生成AIによるコード生成から、目標に向けて計画・実行・評価・改善を繰り返すAIエージェントへ。この変化は、ソフトウェアの開発方法だけでなく、企業における仕事の進め方にも影響を与え始めています。

本講演では、講演者自身の開発経験を三つの世代に整理し、生産性向上の可能性と、設計の一貫性やコード品質を維持する難しさを紹介します。その経験を起点に、目標達成型のAgentic Loopの仕組みと、複数のエージェントが役割を分担して働くための実装上の考え方を解説します。

また、ローカルLLMと外部AIサービスを組み合わせた実行環境を一つの実装例として取り上げ、モデルの選択、データへのアクセス、人間による監督と企業ガバナンスをどのように組み込むかを考察します。開発現場で得た知見から、部門間の調整やコンプライアンスなど、従来はシステム化が難しかった業務への展開を見通し、AIエージェントと人間が協働する企業活動の将来像を提示します。