【図解あり】AIエージェントの開発方法！具体的なステップや開発ツールまで詳しく紹介

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。とはいえ、「本当に業務で使えるの？」「開発費用や期間はどれくらい？」と不安に感じる方も多いはず。

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。

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エージェント開発の基本

AIエージェント開発では、目的に対してどのアーキテクチャを採用し、どこまでをLLMに任せ、どこからを既存システムやルールで担保するかを設計します。

ここでは代表的な構成パターンと、選定時に見るべきポイントを整理します。

単一エージェント

単一エージェントは、1つのLLMを中心に、ツール呼び出し（API）と最小限の状態管理（会話履歴・短期メモリ）を組み合わせる構成です。

まずは「対象業務を1本に絞る」「例外を少なくする」前提で設計すると成功しやすく、PoC（概念実証）や小規模自動化に向きます。一方で業務範囲が広がるとプロンプトやツール分岐が増え、品質の揺れと保守負担が上がります。

マルチエージェント

マルチエージェントとは、プロジェクトマネージャー・エンジニア・テスターなど、役割を持つ複数のエージェントを協調させてタスクを進める設計です。役割分担とレビュー（検証）を組み合わせることで、複雑なタスクでも見落としやエラーを減らしやすくなります。

設計上の要点は、以下を決めることです。

①役割間の入出力（何を渡すか）
②共有状態（メモリ・ワークスペース）
③合議や承認のルール（いつ確定するか）

複雑な業務ほど効果が出ますが、ログ監視・評価設計がないと原因追跡が難しくなります。

Agentic RAG

Agentic RAGは、検索を単なる前処理にせず、エージェントが検索戦略まで制御する構成です。

実装では、以下を設計します。

①参照先（文書DB・DWH・SaaS）
②検索手段（全文・ベクター・ハイブリッド）
③根拠判定（不足時の再検索・クエリ改善）
④引用と出典保持（監査性）

社内ナレッジ活用や規程準拠が重要な業務に強い一方、データ整備と評価が成果を左右します。

Function Calling

Function Callingは、LLMが業務アクションをAPIで実行できるようにする接続レイヤーです。

設計では、以下を先に決めます。

①ツール設計（粒度・命名・引数）
②安全設計（権限分離・入力検証・実行上限・監査ログ）
③失敗時の扱い（リトライ・人手承認・フォールバック）エージェントの価値はここで決まることが多く、「何を自動実行し、何を人が承認するか」を明確にするのがコツです。

AIエージェント開発の主なユースケース【業務別】

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！

「営業」自律的な判断・処理で提案資料を作成

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。例えば、商談メモやCRMの情報を踏まえて「次に確認すべき論点」を整理したり、提案書のたたき台を顧客属性に合わせて作ったりできます。

問い合わせ内容に応じて、社内資料を参照しながら提案の根拠を揃えるなど、準備工数の削減にもつながります。

「カスタマーサポート（CS）」問い合わせ対応〜チケット起票までを自動化

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。

カスタマーサポートでの活用例

• 問い合わせ内容から該当のFAQ・過去事例を引き当てて回答案を作成
• チケット起票や担当者アサインまでを連携

一次対応の品質を揃えつつ、対応漏れや重複対応を減らす運用にしやすいのもポイントです。

「IT・情報システム部門」社内ヘルプデスクと運用タスクを半自動化

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。

例えば、社内ナレッジの検索（RAG）と運用手順に沿った案内を組み合わせることで、ヘルプデスク対応を効率化できます。

さらに、権限や監査ログを前提に、SaaS設定変更やアカウント発行など、人の承認を挟んだ半自動化から始めると現場に導入しやすくなります。

「経理・人事・総務」申請・規程に沿ったチェックと案内を効率化

バックオフィス業務は、規程・申請フロー・過去対応などの社内情報を参照しながら、手順に沿って処理を進める業務が多く、AIエージェントとの相性が良い分野です。

例えば、以下の業務を支援できます。

• 経費精算や請求処理の不備チェック
• 社内規程に基づく問い合わせ対応
• 入社・異動・退職に伴う案内やタスクの抜け漏れ防止

実際に運用する際は、最終判断や承認は人が行い、エージェントは「確認・作成・整理」を担う形から始めると導入しやすくなります。

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、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。

そこで重要になるのが、ガードレール（安全策）と権限分離を前提にした設計です。例えば、エージェントが呼び出せるツールやAPIを必要最小限に絞り、操作ごとに実行権限を分けることで、仮に不正な指示が入り込んでも被害範囲を限定できます。加えて、入力・出力のフィルタリング、実行回数の上限、監査ログの整備まで含めて設計すると、実運用に耐えるセキュリティ水準に近づきます。

