AIエージェントの作り方は？手順や失敗しないためのポイントも解説

 2026.09.01 サークレイス株式会社
AI&Data
ITトピックス
Agave
海外人事のトピック
海外赴任者に関する労務問題
Agaveイベント
Salesforce
Salesforceの使い方
Salesforce開発
Salesforce運用
Salesforceを学ぶ
Salesforceイベント
Anaplan
Anaplan導入・運用サービス
Anaplanイベント
社員紹介
エンジニア
セールス
コンサルタント
トレーナー
その他
サークレイスについて
社長メッセージ
イベント
サークレイス情報

AIエージェントを活用して自社業務の自動化・効率化を進めたいDX推進担当者や情報システム部門の方にとって、どのような方法で構築するかは重要な検討事項です。ノーコード・ローコードツールやAIエージェントプラットフォーム、フレームワークを使った独自開発など選択肢が多く、自社に合う方法や必要な専門知識のレベルを判断しにくいと感じる方もいるでしょう。

AIエージェントを構築する際は、ツールを選ぶだけでなく、誰が構築するのか、どの業務を任せるのか、どのデータやシステムと連携するのかまで整理する必要があります。自社の技術力や予算、既存システムなどを踏まえて構築方法を選ぶことで、導入後の手戻りや運用上のリスクを抑えやすくなります。

この記事では、AIエージェントの作り方を「構築体制」と「構築方式」の2軸から整理し、具体的な作成手順や利用できるツール、失敗を防ぐポイントまで解説します。自社に適した開発アプローチを比較し、AIエージェントの導入・構築をどのように進めるべきか具体的に検討できるようになります。

＼ Salesforce導入・運用をサポート ／

サークレイスに相談する

【この記事で分かること】

・AIエージェントの構築体制・構築方法と作成手順
・AIエージェントを作成できるツール
・AIエージェントを作成する際に失敗しないためのポイント

AIエージェントの作り方は「構築体制」と「構築方式」で考える

AIエージェントの作り方を検討する際は、「構築体制（誰が構築するか）」と「構築方式（何を使って構築するか）」を分けて整理すると判断しやすくなります。この2軸は独立しているため、「外部パートナーの伴走支援を受けながらプラットフォームを利用する」、「自社内製でフレームワークを使う」など、自由に組み合わせて選択できます。

