AI ネイティブエンジニアリング（AINE）
非決定的な計算アクターのためのエンジニアリング分野。ワークフロー自動化ではありません。プロンプトエンジニアリングでもありません。AI のための Agile でもありません。AI と共に構築するための厳密なシステムエンジニアリングアプローチです。
なぜ新しいエンジニアリング分野が必要なのか
従来のソフトウェアエンジニアリングは、決定的なアクターを前提としています。同じ入力に対して同じ出力が得られるという前提です。AI エージェントはこの前提を根本的に覆します。LLM を活用したエージェントは非決定的な計算アクターです。同じ入力に対して異なる出力を生成する可能性があり、予測不能な方法で失敗する可能性があり、その振る舞いは完全に仕様化することが困難なコンテキストによって形作られます。
既存のアプローチは、AI を従来のパラダイムに当てはめようとしています。ワークフローツールは AI をパイプラインの一ステップとして扱います。プロンプトエンジニアリングは AI をテキスト生成の問題として扱います。アジャイル方法論には非決定的アクターの概念がありません。これらはいずれも十分ではありません。
AINE は6つのコアフェーズからなる完全なエンジニアリングフレームワークを提供します：Intent、Context、Contract、Chamber、Build/Run/Ops、そして Feedback。各フェーズは、非決定的アクターとの連携における特定の課題に対応します。その成果は、AI システムを従来のソフトウェアと同様にエンジニアリング可能にする体系です。非決定性を排除するのではなく、それを封じ込め管理することによって実現します。
AINE 論文は ICSA 2026（IEEE International Conference on Software Architecture）に採択され、ソフトウェアエンジニアリング研究への貢献として認められました。
コアフェーズ
Intent → Context → Contract
Intent はシステムが達成すべきことを、方法ではなく目的として捉えます。Context は AI アクターが必要とする環境情報 — データ、権限、履歴 — を提供します。Contract は境界を定義します。アクターが何をしなければならないか、何をしてはならないか、そして出力がどのように検証されるかです。これら3つのフェーズは、非決定的システムにおける「要件」と「仕様」に代わるものです。
Chamber
Chamber は AI アクターのための隔離されたランタイム境界です。Contract を適用し、Context を管理し、実行環境を提供します。Chamber はコンポーザブルです。ネストしたり、チェーンしたり、オーケストレーションしたりできます。ArcBlock の実装では、Chamber は Blocklet に直接マッピングされます。
Build / Run / Ops
Build は Intent + Context + Contract をデプロイ可能な Chamber にコンパイルします。Run は適切な隔離と監視のもとで実行します。Ops はライフサイクルを管理します — スケーリング、更新、非決定的な障害のデバッグ。Build Compiler は重要なイノベーションであり、宣言的な仕様を実行可能な AI システムに変換します。
フィードバックループ
非決定的アクターには継続的なフィードバックが必要です。フィードバックフェーズは、ランタイムの振る舞い、Contract 違反、ユーザーの修正、そして創発的パターンを捕捉します。このデータは Intent と Context の改善にフィードバックされ、継続的な改善の好循環を生み出します。これは「ファインチューニング」ではなく、AI システムのためのエンジニアリンググレードの可観測性です。
4つのコンポーネント
AFS（エージェンティックファイルシステム）
システム抽象化レイヤー。すべてはファイルであり、ビューであり、コンテキストであり、IDです。AFS は AI アクターと外界の間にセマンティックなインターフェースを提供します。AFS について詳しく見る →
Chamber Runtime
AI アクターの実行環境。Contract を適用し、コンテキスト境界を管理し、隔離を提供します。ArcBlock の実装では Blocklet Server にマッピングされます。Blocklet テクノロジーについて詳しく見る →
Build Compiler
宣言的な仕様（Intent + Context + Contract）をデプロイ可能な Chamber に変換します。ここで二層複雑性モデルが実現します。プラットフォームレイヤーは決定的（一度構築）であり、アプリケーションレイヤーは宣言的（AI が構成）です。
AIGNE フレームワーク
AINE の原則を実装するオープンソースフレームワーク。AI エージェントの構成、ツールの接続、本番環境へのデプロイのためのビルディングブロックを提供します。AIGNE について詳しく見る →
二層複雑性モデル
AINE は複雑性を2つのレイヤーに根本的に分離することを提唱します。
プラットフォームレイヤー（決定的、一度だけ構築）：インフラストラクチャ、ランタイム、セキュリティ、ネットワーキング、ID — これらは従来のエンジニアリングの厳密さで一度解決されます。決定的で、テスト可能で、信頼性があります。このレイヤーは従来のソフトウェアエンジニアリングで構築します。
アプリケーションレイヤー（宣言的、AI が構成）：ビジネスロジック、ユーザー向けの振る舞い、コンテンツ、ワークフロー — これらは宣言的に記述され、AI によって構成されます。プラットフォームレイヤーが設定した境界の中で非決定性を受け入れます。望むことを記述すれば、AI システムがその方法を見出します。
この分離が AI システムを実践的にエンジニアリング可能にするものです。プラットフォームレイヤーが保証を提供し、アプリケーションレイヤーが柔軟性を提供します。