「AIエージェント元年」といわれる2025年。人間の作業を自律的に代行するAIエージェントを導入し、業務の効率向上やボトルネックの解消を目指す企業も増えています。
しかし、AIエージェントはカスタマイズ性に限界があるサービスが多いことから、自社での開発を検討している企業も少なくありません。
そこで、本記事ではAIエージェントの開発手段や具体的なステップを解説します。開発に活用できるおすすめサービスも紹介しますので、ぜひ最後までお読みください。
AIエージェントは自律してタスクを実行するAI
AIエージェントは、自律してタスクを実行するAIです。従来のAIとは違い、人間からの指示を受け、自ら最適な方法を選び、実行できます。
実際に導入企業が増加傾向にあり、業務効率の向上や人手不足解消を実現するツールとして注目されています。
詳しくは、こちらの記事で解説していますので、合わせてご覧ください。
| 【合わせて読みたい】 ・AIエージェントとは？業務を自動化し働き方を変える！ |
AIエージェントを自社開発するメリット
AIエージェントを開発するメリットは主に3つあります。
1つ目のメリットは、自社の業務に特化したツールを作成できることです。
既存のAIエージェントは便利なツールである一方、カスタマイズ性が低いという課題があります。そのため、自社の業務とマッチせず、導入しても十分に活用されないケースは少なくありません。
自社開発なら、現場の従業員に困りごとをヒアリングして整理し、業務に最適化したAIエージェントを開発することで効率化と負担軽減を実現できます。
2つ目のメリットは、社内ツールと互換性のあるツールを作れることです。
既存ツールは社内システムと互換性がない場合がありますが、AIエージェントを自社開発すれば、最初から互換性を前提に設計できるのが大きな利点といえます。
3つ目のメリットは、デバッグしやすいことです。
AIエージェントを自社で開発すれば、社内だけでデバッグが完結します。問題が発生しても、迅速に分析・修正できるため、業務への影響を最小限に抑えられます。
AIエージェントの開発手段
ここでは、AIエージェントの開発手段を具体的に紹介します。それぞれの方法によりコストや工数が大きく異なりますので、自社に合った方法を選びましょう。
- 自社開発
- フレームワーク活用
- 開発サービスの利用
- SIer・ベンダーに委託
1.自社開発
自社開発は、自由度の高さが特徴です。フルスクラッチで開発できるため、AIエージェントの機能や使い方を柔軟に決められ、自社の業務に最適化しやすくなります。
一方、自社開発はコスト・人材負担が大きく、開発に時間がかかる一面も。AI技術の進歩が著しく、AIエージェントのトレンドも移り変わりが激しいため、完成した時点ですでに機能が古いツールになってしまう可能性もあります。
2.フレームワーク活用
「LangChain」や「Haystack」などの開発フレームワークを利用すると、ゼロから開発するより効率的にAIエージェントを構築できます。
API接続やワークフロー設計といった基本機能はあらかじめ装備済み。カスタマイズをスムーズに進められるだけでなく、高い拡張性によって自社業務に合わせた柔軟な調整もおこなえます。
フレームワークのアップデートによって、新機能や外部サービスとの連携がそのまま使えるケースもあるため、最新技術を取り込みやすいといえるでしょう。
とはいえ、スムーズに活用するにはフレームワークの仕様理解が前提となるため、非エンジニアにはハードルが高いのも事実です。サーバー構築・セキュリティ対策など、自社管理が必要な部分が多く、運用知識が欠かせません。フルスクラッチほどではなくても、ノーコード開発よりコストがかかる点に留意しましょう。
3.開発サービスの利用
AIエージェントには、「Dify」や「LangFlow」のようなノーコード・ローコードサービスを活用した開発方法もあります。
ノーコード・ローコードサービスはドラッグ＆ドロップ操作やテンプレート利用が中心なので、専門知識がなくても短期間で構築できます。ゼロベースで進めるより、スピード感を持ってAIエージェントを導入可能です。
中には無料で利用できるツールもあり、コスト負担の少ない開発を実現します。
しかし、自社開発やフレームワーク活用に比べると自由度は低く、開発サービスで提供されている機能に制限されます。そのため、複雑なワークフローや独自機能など、自社に最適な形での実装が困難です。
また、特定のプラットフォームに依存するため、他サービスに切り替えが難しくなる「ベンダーロックイン」が発生するリスクもあります。
開発サービスを利用する際、外部クラウドにデータをアップロードするため、セキュリティポリシーによっては利用に制限がかかる場合もあるので、事前に確認しておきましょう。
4.SIer・ベンダーに委託
自社ではなく、外部のSIer・ベンダーに委託してAIエージェントを構築・運用する方法もあります。
社内に高度なスキルを持つ人材がいなくても開発・運用をまとめて任せられるため、自社で開発するより導入しやすい点が特徴です。
しかし、外部委託なので、自社で開発するよりも高額な費用がかかる上、自社に開発・運用に関するノウハウが蓄積されにくいというデメリットもあります。
