近年、企業の業務効率化やDX推進を目的として、Agentic AI（エージェンティックAI）を業務へ導入する動きが広がっています。AIエージェントを効果的に活用するには、AIモデルだけでなく、既存システムやデータ、セキュリティまで含めた設計が重要です。そのため、 AI導入支援会社 に相談しながら導入を進める企業も増えています。
Agentic AIは、ユーザーから与えられた目標に応じて、必要な情報を取得し、タスクを計画・実行できる点が特徴です。一方で、企業で活用するには、LLM、RAG、ツール、メモリー、オーケストレーション、セキュリティなどを適切に組み合わせる必要があります。
本記事では、Agentic AIアーキテクチャの基本概念や構成要素、設計方法を解説するとともに、AI導入 支援 会社を選ぶ際のポイントについても紹介します。
Agentic AIアーキテクチャとは？
基本的な考え方
Agentic AIアーキテクチャとは、AIエージェントが与えられた目標を達成するために、情報を取得し、推論・計画を行い、必要なツールを利用しながらタスクを実行できるように設計されたシステム全体の構造を指します。
一般的なAIアプリケーションでは、ユーザーの入力に対してあらかじめ決められた処理を実行し、結果を返す構成が多く採用されます。一方、Agentic AIでは、ユーザーから与えられた目標や状況をもとに、次に必要な処理を判断し、必要に応じて外部データやツールを利用します。
例えば、ユーザーが、
「今月の営業実績を分析して、来月の営業活動に向けたレポートを作成してください」
と指示した場合、AIエージェントは以下のような処理を組み合わせることができます。
- 営業データを取得する
- 必要なデータを整理する
- 売上や顧客データを分析する
- 過去の営業実績と比較する
- 分析結果からレポートを作成する
このように、複数の処理を組み合わせて目標達成を目指すことがAgentic AIの大きな特徴です。
ただし、Agentic AIが必ず完全に自律して動作するわけではありません。業務のリスクや要件に応じて、人間による承認や固定されたワークフローを組み込むことも重要です。
AIエージェントがタスクを実行する基本フロー
AIエージェントは、ユーザーから指示を受けて回答を生成するだけでなく、目的を達成するために必要な処理を自ら判断し、情報の取得や外部ツールの実行を繰り返すことができます。
基本的な処理は、以下のような流れで構成されます。
ユーザーからの指示・目標
↓
目的や状況を理解する
↓
実行するタスクを計画する
↓
必要な情報・ツールを選択する
↓
情報取得・処理を実行する
↓
結果を確認・評価する
↓
┌──────┴──────┐
│ │
追加処理が必要 目標を達成
│ │
再計画・再実行 最終結果を返す
└──────→──────┘指示・目標を受け取る
まず、ユーザーから与えられた依頼や達成したい目標を理解します。
例えば、
- 「今月の売上データを分析してください」
- 「社内規程を確認して、この問い合わせに回答してください」
- 「競合企業を調査してレポートを作成してください」
といった指示です。
AIエージェントは、単に指示された文章を生成するのではなく、最終的に何を達成する必要があるのかを把握します。
必要なタスクを計画する
次に、目標を達成するために必要な作業を整理します。
例えば、「競合企業を調査してレポートを作成する」という依頼であれば、
- 調査対象となる企業を確認する
- 必要な情報を収集する
- 各企業の情報を整理する
- 共通点や違いを比較する
- 調査結果をまとめる
- レポートを作成する
といった複数の作業に分けることができます。
このように、複雑な目的を複数のタスクに分解し、実行する順序を決めることがAIエージェントの重要な機能の一つです。
必要な情報やツールを選択する
計画したタスクを実行するために、AIエージェントは必要な情報源や外部ツールを選択します。
例えば、
- 社内文書やナレッジベースを検索する
- RAGを利用して関連情報を取得する
- データベースからデータを取得する
- CRMやERPの情報を参照する
- 外部APIを呼び出す
- Web検索を利用する
などです。
