留意事項
本記事は作成者個人の活動になり、必ずしも私の所属団体・企業における立場、戦略、意見を代表するものではありません。
はじめに
最近はAI駆動開発（AI-Driven Development）が急速に普及しています。
GitHub CopilotやCursor、Claude Codeといったツールの登場により、
- コード生成
- テストケース生成
- ドキュメント作成
- レビュー支援
- リファクタリング
といった作業をAIがサポートすることが当たり前になりつつあります。IBM Bobもその流れの中にあるソリューションの一つで、
「開発スピードが上がった」
「レガシーコードの理解が楽になった」
「テスト作成工数が減った」
といった効果を実際に感じている方も多く、昨今注目を集めています。（参照: Bobユーザーの声）
一方で最近、「AI駆動開発ツールの次に、組織が求めるものは何だろう？」と考える機会がありました。
今回はIBM Bobとwatsonx Orchestrate（以降それぞれBob, wxo）を例に、
開発者向けAI活用から、組織全体のAI活用へどう発展していくのか
を考えてみたいと思います。
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環境のセットアップについては以下をご参照ください。：
watsonx Orchestrateオンボーディングガイド
Bob 無料トライアル登録とインストールの流れ｜Qiita
Bobの「AI駆動開発」の特徴
まず前提として、BobはAgent開発ツールではありません。
Bobが得意なのは、ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)全体における開発者体験の向上です。
例えば、
- 要件整理
- コード生成
- テスト生成
- ドキュメント作成
- レガシーコード分析
- モダナイゼーション支援
などを通して、開発チームの生産性向上を支援します。
イメージとしては、
Plan
↓
Code
↓
Build
↓
Test
↓
Release
という開発プロセス全体を支援する存在です。
つまり、
Bobは「ソフトウェアを作る」ことを加速するAI
と言えます。
AI活用が進んだ次のステップとは
開発部門でAI活用が成功すると、次に出てくるのが
他の部門でもAIを使いたい
という要望です。
例えば、
- 営業部門
- 人事部門
- IT部門
- カスタマーサポート部門
などです。
実際、多くの企業で生成AIの活用は開発者から始まり、その後業務部門へ広がるケースが増えています。
すると、
開発支援AI
↓
業務支援AI
↓
Agent活用
という流れが生まれます。
例えば、
- 社内FAQ Agent
- ヘルプデスク Agent
- 営業支援 Agent
- 人事問い合わせ Agent
といった形です。
ここで初めて「AI Agent」というテーマが登場します。
「AI Agent」とは、単なるAIチャットボットではなく、LLMが外部ツールや業務システムと連携しながら自律的にタスクを実行する仕組みを指しています。
例えば、ユーザーからの問い合わせを受けて情報検索を行い、その結果を基に回答を生成したり、必要に応じて業務システムへアクセスして処理を実行したりするようなものです。
AI Agentのイメージについては、以前筆者と数名で執筆したこちらの記事もぜひご参考ください。
AI Agentが増えると見えてくる、新しい課題
PoC段階ではAI Agentは1つか2つしかありません。
しかし本番導入が進むと、
Agentが増える
↓
利用者が増える
↓
接続システムが増える
↓
管理対象が増える
という状態になります。
すると課題も変わってきます。
例えば、
- どんなAgentが稼働しているのか分からない
- このAgentのオーナーが分からない
- 品質をどう評価するべきか分からない
- 利用状況が可視化できていない
- ガバナンスをどう適用するべきか分からない
- 障害発生時の影響範囲をすぐに把握できない
といったものです。
これはコンテナ技術が普及したときにも似ています。
コンテナを作ることはできても、企業全体で運用するためにはKubernetesのような仕組みが必要になりました。
そういった観点で、AI Agentの活用も同じ流れをたどっているように見えます。
Bobの次に考えるべきこと
ここで面白いのが、Bobとwxoの関係です。
Bobは開発を加速する。
そしてその先で、組織全体のAI活用を支えるのがwxoです。
つまり、
Developer Productivity ↔︎ Business AI Transformation
↓ ↓
Bob ↔︎ wxo
という位置付けになります。
つまり、それぞれを単独で活用することもできますが、補完関係にもなりうるのです。
watsonx Orchestrateが提供する「Agentic Control Plane」
補完関係と言いましたが、その上でwxoの機能として特に興味深いのが、
Agentic Control Plane
という考え方です。
Agent活用が本格化すると単にAgentを実行するだけではなく、
- Observability（可観測性）
- Evaluation（評価）
- Optimization（最適化）
- Governance（統制）
- Production Monitoring（監視）
- Operational Intelligence（運用インテリジェンス）
が求められるようになります。
さらに、
- IBM Agent
- 自社開発Agent
- Partner Agent
- MCP Tool
- 外部Agent
など、複数のAgentやツールを横断的に管理したくなります。
そこで登場するのがwxoの機能の1つである、Agentic Control Planeです。
Agentを企業規模で運用するための管理レイヤーとして、
Deploy
↓
Operate
↓
Monitor
↓
Evaluate
↓
Optimize
↓
Govern
を支援します。
つまりBobの「Agentを作る仕組み」に、wxoの
「Agentを安全に運用し続ける仕組み」
を掛け合わせることで、先を見据えたAgent活用が可能になるのです。
Bob × wxoで見えてくる世界
Bobによって開発生産性を向上させる。
そして組織のAI活用が広がる。
Agent利用が増える。
その運用をwxoで統制する。
ーーーこう考えると、Bobとwxoは別製品ではなく、企業のAI活用を段階的に拡張していくためのソリューションとして見ることができます。
イメージすると、
Bob-----------------------------------------------------
コード生成
テスト生成
レビュー支援
ドキュメント作成
モダナイゼーション
--------------------------------------------------------
↓
組織全体のAI活用拡大
↓
wxo------------------------------------------------------
Agent運用
Agent管理
Agent監視
Agent評価
ガバナンス
最適化
--------------------------------------------------------
という流れです。
AI駆動開発の次に来るもの
今は、
- どのLLMを使うか
- どのAIコーディングツールを使うか
- どれだけ開発効率を上げられるか
に注目が集まっています。
しかし企業導入が進むにつれて、次に重要になるのは
Agentの運用
ではないでしょうか。
Agentを1つ作ることよりも、50個、100個のAgentを安全かつ継続的に運用する方が難しいからです。
まとめ
IBM Bobは、AI駆動開発によってソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体の生産性向上を支援します。
一方で、AI活用が組織全体へ広がると、
- Agent管理
- 可視化
- 評価
- ガバナンス
- 最適化
という新たな課題が生まれます。
watsonx Orchestrateは、その課題に対してAgentic Control Planeというアプローチを提供します。
これからのAI活用では、
「どう作るか」
だけでなく、
「どう運用するか」
も同じくらい重要になるはずです。
Bobで開発を加速し、その先の組織全体のAI活用をwxoで支える。
そんな見方をすると、両者の関係性がより理解しやすくなるのではないでしょうか。
関連リンク
IBM Bob
IBM Bob | Documentation
IBM watsonx Orchestrate
watsonx Orchestrate | Controle Plane
watsonx Orchestrate | Documentation