何ができるかより、どの業務文脈をAgentに渡すか、渡さないかで評価する。
問い: 自分の組織は、どの文脈をAgentに渡せるか。停止条件とログは決まっているか。
単発のチャットではなく、仕事の文脈を持ち続けるAgentが各社の主戦場になっている。Microsoft Scout、Work IQ、Antigravity、Codexの更新は、AIが待機し、状況を持ち、次の作業へつなぐ方向を示している。
最近の更新では、エージェントの主戦場がコード補助から、ブラウザ管理、業務アプリ、仕事文脈の保持へ広がっている。ここでは「何ができるか」より「どの作業面に常駐させるか」を見る。
何ができるかより、どの業務文脈をAgentに渡すか、渡さないかで評価する。
問い: 自分の組織は、どの文脈をAgentに渡せるか。停止条件とログは決まっているか。
開発AIは、会話欄の中で答える存在から、作業セッションを持ち、ブランチとPRへ戻す常駐的な実行層へ近づいている。
AIが単発回答から業務の実行面へ入るほど、接続構造と改善循環の設計が重要になる。
AI企業の競争は、モデル性能だけでなく、どの地域と企業の実務導線を押さえるかへ広がっている。
研究AIは、単なる専門知識の回答から、仮説、実験、検証を含む業務プロセスへ入り始めている。
開発者の作業画面が、モデルと計算資源へ直接つながるAgent実行面になっていく。
AIが作業を分解し、並列に進め、検証して返す運用単位へ近づく。
エージェントを環境付き実行単位として扱う流れ。
Coding Agentが短い補助から長めの作業を持つ存在へ近づく。
Copilotが業務自動化の実行面へ近づく。
AIがコード補助から端末や画面を扱う作業実行者へ近づく。
Agentic appsがデータ基盤と結びついて業務アプリ化する。
仕事の流れを持ち続ける常駐型Agentへの移行。
Microsoft 365の仕事文脈をAgentが扱うためのAPI群。
ChatGPTは会話画面から、AgentとCodexを束ねる実行面へ移ろうとしている。
5,000万行級のRuby移行は、AIが長時間の実装作業を吸収し始めたサインである。