AI開発を支える5つの重要トピック：プロンプトからソフトウェアファクトリーまで解説

AIコーディングアシスタントの普及により、一部の大手チームではコードの8割以上をAIが書く時代が訪れつつあります。本編では、AIモデルの構築・活用に必要な重要トピックを具体例とベストプラクティスとともに解説します。

■ プロンプトエンジニアリング
- 指示の書き方の基本と、ドメイン専門知識・伝達能力の重要性
- 小規模モデル向けの few-shot プロンプトと思考の連鎖（Chain of Thought）

■ コンテキストエンジニアリング
- コンテキストウィンドウに含まれる要素（システムプロンプト、ツール、RAG、コードベースなど）
- 品質低下を防ぐ圧縮・要約やサブエージェントの活用

■ ハーネスエンジニアリング
- モデルの実行・検証・コンテキスト管理を行うランタイム環境
- サンドボックス、オーケストレーション、CIパイプラインや監視基盤との連携

■ ループエンジニアリングとグラフエンジニアリング
- エージェントループの仕組みとトリガー駆動の自動化（cron、PR、アラートなど）
- 複数エージェントを並列に接続するグラフ構造と、人間が承認するワークフロー

■ ソフトウェアファクトリー
- タスク管理・実装・テストなどの開発ライフサイクルを自動化するパイプライン
- エージェントごとの分離・アイデンティティ・可観測性の確保

エンジニアとして働く人だけでなく、学生・デザイナー・マネージャーなど幅広い立場の視聴者に向けて、実務ですぐに意識を変えられる視点と、自身の環境に合わせた取り組みの第一歩を得られる内容です。まずプロンプトとコンテキストウィンドウの扱いから試すことをおすすめします。