意のデータへクエリを実行し、CDPセグメントや完全なカスタマージャーニーを構築し、スプレッドシート/ドキュメント/プレゼンテーション/チャートを生成し、Work Foldersによってセッションをまたいでコンテキストを保持できる、マルチプラットフォームのチャットアプリケーションです。1つのペアレントセグメントや1つの構築済みエージェントに限定されない、最も対応範囲の広い汎用サービスであり、AI Agent Foundryとは別の製品です。 | agent.us01.treasure.aiおよび各リージョンの同等のURL、またはDesktop(MacまたはWindows)/iOSアプリ | マーケター、データアナリスト、プロジェクトオーナー |
| AI Agent Foundry | エージェントを構築・ガバナンスするプラットフォームです:プロジェクト、ナレッジベース、エージェント(システムプロンプト+ツール)、インテグレーション、インターフェースで構成されます。Foundry Workspace、Audience Agent、Generic Chatは、いずれもここで定義したエージェントを実行するための方法です。 | Treasureコンソール → AI Agent Foundry | エージェントを構築する開発者/ソリューションエンジニア |
| Foundry Workspace | フォームタイプのFoundryエージェントのランタイム環境です。対話的な実行に加え、日次・週次・月次の定期実行にも対応しています。 | Treasureコンソール → Foundry Workspace | 定期的なレポートや生成タスクを実行するマーケターやアナリスト |
| Audience Agent | Parent Segment インテグレーションを通じて公開され、1つのペアレントセグメントのデータに限定されたマネージドAI Agent Foundryエージェントです。プレミアム機能のため、詳細はカスタマーサクセス担当者にお問い合わせください。 | Audience Studio → 1つのペアレントセグメント → Audience Agent | 1つのペアレントセグメントを分析・セグメント化するマーケター |
| Generic Chat | 自己定義したエージェントをテストや社内利用のためのチャットウィジェットとして公開する、AI Agent Foundryのインテグレーションタイプ(およびそのTreasureコンソール上のタブ)です。 | Treasureコンソール → AI Agent Foundry → Generic Chatタブ | エージェントをテストする開発者、カスタムエージェントの社内利用者 |
Foundryベースのエージェントは固定されたパイプラインです。構築者がナレッジベースとツールをシステムプロンプトに配線し、実行のたびに同じ配線をたどります。Treasure AI Studioは異なる種類のエージェントです。誰かがあらかじめ設定した経路をたどるのではなく、リクエストごとに自ら経路を決定します。そのAgent Orchestratorは、メッセージごとに5段階のループを実行します:コンテキストの組み立て(システムプロンプト、Work Folderの指示、有効なSkills、会話履歴)、リクエストの計画への分解、各ステップに適したツールの選択、実行と結果のストリーミング、そして最終的な応答の組み立て——これをタスクが完了するまで必要な回数繰り返します。Foundryエージェントのツールがビルド時に固定されているのに対し、Studioは前のステップの結果に基づいて次のステップで使うツールを変え、クエリが失敗したりユーザーが訂正したりすれば会話の途中でも計画を変更します。
| 機能 | Treasure AI Studio | Foundry Workspace / Audience Agent / Generic Chat |
|---|---|---|
| 何をするか決める方法 | リクエストごとに複数ステップの計画を立て、各ツールの結果に基づいて適応する — Agent Orchestratorを参照 | エージェントの構築者が設定した固定のプロンプトテンプレートとツール配線に従う。同じ入力は常に同じ経路をたどる |
| 1つのセッションで使えるツール | tdx query/ps/sg/journey/wf、ファイルの読み書き、Web取得・検索、Databricks/Snowflake/BigQueryへの接続 — どれをどの順序で呼び出すかはモデルが判断する | 構築者がそのエージェントに組み込んだ、特定のKnowledge Base、Agent、Image Generator、Workflow Executorツールのみ |
| ドメインの専門知識 | SkillsがSQLパターン、セグメントスキーマ、ワークフロー構文などの新しい専門知識をエージェントに教える。Work Folderごとにインストールまたは構築でき、Skills Marketplaceから入手し、計画立案とツール選択の際にオーケストレーターが自動的に適用する。エージェントの設定を変更する必要はない | ビルド時に固定される。新しい機能を追加するには、AI Agent Foundryでエージェントのシステムプロンプトやツールを編集する必要がある |
