AI Engineeringは、AIプロダクトだけのものか？ 〜AIがソフトウェアを作る時代の新しい当たり前〜 / No AI in your product. AI Engineering in your development.

https://findy.connpass.com/event/397801/

Transcript

1. SFから持ち帰ったAIエンジニアリングの現在地〜AI Engineer World’s Fair 2026 Recap〜 AI Engineeringは、AIプロダクトだけのものか？ 〜AIがソフトウェアを作る時代の新しい当たり前〜 2026年7月28日 Asterminds株式会社 r.kagaya
2. 自己紹介 r.kagaya(@ry0_kaga) Asterminds（アスターマインズ）株式会社 共同創業者・CTO 2022年に株式会社ログラスに入社 経営管理SaaSの開発、開発生産性向上に取り組んだのち、 生成AI/LLMチームを立ち上げ、新規AIプロダクトの立ち 上げに従事、その後、25年8月に独立・現職 翻訳を担当したAIエンジニアリングが オライリージャパンより出版
3. 26年3月にシードラウンド調達を公開
4. AI Engineer World’s Fair 2026で感じた ソフトウェア開発とAIエンジニアリングの現在地
5. AIエンジニアリング is 基盤モデルを用いて アプリケーションを構築すること
6. AIエンジニアリング is 「基盤モデルを用いて、アプリケーションを構築すること」 モデル作成から始めなくて良くなったが故のサイクルや活動領域の変化 動くものファースト モデル構築から適応へ 評価の固有度の増加 今はモデル開発自体は行 わずとも、先にAIアプリ ケーショ開発が行える モデルの適応（アプリケー ション要件にモデルの振る 舞いを調整する）の必要性 の高まり アプリケーション固有・ オープンエンドな出力を前 提とする機会が増加。評価 の独自度も高めることに
7. 基盤モデルを前提としたAIエンジニアリングはいつ生まれたか？ 基盤モデルを前提としたAIエンジニアリングは2024年には語られていた https://speakerdeck.com/rkaga/llm-application-in-typescript
8. The Rise of the AI Engineer
9. 今日の内容 • ソフトウェア開発のスキューモーフィズムとは • Software Factoryとは何か。コード生成だけでなく、開発の流れ全体を 扱うとはどういうことか • Agentに仕事を任せるために、何が必要か • なぜソフトウェアエンジニアにもAI Engineeringが関係するのか
11. 関連するAI Engineer World’s Fair 2026のセッションで、公開済のもの https://www.youtube.com/watch?v=xUnRQ9vLXxo
12. AI Engineeringの定義が変わったのではない AIシステムが存在する場所が、ソフトウェア開発プロセスにも広がった ソフトウェアエンジニアもAI Engineeringと無関係ではいられない？
13. Coding Agentで、 ソフトウェア開発はどう変わったか
14. Agentは並列に働く。人間は、一つずつ見回っている。
15. Agentの作業はコーディングが中心、その前後を人間が支える
16. AIEWF 2026で、会場に笑いが起きた一場面 Agentは、手元のPCで動いている PCを閉じると、Agentも止まる だから移動中も、PCを半開きにしておく AIに仕事を任せたはずなのに、人間がPCの蓋を守っている
17. ソフトウェアを開発できるまでに、AIモデルの性 能は大きく進化した 開発の形は、どれだけ変化したのか？
18. ソフトウェア開発は、 いまスキューモーフィズムの段階にいる
19. ソフトウェア開発のスキューモーフィズム 新しい技術を、慣れ親しんだ道具の見た目や使い方に似せること 慣れた形なので使い始めやすい。 問題は、古い形が、新しい能力の使い方まで決めてしまうこと。
20. 能力が変わったなら、形も考え直す 「ソフトウェア開発は、いまスキューモーフィズムの段階にいる」 • terminalやGit、envファイルなど。Agentを、人間向けの開発工程の中 に、そのまま「速い人間」として置いていないか？ • それらが悪いという話ではないが、本当に適しているから使っているのか、 慣れているから使っているのか。一度問い直そう、という話 能力が大きく変わった後も古い形を残していると、能力の使い方まで古いやり方 に決められてしまう ソフトウェア開発も、いまその段階にいるのではないか？
