AIエージェント構築入門｜導入〜運用の成功事例

AI
生成AI

2025-05-14

本記事は、企業内の業務自動化を推進するITエンジニアやDX担当者向けに、従来のRPAや汎用生成AIとは一線を画す、自律的なAIエージェントの実装方法と運用ノウハウを解説します。

最新の情報と具体的事例をもとに、システム設計のポイントや導入時の疑問を明確に示し、企業の効率化と生産性向上に寄与する実践的な情報を提供します。

この記事を通して、実務に即した成功事例や具体的な活用法が理解でき、安心して導入を進めるための道筋が見えてくるでしょう。

ライター：倉光哲弘
編集：小澤健祐

AIエージェントとは？仕組みと生成AI・RPAとの違い

本章では、AIエージェントとは何かを基本から解説し、生成AIやRPAとの違いを明確にします。その上で、業務自動化におけるメリットと課題を整理して説明します。

AIエージェントの基本定義と仕組み

AIエージェントとは、従来型の指示待ちシステムと異なり、自律的に状況判断し、外部ツールを利用してタスクを完結できるシステムです。たとえば、社内ナレッジベースから必要な情報を探して、自動で回答したり業務を進めたりすることが可能です。この仕組みにより、従業員の業務負担が大きく減り、企業は迅速で柔軟な意思決定ができるようになるため、全体の生産性向上につながります。

AIエージェントとは「自律的に判断や行動ができるAIシステム」

本章では、AIエージェントが自律的に行動できる理由を示し、「生成AI」や「RPA」との違いや適切な使い分けについて解説します。

「生成AI（ChatGPT）など」との明確な違い

生成AIは、ユーザーからの入力をもとに文章を生成したり、対話形式で応答したりします。一方で、AIエージェントはそれだけでなく、自ら状況を判断し、外部システムとの連携や情報の収集まで実行します。たとえば、従来の生成AIは質問に対する回答を作成する機能に特化していますが、AIエージェントは最新ニュースを検索したり、データベースの情報を取得したりといった追加の動作も自動化できます。その結果、企業は正確かつタイムリーな情報を活用でき、より実践的な業務自動化が可能になります。

「RPA」とAIエージェントの違いと使い分け

RPAは定型業務の自動化に長け、予め決められた手順に沿って動作します。一方、AIエージェントは状況判断や複雑な分岐処理が可能で、柔軟な対応力を持ちます。たとえば、RPAがExcelのデータ転記に最適であるのに対し、エージェントは問い合わせ内容に基づいて適切な処理を判断します。これにより、業務全体の自動化精度が向上し、無駄な工数削減と生産性向上が期待できます。

AIエージェント活用で実現する業務効率化事例

AIエージェントを導入する際は、「起動条件（トリガー）」と「システムとの連携方法」の二つの視点で分類すると、最適なツールを選定しやすくなります。本章では、日常的な業務で特に利用されやすい「トリガー型」と「システム統合型」のエージェントについて概要を解説します。ここで示した事例は、後ほど解説するLangChainやLangGraphの実装を用いて実現できます。

定時型・条件型・指示型（トリガーによる分類）

トリガー型エージェントとは、一定の時刻、特定条件の発生、またはユーザー指示に応じて自動でタスクを実行するタイプのエージェントです。たとえば、Slack AIの日次レポート機能は毎日決まった時間に情報を要約して配信します。Slack公式調査（2024）によれば、検索、要約、毎日のまとめなど複数の機能を組み合わせることで、ユーザー1人あたり週97分の時間節約が実現されています。条件型のNest学習サーモスタットは、室温などのセンサー情報を検知してエネルギー消費を最大15％削減します。指示型として代表的な Microsoft 365 Copilot は、ユーザーが指示を与えるだけで文書の要約やデータ処理を瞬時に行い、導入企業では毎週2.5～5時間の業務時間を削減しています。

アプリケーション統合型・ブラウザ操作型・OS統合型（システム統合による分類）

システム統合型エージェントは、既存のアプリケーションやOSに組み込まれ、ユーザーの操作性を変えずに高度なAI支援を提供するタイプです。たとえば、アプリケーション統合型のIntercom Finはチャットに寄せられた問い合わせを数秒で処理し、回答速度を劇的に向上させています（Anthropic調査、2024）。ブラウザ操作型のOpenAI Operatorは、テキスト指示によりWeb上の複雑な操作を自動化し、複数の作業を同時に進められます。OS統合型の Windows Copilot はデスクトップ上で直感的にAI支援を提供し、多くのユーザーが日常業務の効率化に活用しています。