| 1つの会話の対応範囲 | アカウント内の任意のデータベース、セグメント、ジャーニー、ワークフロー | 1つのFoundryエージェントのナレッジベースとツールが設定された範囲のみ。Audience Agentは1つのペアレントセグメントに限定される |
| ジャーニーの作成 | 可能 — セグメントを分析し、ジャーニーを設計し、同じ会話の中で作成する | 利用不可。Audience Agentはセグメントの分析と作成までで完結する |
| ファイル生成 | スプレッドシート、Wordドキュメント、PowerPointスライド、チャート、コードをそれぞれ専用のビューアー付きで生成 | エージェントのOutputスキーマで定義された範囲に限定され、画像生成には専用のImage Generatorツールを使用 |
| セッションをまたいだコンテキスト | Work Foldersが、デフォルトのデータベースや規約、過去の判断といった標準的な指示を新しいチャットのたびに引き継ぐ | ドキュメント化されていない — 各エージェントの動作はビルド時のシステムプロンプトで固定される |
| 対応プラットフォーム | Web、Desktop(MacおよびWindows)、Mobile(iOS) — 1つのアカウントでどこでも同じ機能が使える | Treasureコンソール内のブラウザのみ |
このため、Treasure AI Studioはオープンエンドな分析、セグメントからジャーニーへの作業、レポート生成のデフォルトとして適しています——誰かがあらかじめ固定した経路をたどるのではなく、自ら道筋を計画するからです。逆に、固定されたガバナンス済みの経路が必要な場合はFoundryベースのチャネルを選んでください。マーケターを1つのペアレントセグメントに限定したいならAudience Agent、非技術者がスケジュール実行する定型フォームが必要ならFoundry Workspace、1つの固定目的のエージェントをフルのStudioセッションの外に公開したいならGeneric Chat/Webhook/Slackです。
AI Agent Foundryは、これら4つのうち3つのサービスを支える単一のプラットフォームです。プロジェクトを作成し、その中にエージェントを定義し、そのエージェントをどこに表示するかをインテグレーションまたはインターフェースで選択します。
- Parent Segmentインテグレーションは、そのエージェントをAudience Studio内の特定のペアレントセグメントにおけるAudience Agentとして表示します。
- Generic Chatインテグレーションは、そのエージェントをTreasureコンソール内のGeneric Chatタブにチャットウィジェットとして表示します。
- フォームタイプのインターフェースは、そのエージェントをFoundry Workspaceに表示し、そこではスケジュール実行も可能です。
- WebhookおよびSlackインテグレーションは、そのエージェントをTreasureコンソールの外部に公開します。
インテグレーションタイプの一覧についてはインテグレーションの作成を、フォームタイプのインターフェースの仕組みについてはインターフェースの作成を参照してください。
Treasure AI Studioはこのモデルの外側に完全に位置しています——設定すべきプロジェクト、エージェント、インテグレーションはありません。代わりにどのような仕組みで動作するかについては、上記のTreasure AI Studioとの違いを参照してください。
チャット中にStudioのオーケストレーターがライブで呼び出すツールとしては実行できません。インテグレーションの作成には、Foundryエージェント向けにParent Segment、Generic Chat、Webhook、Slackの4種類のインテグレーションタイプが明記されていますが、いずれもTreasure AI Studioを対象としていません。Studio自身のドキュメント化された拡張ポイントはSkillsであり、AI Agent Foundryのインテグレーションではありません。
両者が実際に連携するのはビルド時です。Treasure Codeのtdx agent pull、tdx agent push、tdx agent testコマンドを使うと、AI Agent Foundryエージェント(そのシステムプロンプト、ツール、Output)をバージョン管理されたYAML/Markdownファイルとして作成・検証できます。Treasure AI Studioは同じワークフローを、Work Folder内で有効化できる3つのSkillsとして提供しています:foundry-agent(tdx agent pull/pushによるビルド)、foundry-agent-prompt(システムプロンプトの作成)、foundry-agent-test(tdx agent testによる検証)です。これらのSkillsを使うということは、Treasure AI StudioをFoundryエージェントの開発環境として使っているということであり、そのエージェント自体は構築を行ったStudioのチャットセッション内ではなく、引き続き自身のFoundryチャネル(Foundry Workspace、Audience Studio、Generic Chat、Webhook、Slack)上で実行されます。
