AIエージェントの作り方 | 企業向け構築ステップと設計原則

AIエージェントを自社の業務に組み込みたい。しかし、何から始めればよいのか、どう設計すれば実用的なエージェントになるのかがわからない。そう感じている企業は少なくありません。

本記事では、企業が実用的なAIエージェントを構築するための設計原則と5つのステップを解説します。組織への導入プロセス（検討からPoC、全社展開まで）についてはAIエージェント導入の進め方で別途解説しています。

#AIエージェントの基本構造: Agent = Model + Harness

LangChainのViv Trivedyは、AIエージェントの構造を明快に定式化しています。

Agent = Model + Harness

Modelとは、GPT、Claude、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）です。知性（intelligence）を提供します。Harnessとは、その知性を有用にする基盤です。プロンプト、ツール定義、コンテキスト管理、メモリ、実行ロジックなど、モデルそのもの以外の全てが含まれます。

ここで重要な知見があります。LangChainの実証実験では、モデルを一切変更せずハーネスだけを改善することで、ベンチマークスコアが52.8%から66.5%へ13.7ポイント向上しました。つまり、AIエージェントの性能を決めるのはモデルの選定よりもハーネスの設計です。

開発時に使うフレームワークやライブラリ（Scaffolding）と、エージェントが実行時に依存する基盤（Harness）は区別して考える必要があります。Scaffoldingは建設現場の足場のように完成後に取り外すものですが、Harnessは馬具のように常に装着されてエージェントの動作を制御し続けるものです。

#AIエージェントを構築する5ステップ

#Step 1: エージェントの要件定義

最初のステップは、エージェントが「何を受け取り、何を判断し、何を出力するか」を明確にすることです。

入力の定義として、エージェントが処理するデータの種類を特定します。商談の録音データなのか、CRMの顧客情報なのか、メールのテキストなのか。出力の定義として、エージェントが生成するものを決めます。議事録の要約なのか、CRMフィールドへの入力値なのか、ネクストアクションの起票なのか。判断境界として、エージェントがどこまで自律的に判断し、どこで人間の承認を求めるかを設計します。

ここで「ノーコード/ローコードプラットフォームを使うか、自社で開発するか」という選択も行います。判断基準はカスタマイズ性、データセキュリティ、コストの3つです。独自のデータパイプラインや厳格なセキュリティ要件がある場合は自社開発が適しています。まずは概念実証をノーコードで行い、本格展開時に自社開発へ移行するハイブリッドアプローチも有効です。

#Step 2: アーキテクチャとモデルの選定

エージェントの構造設計とLLMの選定を行います。

モデル選定の基準は、推論能力、コスト、レイテンシの3軸です。全てのタスクに最高性能のモデルを使う必要はありません。計画と検証には推論能力の高いモデルを割り当て、定型的な実装作業には高速で低コストのモデルを使う「Reasoning Sandwich」というアプローチが実績を上げています。

フレームワークの選択肢としては、LangChain/LangGraph（Python、最も成熟したエコシステム）、CrewAI（マルチエージェント構築に特化）、Claude Code SDK（Anthropicのハーネス型API）、Salesforce Agentforce（CRM統合に強い）などがあります。フレームワーク選定で最も重要なのは、自社のデータソースとの連携の容易さです。

#Step 3: コンテキストとメモリの設計

エージェントの精度を左右する最重要ステップです。コンテキストエンジニアリングの知見をここで活用します。

設計すべきは「何を渡すか」「いつ渡すか」「どのフォーマットで渡すか」の3要素です。全ての情報を常にコンテキストに入れるのは逆効果です。Databricks Mosaicの研究では、32Kトークンを超えるとモデルの正確性が低下し始めることが示されています（Context Rot）。必要な情報だけを、適切なタイミングで、構造化されたフォーマットで渡す設計が求められます。

メモリの設計も同時に行います。セッション内の短期記憶、セッションをまたぐ長期記憶（事実の蓄積、行動パターンの学習）、そしてこれらのメモリをいつコンテキストに注入するかのルールを定めます。

#Step 4: プロトタイプ実装と評価ループ

最初から完璧を目指すのではなく、最小スコープで動くプロトタイプを素早く構築します。対象業務を1つに絞り、1つの入力から1つの出力を生成するシンプルなエージェントから始めてください。

構築と同時に評価ループを組み込みます。Plan（計画）→ Build（実装）→ Verify（検証）→ Fix（修正）の4段階で、各ステップの出力を検証する仕組みを作ります。テストケースの作成、成功基準の定義、失敗パターンの分類を早い段階で行うことが、後工程での手戻りを防ぎます。

評価データは単なるテストではなく、ハーネスを自律的に改善するための学習シグナルになります。本番環境での障害トレースを評価データとしてフィードバックし、プロンプトやツール設計を継続的に最適化するサイクルを構築してください。

#Step 5: ガードレールと運用設計

エージェントが本番環境で安全に動作するためのガードレールを設計します。

品質ゲートとして、エージェントの出力に確信度スコアを付与し、閾値未満の場合は自動実行せず人間の承認を求める仕組みを入れます。各ステップのエラーは乗算的に蓄積します（0.99の精度を50ステップ繰り返すと、全体精度は60.5%まで低下）。ステップ数が多い処理では、中間地点での検証と人間介入ポイントの設計が不可欠です。

ガバナンス設計の詳細についてはAIエージェントのガバナンス設計を参照してください。

#企業でのAIエージェント構築事例

対話データを起点としたAIエージェントの構築は、多くの企業で実践されています。典型的なパイプラインは、商談や会議の対話データを構造化し、BANT情報や顧客課題を抽出、SalesforceなどのCRMに自動入力し、ネクストアクションを起票する流れです。

このパイプラインでは、対話データがエージェントのコンテキストの中核を担います。CRMの定型フィールドだけでは「なぜ顧客が前向きだったのか」「どの提案が刺さったのか」をAIは理解できません。商談で実際に交わされた会話から抽出される一次情報が、エージェントの判断精度を左右します。

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