一般社団法人AICX協会理事小澤健祐氏による分類

AIエージェント導入によるメリットと課題

本章では、AIエージェント導入の具体的な効果と、導入前に留意すべき課題について整理します。

自動化による業務改善効果

AIエージェントは、ルーチン業務の自動化によって業務効率を大幅に改善します。システムは膨大な情報の中から必要なデータを瞬時に抽出し、タスクを自律的に実行するため、従来の手作業に比べて処理速度が飛躍的に向上します。たとえば、問い合わせ対応の自動化により、従業員の対応工数が削減できます。こうした改善は、人的ミスの削減とともに、企業全体のコスト削減にも直結し、業務品質の向上と迅速な意思決定を実現します。

導入前に把握しておくべき社内調整や技術的ハードル

AIエージェントを導入する際は、技術的な課題だけでなく、社内の運用体制やセキュリティポリシーとの整合性を確認する必要があります。そのため、事前にシステム間の連携方法やAPIの管理方法を整理し、各部署間の協力体制を築いておくことが大切です。具体的には、導入に向けた専任プロジェクトチームの立ち上げ、従業員向けの研修実施、十分な試験運用期間の設定などを検討します。このような事前準備を丁寧に進めることで、導入後のトラブル発生リスクを減らし、円滑なシステム運用と迅速な効果発揮が可能になります。

LangChainを使ったAIエージェント実装（Pythonコード付き）

本章では、LangChainを活用して最新情報検索型エージェントを実装する具体的手順について、ステップごとに解説します。

Step 1. 必要なライブラリのインポート

LangChainやLangGraphを使ったエージェント開発を始めるには、まず必要なライブラリをインポートし、APIキーを環境変数から安全に読み込む設定を行います。これにより、コードにAPIキーを直接書き込むことなく、セキュリティを確保できます。

LangChainなどのライブラリをインポートして環境変数を設定するPythonコード例

以上の設定で、外部APIを安全に利用するための環境が整います。

※Brave Search APIとは、インターネット検索の結果をプログラム内で利用できるAPIです。AIエージェントの情報収集に活用できます。

Step 2. エージェントの初期化

AIエージェントが動作するための環境を整えるために、LLM（大規模言語モデル）の設定と、インターネット検索用のツールとしてBrave Search APIを組み込みます。これにより、エージェントが外部情報を自律的に検索し、回答を生成することが可能になります。

LLMとBrave Searchツールを組み込み、エージェントを初期化するPythonコード例

以上の設定で、エージェントの基本的な実行環境が準備できました。

※REACT（Reasoning and Acting）：エージェントが推論（Reasoning）と行動（Acting）を繰り返し、自律的に問題解決を行う仕組み

Step 3. エージェント定義（検索・執筆・レビュー）

今回はデモのため、「情報収集」「記事執筆」「記事レビュー」という3つの作業を、それぞれエージェントに割り当てて定義してみます。役割を明確にして処理の流れも整理することで、各エージェント間の連携が効率化し、作業の全体的な効率が向上します。

調査・執筆・レビューを行う各エージェント関数を定義したPythonコード例

これで各エージェントの役割と処理手順が明確になり、効率的なタスクの連携が可能となります。

Step 4. 状態管理とノード関数

複数のエージェントが情報をスムーズに連携できるように、共有するデータを管理するための状態管理クラスと、各エージェント（ノード）が実行する処理関数を定義します。この仕組みにより、エージェント間で情報の受け渡しが正確かつ円滑になります。

状態管理用のTypedDictと、調査・執筆・レビュー各エージェントの処理を定義したPythonコード例

これで、エージェント同士が効率よく協力し合える仕組みが整いました。

Step 5. LangGraphでワークフロー構築と実行

LangGraphを利用して、各エージェントの処理を論理的に連結したワークフローを設定します。これにより、各タスクが決められた順序で自動的に実行される仕組みが構築できます。

LangGraphで複数エージェントをワークフローとして定義し、順に実行するPythonコード例

このような設定により、エージェント同士が連携した効率的な自動化プロセスが実現しました。

今回のワークフローを実行すると、最新のAI関連ニュースを検索・収集し、自動的に要点をまとめられます。以下は実際にエージェントが自律的に収集し、整理したニュースの例です。

OpenAIのGPT-4.5発表：OpenAIがパターン認識を強化し、ハルシネーション（誤回答）の発生を抑えた新モデル「GPT-4.5」を発表。
MetaのAI投資計画：Metaが2025年に最大650億ドルをAIに投資し、ルイジアナ州のデータセンターを完成させる予定。
AIトレンド予測：新世代のAIエージェントが特定タスクの代行を進める見込み。

