投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるチャットボットから、複雑なタスクを自律的に遂行する「エージェント型システム」へと進化しています。しかし、確率的に動作するLLMを従来の堅牢なシステムに組み込むには、新たな工学的アプローチが必要です。最新の学術公募の動向を端緒に、日本企業が直面する技術的課題と、次に目指すべき「AIエンジニアリング」の姿を解説します。
「プロンプト」から「エンジニアリング」への回帰
生成AIブームの初期、多くの注目は「いかに優れたプロンプトを書くか」に集まっていました。しかし、現在、欧州の工科大学などで「LLMベースのエージェントシステムのためのソフトウェア工学基盤（Software Engineering Foundations for LLM-enabled Agentic Systems）」をテーマとした研究職の公募が行われている事実は、業界の潮流が大きく変化していることを示唆しています。
これは、LLMを単なる「魔法の箱」として扱う段階が終わり、それを信頼性の高いシステム部品として組み込むための「ソフトウェア工学」の重要性が再認識されていることを意味します。特に、指示待ちではなく自律的に判断し行動する「エージェント型AI」の実装においては、従来のトライ＆エラー的なアプローチでは不十分であり、体系的な設計論と品質保証が求められています。
エージェント型システム（Agentic Systems）の可能性とリスク
エージェント型システムとは、人間が逐一指示を出さなくても、AIが目標（ゴール）を理解し、必要なツール（Web検索、社内DB、API実行など）を自ら選択・実行してタスクを完了させる仕組みです。日本のビジネス現場においても、定型業務の自動化や、人手不足を補うデジタルワーカーとしての期待が高まっています。
しかし、ここには大きな技術的ハードルが存在します。従来のソフトウェアは「入力Aに対して必ずBを出力する」という決定論的な動作を前提としていましたが、LLMは確率論的に動作します。これにより、以下のようなリスクが生じます。
- 非決定性：同じ状況でも異なる行動をとる可能性があり、再現性の確保が難しい。
- 無限ループとコスト：AIがタスクを解決できず、API呼び出しを繰り返してクラウド破産を招くリスク。
- 幻覚（ハルシネーション）による誤操作：誤った情報を根拠に、メール送信やデータベース更新などの「取り返しのつかないアクション」を実行してしまうリスク。
これらのリスクを制御し、企業レベルのSLA（サービス品質保証）に耐えうるシステムを構築することが、これからのAI開発の核心となります。
日本企業における「品質」と「革新」のジレンマ
日本の企業文化において、システム障害や誤作動に対する許容度は極めて低い傾向にあります。これは「信頼性」という観点では強みですが、確率的に動作する生成AIの導入においては足枷となることもあります。
多くの日本企業がRAG（検索拡張生成）による社内QAシステムの構築を一通り終えた今、次のステップとして業務プロセスそのものをAIに代行させる動きが出てきています。しかし、「100%の正解」を求めすぎると、AIエージェントの柔軟性を殺してしまうことになります。
ここで重要になるのが、前述した「ソフトウェア工学基盤」の考え方です。AIモデル自体の性能向上を待つのではなく、ガードレール（出力制御）、ヒューマン・イン・ザ・ループ（人間による承認プロセス）、そして自動評価パイプラインといった「システム全体での品質担保」に投資する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の経営層およびエンジニアリングチームは、以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
1. AIを「魔法」ではなく「確率的ソフトウェア部品」として扱う
AI導入を「入れて終わり」のプロジェクトではなく、継続的な監視と改善が必要なエンジニアリング課題として捉えてください。特にエージェント化を目指す場合、従来のテスト手法に加え、LLM特有の評価指標（LLM-as-a-Judgeなど）を用いた自動テスト基盤の構築が不可欠です。
2. ガバナンスと自律性のバランス設計
完全な自律化を急ぐのではなく、リスクの高いアクション（決済、外部への送信など）には必ず人間の承認ステップを挟む「半自律型」から始めるのが現実的です。日本の商習慣に合わせ、責任分界点を明確にしたシステム設計が求められます。
3. MLOps/LLMOps人材の育成と採用
単にプロンプトが書ける人材ではなく、不確実なAIコンポーネントを堅牢なシステムアーキテクチャの中に落とし込めるソフトウェアエンジニア（MLOps/LLMOpsエンジニア）の価値が今後飛躍的に高まります。こうした人材を確保、あるいは育成できるかが、PoC（概念実証）から実用化へ脱却する鍵となります。