AI Agent Foundryで構築したエージェントは、別のエージェントをツールとして呼び出すことができます。これは、あなたが構築したカスタムエージェントに特定のタスクを委任する、セグメンテーションエージェントのような構成を組み立てる方法です。エージェントの作成では、これをツールのAgentターゲットとして説明しています。ターゲットとなるエージェントを選択し、出力モード(Return:呼び出し元がターゲットの出力を使って自らの応答を組み立てる、またはShow:ターゲットの出力がそのままユーザーに表示される)を選び、必要に応じてJSONスキーマ経由で引数を渡すことができます。tdx agent pull/pushのYAMLファイルでは、同じことが@ref(type: "agent", name: "...")でターゲットを参照するtype: agentのツールエントリとして表現されます — 詳細はAgent Commands — Tools Configurationを参照してください。
このオーケストレーションはAI Agent Foundry内、およびトップレベルのエージェントを公開しているチャネル(Audience Agent、Generic Chat、Foundry Workspace、Webhook、Slackのいずれか)の中で実行されます——Treasure AI Studioから設定したり、トリガーしたりするものではありません。
| 機能 | 提供元 |
|---|---|
| エージェントを定期スケジュールで実行する | Foundry Workspaceのみ、かつフォームタイプのエージェントに限られます(日次・週次・月次)。スケジュール設定の手順はFoundry Workspaceの使用を参照してください。Audience AgentとGeneric Chatの会話はスケジュール実行できません。 |
| エージェントからTreasure Workflowをトリガーする | 任意のAI Agent Foundryエージェントで、Workflow Executorツール(ターゲット関数はExecute workflow、または先にワークフローを探す場合はSearch workflow)を使って可能です。エージェントの作成 — Workflow Executorを参照してください。 |
| Generic ChatまたはFoundry Workspaceの利用に必要な権限 | 該当するLLMプロジェクトごとのGeneral LLM Accessポリシーに含まれるGeneric Chat in LLM Console権限です。この権限がないと、Generic ChatタブとFoundry Workspaceは利用できません。 |
Audience AgentはTreasure AI Studioに置き換えられるのですか? Audience Agentを非推奨とする製品ドキュメントはありません。どちらも現在ドキュメント化されている、有効なサービスです:Audience AgentはAudience Studio内の1つのペアレントセグメントを分析・セグメント化することに限定されており、Treasure AI Studioはそれに加えて同じ会話の中でジャーニーを構築し、ファイルを生成し、汎用的なタスクを処理します。どちらかが他方を置き換えるという前提ではなく、タスクに応じて選択してください。
セグメンテーションエージェントと自作のカスタムエージェントを組み合わせたマルチエージェント構成は作れますか? はい、AI Agent Foundry内で可能です——トップレベルのエージェントにAgentツールを追加してカスタムエージェントをターゲットに指定し、そのトップレベルのエージェントを必要なインテグレーション(Audience Studio向けならParent Segment、Treasureコンソール向けならGeneric Chat)で公開します。これはFoundryならではの機能であり、Treasure AI Studioを経由するものではありません。
Generic Chatで何も入力できないのはなぜですか? ほとんどの場合、権限が不足しています。該当プロジェクトのGeneral LLM AccessポリシーにGeneric Chat in LLM Consoleが含まれているか確認してください。
エージェントは自動的にセグメントを作成できますか? Parent Segment Knowledge Baseツールを持つエージェントは、会話形式でペアレントセグメントのデータを照会・分析できます(Audience Agentを使用したセグメントの作成を参照)。ただし、実際のセグメントの作成と定義は、完全に自律したエージェントの操作ではなく、引き続きAudience Studioのセグメントツールを通じて行われます。
- AI Foundry 概要 — プロジェクト/エージェント/インテグレーションのモデルの詳細
- Foundry Workspace 概要 — フォームタイプのエージェントの実行とスケジュール設定
- Audience Agent 概要 — 1つのペアレントセグメントを会話形式でセグメント化する
- Treasure AI Studio — マルチプラットフォームのチャットアプリケーションと独自のAgent Orchestrator
- Agent Commands — Treasure Code、Treasure AI StudioのSkills、AI Agent Foundryをつなぐ
tdx agentのビルド/テストワークフロー