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クラウドエージェントは、 何がそんなに便利なのか / what makes cloud age...

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October 27, 2026

クラウドエージェントは、 何がそんなに便利なのか / what makes cloud agents so useful

「クラウドエージェントMeetup #1」の登壇資料です
https://aid.connpass.com/event/409028/

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October 27, 2026

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  1. ABOUT US AI時代の、 Data InTake Platform 人の頭の中にある現場の知識を集め、 企業の意思決定にも、AIにも生かす。 2025年 Listen

    at Scale. Intake What Matters. Vercel AI Accelerator 日本から唯一の採択 (創業前) 2025年8月 設立 2026年3月 シードで 1.1億円を調達 デライト・ベンチャーズ DNX Ventures
  2. はじめに Ramp:手元のClaude Codeから、クラウドのエージェントへ Rampは、社内向けのクラウドエージェント「Inspect」を自分たちで作った。 Inspectを使った人の数(1日あたり) クラウドに移した後(2025年11月〜) 手元のPCでは Claude Codeは初日から気に入った。 でも、同時に動かせるのは1〜2本。

    クラウドに移したら 手元前提の 時期 2025/10 何本でも、エンジニア以外も使える。 2026/1 4月 7月 約75% マージされるPRのうち、Inspect経由の割合 (2026年5月時点) 同じAIでも、動かす場所で、使われ方がここまで変わった事例。 The Pragmatic Engineer · Why Ramp built Inspect · 2026-08-25(グラフは同記事の図を加工。数字はRamp社内の発表) newsletter.pragmaticengineer.com/p/why-ramp-built-inspect 6
  3. はじめに 作業する場所が変わると、副操縦士から自動操縦へ 手元のAI クラウドのAI 操縦するのは人。AIは横で手伝う。 行き先を決めたら、AIが進める。 副操縦士 Copilot 作業を横で見守る 終わるまでPCを開けておく

    一つずつ頼む 動くかは自分で確かめる 自動操縦 Autopilot 頼んだら、席を外せる 寝ている間にも進む いくつも同時に頼める 確かめた結果が届く ※厳密には、手元のAIでも自動操縦はできる。クラウドだと、それがずっとやりやすくなる。 8
  4. はじめに クラウドで開発を任せられる、代表的な製品 多くの製品が、決めた時刻やSlack・GitHubから自動で起動する機能も持つ。 Devin Cognition 「AIソフトウェアエンジニア」 として登場。テストを動画で返す。 Cursor Cloud Agents

    Cursor クラウドで動くCursor。 時刻やSlackから自動で起動も。 Codex cloud Claude Code on the web Codexをクラウドで動かす。 Slackからも依頼できる。 Claude Codeをクラウドで動かす。 定期実行やCIの自動修正も。 OpenAI Anthropic Copilot cloud agent GitHub Issueを任せると、 Actions上で作業しPRを作る。 Droid Factory プランニングからリリースまでを 扱う基盤、と掲げる。 「ソフトウェアファクトリー」をうたい、プランニングからリリースまで扱う製品も出てきた。 各社公式資料 · 2026-10-27確認(GitHubは2026年4月に「Copilot coding agent」から改名) devin.ai · cursor.com/docs/cloud-agent · docs.github.com/copilot · learn.chatgpt.com/docs/cloud · code.claude.com · factory.com 9
  5. はじめに Cloud / Background Agentsを、内製する会社も増えている 商用の製品に加えて、自社の開発環境やCIに合わせて自前で作り、動かしている。 Stripe Minions Ramp Inspect

    Uber Minion Shopify River Spotify Honk LayerX Haro 週1,300件超のPRをマージ マージされるPRの約8本に1本 マージされるPRの約75% 1,500件超のPRをマージ マージされるPRの約11% Slackから作業環境を立ち上げる 各社の公開資料:Stripe Minions Part 2(2026-02)· Ramp / Pragmatic Engineer(2026-08)· Uber / Background Agents Summit(2026-05) Shopify / Tobias Lütke「Learning on the Shop floor」(2026-05、ある週の値)· Spotify Engineering Honk Part 1(2025-11)· LayerX 10
  6. はじめに PCから離れると、三つのことが変わる 作業する場所が、担当者のPCからクラウドへ移ると、次の三つが変わる。 01 02 03 人が頼む前に、 AIが動き出す。 動作確認まで 終わった状態で、

    受け取れる。 一本ずつではなく、 ラインとして回せる。 始まり方が変わる 確かめ方が変わる 開発の回し方が変わる どれも、AIに任せる作業を人の手元から切り離せることから生まれると考えています。 11
  7. Issue・Slack → AIが自動で 時刻 起動する 閉じても → 進む 01 作業する場所が、担当者のPCからクラウドへ移る。