構築体制｜誰が構築するかで選ぶ

社内の技術力の有無や、AIエージェント運用のノウハウを自社に残したいかどうかによって、適切な体制は変わります。

手法

概要と特徴

メリット

懸念点

自社で内製

要件定義から開発・運用までを自社内で完結

・自由度が高い

・ノウハウが蓄積

・初期コストと時間の負担が大きい

・専門人材の確保が必須

外部パートナーと共同で構築

外部の専門企業の支援を受けながら導入

・専門家の知見を活用

・柔軟な軌道修正

・継続的な外部コスト

・パートナー企業への依存リスク

外部へ開発を委託

要件定義以降の工程を外部ベンダーに委託する

・社内リソースが限られていても構築できる

・仕様変更への対応に時間がかかる

・ノウハウが社内に残りにくい

構築方式｜何を使って構築するかで選ぶ

求める機能の複雑さ、既存システムとの関係、開発を担う人材のスキルレベルに応じて選定します。

構築方式

概要

メリット

懸念点

ローコード／ノーコードツールを利用

画面上でフローやモジュールを組み合わせて構築

（例：Dify、n8n など）

・非エンジニア部門でも着手できる

・PoC（概念実証）を素早く回せる

・複雑な制御や大規模運用ではカスタマイズの限界がある

AIエージェントプラットフォームを利用

エージェントの構築・テスト・運用管理などを一体的に行える製品を導入

（例：Agentforce、Copilot Studio など）

・短期間で導入可能

・既存の認証・権限

・セキュリティ設定を活かせる

・基盤製品の設計思想に沿った利用が前提

・ライセンス費用がかかる

フレームワークを使って独自開発

コードで独自のエージェントロジックを実装

（例：LangChain、各種SDK など）

・要件に応じて高度かつ柔軟にカスタマイズ

・学習コストと専門的な開発体制が必要

・運用保守も自社が担う

社内の技術力、許容リードタイム、予算規模、既存システムの構成などを総合的に評価し、自社に最も適したアプローチを決めることが大切です。

AIエージェントの作り方【8ステップ】

ここからは、AIエージェントを実際に作る手順を見ていきます。

ツールの選定から着手したくなりますが、先に業務要件を固めておくことが重要です。要件が定まらないまま製品を決めると、業務のほうを製品の仕様に合わせる必要が生じます。

以下の8つのステップで、順序立てて進めていきましょう。

  • Step1 目的・KPIを設定する
  • Step2 対象業務とAIの担当範囲を決める
  • Step3 必要なデータ・機能・権限を定義する
  • Step4 構築方式・ツール・モデルを選定する
  • Step5 評価基準とテストケースを設計する
  • Step6 AIエージェントとガードレールを構築する
  • Step7 テストを行い、段階的に導入する
  • Step8 運用状況を監視し、継続的に改善する

Step1 目的・KPIを設定する

開発に着手する前に、なぜAIエージェントを導入するのかという目的を明確にします。あわせて「特定業務の処理時間を30%削減する」など、達成度を測れるKPIと成功基準を数値で定義しておくことも重要です。目的が曖昧なまま構築を始めると、動くものはできあがっても業務成果にはつながりません。

設定したゴールから逆算して要件を固めることで、ブレのないプロジェクト進行が可能となります。

Step2 対象業務とAIの担当範囲を決める

次に、どの業務を対象とするのかを特定し、その業務が現在どのような手順で進んでいるかを確認します。

そのうえで、AIエージェントに委譲する範囲と、人間が最終判断を下す領域の境界線を明確に引きます。この線引きが曖昧なまま進めると、実業務での混乱を招きかねません。

あわせて、エージェントが判断できない場合に人へ引き継ぐハンドオフ条件も、この段階で具体的に決めておくと、運用開始後のトラブルを防げます。

Step3 必要なデータ・機能・権限を定義する

製品を選ぶ前に、エージェントが業務を実行するために必要な要素を洗い出します。整理するのは、主に以下の項目です。

  • どのシステムのどのデータを参照するか
  • どこまでの操作を実行させるか
  • 誰の権限でアクセスするか

ここを先に固めておくことで、次のステップでの製品選定を現実的な条件のもとで進められます。

Step4 構築方式・ツール・モデルを選定する

前のステップで整理した要件をもとに、構築方式を決め、それに合うツールと動作の中心となるLLM（大規模言語モデル）を選定します。ツールは構築方式ごとに候補が異なるため、対応するものから絞り込みましょう。

構築方法

代表ツール

AIエージェントプラットフォームを利用

Agentforce、Copilot Studio

ローコード／ノーコードツールを利用

Dify、n8n

フレームワークを使って独自開発

LangChain、各種SDK

LLMは、AIエージェントの頭脳にあたるモデルです。代表的なものにOpenAIのGPTシリーズやGoogleのGeminiシリーズ、AnthropicのClaudeシリーズがあり、モデルごとに精度やコスト、扱えるデータの種類が異なります。

選定時は精度とコストに加え、レイテンシーやコンテキスト長といった処理面の要件、データの取り扱いやセキュリティ要件といった運用面の条件も確認が必要です。任せたい業務との相性を見極めながら、バランスのとれたものを選びましょう。

Step5 評価基準とテストケースを設計する

構築に入る前に、完成したエージェントをどう評価するかを決めておきましょう。許容できる誤動作と、許容できない誤動作の切り分けです。

表現の揺れは許容し、金額の書き換えや外部への誤送信は許容しないといった基準を、あらかじめ言語化しておきます。この基準をもとに具体的なテストケースを用意しておくことで、後のテスト工程で合否の判断がぶれず、手戻りも防げます。PoCを行う場合も、判断の基準となるのはこの基準です。

