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AIエージェントが実装・テスト・改善を担う「エージェンティック・エンジニアリング」。ソースコードや設計情報などの機密を扱う開発現場で実践するには、情報を外部に出さない閉域環境（ローカルLLM）でのAI基盤が欠かせません。
しかし、実際に閉域環境へのセキュアなAI導入に踏み出そうとしたとき、「何をどれくらい用意すればよいのか」「AIエージェントに今の業務をどこまで任せられるのか」「現場で本当に使ってもらえるのか」といった懸念が残ります。いずれもカタログスペックからは読み取れない部分です。
本セミナーでは、業務の種類・傾向・要求品質に応じたセキュアなAIの選定基準を整理し、それを動かす環境にいくらかかるのかを試算します。同時利用時に性能がどこで実用限界に達するのか、在籍人数から必要な構成をどう導くのか——弊社が実際に業務で運用しているセキュアなAIの実測データをもとに公開します。
あわせて、導入後に直面する運用上の課題と、社内での説明・稟議に必要な材料の揃え方についてもご紹介します。
AIの役割 一行ずつ提案する 実行し、検証し、修正する
人の役割 提案の採否を判断する 課題と評価基準を定義し、監督する
品質の担保 開発者のレビュー 自動検証に加えて、開発者のレビュー
知見の蓄積 個人に残る ハーネスに蓄積され、チームで再利用される
エンジニアがAIエージェントを指揮・監督し、製品品質のソフトウェアを作る開発手法です。2026年にAndrej Karpathy氏が提唱し、IBMやQtも同じ意味で使い始めています。
これを実務で成立させる鍵が「ハーネス」です。コーディング規約、ビルドとテストの手順、性能評価の基準といった知見をAIエージェントが繰り返し参照できる形に仕組み化したもので、本セミナーで詳しく解説します。
・業務内容からセキュアなAIに求める要求品質を切り分け、選定基準として言語化できる
・同時利用人数から必要な構成を逆算する考え方が身につく
・コスト試算の立て方と、最適化によって構成をどこまで圧縮できるかの目安がわかる
・導入後に発生しがちな運用上の課題を事前に把握できる
・社内稟議に必要な材料（要求品質・構成・コストの根拠）を整理する視点が得られる
・開発部門のマネージャー、リーダー
・技術企画、DX / AX 推進担当者
・社内でAI活用を検討しているが、セキュリティ要件のために導入に悩んでいる方
・車載、SDV、産業機器、FA、ロボティクスなどの分野で、開発効率向上や品質改善に課題を持つ企業の担当者
・自己紹介＆会社紹介
・エージェンティック・エンジニアリングとは — セキュアに実践するための環境
・現場導入で立ち止まる「3つの問い」
・なぜカタログスペックだけでは決まらないのか
・業務からモデルを決める：AIエージェントに任せる業務と要求品質、モデルの選定基準
・モデルから構成を決める：同時利用時の実用限界と在籍人数からの逆算
・構成からコストを試算する：最適化によるコスト圧縮
・導入後に待っている課題
・稟議に向けて：持ち帰る材料の整理
・Q&A time
Zoomのチャットからご質問をお送りください。講演後、ご質問順に回答いたします。
・オンサイトセミナーのご案内
本セミナーでは構成決定とコスト試算の考え方を中心にご紹介します。
実機での性能検証やライブデモをご覧いただきながら理解を深めたい方には、オンサイトセミナーもご用意しています。
あわせてご参加いただくことで、自社にとって最適な構成・コスト・導入のイメージをより具体的に持っていただけます。
※途中入退室可能です
※予告なく時間配分・内容等が変更になる場合があります。ご了承ください。
棚橋 秀斗
株式会社フィックスターズ アドバンストシニアエンジニア
ローカルLLMを扱う「Fixstars AIStation®」の開発をはじめ、LLMに関するソフトウェアの開発に従事。開発活動の中で培われたLLMの知識に加え、経営工学・品質工学を専攻した経験を活かして、モデル性能だけに依存しない、また現場の作業効率化に真に寄与するAIエージェントの活用・導入支援を行っている。
株式会社フィックスターズ（プライバシーポリシー）
マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）
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マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）
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