    始まり方が変わる 人が頼む前に、AIが動き出す。 01 始まり方が変わる 02 確かめ方が変わる 03 開発の回し方が変わる
  8. 始まり方が変わる 始まり方:人が頼む前に、AIが動き出す 多くの製品が、APIや自動実行(Automations)の機能を持っている。 今まで 人が気づく 人がAIに頼む AIが作業する 人が起点 これから Issueや時刻が来る

    AIが自動で起動 人は結果を見る 仕組みが起点 それでどうなる 気づく前に動いている 朝来ると、調査の報告や 修正のPRが届いている。 頼む手間がなくなる 報告をAIに伝え直したり、 人が中継したりしなくてよい。 後回しの作業が回り出す QAや保守のように、誰も 頼まない作業も止まらない。 人が頼まなくても、AIが裏で動く。アンビエントな開発と呼んでいる。 Cursor Automations / Devin Automations / Claude Code 予定実行・Auto-fix / GitHub Copilot cloud agent(各社公式 · 2026-10-27確認) cursor.com/docs/cloud-agent/automations 13
  9. 始まり方が変わる Devin Oncall:アラートが鳴ったら、AIが最初に出る 10月15日発表。アラートや不具合報告をきっかけに、Devinが調査から修正まで進める。 1 アラートで起動 PagerDuty・Slackなどから 2 原因を調べる ログ・トレース・コード・デプロイ履歴

    3 直してPRを出す 動作確認の動画付き 4 人に渡す 必要なときだけ、原因と次の一手を添えて 夜中のアラートにも、人より先にAIが動き出す。 Cognition · Introducing Devin Oncall · 2026-10-15 / Devin Oncall(“Devin answers pages first, escalates to a human when needed”) devin.ai/oncall 14
  10. 始まり方が変わる Slackに不具合を書くと、AIが調べて直し始める Cursorが公開している自動化の構成「benny」。 Slackに報告が届くと、仕分けと、再現・修正の二つの自動化が順に動く。 仕分け ① 種類を分ける ② 重複を探す ③

    スレッドに返す 再現・修正 ④ 画面で再現する ⑤ 小さく直す ⑥ ドラフトPR 報告ごとに起動 不具合の判定を待つ 不具合・要望・質問 2回再現し、動画を撮る 新しい不具合ならチケット 原因の修正は1回だけ 判定を一言で 直る前と後の証拠を添える 誰かが直していれば止める。マージやデプロイはしない。 誰も頼んでいないのに、報告そのものが、きっかけになる。 Cursor · pstack / benny(公開されている構成。使うには導入と設定が必要)· 2026-10-27確認 github.com/cursor/plugins/tree/main/pstack/automations/benny 15
  11. タスク → 自分の環境で 動作確認まで 確かめた結果を → 受け取る 02 ここまで:人が頼む前に、AIが動き出す。 確かめ方が変わる

    動作確認まで終わった状態で、受け取れる。 01 始まり方が変わる 02 確かめ方が変わる 03 開発の回し方が変わる
  12. 確かめ方が変わる 確かめ方:エージェントが、自分の環境で動作確認まで終わらせる エージェントごとに、アプリ・DB・ブラウザまで揃った開発環境がある。 今まで AIがコードを書く 人が手元で起動 人が触って確かめる 人が確かめる これから 自分の環境で起動

    操作・テストまで 人は証拠を見る AIが確かめる それでどうなる 手元で動かし直さない 環境の構築も、 データの準備もいらない。 何本でも同時に確かめられる エージェントごとに環境があるので、 手元のPCを取り合わない。 証拠を見て判断するだけ 動画やテスト結果を見て、 取り込むかどうかを決める。 動作確認まで終わった状態で、受け取れる。 Ramp · Why We Built Our Background Agent(“closes the loop on verifying its work”)/ Cursor · agent computer use(“giving each agent an isolated VM”) builders.ramp.com/post/why-we-built-our-background-agent 17
  13. 確かめ方が変わる Stripe Minions:確かめる手順を、仕組みに組み込む 週1,300件超のPRをマージする内製エージェント。検査の手順はコードで決める。 人がSlackで頼む AIが実装する 必ず検査を実行 静的検査・CI 人がPRを確認 失敗したらAIが直して再実行。CIは最大2回、その後は人へ。

    なぜ、AIに任せないのか 付き添う人がいないと、AIに「確かめた」 と言われても、本当かどうか分からない。 手順をコードで決めると 静的検査とCIは、毎回必ず走る。 回した結果が、そのまま人への証拠になる。 確かめたかどうかを、AIの自己申告にしない。 Stripe · Minions: Stripe’s one-shot, end-to-end coding agents · Part 1 2026-02-09 / Part 2 2026-02-19 stripe.dev/blog/minions-stripes-one-shot-end-to-end-coding-agents 20
  14. 確かめ方が変わる 自社の例:確かめたPRは、自動でマージする AIの検証を通り、リスクが低いPRは、人のレビューを待たずにdevブランチへ取り込む。 AIがPRを作る AIが確かめる レビュー・CI・画面 リスクが低い → 自動でマージ リスクはルールで判定(AIの自己申告にしない)

