エージェンティック開発でソフトウェアを構築するには？

エージェンティック開発は、AI エージェントとエージェンティックコーディングを活用してソフトウェアを構築する新たなアプローチです。エージェンティックシステムは、単に提案やコードスニペットで開発者を支援するのではなく、開発者に代わって行動することで、従来の AI アシスタントを超えるものです。 これには、コードの記述、テストの実行、問題のデバッグ、さらにはワークフロー全体でのコラボレーションも含まれます。

組織が AI からより多くの価値を引き出そうとする中、エージェンティック開発は、受動的なツールから能動的な協力者への転換を意味します。この進化は、AI の実験と実際の本番環境での活用やビジネス成果とのギャップを埋めようとする IT リーダーやアーキテクト、エンジニアリングチームにとって、特に重要な意味を持ちます。

エージェンティックとはどういう意味ですか？

エージェンティックとは、目標に向かって自律的に行動する能力を備えていることを意味します。AI の分野では、AI エージェントを使用して、最小限の人間の介入で複数のステップにわたり計画、意思決定、行動を行うシステムを指します。エージェンティックシステム内の AI エージェントは、次のことが可能です：

• その環境を認識します。
• 目標に基づいた意思決定
• それらの目標を達成するために行動を起こします。
• 過去の成果から学習します。
• シナリオと人による入力に適応します。

ソフトウェア開発において、エージェンティックシステムは開発者の日常業務をサポートします。目標を理解し、それをタスクに分割して、ツールを使用してそれらのタスクを実行し、時間をかけて結果を改善します。これらはすべて、定められたガードレール内で行われます。

エージェンティック AI 開発 vs. 従来の AI 支援

継続的に人間から指示を与える必要がなく、エージェント型システムはより高い自律性を持って動作できるため、タスクが複数のツールや段階にまたがる複雑な環境で特に役立ちます。

エージェンティック開発の仕組み

エージェンティック開発は、計画、実行、改善という構造化されたループに基づいて行われます。実装方法は異なる場合がありますが、ほとんどのシステムは同様のパターンに従います。

目標の定義

プロセスは、次のように人間が提示する大まかな目標から始まります：

• 「顧客オンボーディング用の API エンドポイントを構築する。」
• 「このモジュールをパフォーマンス向上のためにリファクタリングしてください。」
• 「チェックアウトフローの統合テストを作成してください。」

エージェントは目標を解釈し、成功基準を決定します。

タスク計画

エージェントは目標をより小さく実行可能なステップに分解します。例：

• 既存のコードベースを分析
• 依存関係の特定
• 必要な関数を記述
• テストケースを生成

この計画フェーズによって、エージェンティックシステムはシンプルなアシスタントと区別されます。個別のプロンプトに応答するのではなく、構造化されたワークフローを形成します。

ツール主導型の実行

エージェントは、Agent2Agent Protocol を介した他のエージェントや、Model Context Protocol サーバーを通じて公開された外部システムを利用して、開発ライフサイクル全体でタスクを計画、実行できるツールとやり取りします。この複合機能により、エージェンティックコーディングは提案から実際のアクションへと移行できます。

エージェントは次を使用します：

• 外部システムおよびデータソースとの統合を実現する API ベースのサービス。
• ビジネスプロセスの実行とオーケストレーションのためのワークフローおよび自動化ツール。
• 構造化/非構造化情報を取得するためのナレッジソースとリポジトリー。
• 通知、メッセージング、チーム連携のためのコミュニケーションおよびコラボレーションツール。
• エンタープライズデータおよびレコードへのアクセスと更新のためのビジネスシステムとアプリケーション。
• コンテンツの読み取り、生成、管理のためのファイルストレージと文書システム。
• 特殊なビジネスロジック、検証、および運用タスクを処理するためのカスタム関数とサービス。

