AIのカスタマイズ競争に感じる違和感

今、世の中ではAXという言葉とともに、さまざまなノーコードツールを使ったAI開発が注目されています。DifyやN8Nといったプラットフォームを使えば、プログラミングの知識がなくてもAIを活用したアプリケーションを作れる。これ自体は素晴らしいことです。

ただ、僕が感じているのは、多くの人がAIそのものの振る舞いを細かく制御しようとしている点への疑問です。もちろん、独自のナレッジを特定のアルゴリズムで処理するようなアプリケーションを作るなら理解できます。しかし、AIが思考するプロセス自体をユーザーが細かく設計しようとするのは、本質からずれているように思えます。

そもそもAIの強みは、ビジネスシーンにおける曖昧な指示や抽象的な事象を受け止めて、適切に処理してくれることにあります。人間が「こういう感じで」と伝えたことを、AIが文脈を理解して形にしてくれる。その思考プロセスはブラックボックスでいいんです。ユーザーが本当に集中すべきは、AIに正しい情報を安全に提供するためのデータ基盤の整備であり、推論や思考はAIに任せればいい。これが原点だと僕は考えています。

エージェント開発が主流になる理由

こうした背景から、僕はエージェント開発が今後圧倒的に伸びると確信しています。エージェントとは、ユーザーの指示を受けて自律的にタスクを遂行するAIのことです。最近ではClaude SkillsやAnthropic社の取り組みが、まさにいい例だと思います。

エージェントの優れている点は、ユーザーが細かい処理フローを意識せずに、抽象的な指示だけで目的を達成できることです。例えば、「この資料をもとにレポートをまとめて」とか「競合分析をして要点を教えて」といった曖昧な依頼に対して、エージェントが自律的に情報を集め、処理し、成果物を返してくれる。このレベルまで到達すると、ユーザーはもはや大規模言語モデルの存在すら意識しなくなります。

実際、エンジニアの開発現場では既にこの流れが始まっています。CursorやClaude Code、Kiroといったツールは、開発者が抽象的な指示を出すだけでコードを生成し、テストを実行し、バグを修正してくれる。つまり、エージェントによる抽象的なタスク遂行は、既にかなりいいところまで来ているんです。

ノーコードAI開発の限界

一方で、現在のノーコードAI開発には限界があります。ユーザーがフローチャートのようにAIの処理を組み立てていく手法は、確かに直感的ではあります。しかし、これは結局のところ、ユーザーがAIの思考プロセスを理解し、設計しなければならないということです。

非エンジニアやビジネスユーザーが、大規模言語モデルの仕組みや実行プロセスを意識して開発を行う時代は、近い将来終わると僕は思っています。なぜなら、本来ユーザーが求めているのは「AIを使いこなすこと」ではなく、「自分の仕事を楽にすること」だからです。

ユーザーが望んでいるのは、専門知識がなくても自然言語で指示を出せば、適切な結果が返ってくる世界です。その実現にはエージェント開発が不可欠であり、各用途に特化したエージェントが増えれば増えるほど、仕事は楽になります。

用途特化型エージェントが描く未来

今後は、さまざまな業務領域に特化したエージェントが登場するでしょう。営業支援エージェント、マーケティング分析エージェント、経理処理エージェント、人事採用エージェントなど、それぞれの領域で高度に最適化されたエージェントが、ユーザーの抽象的な指示を受けて自律的に動く。

これが実現すれば、ユーザーは「この領域ではこのエージェントを使う」という選択をするだけで済みます。AIの内部構造やプロンプトの書き方、モデルの選定といった技術的な部分は、すべてエージェントが吸収してくれる。ユーザーは自分の専門領域に集中し、AIはその実行を支援する。この役割分担こそが、AIの本質的な価値を最大化する形だと考えています。

僕たちが目指すべき方向

Ragateとしても、この流れを見据えた取り組みを進めています。ノーコードツールの活用も大切ですが、それ以上にエージェント開発の可能性を追求し、顧客が本当に求める価値を提供していきたい。抽象的な指示を理解し、自律的にタスクを遂行するエージェントの開発こそが、今後のAI活用における競争力の源泉になると確信しています。

AIの未来は、ユーザーが技術を意識しない世界にあります。エージェントの発展こそ、その未来を切り開く鍵だと僕は信じています。