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ソルクシーズの採用・求人に関する最新ニュース、IT業界の人材に関するトピックス、キャリア推進本部の取り組み、グループ企業の新しいサービスやプロジェクト。ソルクシーズを取り巻くさまざまな分野の動きと、採用＆人材育成の今がわかるブログです。
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生成AIの進化はめまぐるしく、2026年には自ら計画し実行する段階へと進んでいます。
コーディングなどの開発作業が自動化されるといっても、システムエンジニア（システムエンジニア）の役割がなくなるわけではありません。むしろ、高度な設計や複雑なシステム統合、ガバナンス管理などへと技術領域が拡大する見通しです。
この記事では、話題になっているエージェント型AIの特徴とシステムエンジニアに求められる役割・スキル、ソルクシーズで経験できる領域を解説します。
2026年のIT業界で注目を集めている「エージェント型AI」は、目標を与えられると自らタスクを分解し、複数のツールを使いこなしながら実行まで担うAIです。ここでは、従来の生成AIやAIエージェントとの違いを整理します。
従来のAIチャットは、質問を投げかけると単発で回答を返す仕組みでした。それに対しエージェント型AIは、与えられた目標そのものを起点に、達成までの道筋を以下のステップで組み立てます。
1.目標の理解特に、カスタマーサポート、インシデント対応、研究開発、ソフトウェア開発など、複数の工程をまたぐ業務での活用が想定されています。Gartnerは「2028年までに日常業務における意思決定の15%がエージェント型AIによって自律的に行われる」と予測しています。
参照：Gartner「Gartner、2027年末までに過度な期待の中で生まれるエージェント型AIプロジェクトの40%以上が中止されるとの見解を発表」
生成AIやAIエージェントとの違いを明確にするため、それぞれの役割や人間の指示との関係をまとめました。
なお、AIエージェントとエージェント型AIには統一された定義がなく、同義に近い意味で使われる場合もあります。本記事では、以下のように整理します。
|
種類 |
主な特徴 |
人間の指示との関係 |
|
生成AI |
文章・画像・コードなどを生成 |
原則として指示ごとに応答 |
|
AIエージェント |
特定の目標やタスクに向けて自律的に行動 |
設定された範囲内でツールやデータを利用 |
|
エージェント型AI |
計画・実行・評価・再計画を繰り返し、複雑な目標の達成を目指す考え方・仕組み |
単独または複数のエージェントや外部ツールを協調させる |
エージェント型AIの浸透により、システムエンジニアには設計・連携・監視という3つの役割が求められるようになります。
|
従来の業務 |
エージェント型AI時代に比重が高まる業務 |
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コードやテストケースを自ら作成する |
AIに任せるタスクを設計し、成果物を検証する |
|
個別システムの仕様を設計する |
AI・データ・業務システム全体を設計する |
|
障害発生後に対応する |
AIの判断や行動を継続的に監視する |
エージェント型AI時代のシステムエンジニアは、業務の目的とAIの行動範囲を設計する役割が求められます。
システムエンジニアは、顧客が抱える経営課題や実際の業務フローを的確に整理しなければなりません。また、業務整理において、AIに任せる工程と人間が最終判断する工程を切り分けることも必要です。顧客や関係部門と連携しながら、以下の条件をシステム要件へ落とし込みます。
AI・データ・業務システムをつなぐ業務も、今後のシステムエンジニアに求められる重要な役割です。エージェント型AIの効果を最大限に発揮するには、既存の社内システムや外部のクラウドサービスとの連携が欠かせません。
AIがコード生成だけでなく、ファイル操作、依存関係の管理、テスト、エラー修正まで進める場面も想定されます。システムエンジニアには、全体構造や品質を判断する役割が求められるでしょう。
AIの判断と行動を監視・改善する運用フェーズでも、システムエンジニアが担うべき役割は大きくなります。自律的に動くAIでは、誤った判断や権限設定の不備が、データ更新や外部システムの操作にまで影響する可能性があるからです。
