ミッション1

SaaS開発を通じて社会に貢献する

SaaSの定義は諸説ありますが、弊社では「ネットワーク越しにサービスを提供するもの」としています。

2022年にsirokuro.siteというSNSのようなサイトを公開し半年運営しましたが、全く認知されることもなくサービス終了しました。

その後しばらくの間は、同業者様のプロジェクトで開発支援をして、学びと命を繋ぐ活動をしていました。 つい先日（2025年4月）より、新しいSaaSの開発を始めました。 今は試行錯誤を繰り返してカオスの中を奮闘しています。 とりあえずの作品がこちらです。

link.bkiban

ミッション2

AI駆動開発

生成AI でコードを生成するようになって３か月経過しました。(2025年6月現在です)

トライの連続ではありますが、こんな感じで日々を過ごしています。

生成AI と SaaS のおかげで aws さんがよく言われている「先に成功するのはあなた、次に成功できるのが私」というビジネスが可能になりました。

RAG でどうにかする

Modular RAG > Advanced RAG > Naive RAG の順に高機能で複雑な実装になる。

これらは異なる実装ではなくて、Naive RAG から開発を開始し、 十分な回答が得られなかった場合に Advanced RAG へ機能を拡張する、 といった開発が可能となります。

Agentic AI でどうにかする

これまでは「プロンプトでどうにかする」 という「一発出し」の生成結果に一喜一憂していました。 Claude 4 (2025年５月22日リリース) の登場により、 LLM 側で回答の自己評価を行うようになり、 回答が不十分と判断された場合は LLM 側で再思考を行なって回答を作り直すようになりました。 LLM は 再思考の際に自己の知識が不足していると判断した場合には Web検索ツールを用いて Web検索を実行し複数のページから情報を取得します。

(Amazon Bedrock から Claude 4 model を利用する場合は、セキュリティを確保 (検索クエリーから情報漏洩するリスクを回避) するため、この Web検索は利用不可になっています)

このように LLM が自力で再思考、調査を行うようになったことから、 回答のクオリティは格段に高まりました。 しかしながら LLM 任せの「回答評価」「Web検索による調査」「再思考」「再評価」は 予想外の結果に至ることも多く、まだまだ確率的というか、 再現性の低いギャンブルのような印象を受けます。

Agentic AI は 「自律的に意思決定を行い、人間の介入を最小限に抑えながら、 複雑なタスクを継続的に実行できるAI」 と定義されており、 生成AI の利用体験を大きく変えるものになります。

しかしながらその実現は「普段使い」の現場ではまだ先の話し、と言う印象です。 調査方法をある程度は実装し (これには拡張検索技術が有効になります) 、 思考を繋ぐ仕組みを実装する (ひとつのエージェントではなくて、 いくつかの専門性を有するエージェントの思考を組み合わせる Modular RAG の技術が有効です) ことで、有効な回答を再現性を確保し、かつ責任あるAIとして提供できるようになります。

じゃあどうする？

PoC に尽きると思います。

ソニーグループではこれまで (2025年6月現在) で 260 件以上の PoC を実施しており、 そのうちの 40 件が本番運用に移行したそうです。 丁寧に PoC を回して、良い筋のユースケースを発見するのが最初の一歩になるんだと思います。

旅に出よう

成功を収めた SaaS 開発はとても息の長い挑戦になります。 これを誰かが「SaaS ジャーニー」と呼ぶようになり、最近の開発現場は「〇〇ジャーニー」だらけになっています。

「生成AI」や「LLM」の利用も、何年間も苦楽を共にする息の長い挑戦になる可能性があります。 PoC を丁寧に回して、良い筋のユースケースを「最速で」に見つけることと、 上手に「最速で」失敗を経験することがとても重要だと思います。 弊社ではこのようなお客様の PoC の実践を支援することで、お客様の AI ジャーニーに貢献したいと考えています。