エージェントは、次にタスクをステップごとに実行できます：

• コードを記述または変更します
• テストを実行します
• エラーを修正します
• 文書のアップデート

実行は適応的に行われ、エージェントは結果や成果に基づいてアプローチを調整します。

反復的なフィードバックループ

エージェントは成果を継続的に評価します：

• コードは正常にコンパイルされましたか？
• テストは合格しましたか？
• パフォーマンス目標は達成されていますか？

そうでない場合、エージェントはアプローチを見直して再試行し、メモリーを活用して過去の結果から学習し、将来のパフォーマンスを向上させる自己改善ループを構築します。

手動レビュー

自律性が高まっているにもかかわらず、人間の判断は依然としてエージェンティックコーディングの重要な要素です。人間によるレビューが必要な対象：

• 変更の承認
• 修正の提供
• ガードレールの設定

エージェンティック開発は、思慮深い人間による監督と組み合わせることで、最も効果を発揮します。

エージェンティック開発のコアコンポーネント

いくつかの基本要素により、エージェンティックシステムは効果的に機能します。

エージェント

エージェントは主要なアクターです。エージェントによっては、コーディング、テスト、ドキュメント作成など、特定の役割に特化することがあります。推論能力と実行ロジックを兼ね備えているため、次のことが可能になります：

• 目標を解釈する
• タスクを計画
• アクションを調整

モデル

エージェントの中核となるのは AI モデルであり、通常は大規模言語モデル（LLM）です。これらは多くの場合、開発、導入、スケーリングをサポートする統合 AI プラットフォームを通じて提供されます。これらのモデルが提供するものには、次のようなものがあります（これらに限定されません）：

• 自然言語理解
• コード生成
• 推論能力

実際には、エージェンティックシステムはタスクに応じて、汎用および専門のコーディング用 LLM を組み合わせて使用することがあります。これらには、コード補完、リファクタリング、テスト生成、リポジトリレベルの理解に最適化されたモデルに加え、特定の言語やフレームワーク向けに設計されたドメイン特化型モデルが含まれる場合があります。

ツール

ツールによって、エージェントができることが広がります。例：

• ウェブ検索：インターネットから情報を検索します。
• ブラウザ自動化：Web サイトと自動的にやり取りします。
• API コネクタ：API を介して外部サービスやシステムを呼び出します。
• ファイル操作：ローカルまたはクラウドストレージシステム内のファイルを読み取り、書き込み、変更、または削除します。
• ターミナルでの実行：コマンドラインの指示を実行します。
• コード実行：生成されたコードまたは既存のコードを実行します。
• 継続的な統合／継続的なデプロイメント (CI/CD) パイプライン：コードをビルド、テスト、デプロイします。
• ローコード/ノーコードプラットフォーム

メモリー

メモリにより、エージェントは次のことが可能になります：

• タスク間でコンテキストを保持
• これまでのやり取りから学習します
• コードベースの状態を把握し続ける

エージェンティックシステムでは、メモリは多くの場合、以下に分割されます：

• 現在のタスクや会話における直近のコンテキスト（最近のプロンプトや中間結果など）を保持する短期記憶。
• 長期メモリ は、プロジェクト履歴、コードベースに関する知識、ユーザー設定などの永続的な知識を長期にわたって保存し、セッションをまたいだ再利用と継続性を可能にします。

ガードレール

ガードレールは、アクセス制御、コード品質、セキュリティ、監査可能性などの制約を適用します。

エージェンティック開発 vs. AI コーディングアシスタント

ソフトウェア開発におけるAIサポートは、単純な生産性向上ツールから、ますます自律的なシステムへと、段階的に進化してきました。これらの違いを理解することで、エージェンティック開発で何が可能になるのかについて、チームが適切な期待を持てるようになります。

オートコンプリートツール

基本的な AI ツールは、コード補完と構文のヒントを提供します。オートコンプリートや構文チェックのツールは、次のコード行を予測したりエラーを指摘したりすることで、簡易的な支援を提供します。これらは個々のタスクの効率を向上させますが、リアクティブな単一ステップの支援に限定されます。

コパイロット

コパイロットスタイルのツールは、よりコンテキストを認識した高度なアシスタンスを提供しますが、依然として人による指示に依存しています。これらのツールは関数の生成、リファクタリングの提案、コードの説明を行うことができますが、各ステップの定義、変更の実行、ワークフローの管理については、依然として開発者に依存しています。

AI コーディングエージェント

エージェンティック開発システム内の AI コーディングエージェントは、個別のタスクを支援するだけでなく、複数ステップのワークフローを計画し、ツールと連携し、テストを実行し、問題を修正し、人間からの継続的な入力を減らしながら、定義された目標に向けて反復作業を行うことができます。

提案から行動へ

重要な違いは、提案から実行へと移行し、開発者を支援するだけでなく、実際に目標を達成できる点にあります。アシスタントが開発者の作業を加速する一方で、エージェンティック開発により、システムは目標達成の責任を担い、人間のガイダンスと制御のもとでインテントを実用的な成果へと変えることができます。