Step6 AIエージェントとガードレールを構築する

選定したツールを社内のCRMやデータベースと連携させ、エージェントが業務を実行するためのナレッジを構築します。同時に、許容できない誤動作を防ぐガードレールを実装することが欠かせません。

アクセスできるデータの範囲設定、実行を許可するアクションの制限、出力内容をチェックする仕組みを、機能の実装とセットで組み込みます。制御の実装を後回しにすると、後工程での手戻りが大きくなります。

Step7 テストを行い、段階的に導入する

構築後はテスト環境で動作を検証し、意図しない挙動やハルシネーションの有無を確認します。前もって用意したテストケースに沿って進めることで、確認漏れを防げます。

安全性が確認できた段階でも、いきなり全社展開に踏み切るのは避けましょう。まずは特定の部門やユーザーに限定して公開します。限定公開の期間中に実業務上の問題を洗い出し、修正してから範囲を広げるほうが、結果的にリスクを抑えられます。

Step8 運用状況を監視し、継続的に改善する

導入はゴールではなく、本格的な運用の始まりにすぎません。実業務への展開後は、設定したKPIに対する達成度を定期的に測定し、利用ログやユーザーからのフィードバックを継続的に収集します。

誤答の傾向や処理のボトルネックを特定し、プロンプトの調整、参照データの更新、場合によってはワークフロー自体の見直しを行うことが重要です。導入後も改善を重ねることで、AIエージェントは現場で使われ続け、業務成果を安定して生み出せるようになります。

＼ Salesforce導入・運用をサポート ／

サークレイスに相談する


データ基盤構築の正しいステップ

AIエージェントを作成できるツールは、担う提供形態によって「ビジュアル開発・ローコード型」「企業向け統合プラットフォーム型」「コード／フレームワーク型」の3つに整理できます。

区分

位置づけ

代表例

ビジュアル開発・ローコード型

汎用開発ツール

Dify、n8n、Copilot Studio

企業向け統合プラットフォーム型

業務基盤統合型プラットフォーム

Agentforce、Copilot Studio、ServiceNow AI Agents

コード／フレームワーク型

独自開発向けフレームワーク

LangChain、各種SDK

※ツールによっては複数の区分にまたがるため、上記は厳密な分類ではなく、主な特徴による整理です。

ここでは代表的なツールについて、それぞれの特徴と、どんな企業に適しているのかを見ていきましょう。自社の体制に照らして選ぶことが大切です。


ビジュアル開発・ローコード型

画面上でモジュールやノードを組み合わせ、視覚的にエージェントを構築できるタイプです。代表例はDify、n8n、Copilot Studioです。DifyはRAG（検索拡張生成）を組み込んだ社内向けボットを迅速に開発でき、複数のLLMを切り替えて出力を比較検証する機能も備えています。

n8nはSlackやGoogle Workspaceなど、既存システムとの連携ノードが豊富で、データ連携を伴う定型業務の自動化に強みがあります。いずれも必要に応じてコードを記述し、処理を拡張することも可能です。大規模なエンジニアリソースを確保しづらい企業や、事業部門主導でPoCを進めたい組織に適しています。

企業向け統合プラットフォーム型

業務システムと一体で提供され、既存のデータや権限設定の上でエージェントを動かすタイプです。代表例はAgentforce、Copilot Studio、ServiceNow AI Agentsです。

AgentforceはCRMやData 360に統合されたデータを参照し、営業支援やカスタマーサービスの業務を自律的に実行できます。Copilot StudioはSharePointやTeamsに蓄積された社内データと容易に連携でき、既存の認証基盤やセキュリティポリシーをそのまま継承できる点が利点です。

厳格なガバナンス体制が求められる大企業での全社展開に適しています。

コード／フレームワーク型

PythonやTypeScriptでコードを書き、独自のエージェントロジックを実装するタイプです。代表例はLangChainや各種SDKです。

プロンプトの管理、複数LLMの連携、外部ツールの呼び出しといった複雑な処理を細部まで制御でき、システムの柔軟性と拡張性は他の区分より高くなります。その反面、十分な学習コストと専門的な開発体制の確保が必要で、運用保守も自社が担う前提です。

