AI時代を迎え、従来のプログラミング手法は限界に直面しています。特にAIエージェントの設計および運用においては、既存の固定化されたワークフローは柔軟性や効率の面で最適な選択肢ではなくなっています。このため、アマゾンウェブサービス（AWS）はAIの思考能力を積極的に活用するモデル駆動型設計への移行を加速させています。アマゾンウェブサービスのチーフエンジニア、クレア・リグオリ氏は、ラスベガスで開催された「AWS re:Invent 2025」カンファレンスにおいて、この戦略的なパラダイムシフトを強調しました。彼女は、AIエージェントが予測不可能でダイナミックな環境下で稼働するため、開発者がすべてのプロセスを事前にコーディングする従来の方法は逆効果になりかねないと説明しています。したがって、AIモデルが自律的にロジックを構築し、実行フローを主導する方向性がより効果的だと主張しています。リグオリ氏は「これまで私たちは従来のコーディング手法に基づいて標準化されたワークフローを作成し、複雑なタスクを解決してきましたが、結局のところこれは崩れやすい方法に過ぎません。モデル駆動型設計に立ち返り、AIに主導させることで、革新的なタスクの実行が可能になるのです」と述べています。さらに「この考え方は特に若い世代の開発者の間で自然に根付きやすい」と補足しています。エージェント開発における最大の技術的障壁は、いわゆる「構造的な接着コード」――すなわちオーケストレーションコードや防御的ロジック――です。リグオリ氏は、これらの固定コスト要素が大きな非効率を生み、総開発時間とコストの90%を占めていると指摘しています。特に、先進的なモデルのような自律的に推論しツールを選択できる高性能モデルに対しては、過度なエンジニアリングがむしろパフォーマンスを損なう可能性があることを強調しています。リグオリ氏は「今やエージェントの管理はそれほど複雑ではありません。モデルを差し替えるだけで、ソフトウェア全体を変更せずともパフォーマンスの大幅な向上が期待できます」と説明します。こうした潮流の中、AWSはオープンソースフレームワーク「Strands」にTypeScriptを導入し、参入障壁の低減を図っています。この取り組みにより、AIの専門家でなくてもAIエージェントを容易に実現できることを目指しています。彼女は「数行のコードだけで誰でもエージェントを作成できるようにしたいのです。実際、あるプロダクトマネージャーが私のもとを訪れ、『自分でコーディングしてみて本当に驚いた』と言っていました」と語っています。専門家たちは、システムコストの削減、コードの簡素化、そしてAIのイノベーション技術の迅速な適用という三つの観点から、モデル駆動型設計手法がAI時代の中核的なインフラ戦略になると予測しています。リグオリ氏の発言は、この変革が単なるマーケティングスローガンではなく、実際の技術進化の潮流であることを明確に示しています。
「AIによるプログラミング判断の代替」…AWSがモデル中心設計への転換を加速
AI時代を迎え、従来のプログラミング手法は限界に直面しています。特にAIエージェントの設計および運用においては、既存の固定化されたワークフローは柔軟性や効率の面で最適な選択肢ではなくなっています。このため、アマゾンウェブサービス（AWS）はAIの思考能力を積極的に活用するモデル駆動型設計への移行を加速させています。
アマゾンウェブサービスのチーフエンジニア、クレア・リグオリ氏は、ラスベガスで開催された「AWS re:Invent 2025」カンファレンスにおいて、この戦略的なパラダイムシフトを強調しました。彼女は、AIエージェントが予測不可能でダイナミックな環境下で稼働するため、開発者がすべてのプロセスを事前にコーディングする従来の方法は逆効果になりかねないと説明しています。したがって、AIモデルが自律的にロジックを構築し、実行フローを主導する方向性がより効果的だと主張しています。
リグオリ氏は「これまで私たちは従来のコーディング手法に基づいて標準化されたワークフローを作成し、複雑なタスクを解決してきましたが、結局のところこれは崩れやすい方法に過ぎません。モデル駆動型設計に立ち返り、AIに主導させることで、革新的なタスクの実行が可能になるのです」と述べています。さらに「この考え方は特に若い世代の開発者の間で自然に根付きやすい」と補足しています。
エージェント開発における最大の技術的障壁は、いわゆる「構造的な接着コード」――すなわちオーケストレーションコードや防御的ロジック――です。リグオリ氏は、これらの固定コスト要素が大きな非効率を生み、総開発時間とコストの90%を占めていると指摘しています。特に、先進的なモデルのような自律的に推論しツールを選択できる高性能モデルに対しては、過度なエンジニアリングがむしろパフォーマンスを損なう可能性があることを強調しています。
リグオリ氏は「今やエージェントの管理はそれほど複雑ではありません。モデルを差し替えるだけで、ソフトウェア全体を変更せずともパフォーマンスの大幅な向上が期待できます」と説明します。こうした潮流の中、AWSはオープンソースフレームワーク「Strands」にTypeScriptを導入し、参入障壁の低減を図っています。この取り組みにより、AIの専門家でなくてもAIエージェントを容易に実現できることを目指しています。
彼女は「数行のコードだけで誰でもエージェントを作成できるようにしたいのです。実際、あるプロダクトマネージャーが私のもとを訪れ、『自分でコーディングしてみて本当に驚いた』と言っていました」と語っています。
専門家たちは、システムコストの削減、コードの簡素化、そしてAIのイノベーション技術の迅速な適用という三つの観点から、モデル駆動型設計手法がAI時代の中核的なインフラ戦略になると予測しています。リグオリ氏の発言は、この変革が単なるマーケティングスローガンではなく、実際の技術進化の潮流であることを明確に示しています。