エージェンティック開発のメリット

これらのメリットは、人間と AI のコラボレーションに向けた、より大きな変化を反映しています。明確なレビューチェックポイント、承認ワークフロー、そして介入する能力によって、エージェンティックシステムは人間の判断に取って代わるのではなく、それを強化することが保証されます。

• スピード：エージェントは、バグ修正と開発サイクルを加速し、市場投入までの時間を短縮します。マルチステップのタスクをエンドツーエンドで処理し、引き継ぎと待ち時間を削減します。チームはアイデアから実装までを迅速に進め、新機能や改善の市場投入までの時間を短縮できます。
• 生産性：開発者は設計とイノベーションに集中できます。定型業務や運用業務をオフロードすることで、エージェンティックシステムは、開発者がアーキテクチャ、問題解決、イノベーションなど、より価値の高い活動に集中できるようにします。これにより、エンジニアリング人材をより有効に活用できます。
• 手作業の削減：テストやリファクタリングなどの定型業務を自動化します。ボイラープレートコードの記述、テストの生成、リファクタリング、文書化などの反復的な作業は、自動化または部分的に自動化することができ、認知負荷を軽減し、開発者のバーンアウトを軽減します。
• 反復：フィードバックループが急速な改善を推進します。組み込みのフィードバックループにより、迅速なテスト、検証、改善が可能になります。エージェントは問題を迅速に特定し、修正案を提案し、再試行することで、より迅速な学習と段階的な改善を支援します。
• スケール：エージェンティックワークフローは、チーム全体で標準化と拡張を実現します。エージェンティックワークフローにより、チーム間で開発プラクティスを標準化しやすくなります。利用が拡大するにつれて、組織はデリバリーの速度を落とすことなく、一貫したパターン、コントロール、品質基準を適用できます。
• 品質：エージェントは、一貫性のあるパターンを適用し、コードをリファクタリングし、テストを自動的に生成することで、チームがよりクリーンで信頼性の高いコードベースを長期にわたって維持できるようにします。
• セキュリティ：エージェンティックワークフローでは、セキュリティチェックを開発および CI/CD パイプラインに直接組み込むことができ、本番環境にコードが到達する前に脆弱性を検出するのに役立ちます。

これらのメリットは総合的に、人間と AI の協働開発に向けたより大きな変化を反映しています。そこでは、エージェントが開発者の貢献を高める一方で、人間は戦略的な方向性と監督を維持します。

エージェンティック開発の例

エージェンティック開発は、初期の機能設計から継続的な保守に至るまで、アプリ開発ライフサイクル全体に適用できます。これらの例は、AI コーディングエージェントが、個別の支援にとどまらず、開発者と連携して手作業を削減し、デリバリーを加速し、一貫性を向上させる、連携された成果重視のタスクを担う方法を示しています。

• 機能開発：エージェントがコードを生成して統合します。
• コードのリファクタリング：エージェントがコードベースを最適化し、モダナイズします。
• テスト：エージェントはテストスイートを作成して実行します。
• デバッグ：エージェントが問題を特定して解決します。
• ドキュメント作成：エージェントがドキュメントを自動的に作成します。

エージェンティック開発におけるリスクとガバナンス

AI エージェントは、複数のチームやユースケースに拡張できるように設計する必要があります。これには、セキュリティおよびコンプライアンス要件への対応、大規模環境での信頼性、エンタープライズシステムとの統合、組織のニーズの拡大に応じて進化できる能力が含まれます。リスクの軽減に役立つガバナンス統制を組み込むには、人による監視が不可欠です。

