エージェントで CAF を回し隊

中山 賢斗

詳細はブログ記事参照
https://www.kentsu.website/ja/posts/2026/caf_agent/

自己紹介

中山 賢斗

  • 推しの Azure サービス
    • Azure SRE Agent
  • その他の活動

今日の話題

CAF × AI Agent シリーズの振り返り

  • シリーズを始めた背景
  • CAF を通しで試したかった理由
  • AI Agent と CAF 組織論の親和性
  • 現時点での気づき

想定される読者

AI と CAF のキャッチアップ層

  • AI 技術のキャッチアップに課題感
  • CAF プロセスを試す機会の不足
  • 戦略・計画フェーズへの関心
  • Azure 管理・ガバナンス領域への関心

シリーズ開始の理由

3 つの課題感

理由 1: 生成 AI 技術のキャッチアップ

業務だけでは追いつきにくい領域

  • 普段の主戦場は Azure IaaS、管理、ガバナンス
  • ネットワーク設計や監視設定など AI 色の薄い領域
  • 社内に増える生成 AI 関連情報
  • 何から始めるべきか迷う状態

理由 2: CAF 通し体験

前段から後段までの流れの理解

  • CAF は Azure 導入のためのフレームワーク
  • 戦略、計画、準備、移行、ガバナンス、管理、セキュリティ
  • 普段の関与は準備フェーズ以降が中心
  • 戦略・計画フェーズを試す機会の不足

前段の曖昧さによる影響

準備フェーズの設計判断への波及

flowchart LR
  Strategy["戦略フェーズの曖昧さ"] --> Plan["計画フェーズの曖昧さ"]
  Plan --> Prepare["準備フェーズの設計判断が曖昧"]
  Prepare --> Cost["コスト判断の難しさ"]
  Prepare --> Security["セキュリティレベル判断の難しさ"]
  Prepare --> Operation["運用負荷判断の難しさ"]

  classDef early fill:#fff8e1,color:#000,stroke:#f9a825,stroke-width:3px
  classDef impact fill:#ffebee,color:#000,stroke:#c62828,stroke-width:2px
  classDef decision fill:#e8f5e9,color:#000,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px

  class Strategy,Plan early
  class Prepare impact
  class Cost,Security,Operation decision

曖昧さが生む設計課題

Azure 設計時の判断材料不足

  • 達成したいビジネス目標の不明確さ
  • 実現したいクラウド戦略の不明確さ
  • 許容可能なコスト感の不明確さ
  • 必要なセキュリティレベルの不明確さ
  • 許容可能な運用負荷の不明確さ

理由 3: CAF 組織論と AI Agent

役割と責任を持つエージェントの可能性

  • CAF に定義されたクラウド導入の役割と責任
  • 実際の人員を集めた検証の難しさ
  • 組織運営経験なしでの理解の限界
  • AI Agent による役割分担の試行余地

実際に試したこと

CAF × GitHub Copilot の実践

取り組み 1: CAF 組織論エージェント

GitHub Copilot でのカスタムエージェント作成

  • CAF の役割定義をもとにしたエージェント化
  • カスタムエージェント形式の理解
  • GitHub 公式ドキュメントとの格闘
  • 以降の CAF 実践の土台作り

https://www.kentsu.website/ja/posts/2026/caf_agent_copilot_cli/

取り組み 2: フォーマットチェック

エージェント定義を整える仕組み

  • カスタムエージェントの形式整理
  • 修正時のフォーマット崩れ防止
  • 今後のエージェント改善を見据えた準備
  • エージェントを直すためのエージェント

https://www.kentsu.website/ja/posts/2026/copilot_agent_format/

取り組み 3: CAF 戦略フェーズ

エージェントによる戦略検討

  • 演者としてのエージェント群の準備完了
  • ビジネス目標やクラウド戦略の具体化
  • 公式ドキュメントだけでは得にくい実感
  • 実際に動かして初めて見える発見

https://www.kentsu.website/ja/posts/2026/caf_strategy/

取り組み 4: CAF 計画フェーズ

戦略から計画への具体化

  • 計画フェーズでのアウトプット作成
  • 利用サービスや技術の具体像
  • 戦略フェーズより一段踏み込んだ内容
  • 次の準備フェーズにつながる材料

https://www.kentsu.website/ja/posts/2026/caf_plan/

現時点での気づき

手を動かした結果の整理

気づき 1: 生成 AI の学び方

正解探しよりテーマを持った実践

  • 手を動かすことで見える理解の輪郭
  • 変化し続けるベターな方法
  • すべてを理解しようとする難しさ
  • 要点を押さえた自分なりの納得感

気づき 2: CAF プロセスの理解

前段理解による準備フェーズの解像度向上

  • 準備フェーズは Landing Zone の設計・構築領域
  • Azure の設計図を作るためのフェーズ
  • 戦略・計画を理解したうえでの設計判断
  • 後段の成果につながる前段理解

まとめ

CAF × AI Agent で得た学び

  • 生成 AI キャッチアップには実践テーマが有効
  • CAF の戦略・計画フェーズを通した理解の価値
  • CAF 組織論と AI Agent の相性の良さ
  • 準備フェーズ以降の設計判断への良い影響

ご清聴ありがとうございました

詳細はブログ記事参照
https://www.kentsu.website/ja/posts/2026/caf_agent/