既存のSaaSやプラットフォームでは対応できないニッチな業務要件を解決し、AIシステムを内製化していく企業向けの技術スタックと言えます。

AIエージェントの作成時に失敗しないためのポイント

AIエージェントの作成を成功させるには、構築前の設計段階から運用開始後まで押さえるべきポイントがあります。全社での配置設計から、データ・ツール・アクションの接続と制御の設計、セキュリティやガードレールの整備まで、成果につなげる観点は多岐にわたります。

ここでは、失敗を避けて実務で使われ続けるための6つのポイントを見ていきましょう。


全社展開を見据えて方針を設計する

導入効果を最大化するには、局所的な導入ではなく、全社的な視点での配置設計が求められます。最初に取り組むのは、どの部門の、どのような業務フローにAIエージェントを組み込むのかを明確にすることです。各部門の業務課題を洗い出し、自動化による効果が最も大きい領域を見極める作業です。

運用フェーズにおいて誰がシステムを統括し、責任を負うのかというガバナンス体制の構築も欠かせません。現場の担当者任せにするのではなく、情報システム部門やDX推進組織が主導して、全社横断的な管理ルールを策定していく必要があります。

ただし、ここで設計するのはあくまで全体方針であり、最初からすべてを同時に構築するわけではありません。全体像を描いたうえで最初の実装は小さく始めることで、方針の一貫性を保ちながらリスクを抑えられます。

小さな単一業務から始める

全社方針を描いたうえで、実際の着手は小さく始めます。大規模な業務プロセスを一気に自動化しようとすると、プロジェクトが頓挫するリスクが高まります。まずは影響範囲が小さく、手順のはっきりした単一業務から始めるのがおすすめです。

例えば、特定フォーマットのデータ抽出や、社内FAQへの一次回答といったシンプルなタスクに絞ってPoC（概念実証）を実施するとよいでしょう。この小さな成功体験を通じて、AIの特性や必要なプロンプトの記述方法に関するノウハウを組織内に蓄積していきます。

そこから得られた知見をもとに、段階的に適用範囲を拡大していくアプローチが、リスクを抑えたうえで確実な成果へとつながります。

データ・ツール・アクションの接続と制御を設計する

AIエージェントが自律的に機能するためには、LLMと周辺システムをどうつなぎ、どこまでの操作を許可するかという「接続と制御の仕組み（ハーネス）」の設計が極めて重要になります。

単にLLMを導入するだけでは、複雑な業務プロセスを完遂できません。社内のデータベース、API、外部ツールとどのようにデータをやり取りし、どのアクションを許可するのかという緻密なシステム連携を構築することが不可欠です。

この設計の品質が、AIエージェントの安定性や実用性を大きく左右します。要件定義の段階からAPIの仕様や制限を把握しておくことが重要です。

セキュリティ・ガードレールを設計する

企業がAIエージェントを活用するうえで、機密情報の漏洩や不適切な出力といったリスクへの対策は最優先課題です。システムが予期せぬ動作を起こさないよう、行動範囲やアクセス権限を制限する「ガードレール」の設計を事前に行う必要があります。

個人情報や財務データなどの機密性の高い情報へのアクセスを、システム的・論理的に遮断する仕組みを導入することも有効です。ユーザーの入力プロンプトとAIの出力結果を常時監視し、企業のコンプライアンス基準を逸脱する不適切な回答を自動的にブロックするフィルター機能の実装が欠かせません。

運用・評価のサイクルを回して継続改善する

AIエージェントは、一度作って終わりというものではありません。

実業務への展開後は、設定したKPIに対する達成度を定期的に測定し、システムの精度を継続的に改善する評価ループを回すことが求められます。ユーザーからのフィードバックを収集し、誤答の傾向や処理のボトルネックを特定する作業です。