つまり、AIエージェントはLLMだけで処理を完結させるのではなく、必要に応じて外部のデータやシステムを利用することができます。
情報を取得し、タスクを実行する
選択したツールやデータソースを利用して、実際の処理を実行します。
例えば営業支援のAIエージェントであれば、
CRMから顧客情報を取得 → 過去の商談履歴を確認 → 顧客ごとの状況を分析 → 次の営業アクションを提案
といった処理を行えます。
この段階では、AIエージェントがどのツールを使用するか、どの順番で処理するかを、あらかじめ決められたルールや状況に応じた判断に基づいて制御します。
実行結果を確認する
ツールやシステムから取得した結果を確認し、当初の目的を達成するために十分な情報が得られたかを判断します。例えば、検索結果に必要な情報が含まれていなければ、別の検索条件を試したり、別の情報源を利用したりすることがあります。
一方、必要な情報がすべて揃っていれば、次の処理へ進みます。
必要に応じて計画を変更する
AIエージェントの特徴の一つが、最初に立てた計画を状況に応じて変更できることです。例えば、外部APIから必要なデータを取得できなかった場合、別の方法で情報を取得したり、処理をやり直したりすることがあります。
このように、実行結果を確認しながら次の処理を変更する仕組みを再計画（Re-planning）と呼びます。ただし、すべてのAIエージェントが必ず自律的に再計画を行うわけではありません。システムの目的やリスクに応じて、あらかじめ定義されたワークフローに従って処理する構成もあります。
最終結果をユーザーに返す
必要な処理が完了し、設定された条件を満たした場合、AIエージェントは最終的な結果をユーザーへ返します。
例えば、
- 分析レポート
- 問い合わせへの回答
- 顧客情報の整理結果
- 業務処理の完了通知
などです。
このように、AIエージェントでは、
「指示を理解する → 計画する → 情報やツールを利用する → 結果を確認する → 必要に応じて再計画する → 目的を達成する」
という一連の処理を組み合わせることで、複数のステップを必要とする業務に対応できます。
Agentic AIと従来AI・生成AIの違い
Agentic AIは、生成AIと完全に別の技術というわけではありません。
むしろ、LLMなどの生成AIモデルをAIエージェントの推論・意思決定に利用する構成が一般的です。AWSも、LLMをAIエージェントの推論エンジンとして利用し、計画、ツール、メモリーなどと組み合わせるアーキテクチャを説明しています。
ただし、Agentic AIの自律性や構成はシステムによって異なります。そのため、「Agentic AI = 完全自律型AI」と単純化しないことが重要です。
Agentic AIアーキテクチャを構成する主要コンポーネント
Agentic AIのアーキテクチャは、AIエージェントが目的を達成するために、AIモデル、情報源、外部システム、処理制御、セキュリティ、評価機能などを組み合わせて構成します。
ただし、すべてのAIエージェントに同じ構成が必要になるわけではありません。業務内容や必要な自律性、利用するデータ、既存システム、セキュリティ要件などに応じて、必要な機能を選択することが重要です。
代表的な構成要素は以下の通りです。
| 構成要素 | 主な役割 | 代表的な機能 |
|---|---|---|
| LLM・推論モデル | 指示の理解・推論 | 意図理解、判断、文章生成 |
| 計画・タスク分解 | 実行計画の作成 | タスク分解、実行順序の決定、再計画 |
| 処理制御 | 処理全体の管理 | ワークフロー、状態管理、処理分岐 |
| メモリ | 情報や文脈の保持 | 会話履歴、タスク状態、長期的な情報 |
| ナレッジ・RAG | 必要な情報の取得 | 社内文書、FAQ、データ検索 |
| ツール・API連携 | 外部システムの利用 | CRM、ERP、データベース、外部API |
| セキュリティ・ガードレール | 安全な利用の制御 | 権限管理、入力・出力検証、承認 |
| 監視・評価 | 品質・利用状況の確認 | ログ、精度評価、コスト・エラー監視 |
LLM・推論モデル
LLM（大規模言語モデル）は、AIエージェントがユーザーの指示や状況を理解し、次に必要な処理を判断するための中心的な要素です。
例えば、以下のような処理に利用されます。
