生成AIに質問し、文章やプログラムを作ってもらう。こうした使い方は、すでに特別なものではなくなりました。ではAIが質問に答えるだけでなく、社内規程を調べ、データを確認し、複数のシステムを操作し、処理結果まで記録するようになったら、私たちの仕事はどう変わるのでしょうか。 この問いを考えるヒントになるのが、Iasa Globalが発行するArchitecture & Governance Magazineの「Agentic Process Transformation: A CIO Perspective」です。本稿では、このコラムが提示するAgentic Process Transformation（以下、APT）のエッセンスを、若手アーキテクトにも身近な言葉で紹介します。本稿は原記事および提供された日本語訳をもとに要約・解釈したものです。詳しくは原記事を参照してください。 「答えるAI」から「仕事を進めるAI」へ APTとは、自律型または半自律型のAIエージェントが、業務の最初から最後まで参加できるように、ビジネスプロセスを再設計することです。...

昨年7月、次期ArchiMateの草案として「ArchiMate NEXT Specification, Snapshot 1」が公開されましたが、前回の記事で触れた通り、なかなか大掛かりな変更の予告でした。 そのArchiMate 4が、2026年4月に正式リリースされました。The Open Groupの公式サイトでは無償の評価ライセンス（90日間）または非商用の永久ライセンスで仕様書をダウンロードできます。 スナップショット1から何が変わった？ 一番気になるのは「プレビューから正式版にかけて何が変わったか」ですよね。 結論から言うと、大筋はスナップショット1の通りに着地したようです。ArchiMate Forum ChairのJean-Baptiste Sarrodieは「コンセプト数を約30%削減し、60超の要素から40に絞り込んだ」と述べており、これはスナップショット1の時点で予告されていた「42要素」とほぼ一致します。 The Open Groupの公式アナウンスでは「強いユーザーレベルの互換性を持ちながら、前のバージョンからスムーズに移行でき...

Iasaの知識体系であるBTABoKにおいて、アーキテクチャの「Operating Model（運用モデル）」は非常に重要な位置を占めています。その中でも、今回取り上げる「Tools（ツール）」の章は、一見するとソフトウェアの選定ガイドのように見えますが、実はアーキテクトの本質的な「構え」を問う内容になっています。 1. BTABoKが定義する「ツール」の真意 多くの組織で「アーキテクチャ・ツールを導入しよう」という話になると、すぐに「どの製品（EAMツールやモデリングソフト）を買うか」という議論になりがちです。しかし、BTABoKの定義はもっと広義です。 BTABoKでは、ツールを「技法（Techniques）」と「デバイス（Devices）」の両方であると定義しています。つまり、高価なモデリングソフトだけでなく、ホワイトボードの前で行うワークショップや、意思決定のためのフレームワークそのものが「ツール」なのです。 ここで強調されているのは、ツールの目的は「資産の記録」ではなく、「複雑な構造を可視化し、ステークホルダーとの合意形成を加速させること」にあります。 2....

今回のコラムではBTABoKのPeople ModelでとりあげられているCommunityにおける内部コミュニティと外部コミュニティについての考え方を示しながら、Iasa日本支部におけるコミュニティ活動を紹介していきたいと思います。 　 BTABoKのPeople Model／CominityではIasaＧlobalの考える組織やコミュニティのあり方を述べており、BTABoKの記述の中でも、理解を深めておくべきところであると考えます。 　以下BTABoKの日本語訳を示すとともに、筆者の見解を加えていきます。 ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓　以下　BTABoK原文（翻訳）↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓　 コミュニティとは何か 　BTABoKでは「コミュニティ」という用語を、 組織の内部および外部の拡張チームメンバーのグループ を指し、最良のビジネスおよび技術戦略を実現するために協力しなければならないことを指しています。 　コミュニティはアーキテクトたちを結びつける存在であり、それを卓越性の中心地やプロフェッショナルの拠点、あるいはその他の言葉で呼ぶ人もいるかもしれません。...

要旨（Abstract） 本稿は、Iasaが公開するBTABoK（Business Technology Architecture Body of Knowledge）を参照枠組みとして、情報システム開発におけるITアーキテクチャ策定活動を『価値』『人』『運用』『成果』の観点から整理し、生成AI（大規模言語モデル：LLM）および、知覚→推論→行動→学習の循環を持つAgentic AI（エージェンティックAI）が、どの工程で有効に機能しうるかを具体的な利用シーンとともに示します。さらに、BTABoKの4フェーズ（Imagine/Become/Achieve/Maximise）とAgentic AIの4サイクル（Perceive/Reason/Act/Learn）を対応付けた『BTABoK×Agentic AI対応マップ（筆者整理）』を提示し、導入時に不可欠となるガバナンス設計（責任境界・検証・監査可能性）を論じます。 キーワード BTABoK, ITアーキテクチャ, 生成AI, 大規模言語モデル（LLM）, Agentic AI, エンゲージメントモデル, ガバナンス, 検証...