大規模言語モデルエージェントへのコード自動書成・実行能力の統合が、実務向けAgenticアプリケーションの展開において重要な技術的転換点となっている。OpenAI Agents SDKとDockerを活用した実装フレームワークは、エージェントがデータファイルを検証し、処理ロジックを生成・実行して分析成果物を出力する全工程を自動化する。本アーキテクチャは、推論を担当するモデル層、入出力データを管理するワークスペース、および隔離されたコード実行環境の三要素で構成される。エージェントはLLMの指示に従いワークスペースを参照し、事前に依存パッケージを配備したDockerコンテナ内でコードを実行する。アクセス権限や出力形式の制御設計が、本番環境での信頼性を決定づける。 実証事例では、建物の時間別エネルギー消費データを用いた異常検知タスクが適用された。エージェントはCSV構造を解析し、時間ベースラインの構築と統計的残差計算を実施。指定されたライブラリを活用して異常値を特定し、数値ファイル、可視化グラフ、分析レポートを自動生成した。Dockerfileによるランタイムの事前定義により、実行時の環境依存問題を解消し、ホストOSとの分離を維持している。実行結果はTarアーカイブとして永続化され、必要な成果物のみを抽出する処理パイプラインが構築された。 実務導入において重視されるのは、エージェントの役割と出力目標を明確化する指示設計である。ワークスペースへの導入ファイル範囲、実行環境の事前パッケージ、出力先パスの固定化を事前に定義することで、再現性の高い自動化フローが実現する。同パターンはデータ分析、自動レポート作成、システム監視など多様な業務に拡張可能であり、LLMエージェントの実用範囲を拡大する標準基盤として期待されている。