- ユーザーの意図を理解する
- タスクを分解する
- 必要な情報を判断する
- 利用するツールを選択する
- ツールから得られた結果を解釈する
- 最終的な回答を生成する
ただし、すべての処理に高性能なLLMを使用する必要はありません。
単純な情報抽出や分類には比較的軽量なモデルを利用し、複雑な推論が必要な処理には高性能なモデルを利用するなど、処理内容に応じてモデルを使い分けることで、コストや処理時間を抑えられる場合があります。
計画・タスク分解
AIエージェントは、与えられた目標を達成するために、必要な作業を複数のタスクに分解し、実行する順序を決めることがあります。
例えば、
「競合企業を調査してレポートを作成してください」
という依頼であれば、
- 調査対象となる企業を確認する
- 必要な情報を収集する
- 収集した情報を整理する
- 各企業を比較する
- 調査結果を分析する
- レポートを作成する
といった複数のタスクに分けて処理できます。
また、処理の途中で必要な情報が不足していたり、予定していた処理を実行できなかったりする場合には、最初の計画を変更して別の手順を選択する「再計画」を行う構成もあります。
ただし、再計画の仕組みはすべてのAIエージェントに必須ではなく、業務要件やシステム設計に応じて実装されます。
処理制御
処理制御は、AIエージェントが実行する一連の処理を管理するための仕組みです。
例えば、
- どの処理を実行するか
- どのツールを利用するか
- 処理をどの順番で進めるか
- 複数の処理をどのように組み合わせるか
- エラーが発生した場合にどう対応するか
- どの段階で人間の確認を求めるか
などを制御します。
特に、複数のツールや既存システムを利用するAIエージェントでは、処理の順序や現在の状態を適切に管理することが重要です。
例えば、
情報検索 → 内容確認 → データ分析 → レポート作成
という流れを設定し、各処理の結果に応じて次の処理へ進むように設計できます。
メモリ
メモリは、AIエージェントが処理に必要な情報や会話の文脈を保持し、必要に応じて参照するための仕組みです。
用途に応じて、主に以下のように考えられます。
1. 短期的な記憶
現在の会話や実行中のタスクに必要な情報を保持します。
例えば、
- 会話履歴
- 現在実行しているタスク
- ツールから取得した結果
- 処理途中の情報
などです。
2. 長期的な記憶
複数のセッションをまたいで利用する情報を保存します。
例えば、
- ユーザーの設定
- 過去の処理履歴
- 継続的に利用する業務上の情報
などがあります。
実装方法には、リレーショナルデータベースやKey-Value型のデータストア、ベクトルデータベースなどがあります。
ただし、すべての情報を長期間保存する必要はありません。特に個人情報や機密情報を扱う場合は、保存する情報の種類、保存期間、アクセス権限、削除方法などを事前に定義することが重要です。
ナレッジ・RAG
ナレッジは、AIエージェントが業務に必要な情報を取得するための知識基盤です。
例えば、
- 社内規程
- 製品マニュアル
- FAQ
- 業務資料
- 契約関連資料
- 社内データ
などを利用できます。
RAG（検索拡張生成）を利用すると、LLMが社内文書などの外部情報を検索し、取得した情報を回答や処理に活用できます。
例えば、社内問い合わせ対応では、
質問 → 関連する社内文書を検索 → 必要な情報を取得 → 回答を生成
という処理を構築できます。
さらに、検索結果が不十分な場合に検索条件を変更して再検索するなど、AIエージェントが検索処理そのものを制御する構成も可能です。
ツール・API連携
AIエージェントが実際の業務処理を行うためには、外部のシステムやサービスと連携する必要があります。
そのために利用されるのが、ツールやAPIです。
例えば、
- CRM
- ERP
- データベース
- 社内業務システム
- 外部API
- Web検索
- メールシステム
などと連携できます。
例えば営業支援のAIエージェントであれば、
AIエージェント → CRM → 顧客情報を取得 → 情報を分析 → 営業レポートを作成
といった処理が可能です。
さらに、データの参照だけでなく、システムへの登録や更新などの処理をAIエージェントに実行させることもできます。
