VB Transform 2026で、Kilo Code共同創業者のEmilie Schario氏は「エンジニアがコードを読み書きするのは約1%、99%はもう書いていない」と述べ、価値指標としてプルリクエスト（PR）あたりコストを追っていると明かしました。Replitはエージェントがすべてのプルリクにリスクスコアを付け、低リスクは本人がセルフマージ、Symboticは社員ごとに月額コストティアを設定しています。
Waymoのエンジニアリングディレクター Manasi Joshi 氏が VB Transform 2026 で、評価（eval）を開発の最終チェックではなく中核工程に据える「eval-forced development」を明かしました。同社は2.2億マイル超の完全無人走行を積み、同距離の人間ドライバーと比べ重傷事故が17分の1だと説明します。
VB Transform 2026で、エージェント同士の通信・可観測性・接続・セキュリティを担うスタートアップ5社が登壇しました。BANDは8〜20時間走る自律ワークフローをA2A/MCP対応で調整し、Conifersは封じ込め時間を7時間から12分に、Omiliaは解決時間（TTR）を30〜45%改善したと説明しています。
米小売大手Targetのシニアバイスプレジデント、Siobhán Mc Feeney氏がVB Transform 2026で、AIの競争優位はモデルそのものではなく、その周囲に築くアーキテクチャ・タクソノミー・ガバナンス・自律性レベル・オブザーバビリティにあると述べました。同社はエージェントの自律性を4段階に構造化し、成果を出せないエージェントは段階を引き下げ、ドリフトしたモデルは運用から外す運用を敷いています。
InstacartのCTOアニルバン・クンドゥ氏がVB Transform 2026で、AIがコードの大半を生成し開発者が97%のケースでコードを読まなくなったと明かしました。使われないコードは破棄・再生成されるため「技術的負債を気にしなくなった」と述べ、開発の重心が『コードを書く』から『AIを操る』へ移っていると語りました。
GMの自動運転部門は、AIコーディング補助ツールを足すのではなく開発ワークフロー全体をAIエージェント前提に再設計し、マージされるプルリクエスト（PR）を約3倍に増やしつつ、後工程に漏れる不具合を減らしました。VB Transform 2026で同部門VPのRashed Haq氏が明かした事例です。
Runway ML企業向けプロダクト責任者のRyan Phillipsが、VB Transform 2026でリアルタイムAI動画モデル「Runway Characters」の開発手法を公開。アバターが中心からずれるバグを、数週間の修正ではなく画像を自動で再センタリングする前面機能『Optimize for Image Quality』に転換した事例を語りました。
VB Transform 2026でSAPのMax McPhee氏が、企業がチャットボットから実際の業務を実行する自律AIエージェントへ進むには、ナレッジグラフ・ベクトル埋め込みデータ・刷新されたガバナンスの3点が不可欠だと語りました。鍵は、汎用知識ではなく「自社の文脈」でエージェントを根付かせることです。
Ciscoが15の主力モデルに6,986回の「マルチターン攻撃」を仕掛けたところ、会話を重ねて適応する攻撃は最大88.3%の確率で突破に成功しました。VB Transform 2026でCiscoのAmy Chang氏らが示したのは、単発プロンプトの赤チーム演習ではこの脅威を見逃すという事実です。
ExpediaのAI・データ責任者Xavi Amatriain氏がVB Transform 2026で、AI時代の製品要件はコードでなく「評価（evals）」に集約され、ガードレールは最小化すべきだと主張しました。調査では157社の66%が人間のレビューなしの本番運用を許可または1年以内に目指す一方、自動評価を完全に信頼するのはわずか5%にとどまります。
VB Transform 2026で、LangChain・Conviva・CoreWeaveの登壇者は「1件の会話ログが満点でも製品は壊れている」ことがあると指摘。個別トレースの採点から、利用者集団をベースラインと比べるコホート対比評価へ、そして安価で用途を絞った小型ジャッジモデルへと評価手法が移りつつあります。
会計ソフト大手Intuitは、専門エージェントを束ねる中央オーケストレーター方式を約3カ月で放棄し、60日で「スキルとツール」型へ再構築した。原因はエージェント同士が自然言語で結果を受け渡すたびにコンテキストが失われ、誤りが増幅したことにある。VB Transform 2026でAI担当VPのNhung Ho氏が明かした。
VB Transform 2026で、LinkedIn・Walmart・Zendeskのインフラ責任者3人が「AIエージェントの本番化を阻むのはモデルではなく、人間の働き方に合わせて作られた既存インフラだ」と結論づけ、Kubernetes刷新やハーネスの自前化など具体的な解決策を共有しました。