AIエージェントの開発方法を徹底解説！導入手順から開発相場まで詳しく紹介
- 自社にAIエージェントを導入したい方
- どうやってAIエージェントを開発するか手順を知りたい方
- AIエージェントの開発相場を知りたい方
WEELメディア事業部AIライターの2scです。
みなさん！業務を自動でこなしてくれる「AIエージェント」がついに、開発・実用化可能な段階にまで進歩してきています。
OpenAI o1に始まるハイエンドLLMの台頭や、大手クラウドサービスによるAIエージェント開発用サービスのリリースなどなど、AIエージェントの普及に欠かせない役者が揃ってきました。自社業務に特化したAIエージェントを開発するなら、今がチャンスです！
ということで当記事では、「AIエージェントの開発」を徹底解説！その基礎知識から開発手順 / 費用相場 / 開発用サービス…etc.を余すところなくお届けします。
完読いただくと、AIエージェントによる自社業務の自動化に一歩近づけるかもしれません。ぜひぜひ、最後までお読みくださいね！
「AIエージェント」とは？
「AIエージェント」とは、複雑なタスク・実務を（半）自動的にこなすAIツールのこと。与えられたタスクについて、自律的に必要なデータや判断材料を集め、具体的なアクションを決定して遂行できるのが特徴です。
より具体的に、AIエージェントは大規模言語モデル（LLM）等の生成AIと、RPA等の従来型ソフトウェアプログラムからなるソリューションです。
生成AIのヒューマンライクな処理能力とソフトウェアプログラムによる実行力が合わさっており、単なるコンテンツ生成を超えた業務自動化を可能としています。そんなAIエージェントの大まかな処理フローは下記のとおりです。
- タスク・目標：人間がタスクや目標を示す
- 環境：雑多なデータが存在する
（データベース / インターネット / 物理空間…etc.） - センサー：環境上から目標達成に必要なデータやフィードバックを収集する
（カメラ / レーダー / API / RAG…etc.） - 意思決定メカニズム：データに基づき抽象的な判断を下し、操作内容を生成する
（LLM / マルチモーダルLLM…etc.） - アクチュエーター：環境上のタスクに操作を加えたり、状況に応じて人間に引き継いだりする
（RPA / Bot…etc.）
以上の特徴を備えたAIエージェントは、生成AIやRAGチャットボットの次に来るかもしれない注目の技術になります。幅広い業務に以下のメリットをもたらし、これまでヘルプデスクや顧客対応のみに限られていた生成AI活用の裾野を広げてくれるでしょう。
- 業務のデータドリブン化・均一化
- 業務効率化・コスト削減
- 24時間体制での稼働
その証拠に、すでにMicrosoft AzureやAWS等のクラウド大手からは、AIエージェント系のサービスが続々と登場中。「社内に導入するなら今がチャンス！」ということで、当記事ではAIエージェントの開発についてご紹介していきます。
AIエージェントの種類
AIエージェントは、自動化のレベルによって「自律型AIエージェント」と「業務特化型AIエージェント」の2種類に大別されます。以下、それぞれの特徴を詳しくみていきましょう！
自律型AIエージェント
「自律型AIエージェント」は、高レベルでの業務自動化を実現してくれるAIエージェントになります。多種多様なタスクに必要なツールが1つのAIエージェントに同梱されており、こちらがタスクを与えるだけで、使用するツールや手順をすべて自分で決めて遂行してくれるのが特徴です。（下図参照）
「こちらの意図にそぐわないツール・手順を選んでしまう」「判断ミスを軌道修正するしくみがない」などの課題があります。
そのため、開発内容やAPI利用の目的に応じて、得られる成果物のコスト対効果は異なる場合があります。
業務特化型AIエージェント（Agentless）
一方、特定の業務に限定して低レベルでの自動化を実現する「業務特化型AIエージェント（別名：Agentless / エージェントレス）」には、今注目が集まっています。
この業務特化型AIエージェントは個別のタスクに最低限必要なツールのみを備えたAIエージェントを、業務ごとに使い分けるというもの。所定のフローに沿って処理を行い、高度なタスクは人間に引き継ぐ仕組みになっていいます。（下図参照）
この業務特化型AIエージェントは現時点でも十分に実用化が可能で、従来の生成AIツール以上の導入効果が期待できます。
なお、AIエージェントについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
AIエージェントでできること
ここからは、AIエージェントで具体的にできることを3点ご紹介します。以下、AIエージェントの要となる「自律的な判断・処理」から詳細をみていきましょう！
自律的な判断・処理
LLMによる状況理解能力と外部データベースによる記憶能力を兼ね備えたAIエージェントは、人間的な暗黙知・相場観・肌感覚を織り込んだ判断が行えます。具体的には、人間が目標を自然言語で与えるだけで、自律的に手順を考えたうえでタスクを遂行可能。処理を間違えた場合も、振り返り・フィードバックを自分で行うことで、ある程度軌道修正ができてしまいます。
高度な業務自動化
AIエージェントは単なるコンテンツ生成にとどまらない、高度な業務自動化を叶えてくれます。LLMの関数呼び出しで外部ツール（RPAやBot等）が操作できるため、LLMの得意分野であるイレギュラー対応とRPAやBotの得意分野である反復処理の両方で自動化が可能。さらに、API連携によってスプレッドシート / メールボックス / IDE…etc.上にあるタスクについても自動化が実現できます。
機能の拡張・カスタマイズ