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。

具体的には、推論に強いモデルの活用で手順の一貫性を上げたり、マルチエージェントでレビュー役を置いて相互チェックさせることで誤りを早い段階で検出しやすくなります。さらに、処理の途中経過を追えるトレース（実行ログ）を残しておくと、「どの判断で誤りが入ったか」を特定でき、プロンプト・検索・ツール設計の改善サイクルを回しやすくなります。

AIエージェント開発に使える代表的なフレームワーク・ツール

AIエージェント開発手段	向いている規模	代表ツール例
クラウドのエージェント基盤	中〜大規模（部門展開〜全社）	Azure AI Foundry Agent Service、Agents for Amazon Bedrock／Amazon Bedrock AgentCore、Vertex AI Agent Builder／Agent Engine
OSS＋Agents SDK	小〜大規模（要件に合わせて拡張）	OpenAI Agents SDK、LangChain／LangGraph、Microsoft Agent Framework（MAF）、VoltAgent
ノーコード／ローコード	小規模（PoC〜小さく現場導入）	Dify、n8n、Flowise

AIエージェント開発のツール選定は、クラウドで速く作るか・コードで自由に作るか、そして運用（監視・評価・ガードレール）まで含めて面倒を見られるかで考えると整理しやすいです。

ここでは代表的な選択肢を、クラウド・OSS・OpenAI公式SDK・ノーコードに分けて紹介します。

クラウドのエージェント基盤

ガバナンス（権限・監査）と運用（監視・評価）を最短で整えたいなら、クラウドのエージェント基盤が強い選択肢です。

おすすめのクラウドエージェント基盤

• Azure AI Agent Service
• Amazon Bedrock
• Vertex AI Agent Builder

OSS・フレームワーク

要件に合わせて細かく制御したい、既存の業務基盤に深く組み込みたいなら、OSS・フレームワークがおすすめです。

おすすめのOSS・フレームワークを以下にまとめました。

ツール名	特徴
LangChain / LangGraph	ツール実行・ワークフロー制御に強いOSS。分岐やループを含む処理フローを組み立てやすく、長いタスクのオーケストレーション設計に向く。
Microsoft Agent Framework（MAF）	エンタープライズ寄りのマルチエージェント基盤。複数エージェントの協調や運用を前提に設計しやすく、組織内利用（ガバナンス/拡張）を意識した構成にフィット。
VoltAgent（TypeScript）	TypeScriptで実装しやすいエージェント開発フレームワーク。モデル切替や拡張がしやすく、コンソールでの可視化・分析により挙動を追いやすい（デバッグ/運用を見据えた開発に向く）。

それぞれ得意領域が異なるため、ワークフロー設計重視・マルチエージェント重視・運用の見える化重視のどれを優先するかで選ぶと整理しやすいです。

OpenAI Agents SDK

OpenAIの推奨スタックで素直に組みたい場合は、Agents SDKが中核になります。

Agents SDKはOpenAI公式のエージェント開発用SDKとしてガイドが提供されています。ツール呼び出し、引き継ぎ、トレースといった、小さな基本パーツを組み合わせて作る方針が明確です。

必要最小限から始めて、運用や安全対策を後から足していけるため、PoCから本番まで段階的に拡張しやすいのもメリットです。

ノーコード・ローコード

まず業務で動く形を早く作り、要件を固めたいならノーコード・ローコードも有効です。

Difyやn8n、Flowiseのように、フロー設計と外部連携をGUI中心で組める系統は、検証スピードを上げやすい一方、複雑化すると「評価・監査・権限分離」をどう担保するかが論点になります。業務担当者が自分たちでフローを触って改善できるため、要件定義前でも「動くもの」を起点に、合意形成を進めやすい点は大きなメリットです。

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

クライアント企業様側の主なタスク	WEEL（開発ベンダー）側の主なタスク
・対象業務の選定（部署・フロー） ・現状フロー・例外ケース・関連システムの共有 ・成果指標（KPI）とリスク許容の整理 ・データ・権限・セキュリティ要件の整理	・目的の再定義（課題→タスク分解） ・アーキテクチャ提案（単一・マルチ・Agentic RAG・連携方式） ・評価設計（テスト観点・成功基準・PoCゴール） ・WBS草案・体制・スケジュールの策定

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

クライアント企業様側の主なタスク	WEEL（開発ベンダー）側の主なタスク
・データ提供（格納場所、更新頻度、機密区分、閲覧権限） ・正となる資料の指定（最新版、公式見解、優先順位） ・社内用語・略語・例外ルールの共有 ・更新ルールの整理（いつ誰が更新するか）	・データ棚卸し（形式・品質・欠損・重複・更新性の評価） ・分割（チャンク設計） ・索引設計（検索性の担保） ・ベクトル化・格納、検索評価（再現率・適合率の確認） ・機密データ取り扱い設計（マスキング・アクセス制御・ログ）