21. 必要だから残しているのか、慣れているから残しているのか
22. AIEWF 2026で語られていた 新しいソフトウェア開発の形の一例
23. Agent-nativeなSoftware Factoryは、開発プロセスの中にあるAIシステム AIEWFで示されていたのは、タスクの発生から検証、改善までをつなぐwhole cycleな、 システムを開発するAIシステムの姿 「The future isn't twenty terminals. It's better loops.」
24. Software Factory スキューモーフィズムを超える、その一つの姿として語られていたのが、 Software Factoryだと捉えている • Agentを既存工程へ無理に合わせるのではなく、Agentの能力を前提に、タスクの受 け渡し、実行、検証、改善の流れを考え直すこと • コード生成ではなく、SDLC全体を自動化するループ → 人間が工程を一件ずつ介入せずに、タスクの受け取りから実行・検証・改善までを、一つ のloopとして扱う → Agentがloopの内側で仕事を進め、人間は外側から方向と評価基準を持つ
25. outer loopとしてのSoftware Factory Human is the loop→ Humans own the outer loop 処理のループはエージェントが担い、その外側にある全体方針のループは人間が掌握する
26. 多分こんな感じ？
27. Agent-nativeなSoftware Factoryは、開発プロセスの中にあるAIシステム Agentがinner loopを回すには、モデルだけでは足りない 開発プロセスの中にAIシステムを持つことの似たような形に近づいている そこには、AI Engineeringと共通する問題が現れる 違いは、AIシステムが存在する場所で、ソフトウェア開発プロセスの中にあること 最近はソフトウェア開発の中で、 AIエンジニアリングに近い考えや観点に遭遇 することが増えている
28. AI Engineeringの問題は、開発プロセスにも現れる AIプロダクトでも、AIによるソフトウェア開発でも、Evalで扱う、AIの出力の「正 しさをどう測るか」の構造は共通する 成功を定義する 結果と過程を測る 実行から改善する どんな振る舞いを期待する か、どこからを失敗とするか 目的・成功条件・禁止事項 を、評価できる形にする 最終結果だけでは、なぜ成 功・失敗したか分からない 結果、途中の実行、意図しな い副作用まで観測する ばらつきがあり、一度の成功 だけでは判断できない 複数回試し、実運用の失敗 を、次のEvalへ戻す AIEWF 2026 / The 2026 State of AI Engineeringのサーベイでも最 大のstack課題は、Evals
29. コーディングエージェント活用の話も AIエンジニアリングと見分けがつかなくなってきた
30. 仮説 （AIEWFで定義されていた）AI Engineeringの定義が変わったのではない ただ、AIシステムが存在する場所が、AIプロダクトの中だけでなく、ソフトウェア 開発プロセスにも広がりつつある Agentic Engineeringも、Software Factoryを代表に、AIエンジニアリン グと似たような課題を扱うAIシステムのようになりつつある ソフトウェア開発においてもAI Engineeringと無関係ではいられないかも
31. まとめ
32. まとめ • Agentの能力は大きく進化したが、タスクの受け渡しや検証は、まだ人間が つないでいることが多い • Agentに仕事を任せるには、モデルだけでは足りない。Context、Tools、 Runtime、Permissions、Evals、そして人間の判断 • Software Factoryは、コード生成の仕組みではなく、タスクの受け取りか ら実行・検証・改善までを、一つのloopとして扱う • AIシステムが、ソフトウェア開発プロセスにも入ってきた AI Engineeringは、AIプロダクトだけのものではない
33. ハイアリングナウです カジュアル面談
34. おわり