AIエージェント開発の6つのステップ
AIエージェント開発の6つのステップを具体的に解説します。
- 目的とユースケースを明確にする
- 使用するLLM・フレームワークの選定
- データ準備と知識ベース構築
- プロトタイプ開発
- 実装・テスト・改善
- 本格導入・運用
ステップ1.目的とユースケースを明確にする
まずは、AIエージェントを開発する「目的」と「ユースケース」を明確にしましょう。
目的が曖昧なままでは、結局利用されないシステムになりがちなため、解決すべき業務課題を具体的に整理することが重要です。問い合わせ対応の自動化や社内ナレッジ検索の効率向上、営業資料の作成など、具体的な課題を明確にしましょう。
同時に、AIエージェント導入によって解消されるボトルネックが投資に見合うかを検討します。導入後のコスト削減・作業時間短縮・顧客満足度向上といった「成果指標」を事前に定めておくと、投資対効果を測定しやすくなります。
ステップ2.使用するLLM・フレームワークの選定
次に、LLM（Large Language Model）・フレームワークを選定しましょう。
利用するAIモデルやフレームワークによって、精度・開発工数・運用コストが大きく変わります。問い合わせ対応や社内ナレッジ検索など、用途に適したモデル選びが重要です。
「ChatGPT」「Claude」「Llama」などのLLMは、得意な作業が異なるため、開発するAIエージェントの機能に合わせて選定します。
また「LangChain」や「Dify」などから、開発スタイルに合うフレームワーク・サービスの選定も必要です。例えば「LangChain」は柔軟な開発に適し、「Dify」はノーコード開発に向いています。
開発効率を最大化するには、自社のリソースや予算に合った選択が不可欠です。
自由度の高いフレームワークから、専門知識がなくても利用できるノーコードツールまで、幅広い選択肢が存在します。次の章でおすすめの開発ツールを紹介していますので、合わせてチェックしてみてください。
ステップ3.データ準備と知識ベース構築
LLMはインターネット上の一般知識を有しています。しかし、自社の業務に必要な社内情報までは把握していないため、AIエージェントに組み込みたいデータを整理し、専用の知識ベースを構築することが不可欠です。
組み込むべき情報には、製品マニュアル、社内規定、FAQ、顧客データなどがあります。その際、古い情報や不要なデータを事前に整理しておくことで、効率的な活用につながります。
さらに、知識ベース構築にあたっては、RAG（検索拡張生成）を活用することで、自社の文脈に即した精度の高い回答を実現できます。
ステップ4.プロトタイプ開発
いきなり本格的な開発に着手すると、不要な工数やコストが発生するリスクが高まります。まずはプロトタイプを開発し、想定タスクを確実に実行できるかを検証しましょう。
例えば、FAQ検索や社内規定の参照に対応したAIエージェントを試作し、動作や業務代行ツールとしての有効性を確認すれば、小規模な試行であれば短期間で「業務利用に耐えうるか」を判断できます。
最低限の機能を備えたMVPを目指すことで、失敗リスクを抑えつつ、ユーザー体験の早期検証につながります。
ステップ5.実装・テスト・改善
プロトタイプのAIエージェントを実際の現場で利用し、精度・回答品質・業務効率を検証します。初期段階では完璧なツールではないため、ユーザーのフィードバックを積極的に取り入れ、改善を繰り返すことが重要です。
また、回答の誤りや業務フロー上の不具合を洗い出すことで、実運用に耐えうる安定性と高いユーザー満足度につながります。
ステップ6.本格導入・運用
プロトタイプでの検証を終えたら、全社的な正式導入に移行します。導入の際には、アクセス権の設定やセキュリティポリシーの整備のほか、従業員への周知と活用定着の取り組みも欠かせません。
運用開始後は、セキュリティ監査・ログ管理・アップデートを継続し、安定した運用を維持しましょう。
AIエージェントを開発できるおすすめサービス5選
AIエージェントを開発できる5つのサービスを紹介します。ノーコードやローコード、フル開発と、サービスによって開発方法が異なりますので、自社の開発スタイルに合ったサービスを探してみてください。
- Dify
- Google Agentspace
- LangFlow
- Microsoft Copilot Studio
- LangChain
1.Dify
出典：Dify
Difyは、ドラッグ＆ドロップ操作で、多様なタスクに応じたAIエージェントを構築するサービスです。
NotionやGoogleなど、さまざまなデータソースからデータを抽出し、変換・インデックス化し、知識ベースを構築しやすい点が特長です。ノーコードのエージェント構築ができ、日本語にも対応しているため、初めてのAIエージェント導入に最適といえます。
| 特長 | ・さまざまなグローバルLLMにアクセス可能 ・知識ベースを構築しやすい ・初めてのAIエージェント導入に最適 |
| 開発方法 | ・ノーコード ・ドラッグ＆ドロップ操作 |
| 対応言語 | 日本語対応あり |
2.Google Agentspace