• アクセス権限：エージェントには、多くの場合、コードベース、システム、データへのアクセスが必要です。明確に定義されたアクセス権限と最小権限アクセス制御がなければ、この自律性により、意図しない変更、データ漏えい、ポリシー違反のリスクが高まる可能性があります。
• セキュリティ：生成されたコードは、慎重にレビューされない場合、脆弱性が生じる可能性があります。静的分析、依存関係スキャン、セキュアなデフォルト設定などのセキュリティプラクティスは、エージェンティックワークフローにおいても引き続き不可欠です。
• 品質管理：エージェントの出力は品質や一貫性にばらつきがある場合があり、検証が必要になることがあります。テスト、リンティング、人間によるレビューなどの検証ステップにより、生成されたコードがアーキテクチャ標準やパフォーマンスの期待値に沿っていることを確認できます。
• 監査可能性：組織には、エージェントが何を、いつ、なぜ行ったのかを明確に追跡できることが求められます。詳細なログと意思決定の履歴は、コンプライアンス、トラブルシューティング、継続的な改善にとって非常に重要です。
• 信頼性：エージェントは目標を誤解したり、不完全なコンテキストに基づいて動作したり、エッジケースで失敗したりすることがあります。実行範囲の制限、リトライ、エスカレーションパスなどのセーフガードが、これらのリスクの軽減に役立ちます。
• 監視：人間は結果に対して引き続き説明責任を負います。明確なレビューチェックポイント、承認ワークフロー、そして介入する能力によって、エージェンティックシステムは人間の判断に取って代わるのではなく、それを強化することが保証されます。

エージェンティック開発ツールの評価方法

統制を維持しながら価値を実現するには、適切なエージェント型開発ツールを選定することが不可欠です。単なる機能面だけでなく、チームはツールが既存の環境、ガバナンスモデル、長期的なスケーラビリティのニーズにどの程度適合しているかを評価する必要があります。

コードベースの認識

効果的なツールは、コードベースの構造、依存関係、規約を理解できる必要があります。これには、ファイルやリポジトリ全体でコンテキストを維持し、既存のパターンを認識し、分断を招くのではなく確立された標準に適応することが含まれます。

ツールへのアクセス

エージェントは、広範な開発エコシステムとシームレスに統合される必要があります。これには、IDE、バージョン管理システム、CI/CD パイプライン、テストフレームワーク、API、ランタイム環境が含まれます。過剰なアクセスを許可することなく有意義な実行を可能にするには、安全で適切に範囲が設定されたアクセスが不可欠です。

可観測性

実行の可視性は不可欠です。チームは、エージェントが何を行っているのか、またその理由を明確に把握できる必要があります。強力な可観測性には、実行ログ、意思決定のトレース、中間出力、パフォーマンス指標が含まれ、デバッグ、信頼、継続的な改善を可能にします。

コントロール

エンタープライズ向けツールでは、ロールベースのアクセス制御、承認ワークフロー、ポリシーの適用、監査ログなど、堅牢なガバナンス機能を利用できます。これらの制御によって、自律性の向上がセキュリティ、コンプライアンス、または品質基準を損なわないようにすることができます。

エンタープライズ対応

ソリューションは、組織全体で安全に拡張できる必要があります。これには、セキュリティおよびコンプライアンス要件への対応、大規模環境での信頼性、エンタープライズシステムとの統合、そして組織のニーズの拡大に応じて進化する能力が含まれます。

エージェンティック開発の始め方

エージェンティック開発の導入は、人間に取って代わるのではなく、人間と AI のコラボレーションに向けた体系的な進化です。AI エージェントの開発に取り組むチームにとって、成功の鍵となるのはベストプラクティスです。計画的に始め、実験と明確な統制を組み合わせ、拡張しながら学びましょう。

• パイロットユースケースから始める：テスト生成、ドキュメント作成、限定的な機能開発など、小規模で範囲を限定したシナリオから始めます。このアプローチを活用して目的を定義し、価値を確認し、モデルを検証するとともに、不必要なリスクを生じさせることなく信頼を構築します。
• ガードレールの確立：セキュリティ、アクセス、品質基準、許容される利用方法に関する明確なポリシーを定義します。ガードレールは、組織および規制の要件に準拠しながら、エージェントが自律的に行動できるよう支援します。
• 人によるレビューチェックポイントを実装します：コード変更、デプロイ、重要な意思決定などの主要な段階で、人によるレビューを維持します。これらのチェックポイントは、信頼、説明責任、品質の維持に役立ちます。
• 成功指標を定義します：開発スピード、エラー率、定着度、開発者の満足度などの指標を追跡します。明確な指標により、新しいテクノロジープラットフォームを導入する際に、その効果を示し、将来の投資を導きやすくなります。
• 段階的に拡大：エージェント型ワークフローをチームやユースケース全体に段階的に拡大します。段階的な拡大により、組織はパターンを標準化し、ガバナンスを改善し、時間をかけて得られた教訓を取り入れることができます。

よくある質問