AIエージェントでは用途に合わせて、記憶・振り返り機能やWebブラウジング機能等、機能の拡張が可能。さらに、システムプロンプトを使って、LLMの基本の行動指針もカスタマイズできます。
AIエージェントの課題
続いては、現段階でAIエージェントが抱える課題についても3点お伝えしていきます。まずは、開発時の課題からご覧ください！
開発時に高品質・大量のデータを要求
社内業務を適切に遂行してくれるAIエージェントを開発するには、大量の自社データが必要。関数呼び出しや回答形式を最適化するための「ファインチューニング」や自社ノウハウを処理に反映するための「RAG」などなど、開発の至る所でデータが要求されます。
また、ファインチューニングやRAGには無加工の生データが使えず、別途データの前処理も不可欠。これら質・量ともに揃ったデータを用意するには、チャットボット開発時以上の時間とコストが求められるかもしれません。
データ周りのセキュリティの脆弱性
クラウド上のLLMをAIエージェントに組み込む場合や社外にAIエージェントをサービスとして提供する場合、データ周りのセキュリティの脆弱性が懸念されます。これはファインチューニングやRAGに自社データを使用しているため。特に、データベースへのサイバー攻撃やLLMに対するプロンプトインジェクションによる自社データの漏えいリスクが高く、別途対策が必要です。
ハルシネーションの連鎖
AIエージェントは状況把握からタスク実行までの間に、何度も回答生成・対話を繰り返します。この過程で一度ハルシネーションが生じてしまうと、続く処理にハルシネーションが連鎖してしまうため、目標達成が困難になります。
また、ハルシネーションではありませんが、同じタスクに対して処理がばらついてしまうケースも。それぞれ、マルチエージェントや推論（Reasoning）による対策が必要です。
AIエージェントの開発手順
ここからは、AIエージェントを開発する際の手順について、弊社・株式会社WEELが「ソリューション開発」プランで実際に行っている工程（下図）をお伝えしていきます。
以下、課題のヒアリングから詳しくみていきましょう！
課題のヒアリング・要件定義
弊社では、AIエージェントの開発にあたって課題のヒアリング・要件定義を徹底しております。初回1時間の無料相談やその後の面談で、クライアント企業様の要件・課題を洗い出すだけでなく、AIエージェント開発の妥当性・是非も検討。単に開発を推し進めるのではなく、「費用対効果が得られそうか」「技術が進歩するまでペンディングできないか」といった観点からも開発の方針を固めてまいります。
データの前処理
AIエージェントの開発にゴーサインが出れば、今度は社内に眠っているデータの収集・整理・前処理の工程です。
こちらは弊社のエンジニアに一貫してお任せいただけるほか、クライアント企業様で内製化・DIYしていただけるのが特徴。以下に示す「前処理」つまり、生の社内データをRAGやファインチューニングに使えるよう整形していく工程も含めて、ノーコードで取り組んでいただけます。
- データクレンジング：記号の削除 / 重複箇所の削除…etc.で引用しない箇所を除く
- 正規化：表記揺れの統一 / 不要な数字の置換…etc.で文章の形を整える
- エンベディング：文章を文脈を保ったままベクトルに変換する
- アノテーション：文章の内容を分類してタグ（注釈）をつける
こちらを内製化いただくと、AIエージェントの開発コストが削減できるでしょう。
PoC検証
要件定義やデータの下準備が一通り終わったあとは、AIエージェントのPoC検証です。こちらではAIエージェントのプロトタイプを開発・試運転し、トライアンドエラーを重ねながら、完成品の方向性を固めていきます。
本格開発
PoC検証の次に来るのは本格的な開発の工程。こちらではAIエージェントの最終的な仕様を設計し、各機能をアジャイル方式（要件定義→開発→設計→テスト→……の繰り返し）で開発していきます。
開発後のサポート
弊社では、開発したAIエージェントの運用サポートも承っております。具体的には、クライアント企業様からフィードバックやご要望をいただき、AIエージェントを継続的に改善するといったことが可能です。
なお、弊社のAIエージェント開発サービスについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
AIエージェントの開発費用の相場
AIエージェントの開発費用はベンダーによりまちまちで、具体的な相場をお伝えするのは困難です。ですのでここでは、弊社・株式会社WEELの「ソリューション開発」プランでAIエージェントを開発する際の見積もり相場をご紹介します。以下、詳細をどうぞ！
| ソリューション開発 | |
|---|---|
| 期間 | 4ヶ月〜 |
| 内容 | ・データ処理 ・環境構築 ・プロトタイプ開発 ・検証 ・コードの提出 ・検証結果報告 ＋ ・システムの要件定義書作成 ・AIシステムの開発 ・社内システムとの連携 ・AIシステムの実装 ・運用 |
| 見積もり相場 | ¥13,200,000〜 |
先述のとおり、AIエージェントの開発では、途中にアジャイル方式をとる工程が存在。こちらは開発が難航した場合、開発費用・開発期間が伸びる傾向にあります。コストを抑えたい場合は、前処理の内製化などをお試しください。
3大クラウドのAIエージェント開発サービス
ここからは、国内企業に浸透している3大クラウド「Microsoft Azure」「AWS」「Google Cloud」のAIエージェント開発サービスをそれぞれご紹介します。まずは、いち早く生成AIに着手してきたMicrosoft Azureが送るサービスから詳細をみていきましょう！
Azure AI Agent Service
