概要
https://medium.com/commbank-technology/the-evolution-of-ai-software-engineering-75a8a5a02c14
詳細内容
## The Evolution of AI Software Engineering
https://medium.com/commbank-technology/the-evolution-of-ai-software-engineering-75a8a5a02c14
CommBankは、AIがソフトウェアエンジニアリングをどのように変革するかを示す5段階の成熟度フレームワークを提示し、実用的なビルドタイムエージェントの採用と将来のエンジニアリングスキルへの影響を強調します。
**Content Type**: 🔬 Research & Analysis
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 89/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[AIエージェント成熟度モデル, ビルドタイムAIエージェント, ランタイムAIエージェント, エンジニアの役割変化, プロンプト駆動型開発]]
CommBankは、AIがソフトウェアエンジニアリングをいかに変革するかを示す「AI Powered Engineering Maturity Framework」を発表しました。この5段階のフレームワークは、コード補完の「レベル1」から、人間が指示するローカルエージェント（「レベル2」：多段階ワークフロー、MCP/RAG連携を強調）、人間が監視するリモートエージェント（「レベル3」：クラウドベース、ワークフロー駆動、並行タスク実行）、そして最終的な実験段階の自律型エージェントへと進化する過程を体系化しています。
特に重要なのは、「ビルドタイムエージェント」と「ランタイムエージェント」の区別です。記事は、静的コードを生成するビルドタイムエージェントが、コスト効率、決定性、パフォーマンス、既存プラクティスとの親和性から、ほとんどの決定的な問題解決に優れていると強く推奨。対照的にランタイムエージェントは、実装・ガバナンスの難しさから、特定の動的な問題に限定すべきと主張します。なぜこれが重要かというと、エンジニアの役割がコード記述からドメイン理解、設計、オーケストレーション、生成ソリューションのレビューへと根本的にシフトするためです。効果的なプロンプト作成と出力検証スキルが不可欠であり、CommBankの事例では導入チームでプルリクエスト数が最大3倍に増加。この適応能力が将来のエンジニアの価値を決定づけるでしょう。
リーダーは組織全体でこの変革を支援し、実験を奨励すべきです。最終的に、プログラミング言語の熟練度よりも、ドメイン理解、複雑なプロンプトとワークフローの設計、コーディングエージェントの管理能力が最も求められるスキルになると予測しています。