【システムエンジニアが運用フェーズで担う判断】
エージェント型AIを扱ううえで、システムエンジニアには技術力に加え、業務理解や運用管理、コミュニケーション力が求められます。
しかし、エージェント型AIに関わるために、すべての知識を一度に身につける必要はありません。要件定義、システム連携、テスト、保守・運用といったこれまでのシステムエンジニア経験が、新たな役割を担うための土台になるからです。
業務理解と要件定義力は、エージェント型AI時代のシステムエンジニアにとって欠かせないスキルです。
顧客の業務プロセスを理解しないまま技術選定を進めても、現場で使われないシステムができあがってしまうことがあります。そのため、どのAIを使うかよりも、何を解決するか、どこまで自動化するかを決める力が重視されるのです。
これまでに顧客の課題の本質を捉え、最適なシステム要件に落とし込んできた経験があれば、AIの目標・制約・成功条件の設定に活かせます。
クラウド・API・データ活用の基礎は、エージェント型AIを支える土台となる知識です。AIシステムを構築するうえで以下のスキルが欠かせません。
個々の技術を単体で理解するだけでなく、業務システム全体の中でどう組み合わせるかを判断する視点が求められます。これまでにAPIやクラウドの経験があれば、AIと既存システムの連携に活かせるでしょう。
評価・運用・ガバナンスの知識は、AIを安全に運用するために欠かせません。具体的には、以下のような内容です。
今後システムエンジニアには、AIの出力結果を人間が確認して補正するプロセス（Human in the Loop）を業務フローに組み込む設計力が求められます。また、技術的な検証にとどまらず、法務やセキュリティの観点を含めた強固なガバナンスの視点も必要とされるでしょう。
これまでテスト・保守経験を積んでいれば、AIの評価や監視、改善に活かせます。
顧客やチームとのコミュニケーション能力も、従来以上に重要視されます。これまでのチーム開発経験や顧客との折衝経験は、AI領域でも活かせるでしょう。
エージェント型AIは大まかな目標から計画を立てられますが、企業の業務で安全に活用するには、目的や制約、判断基準を明確にしなければなりません。導入する際には、顧客の曖昧な目的や要望を具体的なルールやシステム要件へ変換する作業が不可欠であり、システムエンジニアには顧客の要望をルールや仕様へ翻訳する力が求められます。
多様なステークホルダーと綿密な対話を重ねながら、最適解を導き出す力をもつシステムエンジニアは、エージェント型AI時代に重宝されるはずです。
コーディングやテストの一部が自動化されても、業務を理解し、AIと人間の橋渡しをする役割はなくならず、むしろ重要になります。ソルクシーズでは、SI事業で培った業務理解やシステム開発の知見に加え、生成AI・RAG・クラウドなど、エージェント型AIの基盤となる技術や導入支援に触れられる機会があります。
SI事業を基盤としながら、自社・グループの製品やサービスも展開しているのがソルクシーズの特徴です。また、AI単独ではなく、企画・設計・開発・運用、さらにはインフラ構築までを総合的に支援しています。
1．顧客業務を理解するSI事業の基盤
要件定義から開発・運用まで継続して関わるなかで、AIを業務に組み込む力を磨けます。
2．SOLAIにおける導入・定着・運用支援
生成AI、RAG、AWS、アクセス制御、監査ログ、運用改善など、エージェント型AIにもつながる自社サービス「SOLAI」があります。
3．AI関連案件と継続学習の環境
AIによるQ&Aシステムの開発例があり、Solxyz Academyなどの学習環境も整備されています。
エージェント型AIの実装には、既存システムやデータ、業務プロセスとの統合が欠かせないため、SI事業で培ってきた知見が生きてきます。
さらに、自律的に動くAIには、導入後の監視や評価、権限の見直し、継続的な改善が欠かせません。企画から開発、運用、インフラ構築まで継続して顧客を支援するソルクシーズの事業基盤は、こうしたAI時代のシステム開発とも親和性があります。
ソルクシーズは、SI事業を基盤としながら、自社・グループの製品やサービスも展開しており、AI、クラウド、FinTech、IoTなど多様な領域・顧客・システムを経験できる環境があります。興味がある方は、キャリア採用サイトと求人情報をチェックしてみてください。
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