Microsoft Azureの生成AI系開発プラットフォーム・Azure AI Foundry（旧Azure AI Studio）からは、AIエージェントの開発に特化した「Azure AI Agent Service」が登場。（※1）こちらは以下の仕様で、さまざまな業務に通用するAIエージェントを開発できます。
- AIエージェントをノーコードorローコードで開発可
- 1,400種以上のツールとスムーズに連携可
- 各種データベースやブラウザ検索との連携で、適切な記憶&知識も実現
- GPT-4o / Llama 3.1 / Cohere Command R / tsuzumi-7b等、多種多様なLLMと連携可
- Microsoft水準の高度なセキュリティ・監視体制を完備
こちらは、すでにAzure OpenAI Serviceで生成AIを業務に取り入れている企業様にうってつけです。
なお、Azure AI Agent Serviceについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
Agents for Amazon Bedrock
各社の生成AI基盤モデルが試せるAWSのサービス・Amazon Bedrockにも、AIエージェント開発専用のサービス「Agents for Amazon Bedrock」が存在します。（※2）こちらの仕様は下記のとおりです。
- ノーコードでのAIエージェント開発に対応
- RAG・記憶機能を完備
- プロンプトの自動作成も可能
- タスク遂行時にその場でコードを生成する機能を搭載
- タスクのバックグラウンド実行機能も完備
AWSを導入済みの企業様は、このAgents for Amazon Bedrockに決まりですね。
なお、Amazon Bedrockについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
Vertex AI Agent Builder
Google CloudのAI・機械学習系開発プラットフォームであるVertex AIからも、AIエージェントの開発に特化したサービス「Vertex AI Agent Builder」が登場。（※3）こちらはローコードorスクラッチでAIエージェントが開発でき、RAGやGoogle検索機能の実装にも対応しています。
AIエージェントの今後に関係するKW
最後に、今後AIエージェント分野での活躍が見込まれている技術をご紹介。話題のKWを2つお届けします。それでは以下、マルチエージェントから詳細をどうぞ！
マルチエージェント
「マルチエージェント」とは、AIエージェント内のLLMにプロジェクトマネージャー / エンジニア / テスター…etc.複数の役割を持たせる考え方です。こちらでは複数の役割にお互いを監視させ合うことで、複雑なタスクでもエラーの発生率軽減が期待できます。
推論（Reasoning）
LLMの「推論（Reasoning）」とは、回答生成のやり方の一つで、思考過程を段階的に生成しながら結論に至る方式を指します。こちらはOpenAI o1やGemini 2.0 Flash Thinkingといった最新のLLMに採用されていて、数学・コーディング・問題解決方面での正答率UPを実現しています。（※4）
この推論機能を備えたLLMが今後普及していくことで、AIエージェントの問題解決能力やエラー時の軌道修正力に改善がみられそうです。
なお、OpenAI o1について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
さらなる業務自動化にはAIエージェントの開発を！
当記事では、生成AIの新たな活用法として注目を集める「AIエージェント」について、その開発方法をメインにご紹介しました。AIエージェントにできることをもう一度お伝えすると、以下のとおりです。
- 自律的な判断・処理
- 高度な業務自動化
- 機能の拡張・カスタマイズ
3大クラウドから開発用のサービスがリリースされていたり、マルチエージェントや推論等の新技術が登場していたりと話題のAIエージェント。業務特化型なら十分実用に耐えるものが開発できるようになってきており、今が新規参入のチャンスです。
弊社・株式会社WEELでは、そんなAIエージェントの開発も承っております。コンテンツ制作や顧客対応の自動化にとどまらない生成AI活用をご希望の企業様はぜひ、弊社の無料相談からご要望をお聞かせください！
最後に
いかがだったでしょうか？
AIエージェントを活用した業務自動化の最適解を見つけ、貴社の効率化を進めるための第一歩を踏み出しませんか？
株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです！
開発実績として、
・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70％自動化するAIエージェント
・社内お問い合わせの1次回答を自動化するRAG型のチャットボット
・過去事例や最新情報を加味して、10秒で記事のたたき台を作成できるAIプロダクト
・お客様からのメール対応の工数を80％削減したAIメール
・サーバーやAI PCを活用したオンプレでの生成AI活用
・生徒の感情や学習状況を踏まえ、勉強をアシストするAIアシスタント
などの開発実績がございます。
まずは、「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。
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セミナー内容や料金については、ご相談ください。
また、サービス紹介資料もご用意しておりますので、併せてご確認ください。