AIエージェントが自動的にAIニュースを検索・整理したコンソール出力の例です。
スクリーンショットでは途中が切れていますが、コード全体では検索→執筆→レビューという一連の手順で、記事とレビューコメントが最終的に出力されています。
上記の例のように、AIエージェントが情報の収集から記事の執筆までの一連のタスクを自動で処理することで、業務の効率化が進みます。

AIエージェントに「ルーティング機能」を追加する方法

AIエージェントに「ルーティング機能」を追加すると、情報処理の自動化と精度が向上します。ここでは、実装手順や具体的なメリットを詳しく解説します。

AIエージェントのルーティング機能による情報取捨選択とメリット

AIエージェントはユーザーの入力内容を分析します。そして、「外部ツールでの検索が必要」または「自分で回答可能」という判断を自動で行います。この仕組みを導入することで、不要な検索を減らし、効率的に処理が進められます。たとえば、簡単な質問には即座に回答し、難しい質問のみ検索を実施するため、ユーザーはより速く適切な回答を得られるようになります。

OpenAIのAgents SDK「handoff」を活用したルーティング実装方法

OpenAIのAgents SDKには「handoff」という機能があります。この機能を使えば、エージェントが自動でタスクの内容を判断し、検索が必要な場合や翻訳が必要な場合など、適切な専門エージェントにタスクを振り分けることができます。振り分けルールはプロンプト内で定義するだけでよく、複雑な処理も簡単に実装できます。

以下は、Agents SDKを用いて、音声入力からテキスト変換を行い、検索と翻訳の必要性を判断して適切なエージェントに振り分ける実際のコード例です。

Agents SDKを利用し、音声入力をテキスト化後に、検索または翻訳エージェントへタスクを振り分けるPythonコード

たとえば、英語で話した内容をスペイン語に翻訳したい場合、以下のように処理されます。

英語で話した内容がTriageAgentによってTranslatorAgentへ振り分けられ、スペイン語に翻訳された結果

翻訳エージェントが元の英文を自然なスペイン語に整えています。

また、最新のスポーツニュースの試合結果を尋ねると、検索エージェントが即座に正確な情報を取得し、日本語で簡潔に回答します。

2025年3月25日に行われた選抜高校野球の試合結果を、SearchAgentが検索して回答した結果

検索エージェントはBrave Search APIを使い、タイムリーな情報を適切に提供しています。

このようなルーティング機能により、AIエージェントはユーザーの質問内容に応じて最適なエージェントを自律的に選び、迅速で的確な情報提供を実現します。

AIエージェント運用のベストプラクティスと注意点

本章では、AIエージェント導入時のセキュリティ・誤回答の防止策や失敗事例を整理し、安全な運用のポイントを解説します。

セキュリティとハルシネーション対策

本項では、AIエージェントを安全かつ正確に運用するため、APIキーの管理方法や外部連携時のセキュリティ対策、ハルシネーションの原因と防止策を解説します。

APIキー管理・外部連携のセキュリティ対策

企業がAIエージェントを運用する際は、APIキーや外部連携を厳格に管理することが重要です。これは、不正アクセスや情報漏洩などのリスクを抑えるためです。 Microsoft 365 Copilot では、APIキーを厳格なアクセス制御により管理しています。また、機密データの保護にはMicrosoft Purviewの秘密度ラベルによる暗号化が活用されています。このような対策を導入すれば、情報セキュリティに関する信頼性が高まり、AIエージェントの安全な活用と安定した運用が可能となります。

AIエージェント運用で起きやすいハルシネーションの原因と対策

AIエージェントがハルシネーションを起こす主な原因は、情報の不足、データの不整合、そして生成モデル自体の特性によるものです。AIは学習データの範囲内でしか正確に回答できないため、データ不足や誤った情報が含まれると、不正確な回答を生成します。

ベルシステム24では、こうした問題への対策として「Hybrid RAG」を導入しました。この手法は、従来のキーワード検索に、関連性を重視したセマンティック検索を組み合わせることで、回答精度を高めています（ベルシステム24公式サイトより）。

このような対策によって、AIエージェントによる誤回答のリスクが減り、より正確な業務運用が可能になります。

実務でよくあるAIエージェント失敗事例と対策

本項では、実際の運用現場で発生したAIエージェントの失敗事例と、その背景にあるAPI変更やフレームワーク更新、誤回答防止策などの具体的対策を整理しています。

API変更やフレームワーク更新に伴う問題

AIエージェントは外部APIやフレームワークに依存するため、仕様変更や予告なしのアップデート、設定ミスなどの障害が運用障害を引き起こすことがあります。

たとえば、2024年12月にOpenAIの一時的なAPI障害が発生し、業務に大きな影響を及ぼした事例があります。

こうした問題に対しては、フェールセーフ設計や冗長化、そして定期的なベンダー情報のモニタリングが求められます。これにより、企業は予期せぬ変更に迅速に対応し、業務継続性を確保できるため、リスク低減につながります。

