Emma Tcherkezian

最近AIのニュースを見ていると、面白い現象に気づく。誰もがモデルの話をしている——GPT-5.6がリリースされた、GPT-6が来るとか。しかし、今年最も話題になった記事を調べてみると、本当に繰り返し登場するキーワードはモデルではなく、Agentだ。

Google I/O 2026では、一気に16のAI製品が発表され、すべてが一つのテーマに集中していた：AIが「チャット」から「あなたの代わりに仕事をする」へ。国内もこの方向を追っている。各大手企業は自社のAgent製品を推進している——AIとチャットさせるのではなく、AIにタスクを実行させるのだ。

2026年で最もホットなAIの方向性は、マルチモーダルでも推論でもなく、Agentだ。

Agentとチャットボットの違いは？

多くの人が区別できない。簡単に言えば：チャットボットはあなたが質問するとそれに答える、まるで受付係。Agentはあなたが目標を与えると、自分でそれを達成する、まるでプロジェクトマネージャー。

例を挙げればわかる。豆包を使って微信公式アカウントの記事を書く場合、あなたは段階的に指示しなければならない：まずアウトラインを書いて、次に初稿を書き、次に第二稿に修正し、次にトーンを調整する。毎ステップで催促が必要だ。Agentで同じことをする場合、あなたは「XXについての記事を書いて、微信公式アカウントの下書きに送って」と言うだけでいい。Agentは自分で計画、実行、チェック、納品を行う。

あなたはツールを操作しているのではなく、タスクを任せているのだ。

現在主流のAgentは？

市場にはすでに多くのAgent製品が出ている。代表的なものをいくつか紹介する。

• ロブスター（OpenClaw） ——NetEaseがオープンソース化したAgentフレームワーク。前述の一般ユーザー向け製品とは異なり、ロブスターは開発者エコシステムに重点を置いている——その上に独自のAgentシステムを構築できる。今年、国内のAgentオープンソースコミュニティで最も注目されている。 -...

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マルチエージェントの協調は聞こえは良いが、実際の効果には懐疑的だ。あるAIがコードを書き、別のAIがレビューし、さらに別のAIがテストを実行する。この閉ループは一貫しているように見えるが、最初のエージェントが隠れたバグを書き込み、レビューエージェントが見逃し、テストエージェントもカバーしなかった場合、最終的にマージされたコードの責任は誰にあるのか？私はやはり自分でレビューする方を好む。

皆さん、こんにちは。

このコミュニティの皆さんがAIエージェントを使って何を構築しているのか、とても興味があります。

エージェントに取り組んでいる方、ぜひ教えてください：

どのような問題を解決しますか？

どのモデルを使用していますか？

どのフレームワークやSDKを選びましたか（LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、AutoGenなど）？

MCP、RAG、メモリ、ブラウザ自動化を使用していますか？

直面した最大の課題は何ですか？

他の人と共有したい教訓やベストプラクティスはありますか？

あなたのプロジェクトが個人の実験、オープンソースツール、本番システムのいずれであっても、アーキテクチャ、スクリーンショット、デモ、GitHubリンクを自由に共有してください。

皆さんの経験から学び、興味深いAIエージェントプロジェクトを発見するのを楽しみにしています！

必ずしも最も能力の高いものである必要はありません。

本当に興味深いアイデアを導入した、または問題を別の方法で解決したプロジェクトにもっと興味があります。

オープンソース、研究、インフラストラクチャ、オーケストレーション、メモリシステム、エージェントフレームワーク、または自律システムに関連するその他のものでも構いません。

あなたが注目したものは何ですか？

私は、マーケティング向けのAIエージェントを構築しているマーテックの創業者と何度かミーティングを重ね、そのうちにいわゆる「ヘイブロー」的な雰囲気が生まれました。そして数杯の酒を交わすうちに、私は彼に本音をぶちまけ始めました。AIエージェントはただのラッパーに過ぎず、ほとんど誇大広告だ、AIはあなたを置き換えるには高すぎる、大手テック企業はすべてAIの名の下に従業員を解雇する口実を探しているだけだ、と。要するに、反AI陣営の人が言いそうなことをすべて、遠慮なく言いました。ただ好奇心からでしたが、驚いたことに彼も自分のAIエージェントはただのラッパーだと認めました。しかしその後、彼は私の考えを完全に覆すようなことを話してくれました。数日前、彼はJBLの部門長にAIエージェントのデモを行いました。その部門長はAIエージェントに関しては完全に時代遅れで、デモの後、彼は「WhatsAppのブロードキャストチャンネルを作るのを手伝ってくれないか？妻のために欲しいんだ」と言ったそうです。私は「なんてこった、この男はどうやってJBLの部門長になったんだ？」と思いました。しかし、それがどれほどクレイジーなことか、AI導入ギャップは誰も本当に理解していないのです。AIは間違った人々に売られているのです。だからこそ、賢いAI企業は皆、BFSIや製造業などの人々を追いかけているのだと思います。彼らはAIについて、あるいはそれをワークフローに実装する方法についてあまり知らないからです。

CAE Copilotでは、エンジニアはゼロからスクリプトを書く必要も、すべての操作をボタンクリックに分解する必要もありません。シミュレーションの目標を説明するだけで、システムが自然言語をレビュー可能なタスクステップに分解し、Abaqusを駆動してモデリング、材料付与、荷重、メッシュ、ソルバー、結果表示を完了します。

一、まずは効果を確認：3つのコア機能

コア機能1

自然言語命令を入力すると自動でモデリング

一言からAbaqus操作へ

ユーザーが完全なモデリング要件を一文で入力すると、システムが実行計画を生成し、その後Abaqusでパーツ、材料、断面、メッシュなどの操作を順次実行します。

一言まとめ：一言で実際のAbaqusモデルを生成。

命令例

長方形パーツRect-Testを作成（長さ、幅、高さはすべて10）。次にRect-Testにソリッド断面を作成し、材料Steel-Q235を割り当てる。材料が存在しない場合は弾性材料Steel-Q235を作成（弾性係数E=206000 MPa、ポアソン比ν=0.3、密度ρ=7.85e-9 tonne/mm³）。メッシュを生成し、グローバルシードサイズは1、要素タイプはC3D8Rを選択。

従来、このような標準的なモデリングフローは、手動でスクリプトを書くか、Abaqusでメニューを繰り返しクリックし、パラメータを入力し、オブジェクト名を確認する必要がありました。CAE Copilotの目標は、エンジニアの判断を代替することではなく、これらの反復的で規範的、かつ確認可能な操作をシステムに自動実行させることです。

システムはまず自然言語内のオブジェクト、材料、パラメータ、目標動作を理解し、タスクを安定したステップに分解し、優先...