「AIエージェントを自社で作りたいが、何から手をつければいいか分からない」という声をよく聞きます。この記事では、ノーコードで内製する5ステップと、設計・評価・運用でつまずかない注意点を実務目線で解説します。結論は、いきなり複雑なものを目指さず、単機能から評価ループを回して育てることです。
AIエージェントとは？自動化ツールとの違い
AIエージェントとは、目標を与えると自分で手順を判断し、ツールを使って作業を進めるAIの仕組みです。従来の自動化ツールと違い、あらかじめ組んだ手順どおりに動くだけではありません。
従来のRPAやワークフロー自動化は、「Aが起きたらBをする」という決まった流れを実行します。一方AIエージェントは、状況を見て「次に何をするか」をLLMが判断します。この違いが、対応できる業務の幅を広げます。
たとえば問い合わせ対応なら、内容を読み取り、必要な社内文書を検索し、回答案を作るまでを一連で進められます。判断が入る業務ほど、エージェント型の価値が出ます。
ただし判断が入るぶん、動作が不安定になりやすい点は理解しておく必要があります。だからこそ、後述する評価と運用が重要になります。
内製に必要なもの（LLM・ツール・フレームワーク）
内製に最低限必要なのは、LLM・連携する外部ツール・それらをつなぐフレームワークの3点です。この3つが揃えば、簡単なエージェントは作り始められます。
まずLLMは、判断と文章生成を担う頭脳にあたります。GPT系やClaude系などのAPIを利用するのが一般的です。次にツールは、検索・データ取得・メール送信など、エージェントが実際に手を動かす機能です。
フレームワークは、LLMとツールをつなぎ、対話や処理の流れを管理する土台です。ノーコードのDifyや、開発向けのライブラリなどが該当します。
| 要素 | 役割 | 代表例 |
|---|---|---|
| LLM | 判断・文章生成 | GPT系・Claude系のAPI |
| ツール | 検索・取得・送信 | 社内DB検索、Web検索、メール |
| フレームワーク | 全体の制御 | Dify、各種開発ライブラリ |
| データ | 判断の材料 | 社内文書、FAQ、マニュアル |
社内データを扱うなら、RAGという仕組みが前提になります。この点は後半のコツで補足します。
ノーコードで作るか開発するかの判断
判断の目安は、要件の複雑さと社内のリソースです。まずはノーコードで試し、限界を感じたら開発に移るのが現実的です。
ノーコードは、画面上の設定でエージェントを組めます。試作が速く、非エンジニアでも扱えるのが利点です。一方で、細かい制御や独自の連携には限界が出やすくなります。
開発は自由度が高く、複雑な要件にも対応できます。ただし工数と保守の負担が増えます。最初から開発を選ぶと、検証前に力尽きるケースが多い印象です。
判断に迷ったら、次の順で考えると整理しやすくなります。
- まずノーコードで最小の試作を作る
- 業務に耐えるか小さく検証する
- 制御や連携が足りなければ開発を検討する
この順序なら、投資を抑えながら必要性を見極められます。
AIエージェントの作り方5ステップ（設計・実装・評価・運用）
作り方は、設計・準備・実装・評価・運用の5ステップに分けられます。ポイントは、最初から欲張らず単機能で一周させることです。
現場では「あれもこれも」と機能を盛り込み、完成しないまま止まる例をよく見ます。まず1つの業務に絞り、動くものを早く作るほうが結果的に近道です。
ステップ1：目的と対象業務を1つに絞る
最初に、解決したい業務を1つだけ選びます。範囲を狭めるほど、成否を判断しやすくなります。
「問い合わせの一次回答を作る」のように、具体的で小さい単位が理想です。対象が広いと、精度も評価もぼやけます。誰のどの作業を減らすかまで、言葉にしておきます。
ステップ2：必要なデータとツールを準備する
次に、エージェントが使うデータとツールを揃えます。ここの質が、そのまま出力の質になります。
社内文書を扱うなら、最新版に整理し、不要な古い資料を除きます。連携するツールは、検索やデータ取得など必要最小限に絞ります。準備が甘いと、後の精度改善で行き詰まりやすくなります。
ステップ3：ノーコードで最小構成を実装する
準備ができたら、最小構成で実装します。まず「入力を受けて回答を返す」だけの形を目指します。
Difyなどのノーコードツールなら、設定と簡単なプロンプトで骨組みを作れます。この段階では、機能を増やさないことが重要です。動く土台を早く用意し、次の評価に進みます。
ステップ4：テストケースで評価する
実装したら、想定する入力を集めて評価します。感覚で「良さそう」と判断せず、具体例で確かめます。
典型的な質問、答えにくい質問、想定外の入力を10〜20件ほど用意します。それぞれで出力が妥当かを人が確認します。ここで問題を洗い出すほど、運用後のトラブルが減ります。
ステップ5：小さく公開して運用に乗せる
評価で一定の水準に達したら、限られた範囲で公開します。いきなり全社ではなく、一部のユーザーから始めます。
実際に使われると、想定外の使い方や質問が出てきます。その反応を集め、次の改善につなげます。運用に乗せて初めて、エージェントは育ち始めます。
精度を上げるプロンプトとツール連携のコツ
精度は、プロンプトの明確さとツール連携の設計で大きく変わります。曖昧な指示と過剰な連携が、精度を下げる二大要因です。
