エージェント型エンジニアリングを実現—Agentic Systems Engineering導入の手引き
エンタープライズ向けのエージェント型システムを作成、オーケストレーション、管理するための新たなアプローチ
AIの乱立から統制の利いたエージェント型システムへ
エンタープライズのAIイニシアチブは、構造的な限界を迎えつつあります。コード生成に使用するツールが、エンタープライズの規模や複雑さに見合わなくなってきているのです。ITリーダーの94%がAIの乱立を懸念しているものの、AIシステムに一元的なガバナンスを適用している割合は12%にとどまっています。
対策として有効なのがエージェント型エンジニアリングですが、MVPから本番運用までの大きな隔たりを解消するには抜本的に異なる手法が求められます。
コンテキストのギャップが問題を生む理由
従来のAIコーディングツールは開発を支援する一方で、エンタープライズのアーキテクチャ、ガバナンスルール、組み込まれているビジネスロジックを把握できていません。実務では、これがエージェント型AIエンジニアリングへの対応を難しくする本質的な問題となります。
今、組織に必要なのは、実験段階を脱し、大規模な本番稼働への移行を安定的に支える斬新なアプローチです。
そこでOutSystemsが導入したのが、統制の利いたエージェント型システムを作成、提供、拡張するためのAgentic Systems Engineeringです。
Agentic Systems Engineering（ASE）は、OutSystemsや既存のエージェント型コーディングツールでのネイティブ開発を可能にする、エンタープライズAI開発への新たなアプローチです。オーケストレーションと統制は、エージェントを効率的かつ安全に動作させるために必要な動的コンテキストやガードレールを備えた統合プラットフォーム1つで行えます。
- オープンな統合プラットフォーム: すでにチームで使用しているClaude CodeやCursor、Codexなどのツールを活用しつつ、エージェント型システムをバージョン管理されたプラットフォーム1つでオーケストレーション・統制することができます。
- 動的コンテキスト: エージェントはあらゆるエンティティや連携のアーキテクチャを完全に把握しています。
- 統制下でのセキュアなデリバリー: ビルトインのガードレールやヒューマンインザループでの監視が、開発のあらゆるレイヤーに用意されています。
「Agentic Systems Engineering導入の手引き」をぜひご覧ください。
このeブックでは次のようなトピックを扱っています。
- Agentic Systems Engineeringが提供するガバナンスの利いたオープンなアーキテクチャのレイヤーが、本番対応可能なAIエージェントの構築に役立つ仕組み
- ASEが、AIに必要なビジネスコンテキストを提供し、アーキテクチャの把握を可能にする方法
- ASEの早期導入に向けた実践的なインサイトとチェックリスト
よくある質問
エージェント型システムを作成、管理、オーケストレーションし、さらに進化させていくためのAIネイティブなアプローチについて学ぶことができます。また、ASEが自社独自のエンタープライズアーキテクチャをどのように拡張し、エージェント型AIの未来を共創できるかもご確認いただけます。
エージェント型システムは、ワークフロー、依存関係、権限といったエンタープライズの動的なコンテキストを理解し、ビジネスエコシステムの中で信頼性と自律性をもって機能する自律型エージェントと、アプリケーションで構成されています。
Agentic Systems Engineering（ASE）は、コンテキスト、ガバナンス、オープン性を活かしてエンタープライズAIを開発するための新しいAIネイティブなアプローチです。各社独自のエンタープライズアーキテクチャからエージェントやアプリケーションをAIで生成し、複雑なエンタープライズ環境で安全にデプロイできるようにします。
透明性が極めて重要なのは、エージェントが行う自律的なアクションに対する信頼性をエンタープライズにもたらすためです。エンタープライズでエージェント型システムを作成し、拡張するには、適切なソリューションを選ぶ必要があります。人間がエージェントのアクションに信頼を置き、確認、改良できるようにする、ビルトインのリアルタイム可観測性、バージョン管理された監査可能なアクション、意思決定の追跡機能を備えたソリューションを選択することが重要です。
はい。OutSystemsはオープンな統合プラットフォームであり、エンタープライズ向けのエージェント型システムの作成、オーケストレーション、管理を支援する設計になっています。