概要
https://speakerdeck.com/tkikuchi1002/20250725-sekkei-night-ai-agent
詳細内容
## AIエージェントを支える設計
https://speakerdeck.com/tkikuchi1002/20250725-sekkei-night-ai-agent
AIエージェント開発の変遷と、実務から導かれる設計判断の重要性を解説します。
**Content Type**: Technical Reference
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 94/100 | **Annex Potential**: 91/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[AIエージェント設計, ソフトウェアアーキテクチャ, ドメイン駆動設計, 反復型開発, 営業自動化]]
菊池琢弥氏が、同社開発の営業AIエージェント「アポドリ」がどのようにして現在の形になったかを、そのソフトウェア設計の変遷と共に詳述しています。初期段階では、人間による手作業とスプレッドシート、最低限のCLIツールを組み合わせて運用していましたが、業務の複雑化や負荷の増大に伴い、ボトルネックとなった部分から段階的にシステム化を進めました。特に、複雑な「アプローチ計画」業務が人間の限界を超えた際、「計画モジュール」としてクリーンアーキテクチャを適用し、独立したモジュールとして実装した点が転換期でした。
本資料の核心は、この開発過程で得られた設計判断の基準にあります。著者は、自らがドメインエキスパートとしてオペレーションを実行してきたことで業務を深く理解し、それによって「関心の分離」や「サブドメインの複雑さ」に基づいた適切なモジュール分割、そして各モジュールに最適な設計パターン（トランザクションスクリプトかクリーンアーキテクチャか）を選択できたと指摘します。さらに、AIエージェントの「中核サブドメイン」を、従来の「ルール」（複雑なロジック）と、AIエージェント特有の「思考」（ドメインエキスパートが外部ツールを使って実装する機能）に分類し、それぞれに異なるアプローチが有効であることを具体的な例（アポドリの「計画」と「戦略」モジュール）を挙げて示しています。
このアプローチは、AIエージェント開発が従来の業務システムとは異なり、「成果」の追求に重点を置き、その過程のルールやプロセスが頻繁に変化するという特性を持つことを浮き彫りにします。まだ設計ベストプラクティスが確立されていないAIエージェント領域において、実際の開発現場からの知見は、柔軟かつ持続可能なAIシステムを構築しようとするエンジニアにとって極めて実践的な指針となるでしょう。