プロンプトでは、役割・前提・出力形式を具体的に書きます。「丁寧に答えて」より「200字以内で手順を箇条書き」のほうが安定します。禁止事項も明示すると、暴走を防ぎやすくなります。
ツール連携は、必要なものだけに絞ります。使えるツールが多いほど、エージェントは判断を誤りやすくなります。まず1〜2個で回し、必要に応じて足す進め方が安全です。
社内データを扱う場合は、RAGで根拠を渡すと精度が安定します。LLMの記憶に頼らず、検索した文書をもとに答えさせる形です。これにより、事実と異なる回答を減らせます。
評価ループと改善の回し方
改善は、評価・記録・修正を繰り返すループで回します。一度作って終わりにせず、定期的に見直すことが精度の鍵です。
まず、うまくいかなかった入力と出力を記録します。次に、原因がプロンプト・データ・ツールのどこにあるかを切り分けます。原因が特定できたら、1か所だけ直して再評価します。
一度に複数を変えると、何が効いたか分からなくなります。変更は1つずつが鉄則です。地味ですが、この積み重ねが安定した精度を生みます。
現場では、この評価ループを軽視した結果、公開後に苦情が集中する例をよく見ます。作る時間より、評価と改善に時間をかける前提で計画すると失敗が減ります。
内製でつまずくポイントと回避策
つまずきの多くは、範囲の広げすぎと評価の後回しから生まれます。逆に言えば、この2つを避けるだけで成功率は上がります。
現場でよく見る失敗と、その回避策を整理します。いずれも特別な技術ではなく、進め方の工夫で防げるものです。
| つまずき | よくある症状 | 回避策 |
|---|---|---|
| 範囲を広げすぎる | 完成せず止まる | 業務を1つに絞る |
| 評価を後回し | 公開後に苦情 | 最初にテスト例を用意 |
| ツールの盛りすぎ | 判断を誤る | 必要最小限に絞る |
| 作って終わり | 徐々に使われない | 運用と改善を計画に含める |
最も多いのは、「作れた」で満足してしまう失敗です。内製の目標は完成ではなく、現場で使われ続けることに置くべきです。
もう1つ、担当者を1人に任せきりにする体制も危険です。作った本人が異動すると、誰も直せず放置されます。作り方だけでなく、引き継げる形にしておくことが大切です。
よくある質問（FAQ）
プログラミング未経験でもAIエージェントは作れますか？
簡単なものなら作れます。Difyのようなノーコードツールを使えば、画面上の設定とプロンプトで骨組みを組めるためです。ただし複雑な連携や独自の制御が必要になると、開発の知識が求められます。まずはノーコードで小さく試すのが現実的です。
作るのにどれくらいの期間がかかりますか？
単機能なら、数日で試作できる場合もあります。範囲を1つの業務に絞れば、実装自体は短時間で済むためです。ただし評価と改善に時間がかかります。使える水準に育てるには、運用しながら数週間から数か月かける前提で考えてください。
費用はどれくらい必要ですか？
主な費用はLLMのAPI利用料とツールの利用料です。2026年時点では、少量の試作なら低コストで始められます。利用が増えるほど従量課金がかさむため、まずは小さく試し、規模に応じて見積もる進め方が安全です。正確な料金は各サービスの最新情報を確認してください。
社内データを使わせても大丈夫ですか？
扱い方を設計すれば利用できます。RAGで必要な文書だけを渡す形にすれば、外部への不要な送信を抑えられます。ただし機密情報の扱いは、利用するLLMの規約とデータの取り扱い方針を必ず確認してください。判断に迷う場合は、対象データを限定して始めるのが安全です。
作ったあとの運用は誰が担当すべきですか？
業務を理解する現場と、仕組みを直せる担当の両方が関わる形が理想です。片方だけだと、改善が止まりやすくなります。1人に任せきりにせず、複数人で見られる体制にしておくと、担当者の交代にも耐えられます。
まとめ｜小さく作って運用に乗せる
AIエージェントの内製は、進め方さえ間違えなければ現実的です。要点を整理します。
- AIエージェントは自分で判断して動く点が自動化ツールと異なる
- 内製にはLLM・ツール・フレームワークの3要素が必要
- まずノーコードで最小構成を作り、限界を見て開発を検討する
- 作り方は目的の絞り込みから運用まで5ステップで進める
- 「作れた」で終わらせず、評価ループを回して育てることが成否を分ける
次のアクションとして、まず社内で「1つだけ自動化したい業務」を書き出してみてください。対象を絞ることが、内製の第一歩になります。
AIエージェントの内製を「使われ続ける仕組み」まで持っていくには、社内で作れる人材を育てる視点も欠かせません。EMPLAY AI ACADEMYでは、生成AIやエージェントの実践的な使い方を、現場で回せるスキルとして学べます。内製を組織に根づかせたい方は、EMPLAY AI ACADEMYの内容をのぞいてみてください。
関連記事
- AIエージェントとは？仕組み・活用例・導入方法をわかりやすく解説 - AIエージェントの仕組みを基礎から確認したい方へ
- Difyの使い方完全ガイド｜ノーコードAIアプリ開発の始め方と活用例 - ノーコードで内製する代表ツールの使い方
- プロンプトの書き方完全ガイド｜生成AIの精度を高める7つの型と例文 - 精度を左右するプロンプト設計を深掘り
- RAGとは？仕組みと社内データ活用の始め方をわかりやすく解説 - 社内データを扱うエージェントの前提技術
あわせて読みたい
- AIエージェント導入の要件定義 - PoC前に決める業務・データ・評価・運用
