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AIエージェントには「“新人教育”を施す必要がある」実際の活用事例から覗く、業務適用の現在地

ソフトウェア開発の運用保守業務に、AIエージェントはどう生かされるのか

 昨今、高い注目が集まっている「AIエージェント」。AIエージェントはこれまでのAIの進歩の延長線上にあるが、どのような特徴があるのか皆さんはご存じだろうか。長らくソフトウェア開発やコンサルティングを手がけ、近年では生成AIを積極的に活用しているというモンスターラボのCTO 平田大祐氏に、実際の活用事例とともにAIエージェントの現状と今後の展望を訊いた。

開発現場のAIは自動運転ならレベル3が見えてきたころ

 一般的に「エージェント」というと契約や交渉の代理人を表すが、ITの世界ではサーバーや機器で何らかの処理を自動的に実行するソフトウェアやサービスを表すことが多い。たとえばネットワークの監視、あるいはデータのバックアップやファイルの同期などを行うサービスだ。近年では、AIを活用して複雑な作業を自律的に実行するものを「AIエージェント」と呼ぶようになっている。

 モンスターラボでは、AIエージェントをソフトウェア開発の工程で実際に活用している。同社は2006年に音楽配信サービスから起業し、ソフトウェア事業開発をしながら事業を拡大させてきた。近年では、生成AIを活用したサービス提供にも注力している。

株式会社モンスターラボジャパン 常務執行役員 APAC CTO 平田大祐氏

 同社 CTOの平田大祐氏は、AIエージェントを「ユーザーが『○○を達成したいです』とゴールを示してリクエストすると、ゴール達成のために必要なステップとタスクを自ら考えて、実行していくもの」と説明する。少し冗談めいた表現だが、私たちが寝ている間に仕事を片付けてくれる「コビト」のようなイメージだという。

 ソフトウェア開発の現場におけるAI活用の事例では、コード生成支援からはじまり、何らかの部品を作るところまで行うことが普及してきた。なお、どのような順番でツールを実行するかといった処理フローはエンジニアが定義することが多い。一方、処理フローもある程度は任せられるようになってきたのがAIエージェントなのだという。

 とはいえ、現段階では完全に最初から最後までフローを任せられるわけではない。料理にたとえるならば、まずは食材を切ってから炒めてほしいところを、食材を炒めた後にカットするような事態が生じる可能性がある。よって、現段階では人間が付き添って処理が適正かどうか確認する必要がある。

 「AIエージェントの現段階を自動運転でたとえるなら、『ある程度は手放しでも大丈夫だが何かあればドライバーが動けるよう、ステアリングに手をかけておいたほうがいい状態』といったところでしょうか。先ほど述べたAIエージェントの定義をレベル5の状態だとすると、現段階のレベルは2の終盤、つまりレベル3が見えてきたくらいだと思います」(平田氏)

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AIエージェントは運用保守業務にどう取り込めるのか?

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この記事の著者

加山 恵美(カヤマ エミ)

EnterpriseZine/Security Online キュレーターフリーランスライター。茨城大学理学部卒。金融機関のシステム子会社でシステムエンジニアを経験した後にIT系のライターとして独立。エンジニア視点で記事を提供していきたい。EnterpriseZine/DB Online の取材・記事も担当しています。Webサイト:https://emiekayama.net

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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