AIエージェントとは、ユーザーの指示や目的に応じて、自律的にタスクを実行するAIシステムです。近年、業務効率化や自動化の手段として注目が高まっており、多くの企業で導入が進んでいます。

一方で「AIエージェントをどのように構築すればよいのか分からない」「どの業務で活用すべきかイメージできない」といった悩みを抱えている方も少なくありません。

本記事では、AIエージェントを構築するステップ、注意点について詳しく解説します。実際の活用例もご紹介しますので、AIエージェントの導入を検討している方はぜひ参考にしてください。

AIエージェントを構築するステップ

AIエージェントを構築する際は、以下の5ステップで進めるのが一般的です。

①AIエージェントを活用する業務・目的を決める

まずは、AIエージェントを活用する業務や目的を明確にします。いきなり複雑な業務に適用するのではなく、最初は手順が定型化された単一の業務に限定するのが現実的です。例えば、以下のような業務が挙げられます。

• 問い合わせ対応（チャットボット）
• 社内FAQ対応
• 定型レポートの作成
• メールの自動返信

スモールスタートすることで、リスクを抑えながら効果を検証できます。

②開発方法を決める

次に、AIエージェントの開発方法を決めましょう。主に「内製化・外部サービスの利用」や、「ノーコード・ローコード・フルスクラッチ」といった選択肢が考えられます。

例えば、社内に開発スキルを持つ人材がいる場合は内製化も可能ですが、知見やノウハウが不足している場合は外部サービスを活用するのが現実的です。以下のように目的に応じて開発方法を選びましょう。

• 短期間・低コストで試したい → ノーコード
• 既存システムと連携したい → ローコード
• 高度なカスタマイズが必要 → フルスクラッチ

③AIエージェントに学習させるデータを準備する

AIエージェントの精度は、学習させるデータの質と量に大きく左右されます。AIが正確に判断・回答できるように、以下のようなデータを準備しましょう。

• 作業手順書
• 業務マニュアル
• 過去のチャット履歴
• メール対応履歴
• 製品仕様書
• 社内規定
• FAQ（よくある質問と回答集）

また、データの品質を保つためには以下の点も注意が必要です。

• 古い情報は最新の内容に更新する
• 重複や誤った情報を整理・削除する
• AIが読み込みやすい形式（テキスト、PDF、CSVなど）に整える

④ワークフローを設計する

次に、AIエージェントに任せる業務範囲や処理の流れを明確にし、適切なワークフローを設計します。曖昧なまま運用を開始すると、誤った判断や想定外の動作につながる可能性があるので注意しましょう。特に顧客への最終回答や重要なシステム操作の前には、人による確認プロセスを設けることが重要です。

また、以下の点も意識しましょう。

• AIの判断や実行履歴をログとして記録する
• アクセス可能なデータ範囲を制限する
• 実行できる操作権限を最小限に設定する

適切な権限設計を行うことで、AIエージェントを安全に運用できます。

AIの利用で企業が押さえておくべきポイントやポリシーについて、以下の記事で詳しく解説しています。こちらも併せてご覧ください。

関連記事：生成AI時代の個人情報保護法“3年見直し”に向けて──情シスが今から押さえるべきAI利用ポリシーとログ管理

⑤PDCAを回し続ける

AIエージェントは「構築して終わり」ではなく、継続的に改善していくことが重要です。リリース直後は、想定外の回答や誤動作が発生することもあります。そのため、以下の取り組みを行いましょう。

• AIの回答内容や動作を定期的に確認する
• 利用者からフィードバックを収集する
• 誤回答や不具合をもとに改善を行う

PDCAサイクルを回し続けることで、AIエージェントは現場の業務に最適化され、精度が向上します。

AIエージェントを構築する際の注意点

AIエージェントを構築する際は、以下の点に注意しましょう。

スモールスタートで失敗の損失を少なくする

AIエージェントを導入する際は、まずはスモールスタートで始め、失敗した場合の損失を最小限に抑えることが重要です。多機能なシステムを一度に構築しようとすると、要件定義が複雑化し、開発と検証のサイクルが回らなくなる可能性があります。その結果、現場で活用される前にプロジェクトが停滞してしまうケースも少なくありません。

