AI駆動開発に必要な技術とは？使い分け方や活用の注意点を徹底解説！

AI駆動開発（AI-Driven Development）の浸透により、開発のボトルネックは「実装の速さ」から「設計と言語化の正確さ」へと完全に移行しています。

本記事では、AIを単なる補助ツールではなく、自律的な「エージェント」として機能させるための技術的要件を整理しました。エージェント型アーキテクチャの構築に不可欠なMCP（Model Context Protocol）の役割や、コスト最適化の鍵を握るLLMとSLMの使い分け、さらには「AIにどれだけ深く考えさせるか」を制御する推論時コンピュートの概念について解説します。

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複数のAIモデルが役割を果たすエージェント型アーキテクチャ

エージェント型アーキテクチャは、AIを単体のモデルとして扱うのではなく、複数のAIが役割分担して動く「エージェント型」の仕組みです。

AI駆動開発では、AIによる業務自動化を目指し、判断・実行・記憶・計画といった機能を分離することで、自律性を確保しつつ拡張性と制御性を高めます。

エージェント型アーキテクチャは、複雑な業務フローや継続的な改善が必要な領域で特に有効です。例えば、要件定義から設計、実装、テスト、デプロイまでを横断し、状況に応じてツールやデータを使い分けながら進行する開発業務が挙げられます。

LLM/SLM

LLM（大規模言語モデル）とSLM（小規模言語モデル）は、AIエージェントの脳にあたる技術です。両者は、求められる思考の深さや応答速度、予算などの要件に応じて選定します。

すべての開発プロセスに巨大なモデルを使うのは、コストと速度の面で非効率です。特定のドメイン（例：セキュリティ監査、SQL生成、フロントエンド専門）に特化したSLMを使い分ける戦略が主流です。

例えば、高度な文脈理解や複雑な意思決定が必要な場合は、言語処理能力が高いLLMが適しています。一方、定型的な判断や高速応答が求められる業務では、リアルタイム性に優れるSLMが有効です。

また、自社の機密性の高いコード資産をクラウドに投げたくない場合、オンプレミス環境で動く軽量なSLMがガードレールとなります。

ツール

ツールは、AIの判断を実際の処理として実行する役割を担います。例えば、CI/CDツールやクラウドAPI、データベースと連携することで、AIは単なる提案役から、業務を動かす実行主体へと進化します。

AI駆動開発では、AIエージェントが用いるツールの操作権限範囲を明確に設計することが重要です。業務自動化を目的とする場合、ツール連携が不足すると最終的に人の手作業を残すことになり、AI活用効果が限定されます。

メモリー・RAG

メモリーとはAIエージェントが過去の情報を保存・再利用するための技術です。意思決定や応答品質の向上に役立ちます。

メモリーの代表的な仕組みが、RAG（検索拡張生成）です。RAGを用いることで、モデルを再学習することなく、最新情報や社内データをAIに参照させることが可能です。

マニュアルが更新され続けるサポート業務など、知識更新が頻繁な業務ではメモリー設計が成果を左右します。最近は、単に情報を検索するRAGから、エージェントが自ら検索クエリを改善しながら調査するエージェント型RAG（Agentic RAG）へと進化しています。

AI駆動開発では、RAGを知識更新の仕組みとして組み込むことで継続的な運用につながります。

MCP（Model Context Protocol）

MCPは、AIがシステムやデータベースなどの外部サービスと効率的かつ安全に通信するためのプロトコルです。

MCPを導入すると、MCPクライアントとMCPサーバーを介して間接的にやり取りする構成に変わります。AIはMCPクライアントを通じて必要な機能や情報を要求するだけでよく、接続方式や実装の違いを意識する必要がありません。

その結果、モデルやエージェントごとにツール連携を個別実装する必要がなくなります。ツールの追加や差し替えをしても、AIの設計を大きく変更せずに対応可能です。

MCPは、AIと外部ツールの接続方法を標準化することでエージェント間の連携や拡張性を支え、マルチエージェントシステムの共通基盤として機能します。

プランニング

プランニングとは、AIエージェントが特定の目標を達成するために、アクションの順序を決定するプロセスです。

AI駆動開発では、設計・実装・テスト・修正といった複数ステップを伴う業務で効果を発揮します。プランニングにより、AIエージェントは単一の応答生成にとどまらず、業務フロー全体を見渡しながら行動できます。

ただし、自律性を高めるほど、誤判断や想定外の挙動が起こるリスクが増します。そのため、AIに任せる判断範囲や中断条件をあらかじめ定義し、適用範囲を慎重に見極めたうえで設計することが重要です。

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バイブコーディングを超えてSDD（仕様駆動開発）への回帰

SDD（仕様駆動開発）は、仕様書を開発の起点とし、すべての実装判断を仕様に基づいて行う開発アプローチです。

生成AIを活用するAI駆動開発では、AIに生成させるものを伝える仕様の質が重要です。入出力条件や制約、例外処理、評価基準を明確に定義することで、生成結果のブレを抑え、開発の再現性が向上します。

AI駆動開発の初期は、プロンプトを適当に投げて動くものを探る、いわゆる「バイブコーディング（感覚的な開発）」が散見されました。しかし、現在の主流は仕様駆動開発に回帰しています。

特に、要求が曖昧で人の解釈に依存しやすいプロジェクトほど、SDDの効果は高くなります。仕様を共通の判断基準とすることでAIと人の認識ズレを防ぎ、AI駆動開発の安定運用が実現します。

