生成AIの実務活用が一気に進む中、「プロダクトにAIエージェントをどう組み込むか」に悩む声が増えています。Deep Researchやコーディングエージェントなど、業務でAIエージェントを使うことは身近になりました。 しかし、自社プロダクトの機能としてエージェントを組み込み、ユーザー価値につなげるとなると、一気に難易度が上がります。

今回の勉強会では、LayerXおよび電通総研のエンジニアが登壇し、AIエージェントを実務・プロダクトに組み込む際の設計・実装の観点から、アーキテクチャや設計上の論点を整理します。

特に今回は、
・AIエージェントを構成する、プロンプティング、メモリー、ツールなどの技術要素の最新情報を共有
・MCP や A2A など、エージェント連携を支えるプロトコルの現在地
・実際の業務・プロダクトでの運用を通じて見えてきた課題と工夫

といったテーマを中心に、試作を越えて活用するための具体的な知見を共有します。「なぜうまく動かないのか」「どこで設計判断を誤りやすいのか」といった実践的な視点を交えながら、既存システムへの組み込みやスケールを見据えたAIエージェント設計のヒントを持ち帰っていただける勉強会です。

【こんな方におすすめ】

  • エンジニアとして、AIエージェントの最新動向に興味を持っている方
  • AIエージェントをプロダクトやサービスに組み込みたい方
  • 生成AI活用の次の一手として、エージェント化や自動化を検討している方
  • AIエージェント周辺の技術トレンドを効率よくキャッチアップしたい方

【開催概要】

◆日時:     2026/2/18(水)19:00 -20:40
◆会場:     大手町ビル 7F Lounge
                   〒100-0004 東京都千代田区大手町1丁目6−1 大手町ビルヂング 7F
                    ※大手町ビル 中央エレベーターで7F 降りてすぐのエリアです
                    それ以外のエレベーターをご利用の場合は、7Fで降車後、中央エリアまでお進みください 
◆参加費用:無料
◆開催形式:リアル開催
◆主催:       株式会社電通総研
◆共催:       株式会社LayerX

【アジェンダ】

18:30            開場・受付開始
19:00-19:05 ご挨拶
19:05-19:25  Agent Memoryについて + 質疑(LayerX:澁井)
19:25-19:45  AP2プロトコルの実務的な検証について + 質疑(電通総研:袴田)
19:45-19:50  アンケート
19:50-20:40  懇親会

※講演内容・プログラムは都合により一部変更させていただくことがございます。 予めご了承ください。

【登壇者】(登壇順)

澁井雄介
株式会社LayerX
Ai Workforce事業部


MLOps、検索、データ、インフラ、バックエンド、リサーチエンジニア、ネコ2匹の飼い主。本業のLayerXでは生成AIの実用化を中心に、研究からプロダクト開発までいろいろなソフトウェアエンジニアをしています。著書『機械学習システムデザインパターン』、『機械学習システム構築実践ガイド』、共著『事例でわかるMLOps』。

袴田時生
株式会社電通総研
事業開発室 Engineeringグループ


2020年に化学メーカーへ新卒入社し、化学プラントの運転トラブルに対して計器データを用いた要因分析と再発防止に従事。その後、金融領域のデータサイエンティストとして機械学習・深層学習モデルの構築・運用を経験。2024年に株式会社電通総研へ入社し、新規事業開発におけるAIエンジニアとして要件定義、技術検証、機能設計・開発、運用を一気通貫で推進。最近はAIエージェント周りのプロトコル(A2A/AP2など)やLLMOpsに関心を持ち、AIエージェントの社会実装に向けて知見を深めている。

【講演内容】

Agent Memoryについて
LLMとの対話やAIエージェントのプロセスは、過去の対話履歴やLLMの処理結果が蓄積されていく仕組みになります。こうしたデータはコンテキストと呼ばれ、LLMが処理履歴や文脈を把握し、次のリクエストを適切に解決するために活用されます。コンテキストという概念は2025年半ばからコンテキストエンジニアリングと命名され、LLMやAIエージェント開発の重要な技術として注目されています。 コンテキストはLLMの対話中やAIエージェントのセッション中以外でも活用されます。たとえば似た処理の手順を参考にしたり、必要なデータを過去のセッションから検索したり、という用途があります。LLMやAIエージェントが過去に扱ったデータやその結果、さらには処理のログは再利用されるのです。これらのデータはテキストや画像、構造化データ等多種多様です。そしてそのデータ管理の仕組みはメモリと呼ばれます。本セッションではAIエージェントの能力を発揮するためのメモリについて解説します。

AP2プロトコルの実務的な検証について
先日、エージェントコマースの実現に向けて、新たなプロトコルであるAgent Payments Protocol(AP2)が発表されました。エージェントが取引を行う将来像に向けて、いち早く上記のプロトコルを実装し、実務の観点で検討した内容についてお話しします。

【注意事項】
本イベントは現地参加のみとなります。オンライン配信・アーカイブ予定はございません。 お席に限りがございますため、お早めにお申し込みください。 欠席される場合は、お席が限られますのでお手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い致します。