2026年のAIエージェント構築はどうなる？

Developers Summit 2026
https://event.shoeisha.jp/devsumi/20260218/session/6481

Transcript

1. 2026年のAIエージェント構築は どうなる？ みのるん　@minorun365
2. Xでアウトプットしながら楽しく聞いてください 写真も歓迎です！ #devsumiA で学びをツイートしよう 　　　 2
3. 御田 稔（みのるん） KDDIアジャイル開発センター株式会社 テックエバンジェリスト AWS AI Hero / AWS Samurai Qiita 2025 Top Contributor 3
4. みなさん、AIエージェント 使ってますか？
5. みなさん、AIエージェント 作ってますか？
6. 昨年、2025年は ⬛︎⬛︎⬛︎⬛︎⬛︎⬛︎⬛︎⬛︎ 元年でしたね
7. 2025年はAIエージェント「利用」元年でした 特にコーディング分野で急速に普及した Cursor、Claude Code、Codex… エンジニアの開発生産性を劇的に向上させた！ でもコーディング以外の業務自動化は、まだまだ普及半ば 7
8. AIエージェント is 何？ 普通のLLM：一問一答のテキスト生成のみ AIエージェント：計画を立て、ツールを使い、自動で試行錯誤 8
9. ツールが使えると何が変わる？ AIに「読む」だけでなく「操作する」こともやらせられる メールを送る カレンダーに予定を登録する 社内システムにデータを入力する ファイルを作成、編集する つまり、僕らが普段やっている 書き込み系の業務 を代行できる！ 9
10. 実際にAIエージェントって どんなものがあるの？
11. KDDIの本部長AIエージェント「A-BOSS」 11
12. パワポ作るマン 誰でも無料で使えます。ユーザー600名突破 12
13. パワポ作るマン 13
14. M365操作代行！ 秘書エージェント 　 14
15. でも、作るの難しいんでしょ？
16. 実はもう、相当簡単に開発できるのが現状 もはや、データサイエンティストや機械学習エンジニアが PythonとJupyter Notebookを使う "敷居高い" 世界観はもう昔。 便利な機能がすべてAPIやライブラリとして抽象化され、 僕ら 普通のWebエンジニア が自分のアプリに組み込める 最強の武器になっている！ 16
17. AIエージェントフレームワークが続々登場 最近の人気フレームワークの一例 LangChain（老舗） Mastra（TypeScript特化） Strands Agents（AWSネイティブ） 2026年もフレームワークは色々出てきそう。 共通しているのは「シンプルなコードで書ける」こと！ 17
18. 令和のAIエージェントは3行で書ける Strands Agentsの例 from strands import Agent agent = Agent() agent("Strandsってどういう意味？") たったこれだけ書いて実行すれば、 AIエージェントが動く！ 18
19. あとはモデルとツールをアレンジするだけ！ Strandsは「モデル駆動」だからシンプルに書ける from strands import Agent, tool @tool def add(x, y): return x+y agent = Agent( model="jp.anthropic.claude-sonnet-4-6", tools=[add] ) agent("さんたすななは？") 19
20. AIエージェントが書けても デプロイ先が悩ましい
21. 「問題児」を動かすインフラ選定の課題 AIエージェントが書けた！デプロイしてみんなに使ってもらおう… ストリーミングレスポンスに対応したい 時間のかかる非同期処理もある 認証認可や監視なども必要 なるべくお金のかからないサーバーレスがいい ➡︎ これまではクラウドの機能を自分で組み合わせるしかなかった 21
22. 今一番アツい「Bedrock AgentCore」 AIエージェントの本番構築に特化した便利機能群 実行基盤、記憶管理、認証認可、ツール集約、トレース監視… エンタープライズ運用に必要なものが一通り揃っている 中でもメイン機能のAgentCoreランタイムは、 簡単に言うと AIエージェント専用のLambda 的な新時代インフラ 22