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。

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

クライアント企業様側の主なタスク	WEEL（開発ベンダー）側の主なタスク
・テストシナリオの提供 ・現場評価（使い勝手や業務適合など） ・承認フロー要否の判断 ・運用制約の共有（NG操作や締め時間など）	・最小構成の実装（UI・ツール連携・RAGなど） ・評価の実施（成功率やエラー率の記録） ・プロンプトやツール設計の調整 ・監視・ログの最小実装

PoCの構成例

• Responses API（会話と応答生成の中核）
• Agents SDK（ツール呼び出し／ルーティング（役割分担）／トレースの土台
• クラウド連携（既存DB・SaaSをAPIで接続し、「検索（RAG）＋業務アクション」までを試す）

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

クライアント企業様側の主なタスク	WEEL（開発ベンダー）側の主なタスク
・受け入れ基準と運用ルール確定 ・権限・監査・セキュリティ要件の最終決定 ・現場展開準備（マニュアル・教育・利用ガイド作成） ・関係部門との調整	・アーキテクチャ確定（冪等性・エラー処理・設計の固定） ・ガードレール実装（権限分離・入力検証・実行上限・監査ログ） ・テスト整備 ・本番デプロイ

PoC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

クライアント企業様側の主なタスク	WEEL（開発ベンダー）側の主なタスク
・現場フィードバックの定期共有 ・運用ルール更新（承認範囲、禁止事項、更新手順） ・ナレッジ更新の社内体制づくり ・利用範囲の拡大判断	・監視・評価レポート ・改善（検索精度やツール設計など） ・ナレッジ更新運用 ・追加要件への拡張

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。

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 Foundry Agent Service

Microsoft Azureの生成AI開発基盤「Azure AI Foundry」では、エンタープライズ向けにエージェントを設計・デプロイ・スケールまで扱える「Azure AI Foundry Agent Service」が提供されています。

特に、EntraのエージェントIDや組み込みの可観測性（ダッシュボード／トレース）・ガードレールなど、運用を前提にした機能が揃っている点が強みです。

• Logic Appsの1,400以上のコネクタで業務システム連携を組みやすい
• ガバナンス・監視（可観測性）を組み込みで整えやすい
• 既存フレームワークで作ったカスタムエージェントを持ち込み、ホスティングしやすい

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。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

さらに最新の「Amazon Bedrock AgentCore」は、AIエージェントを本番運用しやすくするための基盤機能を強化するサービスです。例えば「AgentCore Gateway」により、エージェントが利用するツールを安全に公開・発見・接続できます。また「AgentCore Memory」を使うことで、会話や作業の文脈を保持しながらタスクを進める構成も組みやすくなります。

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。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。

さらにGoogle Cloudでは、エージェントを構築するためのオープンソースフレームワーク「ADK（Agent Development Kit）」と、本番環境でのデプロイや管理を支援する「Vertex AI Agent Engine」も提供されています。

ADKで柔軟にエージェントを設計しつつ、Agent Engineでスケールや運用に乗せられるため、PoCから本番まで段階的に拡張しやすいのが特徴です。

運用面でも、ログやトレース（可観測性）を前提にした設計がしやすく、品質評価や改善サイクルを回しやすくなります。

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をお届けします。

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。

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。

コンピュータ操作エージェント（Computer-Using Agent）

コンピュータ操作系エージェントは、ブラウザやデスクトップ操作など「人が画面で行う作業」をAIが代行するタイプのエージェントです。社内システムへの入力、Web管理画面での設定変更、定型レポート作成など、API連携が難しい業務でも自動化しやすいのが特徴です。

代表例

• OpenAI Operator
• Microsoft Copilot Studio

OpenAIはComputer-Using Agent（CUA）がOperatorを駆動すると説明しており、この領域の代表例として扱えます。

また、MicrosoftもCopilot Studioで「computer use（preview）」を提供しており、CUAによるGUI操作として説明しています。

クラウド横断エージェント基盤

クラウド横断エージェント基盤は、Azure・AWS・Google Cloudなどの複数クラウドやSaaSをまたいで、エージェントの実行・監視・評価・権限管理を統合する考え方です。

「クラウド横断エージェント基盤」というKW自体はあまり認知されていませんが、複数クラウドをまたいでエージェント機能を管理するという考え方自体は近年のトレンドと言えます。

代表例

• Trusted Agent Huddle
• Agent2Agent（A2A）

Google CloudのAgent2Agent（A2A）は、異なるエージェント同士の相互運用性を狙ったオープンプロトコルとして紹介されており、「クラウド横断エージェント基盤」の代表例として挙げやすいです。また、アクセンチュアのTrusted Agent Huddleも、複数ベンダーのAIエージェントを統一された環境でセキュアに連携・管理する構想として発表されており、「クラウド横断エージェント基盤」の代表例として挙げられます。

AIエージェント開発でよくある質問

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。

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？