開発者の役割の変化

AIが高い精度でコードを出力できるようになった結果、人間のエンジニアに求められるのは「どう書くか（How）」ではなく「何を、なぜ作るのか（What & Why）」を厳密に定義する力にシフトしました。

関連記事：「AI駆動開発に必要な人材とは？考え方や活用ポイント、内製化・外注すべき領域を徹底解説！」

AIに長く考えさせる推論時コンピュートの活用

これまでのAI開発は「いかに速くレスポンスを返すか」が競われてきました。

しかし、複雑な業務ロジックや大規模なリファクタリングにおいては、OpenAIのo1シリーズ以降主流となった推論時スケーリングが不可欠です。別の言い方をすると、AIの知能は、推論時の計算量（時間）に比例するということです。

推論時コンピュート（Reasoning-time Compute）

推論時コンピュートとは、AIが推論を行う際の計算資源と時間を動的に制御する技術です。最大限の推論を常に行うのではなく、求められる精度や応答速度に応じて、推論の深さを調整します。

例えば、重要な意思決定や例外処理が発生する場面では、より多くの計算資源を使用して深く考えさせます。一方で、定型的な処理や高速応答が求められる業務では、推論を軽量化し、速度やコストを優先します。

AI駆動開発では、精度を追求するだけでなく、業務要件や頻度、リスクに応じて推論レベルを使い分けることが重要です。推論時コンピュートを取り入れることで、コストと性能のバランスに優れたシステムを構築できます。

AI駆動開発で新技術導入を成功させるコツ

以下では、AI駆動開発で新技術導入を成功させるコツを紹介します。

責任の所在の明確化

AI駆動開発でエージェント型アーキテクチャを採用すると、判断や実行、計画などの機能が分業化されます。そのため、誰がどの工程に責任を持つのかを明確にしなければ、エラー発生時の対応や改善判断が滞り、運用が破綻します。

特に、AIが自律的に判断・実行する範囲と、人が最終責任を負う範囲は、導入前に切り分けておくことが大切です。また、生成結果の妥当性確認や自動実行の可否などの重要な判断については、体制や運用ルールとして責任を担保することが不可欠です。

評価制度を工数からアウトプットへ転換

AI駆動開発では、SDDや生成AIの活用が進むと実装作業よりも設計や判断が重要となり、工数ベースでは十分に評価できません。AIが実装や下書きを担う場面が増えるほど、エンジニアの価値は作業量では測れなくなるためです。

工数評価を続けると、AIを活用して効率化するほど評価が下がるという逆転現象が起きかねません。その結果、AI活用そのものが現場で敬遠され、導入が形骸化します。

そのためAI駆動開発では、仕様の明確さやアウトプットの品質、改善サイクルの速さといった成果ベースの評価が必要です。AIの出力をどのように検証し、修正や改善につなげたかというプロセスが重要な評価基準となります。

スモールステップ

MCPや推論時コンピュートのような新技術は、全体へ一気に適用するのではなく、限定的な業務やフローから導入することが成功の近道です。最初から全社・全工程に展開すると設計負荷や運用リスクが一気に高まり、失敗の影響も大きくなります。

そのため、まずは単体のAIエージェントや1業務、1ユースケースに絞り、設計や運用、評価の流れを固めることが重要です。特に、責任範囲や評価指標、ツール連携を明確にしましょう。

得られた成功体験を横展開することで、現場の理解と納得感を得ながら、AI駆動開発を無理なく定着させられます。

エンジニアの成長と評価

AI駆動開発では、エンジニアの役割が、コードを大量に書く実装者から、AIの出力に対する設計や判断、レビューを行う設計者・レビュアーへと変化します。つまり、実装そのものよりも、仕様の解釈や設計判断、品質担保といった上流工程の比重が高まります。

その結果、LLM/SLMの使い分けやツール連携の設計、コンテキスト設計といった能力が、AI駆動開発における新たな専門性として確立されます。これらは従来の工数やコード量では測れないため、評価軸の見直しが必要です。

こうしたスキル変化を正しく評価しなければ、エンジニアの成長とAI導入が乖離し、現場にAI活用が定着しません。AI時代におけるエンジニアの価値を適切に認識し、役割変化を反映した評価制度を整えることで、AI駆動開発を成功に導けます。

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AI駆動開発に必要な技術についてよくある質問まとめ

まとめ

AI駆動開発に必要なのは、最新のAI技術を導入することではなく、課題や業務特性に応じて技術を正しく使い分ける設計力です。

エージェント型アーキテクチャやLLM/SLM、RAG、MCP、推論時コンピュート、SDDといった技術は、それぞれ役割が異なり、適切に組み合わせてこそ価値をもたらします。

また、技術導入を成功させるためには、責任所在の明確化や評価制度の見直し、エンジニアの適切な評価といった運用面の設計も欠かせません。

技術と業務、人をどうつなぐかを意識しながら進めることで、AI駆動開発はPoC止まりではなく、実運用で成果を生む開発手法として定着していくでしょう。

技術と経営を橋渡しし、実運用で確実な成果を出すためには、最新のトレンドと実務経験を併せ持つ専門家の視点を取り入れることが最短かつ最もリスクの低い道となります。

自社の開発体制をどう変革すべきか、具体的なロードマップの策定が必要な際は、ぜひ専門的な知見を持つコンサルタントへご相談ください。