23. AgentCoreランタイムの利用例 作ったエージェントをコンテナにしてデプロイするだけ！ 23
24. エージェントの動作履歴も自動でトレーシング！ 監視SaaSを入れなくても、CloudWatchでいい感じに覗ける 24
25. じゃあ、フロントエンドはどうする？ バックエンドはPythonでなんとか書ける。 でもフロントエンドは苦手意識あり。TypeScript書けない… 結果、どうなるかというと… 25
26. こうなりがち 26
27. でもコーディングエージェントがあれば Reactを使ったモダンなフロントも実は簡単に書ける！ AWSなら Amplify Gen2 を使えば、書いたコードをGitHubにプ ッシュするだけでデプロイとCI/CDも全自動で楽ちん 27
28. AIと開発するならIaCはマスト AWS CDKでインフラ全体をコードで管理しておくと… マネコンぽちぽちするより構築が爆速になる Claude Codeと一緒にインフラごと簡単に作り変えられる 新しいアプリを作るときも、コピペで構成を再利用できる バックエンドもフロントもインフラも、全部コードで完結！ 28
29. アーキテクチャ例 29
30. 「型」ができればアレンジや量産も簡単 一度作ったエージェントをベースに、 機能やデザインを変えて簡単に量産できる！ 私はこのおかげで、商用クオリティのAIエージェントを 激安フルサーバーレス構成で、かつCI/CDや運用作業Skills付きで 爆速量産できるようになりました。 30
31. 作ったアプリはOSSとして全て公開 「あ、これなら自分はこんなAIエージェント作りたいな…」 というインスピレーションに役立ててほしい！ github.com/minorun365 31
32. 2026年、チャンスでもあり ピンチでもある
33. 技術的な下地は十分整ったが… 作るのも簡単になった 本番に乗せる仕組みも揃った なのに、AIエージェントはまだエンジニアにしか使われていない！ 33
34. AIトレンドが下火になってしまう恐怖 もっとコーディング以外の色んな業務に活かせるはず なのに本当の価値が伝わらないまま、ブームだけが先に冷めてし まうのでは…？ 今、一番足りないのは ユースケース 34
35. 2026年、みのるんの決意 昨年は「スタートラインに立つ人を増やす」活動をしてきた 書籍執筆、ハンズオン会、講演… 今年は ユースケースの発掘と社会実装 に注力したい！ 色んな事業ドメインの顧客の生の声を聞く 便利なAIエージェントをたくさん作り、OSSとして公開する 35
36. ユースケース発掘の現場 「Vibe商談」
37. プリセールスとして商談に同行 自社の営業メンバーと一緒にお客様先へ いろんな業種、業務ドメインの課題を自分の耳で集める ここで行う芸が「Vibe商談」 37
38. 商談中にデモアプリをこっそり作る お客様の要件を聞きながら、その場でAIエージェントを作る 商談の最後に「もしかして欲しいのこれですか？」 38
39. Vibe商談の効果 「AIエージェントってそんなこともできるの？」 ピンと来てなかった顧客も、そこから話が一気に発展しやすい 「あ、それだったら…こういうこともできたりします？」 こうなれば勝ち 39
40. AIエージェントで AIエージェントを開発する
41. プチ仕様駆動開発 いきなりClaude Codeにコードを書かせない！ まずは /docs ディレクトリにマークダウンを4つ作る ① PLAN.md ② SPEC.md ③ TODO.md ④ KNOWLEDGE.md 41
42. ① PLAN.md に要件をダンプ まず音声入力で10分ほどしゃべりまくる。友達と雑に喋る感じでOK こんなアプリを作りたい こういう技術を使いたい この辺の実装がポイントになりそう あーでもやっぱりそうじゃなくて… 42
43. ② SPEC.md でじっくり壁打ち PLAN.mdをClaudeにインプットして、SPEC.mdを書き出させる Claudeが考える実装箇所の整理 自分への確認事項や詳細について質問させる いいアイディアがない部分は、Claudeに提案してもらう ここでじっくり壁打ちして、実装前に 人間とAIの認識齟齬をなくす 43
44. ③ TODO.md で常時忘却、頭スッキリ 仕様が固まったら、TODO.mdにタスクを書かせて実装スタート。 こまめに進捗を更新しつつ、コンテキストをクリアしながら進める コンテキストが膨れると実装精度が落ちる。 TODO.mdがあればリセットしても続きからすぐ再開できる！ 44
