AIの自律的判断を前提とした次世代ソフトウェアエンジニアリング

#AIエージェント #エンジニアリング

この数年で、研究開発の進展により、生成AIを取り巻く技術環境は大きく変わりました。従来は一部工程の支援にとどまっていたAIが、現在では複数の工程を横断し、より長いプロセスを前提とした出力を行うケースも見られます。

NECソリューションイノベータのイノベーションラボラトリ（以下、イノベラボ）では、こうした技術環境の変化を踏まえ、システムインテグレーション（以下SI）の工程全体をAIが担うことを想定した技術開発に取り組んでいます。その狙いは、AIを効率化のための補助ツールに留めるのではなく、人の判断を前提としない、自律的に思考し実行できる仕組みとして設計することにあります。

イノベラボでは、SI工程（要件定義、設計、実装、テスト、リリース）をAIエージェントが一貫して担うことを目標としています。その実現には、AIが判断基準を参照しながら処理を進めるだけでなく、実行結果に基づく失敗や問題点を記録として蓄積し、以降の判断や行動に反映できる仕組みが必要です。

AIの自律化を前提にSI工程そのものを再設計するイノベラボのこの取り組みは、エンジニアが担う役割や意思決定のあり方を見直す契機となっています。本記事では、AIを自律的に動作させるための考え方と技術開発の方向性について、「曖昧性」や「記憶」といった設計上の論点を軸に、開発の概要を整理します。

生成AIの進展に伴うSIの再検討

近年の生成AIの進化に伴い、エンジニアが担ってきた知識や作業領域との関係性にも変化が生じています。

その一例として、生成AIの出力特性や処理プロセスの変化が挙げられます。従来の生成AIは、指示に対して短時間で回答を返すことを主な用途としていました。一方、近年の生成AIでは、一定の時間をかけて指示内容を整理・分解し、複数の観点を踏まえた出力を行う事例も見られます。

従来は「一つの指示に対して一つの回答」を返す構成が一般的でしたが、近年では「一つの指示から複数の選択肢や補足的な提案を提示する」など、指示内容の不足を補う出力も確認されています。

このような出力特性の変化は、AIを単なる補助ツールとしてではなく、一定の判断や作業を担う役割として位置づける構成が可能であることを示しています。開発現場においても、従来の経験や知見を前提とした進め方を継続できるかどうかについて、再検討の必要性が指摘されています。

また、専門的な知識や長年の経験がなくても、アイデアを具体化できる環境が整備されつつある点も、生成AIの進化に伴う変化の一つといえます。

こうした生成AIの進化に伴い、実装やテストを人が行うことを前提としてきた従来の開発手法の見直しが注目される中、イノベラボでは「AIが自律的に動くこと」を前提にSI工程全体を設計し直す技術開発に取り組み始めました。

AIの位置づけの再整理 ― 作業代替から自律的実行主体へ

本取り組みでは、人が詳細な指示や手順を逐一与えるのではなく、AIが自律的に処理を行い、失敗事例を踏まえて出力を更新していく仕組みを重視しています。SI工程の各段階において出力結果に問題が生じた場合には、その原因を分析し、次の実行に反映させる「自己改善ループ」の構築も進めています。

こうした仕組みを前提とすると、エンジニアが担う役割の再定義が求められます。従来のように作業手順を細かく指示するのではなく、これからのエンジニアには「課題を定義すること」「判断基準を設定すること」「品質と結果に責任を持つこと」といった役割を担うことの重要性が高まっています。

AIの思考プロセスを安定化させるための設計

本取り組みが対象とする領域には、あらかじめ定められた正解や確立されたベストプラクティスが十分に整備されているわけではありません。従来の設計論や開発手法をそのまま適用することが難しいため、開発プロセスでは仮説検証を重ねながら進める姿勢が採られています。

取り組みの中心となっているのは、AIエージェントの構成設計をはじめ、プロンプトの構造化、コンテキスト設計、記憶の管理方法といった要素です。これらは個別の機能開発ではなく、AIが自律的な処理を継続できる構造を成立させるための設計対象として整理されています。

「AI＝補助ツール」から「AI＝自律的実行主体」へ

AI自律化を支える専門分担体制と学際的知見

前述のとおり、AIが試行錯誤を通じて安定した出力に収束するためには、記憶の扱いを適切に制御する仕組みが不可欠です。イノベラボでは記憶メカニズムの設計・実装を担う専門チームを設置し、AIの自律化に必要な各要素を分担して技術開発を進めています。

また、テーマごとに専門領域を分けて検討を行う体制をとることで、複雑な課題についても論点を整理しながら段階的な検証を進めています。こうした体制が、技術開発を継続的に推進する基盤となっています。

さらに、AIがより複雑な状況を扱うようになるにつれて、人の意図や文脈をどのように解釈するかという観点も重要になります。表情や行動から意図を推定することや、利用者の嗜好や過去のやり取りを踏まえた提案の生成は、技術的処理のみでは完結しない領域です。

そのため、イノベラボにおける次の段階では、心理学や行動科学の専門知見も参照しながら検討が進められています。技術基盤の整備と人間理解に関する知見を組み合わせる構成により、単なる自動化に留まらないAI活用の可能性が検証されています。

エンジニアの役割の再整理 ― 作業から意思決定へ

イノベラボでは、生成AIの進展に伴い、システム開発の在り方についても再検討が進んでいます。これまで実装やテストといった工程は“人が担うこと”を前提としてきましたが、その前提そのものを再評価する必要性が指摘されています。

その流れの中で、エンジニアに求められる役割も整理されています。エンジニアの重要な役割は、全ての工程でAIが自律的に動作できるような目的と判断基準を設計したうえで、最終的な品質や結果に責任を持つことと位置づけられています。こうした変化に伴い、エンジニアの役割は作業の実行主体から意思決定主体へ、またAIを利用する立場からAIを設計・制御する立場へと再整理されています。

価値や目的を言語化し、AIに適切な文脈と判断基準を与えることで、専門知識の有無にかかわらず、アイデアの検証や具体化を進めることが可能になります。イノベラボでは、AIを前提とした開発環境のもとで、試行錯誤を重ねながら価値を具体化していくこのアプローチが、開発の可能性を大きく広げると考えています。エンジニアとAIが役割を再定義しながら協働することで、これまでとは異なる創造の形が生まれていくことを期待しています。