生成AIの登場から数年経ち、プロダクトの機能にAIエージェントを組み込む事例が増えています。
さらに直近ではAIエージェントを活用する範囲が広がり、人が行っていたプロダクト改善作業の一部を、AIエージェントに任せる取り組みも増えてきています。
今回の勉強会では、LayerX と 電通総研が AIエージェント設計の最新動向についてお伝えし、AIエージェントを継続的に動かすための設計・実装・運用の知見を共有します。

特に今回は、
・業務でAIワークフローを改善する中で直面した課題や、自己改善エージェントやAgent Skillsの自動最適化に関する研究
・AIエージェントを構成する、プロンプティング、ツール（特に検索）などの技術要素の最新情報

といったテーマを中心に、実践を通じて見えてきた論点や工夫を持ち寄ります。
AIエージェントを一度動かして終わりではなく、継続的に運用し、ユーザー価値につなげていくための設計を考えたい方に向けた勉強会です。

【こんな方におすすめ】

・AIエージェントの本番運用に向けた設計論点を整理したいエンジニアの方
・AIエージェントの自己改善やワークフロー設計に関心のあるエンジニアの方

【日時・場所】

日時: 2026年9月15日（火）19:00〜21:00（開場18:45）
開催場所: FINOLABイベントスペース
東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル4F
参加費用: 無料
開催形式
リアル開催のみ（オンライン配信・アーカイブなし）

【タイムテーブル】

18:45 開場・受付開始
19:00-19:05 ご挨拶
19:05-19:30 AIエージェントの自己改善をどう設計するか + 質疑 堤 大貴氏（株式会社LayerX）
19:30-19:55 AIエージェントにおける検索 + 質疑 尾崎 尚憲（株式会社電通総研）
19:55-20:00 アンケート
20:00-21:00 懇親会
※講演内容・プログラムは都合により変更となる場合があります。あらかじめご了承ください。

【登壇者】

◇堤 大貴 / 株式会社LayerX

大学2年時から株式会社ELYZAでエンジニアとして活動し、その後、新卒で入社。ソリューション事業部の機械学習エンジニアとして「マイナビAI Pencil」の開発をはじめ、人材、金融大手企業におけるLLMの社会実装プロジェクトをリード。2025年11月にLayerXへ入社し、現在はAi Workforce事業部FDEグループに所属。顧客業務の整理から導入に向けた設計・実装まで一気通貫で担当している。エンタープライズ向けAIエージェントの開発・導入を推進するほか、AIエージェントを自動生成するアルゴリズムの開発・検証にも取り組んでいる。

　●発表内容

AIエージェントを実業務で継続的に活用するには、一度構築して終わりではなく、実行結果をもとに性能を改善し続ける仕組みが必要です。しかし、エージェント自身に改善を任せるだけでは、初期設計に引っ張られ、プロンプトの加筆など局所的な修正に留まりがちです。
本セッションでは、業務でAIワークフローを改善する中で直面した課題を起点に、自己改善エージェントやAgent Skillsの自動最適化に関する研究を紹介します。実行ログ、評価、複数候補の探索をどのように組み合わせ、自己改善のループを設計するかを考えます。

◇尾崎 尚憲 / 株式会社電通総研

電通総研に新卒入社後、金融領域のデータサイエンティストとして、要件整理→提案→顧客POC→改善に向けたフィードバックループ設計まで一気通貫で担当。2025年から事業開発室として、プロダクトの品質と運用性を継続的に高める仕組みづくりを推進し、実データを起点に、将来学習のためのデータ設計・ログ基盤・評価指標を整備している。また、KDDなどトップ国際会議に参加して学術界の動向調査も実施。得た知見をもとに技術選定方針を整理し、研究動向をプロダクトに導入するブリッジ役を担う。

　●発表内容
2025年2月に Deep Research が登場し、市場調査、競合分析、先端技術調査など、Web上を調査する様々な場面で活用されています。
この発表では、電通総研が学術界での活動を通じて獲得した Deep Researchの技術動向を共有します。
特に、エージェンティックな動きをするLLMモデルが増える中、検索ツールの立ち位置と、検索結果を良くするためのノウハウを共有します。

【主催】

主催: 株式会社電通総研
共催: 株式会社LayerX