AIエージェント開発 | 株式会社一創

AIエージェント開発——指示待ちのAIから、自分で動くAIへ

生成AIに質問すれば、すぐに答えは返ってきます。けれど、その答えをもとに実際に手を動かすのは、いつも人でした。調べて、まとめて、システムに入力して——AIが賢くなっても、作業そのものは手元に残ったままです。

AIエージェントは、そこから一歩進みます。「これをやっておいて」と目標を渡すと、手順を自分で組み立て、必要なツールを呼び出し、最後までやり切る。人の役割は、指示を出すことと仕上がりを確かめることに変わります。作業する側から、任せる側へ。

ただし、何でも自動で任せればよいわけではありません。どの業務を、どこまでエージェントに委ねるか——その線引きが、使えるエージェントと危ういエージェントを分けます。御社の業務に合わせて、任せる範囲から一緒に設計します。

LLMがツールを操り、自分で段取る——エージェントの仕組み

エージェントの中心にあるのは、大規模言語モデル（LLM）です。ただ文章を返すだけでなく、「次に何をすべきか」をLLM自身が考える点が違います。社内システムの操作や外部サービスへの問い合わせといったツールを選び、順番に呼び出しながら、目的に向けて作業を進めます。人がマクロを一つずつ組むのとは、発想からして別ものです。

ツールとのつなぎ方には、MCP（Model Context Protocol）という標準が広まってきました。この共通の作法に沿えば、社内のさまざまなシステムを、エージェントから安全に扱えるようになります。役割の異なる複数のエージェントに分担させる、マルチエージェントの構成も可能です。

自律的に動くからこそ、任せきりにはしません。重要な判断の前に人の承認を挟む「ヒューマン・イン・ザ・ループ」を組み込み、暴走やミスを防ぎます。何をどう実行したかの記録も残します。安心して任せられる範囲を、少しずつ広げていく設計です。

AIエージェント開発でやること——主な内容

業務の切り出し・設計

どの業務をエージェントに任せるかを、最初に見極めます。自動化に向く仕事と、人が担うべき仕事の線引きです。

ツール連携（MCP・API）

社内システムや外部サービスを、エージェントの手足としてつなぎます。MCPやAPIを介して、安全に呼び出せる形に整える。

指示・プロンプト設計

エージェントへの指示を、誤解なく伝わる形に組み立てます。曖昧な指示は、想定外の動きのもとです。

RAG・社内知識との連携

社内文書やデータベースを、エージェントが参照できるようにします。手元の事実に基づいて動くための、土台づくりです。

マルチエージェント構成

役割の違うエージェントに、仕事を分担させます。専門家のチームのように、複雑な業務も回せる構成です。

人による承認（ヒューマン・イン・ザ・ループ）

重要な操作の前に、人の確認を挟みます。任せきりにしない、その歯止めです。

ログ・動作監視

エージェントが何をしたかを、記録して見えるようにします。問題が起きても、後からたどれる備えです。

セキュリティ・権限管理

触れてよい情報とシステムを、役割ごとに絞ります。渡しすぎない設計こそ、事故を防ぐ要です。

運用・改善

動かし始めてからが本番です。実際の使われ方を見ながら、任せる範囲を広げていきます。

関連リンク

FAQ よくある質問

Q AIエージェントとは何ですか？生成AIやチャットボットと何が違うのですか？

A AIエージェントは、目標を与えると手順を自分で組み立て、必要なツールを呼び出して作業を最後までやり切るAIです。質問に答えるだけの生成AIや、決まった応答を返すチャットボットと違い、社内システムの操作や外部サービスへの問い合わせを自律的に実行します。人の役割は、指示を出すことと仕上がりを確認することに変わります。

Q AIエージェント開発の費用はいくらですか？

A 一般的な相場では、単一業務を対象にしたシンプルなエージェントで100万〜300万円程度、複数システムとの連携やマルチエージェント構成を含む本格的な開発で300万〜1,000万円程度が目安です。連携するツールの数、任せる業務の複雑さ、承認フローや監視の作り込みによって費用は変動します。対象業務を絞ったスモールスタートも可能です。

Q AIエージェント開発の期間はどのくらいですか？

A 一般的には、対象業務を絞った試験導入（PoC）で1〜3ヶ月、本番運用まで含めて3〜6ヶ月程度が目安です。業務の切り出し・設計、ツール連携、指示（プロンプト）設計、テストといった手順で進めます。連携するシステムの数や任せる範囲によって期間は変動するため、小さく始めて任せる範囲を広げる進め方も可能です。

Q どのような業務をAIエージェントに任せられますか？

A 情報収集と整理、社内システムへの入力、問い合わせの一次対応、定型的な調査・レポート作成など、手順を言葉で説明できる業務が向いています。株式会社一創では、何でも自動化するのではなく、自動化に向く業務と人が担うべき業務の線引きから一緒に設計し、任せて安心な範囲を見極めたうえでエージェントを構築します。

Q MCP（Model Context Protocol）とは何ですか？なぜ重要なのですか？

A MCPは、AIエージェントが社内システムや外部サービスを安全に呼び出すための共通の作法（標準規格）です。この標準に沿ってつなぐことで、個別に作り込まなくても、さまざまなシステムをエージェントの手足として扱えるようになります。連携の追加や差し替えがしやすく、拡張性と安全性を両立できる点が重要です。

Q 既存の社内システムや外部サービスとAIエージェントを連携できますか？

A はい、可能です。MCPやAPIを介して、基幹システムや業務システム、外部の各種サービスをエージェントの手足として連携できます。エージェントが自分でツールを選び、順番に呼び出しながら目的に向けて作業を進める形です。触れてよい情報とシステムを役割ごとに絞る権限設計もあわせて行い、安全に呼び出せる形に整えます。

Q AIエージェントが暴走したり誤操作したりしないか心配です。歯止めはありますか？

A はい、あります。重要な操作の前に人の承認を挟む「ヒューマン・イン・ザ・ループ」を組み込み、任せきりにしない設計にします。何をどう実行したかのログも記録し、問題が起きても後からたどれるようにします。触れられる情報や権限も役割ごとに絞り、安心して任せられる範囲を少しずつ広げていく進め方です。

Q 役割の異なる複数のAIエージェントに分担させること（マルチエージェント）はできますか？

A はい、可能です。調査担当・実行担当・確認担当のように役割の違うエージェントに仕事を分担させる、マルチエージェント構成を組めます。専門家のチームのように、一つのエージェントでは抱えきれない複雑な業務も分担して進められます。業務の内容に合わせて、単一エージェントと使い分けながら最適な構成を設計します。

Q AIエージェント導入はどのような手順で進めますか？スモールスタートは可能ですか？

A はい、スモールスタートを推奨しています。まず自動化に向く業務を見極めて切り出し、ツール連携・指示設計・テストを経て試験導入し、実際の使われ方を見ながら任せる範囲を広げていきます。いきなり全業務を任せるのではなく、効果とリスクを見比べて一つの業務から始めるほうが、結局は速く定着します。

Q AIエージェントが触れる情報や権限のセキュリティ管理はどうなりますか？

A 触れてよい情報とシステムを、役割ごとに必要な範囲だけに絞る権限管理を行います。渡しすぎない設計が事故を防ぐ要になるためです。あわせて、エージェントが何をしたかのログを記録・監視し、重要な操作の前には人の承認を挟みます。自律的に動くからこそ、監視と権限の線引きを組み込んで安全に運用できる形に整えます。

資料請求

AI開発 AIエージェント開発