はじめに

AI Engineering Summit Tokyo 2025 に参加してきました。AI に関する最前線の動向や考え方に触れることができ、非常に有意義でした。

公式より

  • AIの導入推進事例
    ソフトウェア開発におけるAIツールの活用や開発プロセスの変革
  • プロダクト×AIの実践
    AIエージェント実装・運用における成功と失敗から学ぶリアルな知見
  • AI駆動開発の最前線
    AI活用浸透への取り組み・組織ガイドラインの設計

GitHub Copilot 進化の最前線：AIネイティブ組織へのステップ

AIの進化は、開発者一人ひとりの生産性を飛躍的に高めるだけではなく、組織の在り方そのものを変えつつあります。GitHub Copilotは、その変革の中心に立つ存在です。本セッションでは、GitHub Universeで示された最新トレンドを背景に、「AIネイティブ組織」へと進化するために必要な視点を整理します。組織全体の文化や仕組みをどう変えていけるのか、そして個々のエンジニアは日常の開発において何ができるのか──組織全体の視野と現場の実践を往復しながら、AIがもたらす変化を探ります。

Git Hubの歴史を振り返りながら AI 開発の現状についてです。現在自分を AI をタスクに取り入れることによって効率よく業務をこなせていると感じています。

では、AI ネイティブ組織とはなんでしょうか？

 

ここまでに載せましたスライドで、「個人」だけではなく「組織」の考え方も重要であることがわかるかと思います。
まとめです。

AI エージェント構築 & 運用に入門しよう！令和最新のフレームワークと鉄板ツール解説

AIエージェント元年。あなたは今年、何体のエージェントを作れましたか？
実はまだ…という方のために、今から入門するのに打ってつけな最新ツールをやさしく解説します。
LangGraphやMastra、Strandsといった王道フレームワークを使えば、とてもシンプルなコードで書けるため、非エンジニアの方の内製入門にもピッタリ。
また、LangfuseやRagasなど、作ったエージェントを運用・評価するうえで欠かせないLLMOpsツールについても紹介します。

AI エージェント紹介です（検索トップにみのるんさんの資料が出てきました、流石です）

  • 提案資料レビュー KDDI
  • 漢方薬の相談 (PharmaX 社)
  • 経費精算 (LayerX 社)

自動化と RPA との違いは？
特徴１　計画と振り返り
特徴２　ツールの利用

Mastra の解説

LangGraph の解説

みのるんさんがつくったアプリなど

デモで見たのですが、このアプリは、他のイベントでも導入してほしい完成度でした。サーバーレス構成でここまで作り込めるとは驚きです。 エージェントも、使い方や指示の出し方によって、これほど便利な方向に化けるポテンシャルがありますね。

ガバメント AI への内省エンジニアの関わり方

デジタル庁では、内部開発を中心に構築・展開する政府等におけるAI基盤である「ガバメントAI」の先陣として、デジタル庁全職員が利用できる生成AI利用環境（プロジェクト名：源内（げんない））を構築しました。また、源内を通じて国会答弁検索AIや法制度調査支援AIなど、行政実務を支援する複数のアプリケーションを提供することで、行政の現場での利用状況や課題を把握する検証も進めています。
構築、運用の第一線を担うデジタル庁エンジニアが、源内の概要を説明するとともに、民から官へ転職してきたエンジニア職員がこの先どのような働き方をするのかの未来予想についてもお話しします。

デジタル庁による最新ニュース

最新の日本の状況についてです。ニュースで言っているのはちらっと聞いていましたが、改めて視聴すると AI の活用を推進していこうとしているのがわかります。

デジタル庁が現在作成している「源内」の構成（開発中）です。初めてここまで深く知りました。

デジタル庁ではすべてのクラウドサービスを万遍なく使用して開発しているそうです。

まとめ

日頃の業務で AI を使っているため、最新事情は把握している「つもり」になっていました。イベントに参加して、そんな自分の認識の甘さを痛感し、恥ずかしい限りです。 しかし、そうした「気づき」を得られたことも含めて、本当に良い体験ができました。
この記事が、読んでくださった方の参考になれば幸いです。