AI Agent
(AIエージェント構築支援)
自ら考え、外部ツールを駆使して実行するAIエージェントを構築
AIエージェントとは
「AIエージェント」は与えられた目的を達成するために、状況の理解、計画の立案、行動の選択を自律的に行うAIシステムです。人間が都度指示を与える必要がなく、目標に基づいて能動的にタスクを遂行できる点が特徴です。
そして近年注目を集めているのがAIエージェントの中でも大規模言語モデル(LLM)を中核に据えた「生成AIエージェント」です。
LLMの高度な言語理解・推論能力を活用することで、意図の理解(自然言語の解釈)、計画の立案(タスクの分解・手順を決定)、実行(外部ツール・API・業務システムとの連携)といった一連のプロセスを、半自動あるいは自動で実行することが可能です。
単体の生成AIが入力に応じて応答を返すことに特化しているのに対し、生成AIエージェントは外部ツールを能動的に操作し、業務プロセスの自動化や複雑なタスクの遂行まで担うことができます。
従来人間が行っていた業務の一部を代替・高度化できる点に大きな価値があります。
技術スタック
対応ツール・データ接続
クラウドストレージ
- Google Drive
- OneDrive
- Microsoft SharePoint
コミュニケーション
- Slack
- Microsoft Teams
- Chatwork
メール
- Gmail
- Mirosoft Outlook
業務アプリ
- Salesforce
- Notion
- その他、各種Saas
社内システム
- 社内API
- ファイルサーバー
- データベース
その他、複数の外部ツールとの連携に対応
対応LLM・マルチモーダル
- OpenAI
- Google Cloud Vertex AI(Geminiモデル)
- Amazon Bedrock
- ローカル LLM
- 音声認識モデル
- 画像・動画モデル(VLM)
対応基盤技術
- Google Cloud
- Microsoft Azure
- Amazon Web Services(AWS)
- Snowflake
- Databricks
対応エージェントフレームワーク
- Agent Development Kit(ADK)
- OpenAI Agents SDK
- LangGraph
- CrewAI
※上記以外のサービスも個別に評価・連携が可能です。お客さまの用途やニーズに応じて、最適な構成をご提案します。
導入プロセス
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アセスメント
現状の課題と目指すゴールを明確化。ユースケースや成功指標を整理し、権限・承認・監査の前提を確認します。
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設計
スコープと体験を設計。利用ツールやガードレール、データ・権限制御、運用ルールを定義します。
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MVPの実装
まずは小さなスコープで導入を開始。「計画」→「実行」→「観測」のサイクルを回しながら改善します。
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試験運用
効果と安全性を検証し、フォールバックや例外対応を整備。本番運用開始に向けて改善点を特定します。
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本番運用開始
継続的に改善本番環境で運用を開始。評価データやメトリクスをもとに改善サイクルを仕組み化し、段階的に利用範囲を拡大します。
成果を測る指標(例)
システム導入後の効果を数字で可視化。導入の先にある「定着」までご支援します。
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自己解決率
一次解決率(FTR)+15%
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業務に要した工数
–20%
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業務品質の向上・均一化
+10pt
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応答時間短縮(95%のユーザーが体感する
最大待ち時間ベース)–25%
※上記の数値結果は一例です。業種・ユースケースにより最適なKPIを設計します。
FAQ
- QAIエージェントの誤動作やタスクの失敗が心配です。
- A用途に応じて人間による承認プロセスを組み込むなど、安全性を確保したシステム設計を行います。既存の業務フローに対するリスク分析からはじめ、安心して導入いただけるよう総合的にご支援します。
- Q既存のSaaSや社内システムとは連携できますか?
- A主要なSaaS、データベース、社内APIとの連携が可能です。既存ツールでは難しい場合も、追加開発によって接続できるよう対応します。
- Qセキュリティやコンプライアンスは考慮されますか?
- A導入時にデータやシステムのアセスメントを実施し、用途に応じたセキュリティ・コンプライアンス設計を行います。安全性を担保した運用を構築・ご提供します。
※本ページの内容は2025年時点の情報に基づいています。最新情報についてはお気軽にお問い合わせください。