AIエージェントは、実際に現場で運用してみないと課題が見えにくいため、最初のPoC（概念実証）では機能を絞り、短期間で検証することがポイントです。

人間によるチェックを必ず組み込む

AIエージェントの運用は、人による確認を前提として設計することが重要です。生成AIはハルシネーション（事実と異なる情報を生成する現象）を起こす可能性があるため、完全に任せきりにすると重大なトラブルにつながる恐れがあります。実際に、AIの誤回答に気付かず、そのまま顧客に送信してしまうケースも報告されています。

そのため、人間によるレビューや承認、編集といったプロセスを業務フローに組み込むことが必要です。例えば、「AIが下書きを作成し、人間が確認・修正してから送信する」といった運用にすることで、安全性と効率性を両立できます。

AIエージェントの活用例

ここでは、AIエージェントの活用例を4つご紹介します。

問い合わせ対応を自動化する

FAQやマニュアルを学習させることで、よくある質問への一次対応を自動化できます。これにより、問い合わせ対応の負荷を軽減しながら、対応品質を一定水準に保つことが可能です。

問い合わせ対応は、ナレッジが明確で定型化されているほど自動化の精度が高まりやすく、未整備な場合でもナレッジ整備を進めることで活用余地が広がるため、最初のユースケースとして取り組みやすく、効果も可視化しやすい領域といえます。

レポートを自動で作成する

レポートの自動作成では、データの取得から分析、文章化までをAIが担うことができます。特に効果が大きいのは、毎週・毎日発生する定型レポートです。作業時間の削減だけでなく、レポートの品質を均一に保てるメリットもあります。

会議の議事録を作成する

録音データやTeamsなどのチャットログから、議事録の作成や、決定事項・ToDoの抽出を自動で行えます。これにより、議事録作成にかかる負担を大幅に軽減できます。さらに、関係者への通知まで自動化することで、そのまま後続作業へスムーズに移行できる点もメリットです。

社内資料を横断して検索する

AIエージェントを構築すれば、複数の保管場所（社内サーバーやGoogleドライブなど）に分散した資料を横断的に検索できる仕組みも構築できます。必要な情報に迅速にアクセスできるようになり、資料を探す時間を大幅に削減できるでしょう。

AIエージェントの構築でよくある質問

ここでは、AIエージェントの構築でよくある質問と回答をまとめました。AIエージェントの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

AIエージェントはどのような業務に向いていますか？

AIエージェントは、手順が定型化されている業務や、ルールベースで処理できる業務に向いています。問い合わせ対応、議事録作成、レポート作成、社内FAQ検索などが代表的な例です。

一方で、高度な判断が求められる業務や、例外対応が多い業務については、人による確認を前提に設計する必要があります。

AIエージェントの精度を高めるには？

AIエージェントの精度を高めるためには、高品質な学習データを準備し、運用後も継続的に改善を行うことが重要です。

学習時には最新かつ正確な業務マニュアルやFAQを用意し、不要な情報や誤ったデータを整理する必要があります。

運用開始後は定期的に回答内容を確認し、誤回答の修正やデータの更新を行うことで精度を向上させることが可能です。

AIエージェントを構築して業務を効率化しよう

今回は、AIエージェントを構築するステップや注意点について解説しました。

AIエージェントを導入することで、問い合わせ対応やレポート作成などの定型業務を自動化でき、業務効率の向上や人手不足の解消につなげられます。AIエージェントは「構築して終わり」ではなく、運用しながら精度を高めていくことが重要です。

人によるチェック体制や適切なデータ管理を行い、AIエージェントを安全かつ効果的に活用していきましょう。