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AIエージェントの作り方完全ガイド｜作成手順や実務で使える活用例をご紹介

AIエージェントは、従来のAIでは実現できなかった複数タスクを自律的にこなすための高度なシステムです。データ分析や意思決定支援、問題解決などあらゆる機能を一貫して実行できる点が特長です。そのAIエージェントは、近年、AI開発ツールの進化発展により、容易に作成できるようになりました。

今回は、AIエージェントの定義から作り方の基本と手順、実務での活用例までを解説します。

AIエージェントとは？

AIエージェントの概要を解説します。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、従来の単機能AIとは異なり、自律的に動作し、複数タスクを高度に組み合わせてこなすことができる、高度なAIシステムの一種です。

ユーザーの目標をもとに、学習済みデータから自ら必要なタスクを洗い出し、複数タスクを連携させ、目標達成のために、自律的な行動を起こします。

生成AI（単一機能）との違い

AIエージェントは、単一機能の生成AIと次の点で異なります。

	AIエージェント	生成AI（単一機能）
基本動作	目標達成に必要な複数タスクの連鎖的実行	指示に基づく単一タスクの実行
自律性	高い（自ら判断して行動を決定）	低い（人間の指示が必要）
動作の起点	ユーザーの目標	ユーザーの指示
外部ツールの利用	積極的	なしor限定的
記憶	ターゲットペルソナ・過去の経験などの長期記憶	文脈記憶などの1回ごとの短期記憶

AIエージェントと生成AIの大きな違いは、「複数のタスクを行えるかどうか」と「自律的に判断して目標達成のために行動できるかどうか」の2点です。

またAIエージェントは必要に応じて外部ツールを積極的に利用しながら、長期記憶に基づき、目標達成を実現する点も、生成AIと大きく異なる特徴です。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、次の4つのコンポーネント（要素・部品）を組み合わせて機能し、自律的に行動します。

・環境：AIエージェントが情報を収集し、意思決定を行う基盤となる、物理的な空間や状況のこと。

・センサー：AIエージェントが環境からデータを収集するためのツール。

・意思決定メカニズム：AIエージェントが収集したデータを基に最適な行動を選択するプロセス。選択時にはさまざまな機械学習のアルゴリズムを使用する。

・アクチュエータ：AIエージェントが意思決定に基づいて具体的な行動を起こすための手段。
例）ロボットタイプ：アームやモーターを動かすアクチュエータを備える。

AIエージェントの作り方の基本

AIエージェントは、他のAIアプリやシステムと同様に、AIエンジニアが開発するものでしたが、近年はAI開発プラットフォームの充実により、非エンジニアであっても開発できるようになりました。現在、AIエージェントを作成する方法には、次の選択肢があります。

1.社内AIエンジニアによる内製
社内のAIエンジニアによって内製する方法です。AI開発の専門知識と技術により、Python（パイソン）などのプログラミング言語を利用してフルコードで開発します。ツールを利用することもあります。

2.AIアプリ開発ツール活用による内製
AIアプリ開発ツールを活用すれば、非エンジニアでもノーコードやローコードで内製できます。

・ノーコードツール：プログラミングコードを打ち込むことなく開発可能なツール。ドラッグ＆ドロップやマウス操作のみで操作が完結する。
ツール例）「Dify」「GPTs」

・ローコードツール：プログラミングコードを一部打ち込むことがあるが、最小限に留めて開発可能なツール。
ツール例）「Agentforce」「Microsoft Copilot Studio」

3.外注
外部のAIエージェントを開発できる専門会社に委託する方法です。

AIエージェントを作成するための前準備

AIエージェントは、単体で作動するものではなく、複数ツールと連携しながら動作します。そのため、必要なツールを前もって準備しておきます。また社内データやナレッジベースを参照させたい場合はそれらの準備も行います。

AIエージェントを作る際に注意すべきこと

開発時には、AIエージェントにただ多様な機能を持たせるのではなく、現場のニーズに合った機能を選んで実装することが大切です。現場で使われなければ意味がなく、いくら多機能でも宝の持ち腐れとなってしまうためです。

まずはシンプルに実装し、運用しながら改善や機能追加などを行う想定で進めることで、無駄のない開発が可能になるでしょう。

また開発の際には「AIエージェントが、なぜその判断を下したのか」のプロセスを見えるように設計することがポイントです。万が一、問題のある判断が生じた際にも、迅速に原因を究明できます。

