​コラム

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