ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の進化により、AI技術は私たちの生活やビジネスに不可欠な存在となりつつあります。なかでも、人間のように自律的にタスクを遂行し、ビジネス課題の解決を可能にする「AIエージェント」が近年、大きな注目を集めています。本連載では、AIエージェントの基本概念から開発実践知、そして将来性までを全4回で徹底解説します。第2回は「AIエージェント開発の実践論」をテーマに、プロジェクトの難所となる「不確実性への向き合い方」、信頼性を担保するための「地道なルール作り」、そして継続的な改善を支える「テストと評価戦略」について、技術とプロセスの両面から解説します。

　昨今の金融業界では、競争力を維持するうえでシステムのモダナイズが最重要課題となっている。一方で、ビジネスロジックへクリティカルな影響を与えることなくレガシーなシステムを刷新するためには、慎重な開発プロセスと繰り返しのテスト作業が不可欠である。テクマトリックス株式会社の常盤旭氏は、金融業界のシステムモダナイズにおける課題の一つとして「無影響確認テスト」を挙げる。常盤氏が同社のツールを効果的に活用し、無影響確認テストの自動化を実現する方法を解説した。

　2025年10月16日、Anthropic社がClaude Skillsを公開し、ITエンジニア界隈で大きな話題となりました。本記事ではClaude Skillsの基本的な概念、それによって解決される課題、利用方法を解説します。大規模言語モデルの性能向上により、AIは知識レベルではすでにプロの研究者に匹敵するようになりましたが、特定分野のドメイン知識や作業手順といったコンテキストに依然として依存しています。Claude Skillsを使用することで、より専門性の高いAIエージェントを構築でき、本当の意味での属人化を回避する銀の弾丸となり得ます。

　第7回では、PHP 8.5の言語仕様における強化ポイントを主に紹介します。連続したメソッド呼び出しを簡潔かつ分かりやすく記述できるパイプライン演算子、NoDiscardなどの新しいアトリビュート、定数に対するアトリビュート、静的プロパティの非対称な可視性などについて紹介します。

　AI機能の搭載などSaaSの機能拡張が進み、個人単位では生産性向上の成果が見え始めている。一方、企業で見ると複数サービスの利用によりデータやプロセスが分断し、成果につながらないケースも多い。AIの導入を前提に、業務データをいかに統合し、成果へとつなげていくか。DevRevの取り組みと、その鍵を握る技術「ナレッジグラフ」について、同社の鈴木孝規氏が解説する。