事例の要約
- 課題
- 顧客向けのブラウザ操作エージェントは実行のたびに多くのモデル利用料がかかり、処理にも時間がかかっていた。改善点の調査や比較検証を手作業で進めると長い期間を要し、提供できるモデルの選択肢もコストに縛られていた。
- 取り組み
- 技術責任者が方針を示し、AIコーディングエージェントがコードを読み解いて非効率の原因を特定する。
AIが改善案を出し、担当者が試す案を選ぶ。
AIがコードを並行実験できる形に整え、複数のモデルと設定の組み合わせで比較実験を行う。
結果は別のAIセッションでも確認し、記録を残したうえで改善を本番に反映する。 - 成果
- 手作業なら数か月規模と見込まれた調査と検証が、短期間で完了した。
改善後の構成では、実行ごとのモデル利用コストが大幅に下がり、処理時間も大きく短縮した。
改善後の実行はすべてタスクを完了し、正しい結果を返した。
顧客により高性能なモデルを提供しながら、自社の運用コストを抑えられるようになった。