AIエージェントのツールによる作成手順

AIエージェントをノーコードツールやローコードツールによって作成する手順をご紹介します。

1.目的の明確化
まずAIエージェントを作成する目的を明確にします。AIエージェントは目標を与えることで動作するため、現状課題の解決を背景とした明確な目的を設定することが重要です。例えば、「会議後の議事録作成からメンバーへの共有、タスク登録まで、一連の流れをAIエージェントで自動化し、工数を削減する」といった目的が考えられます。

2.作成方法の選定
AIエージェントを作成する方法を選定します。「内製と外注」、「AIエンジニアによるフルコードとツール利用」、「ノーコードツールとローコードツール」などの選択肢から、最適かつ実現可能なものを選びましょう。

3.外部ツールやデータの準備
外部ツールやデータと連携する場合は、準備しておきます。

4.開発
ノーコードツールとローコードツールのどちらのツールを利用するかによって変わってきますが、主な開発の流れは下記となります。

・AIモデルの設定とデータ連携
AIエージェントに利用するAIモデルを設定し、事前に準備したデータを連携します。

・ワークフローの作成
AIエージェントがタスクを行う一連のフローを定めます。ユーザーがAIエージェントに目標を与えた後、どのように動作するかを決めます。

・プロンプト設計
プロンプトを設計します。プロンプトとは、指示文のことを指します。AIエージェントに具体的にどのようにタスクを実行してもらいたいかの指示文を作ります。このプロンプト設計によってAIエージェントの挙動は大きく変わります。

・データ権限・範囲の設定
準備したデータにAIエージェントがアクセスする際には、「読み取り」「書き込み」「実行」の三段階の権限を持たせるのが基本です。機密性の高いデータへのアクセスは改変や漏洩のリスクがあるため、権限設定は慎重に行います。

5.動作確認・デバッグ
開発が一通り済めば、動作確認をしてテストし、問題があればデバッグを行います。デバッグとはバグ（不具合）の原因を解析することを指します。

6.公開・運用開始
改善を重ね、問題が解決したら、公開して運用を開始します。

7.効果測定・改善
AIエージェントは複雑なタスクをこなすため、初めからすべてが順調にいくとは限りません。効果測定を行い、課題が生じるたびに改善し、ブラッシュアップしていきましょう。

AIエージェントの実務での活用例

実務におけるAIエージェントの活用例をご紹介します。

ECサイトの顧客からの問い合わせ回答と商品提案

この事例では、ECサイトにAIエージェント機能を備えたチャットボットを実装しました。そして顧客からの、商品やECサイト利用にまつわる問い合わせへの回答と共に、顧客の嗜好や購入履歴に基づく商品提案を行う仕組みにしています。ただのQ&Aチャットボットではなく、接客対応を加えることで、顧客により良い体験価値を提供できています。

レポート作成時のリサーチ業務の効率化と負荷の大幅削減

大掛かりなレポート作成の事例です。従来は国内外の論文を横断的に調査し、数十時間かけていたものを、AIエージェントが代替した結果、4分の1の時間に短縮できました。

ユーザーがテーマを入力するだけで、AIエージェントがインターネット上をリサーチし、データ取得と抽出、要約を行う仕組みです。その後、レポートの構成や下書きの作成を行い、ユーザーに提案します。これにより、ユーザーの負荷が大幅に軽減されました。

月次の業績報告書作成の効率化と工数の大幅削減

経理部門における事例です。月次の業績報告書を作成する際、必要な各種データが、システムごとにバラバラの形式で存在していたため、集計や分析に大きな手間と時間がかかっていました。そこでAIエージェントがデータ整形・集計・分析を行う自動化の仕組みを構築した結果、業績報告書の作成工数が約50％削減できました。

新入社員向けの社内ナレッジエージェント

ある企業は、新入社員向けに、社内ナレッジへアクセスできるAIエージェントを開発しました。

この事例では、「RAG」と呼ばれる、「検索機能と生成AIを組み合わせた技術」を用いているのが特徴です。ユーザーが質問を入力すると、RAGが社内ナレッジデータベースを検索して最適な回答を見つけ出し、生成AIに引き渡してユーザーへの回答を作成します。そのため、生成AI単体よりも正確な回答を提供できます。

新入社員は不明点が出次第、AIエージェントに尋ねることで、先輩社員に聞くことなく、自己完結できることが多くなりました。その結果、新入社員の教育が進むと同時に、先輩社員の負荷の軽減にもつながっています。