AIエージェント勉強会第3回 エージェンティックAIの時代がやってきた

CDLE AIプログラミンググループ主催 【続】誰でも作れる！AIエージェント勉強会 発表資料

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1. AIエージェント勉強会 エージェンティック AIの時代がやってきた！ 2026.3.24 CDLE AIプログラミング サポーター CDLE 名古屋 サポーター CDLE ロボットAI 運営 　　　Y.Miyado
2. 自己紹介 G検定2020#1 毎日X（旧Twitter）でAI最新情報収集するのが日課です。 最近はAIエージェントやロボットAIに関心があります。 会社では物理シミュレーション AI関連の業務をしてます。 → 人工知能学会誌 Vol.38 No.3 (2023年5月号)の特集「AIとシ ミュレーション」 に寄稿してま す。 CDLE (Web, Slack) ビジネス関連のご連絡はこちら
3. もっとAIにいろいろやってもらいたい NotebookLMで作成
4. 2025年12月の勉強会の内容 自律的に動くエージェンティック AIはまだ不安定なので、今はワークフロー型という内容でした。
5. 2026年 エージェンティック AIが現実味を帯びてきた
6. エージェンティック AIを作るときの注意点 セキュリティと権限管理 AIに何を考えさせるかより、何を触らせるかが重要 自律性より止まれる設計 業務では、長く動くことより安全に止まれることが価値 再現性・監査性・説明責任 便利さだけでなく、後から人が追える設計にする
7. 制御不能の熱狂「 OpenClaw」現象と闇 中国で「ロブスター」の愛称で爆発的ブーム 特徴 強力な権限をAIに付与 「手足を持つAI」として自律的に行動できる 危険性 ・情報漏洩/不正アクセス ・プロンプトインジェクション（悪意ある命令を聞く） ・悪意のあるプラグイン 中国のサイバーセキュリティ当局が警告 ※NVIDIAがセキュリティを強化した NemoClawをリリースしてます 　https://www.nvidia.com/ja-jp/ai/nemoclaw/
8. 今日の実習で体験しましょう セキュリティと権限管理 AIに何を考えさせるかより、何を触らせるかが重要 自律性より止まれる設計 業務では、長く動くことより安全に止まれることが価値 再現性・監査性・説明責任 便利さだけでなく、後から人が追える設計にする 今日は省略 必要に応じて人が介入するプ ロセスを体験します エージェントの動作を追跡する 方法を体験します
9. Google Opal新機能 AIエージェント構築ツールとして 2025年12月の勉強会で取り上げた「 Google Opal」が大幅にアップデートし、 エージェンティックAIに進化しました！ https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-labs/opal-agent/ 主な新機能： agent step / 対話 / memory 機能
10. Agent Step AIが必要なステップを自律的に判断するようになり、細かいフローの指示は必要なくなりました。 以前のOpal アップデート後 https://opal.google/app/11QKom2khoCwTKZje4bqOdDD8PIgmp3oP https://opal.google/app/1M3Pt6yeU2exdRzGlRDmLKKqz7O5gjJsi
11. Agent Step 以前のOpalでは、ストーリーの生成に際してユーザーに 3つの質問をするように明示していました。
12. Agent Step アップデート後のOpalでは、どのような質問を何回繰り返すかを AIの自律的判断に委ねています。 目的： 提示されたストーリーの前提（プロット）に基づき、物語の導入となる最初の段落を作成してく ださい。その段落の後に、その後の展開を左右する、論理的かつ明確に異なる 3つの選択肢をユー ザーに提示してください。ユーザーの選択に応じて展開を変化させながら、この対話型ストーリーテ リングを複数回繰り返します。各ステップで必ずユーザーに選択肢を提示してください。ユーザーが 終了を希望するか、物語が完結した時点で終了となります。終了後、最終的な成果物としてチャット ログを出力してください。 出力形式： ストーリーの一節をテキストとして出力し、続けてツールを使用して次のアクションに向 けた選択肢をユーザーに提示してください。 • 物語の展開が論理的であること • 選択肢がそれぞれ明確に異なるものであること • 新しい段落がユーザーの選択を正しく反映していること これらを都度確認しながら進めてください。
13. 対話 追加情報が必要な場合、 AIエージェントがユーザーとのチャットを開始できるようになりました。 1. 目的（ Objective） ユーザーと複数回の対話を行い、インテリアデザインの好みを把握・具 体化してください。その際、提供された [コンテキスト 1]および[コンテキス ト2]の内容を活用してください。 対話の過程で、スタイルの視覚的な解 釈を提示するために画像を生成してください。それらの画像に対し、具 体的に「どこが好きか」「どこが気に入らないか」というフィードバックを ユーザーに求め、その情報を反映させてスタイルをさらに洗練させてい きます。 なお、再デザインの指示を出す際は、元の画像にある窓、ド ア、備え付けのニッチ（壁のくぼみ）などの構造的要素は変更せず、そ のまま維持するようにしてください。画像生成ツールが部屋を再デザイ ンするための、包括的かつ正確な指示文（プロンプト）が完成した時点 で終了となります。 2. 出力形式（ Output Format） 具体化されたスタイルに基づき、ユーザーの部屋を再デザインするた めの画像生成ツール向け詳細指示文を提供してください。すべての工 程が完了したら、最終的な成果物としてチャットログを出力してくださ い。 https://opal.google/app/1Gg7oEWui9xMpBvinD7AcVzWRthRPW1-m