    マージ後もdevでQAし、revertするかも自動で判断 リスクが高い → 人が判断 失敗や指摘は、AIが直して確かめ直す 検証が通っていても、人が承認する 人が見るのは、判断が必要なPRだけになる。 21
  15. たくさんの → 何十本も タスク 同時に動かす ラインとして → 回る 03 ここまで:一件のタスクを、動作確認まで終わった状態で受け取れる。

    開発の回し方が変わる 一本ずつではなく、ラインとして回せる。 01 始まり方が変わる 02 確かめ方が変わる 03 開発の回し方が変わる
  16. 開発の回し方が変わる ソフトウェア開発のスキューモーフィズム 新しい道具に、以前の道具の形を残すこと。開発の手順にも、同じことが起きている。 紙の見た目を、アプリにも残す 開発でも、担当だけがAIに替わり、手順は昔のまま 人が実装する 人が依頼する AIが実装する 紙のメモ メモアプリ

    人が依頼する 人が実装 人が手元で 確かめる AIが実装 人が手元で 確かめる コードを書く人が変わったなら、進め方も変えられるはず。 AI Engineer World’s Fair 2026 参加レポート note.com/r_kaga/n/n12bc279182d6 24
  17. 開発の回し方が変わる 回し方:一本ずつ付き添う開発から、ラインを回す開発へ エージェントを何十本も動かせると、開発を回す前提が変わる。 今まで 付き添える数本まで PRは全部人が見る 手順は各自のPCに 一本ずつ これから 何十本も同時に

    判断が要るものだけ 手順は共通の環境に ラインで回す それでどうなる 保守も止まらない 決めた時刻やきっかけで、 自動で回り続ける。 流量を調整できる 増やす・絞る・止める。 自動化だから、要らなければ消せる。 一か所直せば全部に効く 共通の手順を直せば、 次のタスクから反映される。 こんな回し方を、ソフトウェアファクトリーと呼ぶ例も出てきた。 参考:Anthropic · The AI-native SDLC playbook · 2026-08-21(AIを前提に工程を組み直す考え方) claude.com/resources/articles/the-ai-native-sdlc-playbook 25
  18. 開発の回し方が変わる ソフトウェアファクトリー:ラインっぽく開発が回る 始まり方と確かめ方をつなげると、開発全体が一周する流れになる。 ① きっかけ Issue・Slack・時刻・CIの失敗 ② 同時に作業 ③ 自動で確かめる

    ⑤ 結果から直す ④ 取り込む 何十本ものエージェント テスト・画面・レビュー 直した手順で次へ ⑥ 手順に反映 共通の環境を一か所直す 見逃しや手戻りの原因を探す 低リスクは自動、高リスクは人 一周するたびに、ライン自体も少しずつ良くなる。 26
  19. 開発の回し方が変わる 自社のライン:人が寝ている間も、決めた時刻に回る セルフホストしたCoderを、主にエージェントの自動化基盤として使っている。 時間帯 時刻 夜 朝 日中 寝ている間 毎晩

    毎晩 6:00 出社後 5分おき 10分おき 30分おき すること ※時間割は一例 Issueから実装し、PRを作る 簡単なリファクタリングをする ドキュメントを更新する ブラウザで画面を操作し、QAする 人が、判断が必要なPRだけを見る PRをレビューする マージしてよいか判定する 失敗や指摘を直す Coderのワークスペース ここでClaude CodeやCodexが動く。 画像:Coder公式 PRレビューもブラウザQAも、簡単なリファクタリングもドキュメント更新も、 頼まなくても勝手に終わっている快適さと、次々に届いて急かされる感じが、同時にある。 28
  20. 開発の回し方が変わる Uber AutoClean:後回しにしがちな保守を、自動で回し続ける 使い終えた機能フラグの片付けを、人が頼まなくても、継続して動かしている。 ① 見つける 使い終えた 機能フラグ ② 消す

    関連するコードを AIが削除 ③ 別のAIが検査 動作を変えていないか 余計なものはないか ④ 人が判断 担当チームが 取り込むか決める 止まらずに、ずっと回る 検査で一つでも落ちたら、人に見せる前に変更を捨てる。 こうした止まらない自動化と相性が良いのが、クラウドエージェントだと思っています。 Uber Engineering · Using AI to Delete Code · AutoClean / CodeCourt · 2026-10-20 www.uber.com/us/en/blog/ai-code-cleanup/ 29