45. ④ KNOWLEDGE.md に学びを蓄積 実装中に手こずったエラーやバグを書き出させる。 一度ハマったことには二度とハマらない！ そして、他の案件にも活かせるナレッジは抽出しよう ユーザースコープの Agent Skills へ定期的に同期 ナレッジの同期作業自体もスキル化しておく 次のプロジェクトでは、これのおかげでさらに実装が爆速に 45
46. 実はこのスライドも仕様駆動で作ってます 音声入力でClaude Codeに大量のインプットを行い、 プロット案をSPEC.mdで死ぬほど壁打ちしながら仕上げました。 デブサミという大舞台のプレゼンを、あえてAIに任せるチャレンジ。 「AIを言い訳にしない」品質に一切妥協しないスライドを作るため、 徹底的にチューニングしました。 私自身が身をもって業務プロセスを改革しないと説得力がない！ 46
47. 今は色んなタスクをClaude Codeでやるように Excelやスプシへの「棚卸し」記入依頼などの事務処理 会議録音をサクッと文字起こし＆スライド化して社内共有 個人の家計管理、ライフプランのメンテナンス＆分析も 最近の私の個人開発のモチベーションは 「自分がClaude Codeで爆速化に成功した業務を、 　Webアプリにして 非エンジニアの人 にも体験してほしい！」 47
48. AIエージェントをたくさん作って 運用して見えてきたこと
49. AIエージェントの「コスト」の正体 フルサーバーレスにすると、インフラ費用は驚くほど安い。 コストの9割はLLM APIの推論費用！ 特に会話が長くなると履歴がどんどん膨れてトークン消費が増える。 検索などのコンテキストも相まって、雪だるま式に膨れ上がる… 49
50. コスト削減の工夫 簡単にやれることがいくつかあります。 品質を保てるギリギリのモデルを見極める プロンプトキャッシュを活用する（コスト1〜2割削れる） 会話履歴をトリミング or 要約する 例えばStrands Agentsなら、ConversationManagerを使えば 履歴の自動トリミングを簡単に実装可能！ 50
51. 一周回ってマルチエージェントは不要？ Claude 4.6、GPT 5.2… LLMの性能が上がった結果、マルチエージェント構成にしなくても 「ツール色々持たせたシングルエージェント」で大体済む。 サブエージェントはタスクの精度向上というより、 コンテキスト最適化 のための分割に使うのが吉 （検索や分析などをメインエージェントに直接やらせない） 51
52. コーディングエージェントからの知見還元 圧倒的に使われているコーディングエージェントのプラクティスが、 汎用エージェントの実装知見にも生きてくる！ 仕様駆動アプローチは通常業務のエージェントにも使える コンテキスト管理やスキルなどの考え方も逆輸入できる 52
53. 2026年こそ、 AIエージェント「構築」元年にしよう
54. LLMアプリ開発の現場で起きていること チャットボット、RAG時代よりも実践者が減っている お客様もAIエージェントで何ができるか分からず "要件" が出てこない 口を開けて要件を待つのではなく、一歩踏み込んで顧客が 見えていないユースケースを提案できるエンジニアが重宝される 例えば… 「その要件、RAGじゃなくてAIエージェントにすれば、 こんな風に便利になりますよ！」 54
55. 一緒にユースケースを見つけよう エンジニアは自ら顧客と会話して、一歩踏み込んだ提案をしよう ビジネスサイドの方は、技術にも興味を持って「これエージェン トにやらせたい」を探してほしい どんな役職にあっても、これからは楽しんで "越境" できる フルスタック人材が無双する時代になる 55
56. あなたの仕事を奪うのはAIじゃない。 一部のつよつよ人材がさらに無敵になり 10人分の仕事をこなすのだ！
57. AI Agent Builders Meetupで一緒に学ぼう 特定のクラウドやモデルベンダーにとらわれず、 業界横串で知見を共有できるコミュニティを立ち上げました。 　 次回は高輪で3/12に開催予定です！ぜひ遊びに来てください 57
58. AIエージェント、作ってみたくなりました!? おかげさまで第4刷、累計1万部突破 58
59. あなたの会社にハンズオン勉強会しにいきます 部署のみんなでAIエージェント構築に入門しよう！ 大人気のKAGAI Learning Hub、ぜひお申し込みください 59