14. Memory Memoryを利用してセッション間で情報を記憶できるようになりました。 記憶した情報はユーザーの Google Driveにスプレッドシートの形式で保存されます。 目的： メモリツールを使用して、既存のブランドに関するコンテキ スト（背景情報）を確認してください。提供された [ ]をベースライン としてユーザーと対話し、 SNSチャンネルの説明文やブランドアイ デンティティの確認、あるいはブラッシュアップを行います。 コン テキストを維持するため、確定したブランドアイデンティティと説明 文はメモリシートに保存してください。保存されたブランドアイデン ティティと提供された [ ]に基づき、クリエイティブな動画のアイデア と、視聴者の興味を引く魅力的なフック（導入文）を複数考案・生 成してください。コンテンツの柱（ピラー）やスタイルに複数の選択 肢がある場合は、ユーザーに提示して選択を仰いでください。 https://opal.google/app/1g6xmNVFNwOQXTT1qdUcaruhNdS2iUFYs
15. 実際にやってみましょう！
16. 実習：異世界レシピクリエーター Opalで新規にアプリを作り、以下のようなプロンプトを入力してみましょう。 あなたは、手元の食材から「異世界の世界観付きレシピ」を作る料理エージェントです。 最初に、食材・希望する世界観を確認してください。 その世界では存在してもおかしくなさそうな食材を、遊び心を持っていくつか仮定して加えてください。 レシピを作成するうえで、ユーザーの味付けの好みや、料理法など、不足している情報があれば質問してください。 質問する際には 3個ほど選択肢をユーザーに提示してください。 提案前に、以下を必ずチェックしてください。 ・体に悪すぎないか ・高価すぎないか ・手に入りにくい材料が必要すぎないか 懸念がある場合は、このまま進めてよいかユーザーに確認してください。 問題なければ、料理名、世界観説明、材料、作り方、味のイメージ、注意点を出力してください。 文体は楽しく、遊び心があるレシピとしてください。 最後にそのレシピをもとに作った料理の画像を生成してください。 回答はすべて日本語で行うこと。 AIに任せず人に入力させる意図 AIに自律的な判断をゆだねる設計 ある程度、自由度を持たせている 人が介入する条件を指定 AIに任せすぎないための設定 必ず守ってもらいたいステップは明示する
17. 出来上がったフロー もしうまくいかない場合は、以下のリンクから作成済みフローを利用してください。 https://opal.google/app/1UR10SqaF9URV4T-zJ3GVSQH_a3hH53X5
18. Tips 画像生成ステップはNano Bananaを指定しておくと少し動作が軽くなります。
19. 動作例 AIエージェントが必要な情報を集めるためにユーザーに確認しています。
20. 動作ログ エージェンティックな動作を確認しましょう。 AIがどう判断して動いてい るのかを確認 指示したステップを守って 動いているのかを確認
21. 動作ログ エージェンティックな動作を確認しましょう。 AIが必要なタイミングで問 い返せているか確認 AIの判断の根拠が入力内 容に沿っているか確認
22. 動作例 AIが人の介入が必要と判断した場合は、ユーザーに確認してきます。
23. 動作ログ なぜ人の介入が必要と判断したのか、その根拠を確認します。 どのような根拠で安全性チェックが機 能しているか確認
24. 動作例 できあがったレシピ。
25. AIエージェントの動作を検証する 以下のような項目をチェックしておきましょう。 ❏ 問い返しのタイミングは妥当か？ ❏ 判断の根拠が入力内容に沿っているか？ ❏ 危険性チェックが本当に機能しているか？ ❏ 最終出力が条件に合っているか？ ❏ 少し条件を変えても挙動が極端に崩れないか？（時間があれば） 期待通りに動作していない場合は、 AIエージェントへの指示内容（プロンプト）を調整しましょう。
26. 実習の振り返り AIエージェントは「何でも自動でやる」より、 必要な場面で問い返すほうが実用的です。 重要なのは、最終結果だけでなく 途中でどう判断したか。 危険そうな提案では、勝手に進めず確認する設計が大切です。 エージェンティックAIは、まず小さく試して挙動を観察する のがよいです。
27. 時間があれば いろんなアイディアを試してみましょう
28. 本日のまとめ 2026年、エージェンティックAIは一気に身近になってきました。 ただしエージェンティックAIは「全部任せる道具」ではありません。 実務ではどこまでAIに触らせるか、どこで人が介入するか、後から結果を確認できるかが重要です。 一般ビジネスパーソンは、まずは小さく作る → 試す → 直す から始めましょう。
29. AIエージェントは魔法ではなく 対話と確認で育てる道具です まずは小さく試してみましょう