UberのAgentic Pods：エンジニアリングの外へAIを広げる10日間のプレイブック

2026年7月、UberのCTOであるPraveen Neppalli Nagaが、Agentic Podsと呼ばれる仕組みの運用方法を公開した。まず背景から。エンジニアリング組織内では、エージェント型AIの導入はすでに飽和状態だった。Uberのエンジニアの99%がAIツールを使い、プルリクエストの70%以上がローカルまたはクラウドのエージェント由来で、開発ライフサイクル全体で2,500以上のエージェントスキルが構築されていた。

残された問いは会社のその他の部門だった。財務、法務、オペレーション、マーケティング、カスタマーサポート、人事、購買。これらの部門は、何十ものシステムに散らばった、手作業と暗黙知だらけのワークフローで動いている。プロセス図を見て自動化することはできない。そこでUberは、離れた場所からの自動化をやめた。

メソッド

Uberは最もAIに熟練したエンジニア約30名を選び、各社の業務部門からドメインエキスパートとペアを組ませた。各ポッドには固定された順序でちょうど10日間が与えられた。

| 日 | 内容 |
| --- | --- |
| 1-2 | エキスパートに同行する。一つひとつの手順を観察し、実際のワークフローを記録し、質問する。 |
| 3 | 規模、反復性、ビジネスインパクト、データの利用可能性で機会の優先順位をつける。 |
| 4-5 | 実際にその仕事をする人のそばで、動くエージェントを作る。 |
| 6-9 | 同じ仕事をする複数の人で検証する。汎化するか？ |
| 10 | 本番環境へリリース。 |

委員会なし、要件定義フェーズなし、恒久化するだけのパイロットもなし。2か月でUberは16の異なる業務機能にわたって16のポッドを実行した。

数字

公表された結果は具体的だ。

150都市の資本配分分析：15時間が30分に

財務ペーシングレポート：2日が10分に

マーケティングのWeb品質保証：2週間が1時間未満に

サポートワークフローの作成：手作業で構築された9,000のワークフローがセルフサービス自動化に置き換え

Nagaが驚いたのは速度ではなかった。未知のドメインに入り込んだエンジニアが、誰の目にもあったのに見過ごされてきた機会をいかに速く発見したか、ということだった。

重要な教訓

投稿全体を支えているのはこの一文だ。自動化の単位は個々のタスクではなく、ワークフローである。

最大の成果は、ある一歩を速くしたことからほとんど生まれなかった。AIを中心にワークフロー全体を再設計したことから生まれた。実践的には、引き継ぎの排除、意味を失した承認ステップの削除、レガシーツールの廃止、ベンダー支出の削減を意味する。タスク単位の自動化は周囲のプロセスをそのまま残し、改善は漸進的にとどまる。ワークフローレベルの再設計は複利で効く。

2つ目の教訓は、機会がどこにあるかについてだ。最良の機会は、その部門の外からはほとんど見えない。実際に仕事をする人の隣に座り、あらゆる摩擦点を理解し、その人のためにではなくその人と一緒に作ることで見つかる。このモデルについて鋭い指摘がある。重要なのはペアそのものではなく、ペアの中にそのプロセスの傷跡を知る人がいることだ。手作業で苦しんだことがない者が自動化すると、想像上のバージョンを自動化することになる。

そのまま移せるわけではない

自社に持ち込む前に、Uberで機能している条件を確認してほしい。

10日間丸ごと貸し出せる、AIに熟練したエンジニアの層。 この人物像を持つ人を30人抱える会社は多くない。1人もいない会社も多い。

出荷を強制する厳しいタイムボックス。 10日目の本番リリースは、当初は完全自律ではなくhuman-in-the-loopを意味することが多い。

一人を超えた検証。 6〜9日目が存在するのは、ある専門家の癖に合わせて調整されたエージェントは、他の人には失敗しがちだからだ。

ガバナンス。 共有プラットフォーム層なしに専用ツールを出荷するポッドは、シャドウAIを生む。断片化されたモデル、不統一な管理、コンプライアンスへの露出。速度には評価、セキュリティレビュー、監視のための軽量な枠組みが必要だ。

小さな会社が持ち帰れること

30人のエンジニアを貸し出すことはおそらくできない。でも4つの材料は保てる。作る前に観察する、狭く頻度の高いプロセスを一つ選ぶ、構築にタイムボックスを設ける、完成と呼ぶ前に複数人で検証する。

自分でビジネスを回しているなら、ポッドは1人に収縮する。自分の1週間を観察し、嫌いなプロセスを見つけ、継ぎ接ぎではなく自動化を中心に作り直す。同じパターンはAIエージェントとAIワークフローやn8nから受託開発ソフトへ移行すべきときでも別の角度から説明した。

会社にペアのエンジニア側がいないなら、それこそ外部パートナーが埋める隙間だ。観察、優先順位付け、構築、検証という同じ順序を、あなたの実際のスタックに対して実行する。どのワークフローがその10日間に値するか見極めたい場合は、スコーピング面談を予約してほしい。

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出典: Praveen Neppalli Naga on LinkedIn · Business Insider: Uber turns its best AI engineers loose on the rest of the business · Business Insider: Uber's CTO bets on Agentic Pods