誤回答や意図しない動作を防ぐための具体策

AIエージェントの誤回答を防ぐには、入力データの検証、出力結果のフィルタリング、適切なプロンプト管理が重要です。

特にプロンプトインジェクションなどの攻撃により、AIが意図しない動作をする可能性もあるため、

複数モデルの出力を比較検証する手法（相互検証）
プロンプトのテンプレート化
AI出力のリアルタイム監視
といった具体的な対策が有効です(参考：NRI)。

これにより、企業はAI運用の安全性を高め、利用者に安心感を提供できます。

PoC（概念実証）から本格導入までのロードマップ

本項では、PoCから本格導入までの成功事例とロードマップを、スモールスタートのポイントと社内展開の具体策に分けて整理しています。企業が段階的に導入を進めるための実践的な手法と体制構築を示し、導入効果の最大化を目指します。

スモールスタートでPoCを成功させるポイント

PoCを成功させるには、小規模な試験導入で初期の効果を測定することが重要です。
限定された範囲で試験的に運用することで、課題やリスクを把握し、適切な改善策を見つけることができるからです。

たとえば、住友商事は Microsoft 365 Copilot の導入を検討する際、経営層やIT担当者など約300名を対象に試験導入を実施しました。その結果、具体的な効果や利用状況を検証できたため、最終的に全社（約8,800名）への本格的な導入を決定しました（Microsoft導入事例より）。

このような手順を踏むことで、導入効果への信頼性が高まり、経営層の承認が得やすくなります。また、全社的な大規模導入を行う際の確かな基盤を構築できます。

社内へのスムーズな展開方法とロードマップ例

AIエージェントの本格導入を成功させるためには、段階的な展開と現場への丁寧な支援が重要です。

最初に、小規模なテスト運用を行ってAIエージェントの効果を検証します。この検証結果をもとに、各部門の業務内容やニーズに合わせて、最適なカスタマイズを行います。

たとえば、サイバーエージェントの子会社であるAI Shiftでは、営業部門向けに特化した営業AIエージェントを導入しました。具体的には、企業独自の営業プロセスやシステム環境に合ったカスタマイズを行い、さらに営業スキル向上のためのロールプレイング研修や、商談後のフィードバック機能など、育成に役立つ機能も提供しました。

このように、現場の実際のニーズに応じた支援を行うことで、AIエージェントが業務プロセスに無理なく定着し、企業全体の業務効率化とデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進が可能になります。

まとめ

本記事では、AIエージェントの導入から運用までの具体的なステップと成功に導くためのポイントを解説しました。

AIエージェントは、自律的に判断して行動することで、従来の生成AIやRPAには難しかった複雑な業務を効率的に自動化できます。LangChainやLangGraphなどのフレームワークや、OpenAIのAgents SDKを活用すれば、自社のニーズに最適なエージェントを柔軟に構築できます。

また、導入時には小規模なPoCを行い、効果を確認してから段階的に全社展開を進めることが、トラブルの抑制やスムーズな運用につながります。運用にあたっては、セキュリティや誤回答対策を徹底し、APIやフレームワークの更新にも柔軟に対応する体制を整えることが重要です。

この記事で示した具体的な手順や事例を参考に、自社に適したAIエージェントを効果的に導入・活用し、企業全体の業務効率化とデジタルトランスフォーメーション（DX）を成功させましょう。

HPは、ビジネスに Windows 11 Pro をお勧めします。

Windows 11 は、AIを活用するための理想的なプラットフォームを提供し、作業の迅速化や創造性の向上をサポートします。ユーザーは、 Windows 11 のCopilotや様々な機能を活用することで、アプリケーションやドキュメントを横断してワークフローを効率化し、生産性を高めることができます。

組織において Windows 11 を導入することで、セキュリティが強化され、生産性とコラボレーションが向上し、より直感的でパーソナライズされた体験が可能になります。セキュリティインシデントの削減、ワークフローとコラボレーションの加速、セキュリティチームとITチームの生産性向上などが期待できる Windows 11 へのアップグレードは、長期的に経済的な選択です。旧 Windows OSをご利用の場合は、AIの力を活用しビジネスをさらに前進させるために、Windows 11 の導入をご検討ください。

※このコンテンツには日本HPの公式見解を示さないものが一部含まれます。また、日本HPのサポート範囲に含まれない内容や、日本HPが推奨する使い方ではないケースが含まれている可能性があります。また、コンテンツ中の固有名詞は、一般に各社の商標または登録商標ですが、必ずしも「™」や「®」といった商標表示が付記されていません。