Google Agentspaceは、AIエージェントを大規模に構築・管理・導入するためのプラットフォームです。
暗号化・組織内アクセス制限など、Google Cloudの安全性を重視して設計されています。セキュリティ対策がしっかりしているため、安心して活用できる点が特長です。
GoogleカレンダーやGmailなど、Google環境を業務で使っている企業にフィットします。
| 特長 | ・AIエージェントを大規模に構築・管理・導入可能 ・Googleレベルの強力なセキュリティあり ・Google環境を業務で使用する企業にフィット |
| 開発方法 | ・ノーコード |
| 対応言語 | 日本語対応あり |
3.LangFlow
出典：LangFlow
LangFlowは、「LangChain」をGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）で構築できるツールです。
ノーコードで、ドラッグ＆ドロップで操作する点が特長です。数百にも及ぶ機能があらかじめ用意されており、必要な物を選んで組み合わせるだけで高度なエージェントを設計できます。
| 特長 | ・LangChainをGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）で構築可能 ・あらかじめ用意された機能が豊富 ・高度な技術がなくてもAIエージェントを作成 |
| 開発方法 | ・ノーコード ・ドラッグ＆ドロップ操作 |
| 対応言語 | 英語のみ |
4.Microsoft Copilot Studio
Microsoft Copilot Studioは、自然言語・グラフィカルインターフェースを使用してAIエージェントを作成できる会話型AIプラットフォームです。
Microsoftによる堅牢なエンタープライズレベルのセキュリティが特長で、160,000社以上が導入しています。業務でMicrosoftツールを使っている企業に最適といえます。
| 特長 | ・自然言語・グラフィカル インターフェイスを使用してAIエージェントを作成 ・Microsoftの堅牢なセキュリティあり |
| 開発方法 | ・ノーコード／ローコード |
| 対応言語 | 日本語対応あり |
5.LangChain
出典：LangChain
LangChainは、LLMを活用したアプリケーションを開発するためのオープンソースのフレームワークです。ゼロからコードを書かず、LangChainが提供するモジュールを呼び出して組み合わせるだけで、効率的に開発を進められます。
自由度が高く、高度なカスタマイズに対応できる点が特長です。一方で、フレームワークの仕様を理解しないと活用しきれないため、非エンジニアには扱いづらい側面があります。
| 特長 | ・さまざまな機能がモジュールとして提供されている ・自由度が高く、高度なカスタマイズが可能 ・非エンジニアには不向き |
| 開発方法 | ・ローコード／ノーコード |
| 対応言語 | UIの日本語化はなし |
業務に合わせた柔軟な開発を実現するAIエージェントサービス「AIdea Suite AGENT +plus」
ここまでAIエージェントの開発方法を解説してきましたが、実際の開発・運用には相応の負荷がかかります。ノーコード環境であっても、一定のプログラミング知識や技術的リテラシーがなければスムーズな活用は難しく、自社業務への最適化には時間や費用といったコストが発生しやすいのが実情です。
「AIdea Suite」は、企業や自治体が持つ膨大な知識と情報資産を最大限に活用し、業務の効率化と高度な意思決定を行える生成AIプラットフォームです。
AIdea Suiteを基盤とした「AIdea Suite AGENT +plus」を活用すれば、業務フローやルールに合わせて柔軟にカスタマイズでき、複数エージェント連携で戦略立案や文書校正など高度タスクも支援し、効率化と拡張性を実現します。
さらに、専任のAIコンサルタントが課題ヒアリングから伴走し、企画・開発・運用までトータルで支援。ネオスの技術力と実績を活かした手厚いサポートで、安心して導入していただけます。
「カスタマイズ性の高いAIエージェントを導入したいけど、一から開発するのは大変…」と感じる場合は、ぜひAIdea Suite AGENT +plusの利用をご検討ください。
まとめ｜最初は小規模に導入しカスタマイズや拡張を進めよう
AIエージェントの開発は、自社の業務効率化や競争力強化に直結する重要な取り組みです。フルスクラッチ開発は自由度が高い一方、コストや人材確保のハードルが高く、現実的には難しいケースも少なくありません。
一方で、「Dify」や「Microsoft Copilot Studio」などのノーコード／ローコードサービスを活用すれば、開発工数をかけずに短期間で導入できます。まずは小規模に試行し、効果を検証した上で、必要に応じてカスタマイズや拡張へと進めるのが効果的です。
「AIdea Suite AGENT +plus」なら、AIdea Suiteをベースに、自社の業務に最適化したカスタマイズを実現します。詳しくはこちらのサービスサイトをご覧ください。