原因を分析したうえで、プロンプトの微調整、参照データ（RAG）の更新、場合によってはワークフロー自体の見直しを行います。この改善サイクルを継続することで、AIエージェントはより実用的なツールとして機能します。

データのサイロ化を防ぐデータ基盤の確保

どれほど優れたツールを採用しても、連携する社内データが部署やシステムごとに分断され、横断的に活用できない「サイロ化」の状態では、AIエージェントによる正確な業務実行は望めません。事前にデータを一元管理できるデータ基盤を構築しておくことが、高精度なナレッジ形成の前提条件となります。

ここで有効となるのが、社内外に散在するデータを一元的に統合・活用する「データ統合基盤」の考え方です。構造化データや非構造化データを統合し、AIが即座に参照できる状態を構築します。単なるデータの「蓄積」にとどまらず、ビジネスの文脈に沿ったデータの「統合・活用」まで環境を整えることが、エージェントの精度向上に直結します

こうした考え方を製品として実装したものの一つが、Salesforceのデータ基盤「Data 360」（旧Data Cloud）です。Agentforceと組み合わせることで、エージェントが参照するデータの一貫性を確保できます。

＞データ基盤とは？構築のメリットやステップを解説

＞データ分析基盤のアーキテクチャとは？AI活用を見据えた設計のポイントも解説

＼ Salesforce導入・運用をサポート ／

サークレイスに相談する

AIエージェントの作り方に関するよくある疑問

AIエージェントの作り方に関するよくある疑問に、Q&A形式でお答えします。

無料でAIエージェントを作る方法はありますか？

AIエージェントは無料で作成することもできます。方法は主に2種類です。アカウント登録だけで使えるクラウド型の無料プランと、GitHub等で公開されたオープンソース型があります。

DifyやCoze、Taskadeなどはノーコード対応で、技術知識がなくても業務フローやチャットボットを構築可能です。ただし無料枠には実行回数やエージェント数の上限があるため、まずPoCとして小規模に試すのがおすすめです。

AWSでAIエージェントは作れますか？

AWS上でAIエージェントを構築することは可能です。その中心的な役割を果たすのが「Amazon Bedrock AgentCore」で、任意のフレームワーク・モデルを利用しながら、エージェントの実行環境、認証・アクセス制御、メモリ、外部ツール連携、監視までを管理された基盤上で扱えます。

なお、2023年11月に提供が開始された「Amazon Bedrock Agents」は「Amazon Bedrock Agents Classic」へ名称が変更され、2026年7月30日以降は新規顧客への提供が終了します。既存利用者はそのまま利用を継続できますが、これから新規に構築する場合は「Amazon Bedrock AgentCore」を前提とした検討が必要です。

インフラ構築を最小限に抑えつつ、既存のAWS環境やセキュリティ基準に沿ってエージェントを本番運用したい企業に適した選択肢と言えます。

まとめ

AIエージェントの開発において、「システムを完成させること」は最終目標ではありません。重要なのは、構築したエージェントを実際の業務フローに定着させ、生産性の向上という具体的な成果を継続的に創出し続ける体制の構築です。

そのためには、初期の構想策定から始まり、データのサイロ化を解消するデータ基盤の整備、緻密な業務設計、そして運用開始後の継続的な改善まで、全工程を一気通貫で管理する視点が欠かせません。

Salesforceを業務基盤として利用している企業であれば、顧客データとの連携やセキュリティ要件を標準で満たす「Agentforce」は有力な選択肢の一つです。一方で、Microsoft 365中心の環境やAWS上での内製を前提とする企業であれば、適した構築方式は別のものになります。

製品ありきではなく、解決したい業務課題と既存の情報システム構成から逆算して選定することが重要です。

サークレイスでは、Agentforceをはじめとする企業向けAIエージェントの構想策定から、データ基盤整備・業務設計・運用定着までをワンストップで伴走支援し、実務における継続的な成果創出をサポートします。AIエージェントの活用に課題を感じているなら、ぜひ一度ご相談ください。

＼ Salesforce導入・運用をサポート ／

サークレイスに相談する