ただし、書き込みや更新などの操作権限を与える場合は、必要最小限の権限に制限することが重要です。ことに伴うIdentity・Authorizationの重要性を指摘しています。
セキュリティ・ガードレール
AIエージェントは、情報を生成するだけでなく、外部システムから情報を取得したり、場合によってはデータの登録・更新などを実行したりできます。
そのため、従来の生成AIと比べて、AIが何を参照できるのか、何を実行できるのかを適切に制御することが重要になります。
代表的な対策には、以下があります。
- アクセス権限の管理
- ツールごとの利用制限
- 入力内容の検証
- 出力内容の確認
- 機密情報の保護
- 操作履歴の記録
- 異常な処理の検知
- 人間による確認・承認
特に、データ削除、決済、顧客へのメール送信など、誤操作による影響が大きい処理については、AIだけで完結させず、人間による確認や承認を組み込むことが有効です。
監視・評価
AIエージェントを本番環境で運用する場合、システムが正常に動作しているかだけでなく、AIが適切にタスクを実行できているかを継続的に確認する必要があります。
例えば、以下の項目を確認します。
- タスクの完了率
- ツールの実行成功率
- 回答や処理の品質
- エラー発生率
- 処理時間
- LLMの利用量
- API利用コスト
- セキュリティ関連のイベント
また、処理履歴やログを記録しておくことで、問題が発生した際に、
どの処理で問題が発生したのか
どのツールの実行に失敗したのか
どの情報をもとに判断したのか
などを確認しやすくなります。
本番導入後も評価結果をもとに、AIモデル、プロンプト、ナレッジ、処理フロー、ツール連携などを継続的に改善することが重要です。
Agentic AIアーキテクチャの設計方法｜8つのステップ
Agentic AIを企業の業務へ導入する際は、最初にAIモデルを選定するのではなく、解決したい業務課題や達成したい目標から逆算してアーキテクチャを設計することが重要です。
AIエージェントにどこまで処理を任せるのか、どのデータやシステムを利用させるのか、人間による確認をどこに入れるのかなどを事前に整理することで、安全性と実用性の両方を考慮したシステムを構築できます。
Step 1：導入する業務・目的とKPIを明確にする
最初に、「AIを導入すること」ではなく、どの業務課題を解決するのかを明確にします。
例えば、
- 問い合わせ対応時間を削減する
- レポート作成時間を短縮する
- データ入力を自動化する
- 顧客対応の品質を向上させる
などです。
さらに、
- 処理時間
- 対応件数
- エラー率
- 人件費
- 顧客満足度
など、導入効果を測定できるKPIを設定します
Step 2：AIエージェントの責任範囲と権限を定義する
次に、AIエージェントに何を任せるのかを明確にします。
例えば、
AIが自動実行する処理
- 情報検索
- データ整理
- レポート作成
人間の承認が必要な処理
- 顧客へのメール送信
- 重要データの更新
- 契約関連処理
- 決済関連処理
というように、AIと人間の責任範囲を明確化します。
Step 3：必要なデータとナレッジを整理する
AIエージェントが適切に判断・処理するためには、必要な情報へ適切にアクセスできる環境を整える必要があります。
対象となるデータには、例えば以下があります。
- PDFやWordなどの社内文書
- 社内ナレッジベース
- FAQ
- データベース
- CRM
- ERP
- SaaSに保存された業務データ
- 外部サービスから取得する情報
RAG（検索拡張生成）を利用する場合は、単に文書を登録するだけでなく、
- 文書をどの単位で分割するか
- どのように検索するか
- メタデータをどのように管理するか
- 最新情報をどのように反映するか
- ユーザーごとのアクセス権限をどう適用するか
なども設計します。
特に企業で利用する場合、「検索できること」だけでなく「誰がどの情報を検索できるのか」まで設計することが重要です。
Step 4：ツール・API・既存システムとの連携方式を設計する
AIエージェントが実際の業務を処理するためには、既存の業務システムや外部サービスとの連携が必要になる場合があります。
例えば、
AIエージェント
↓
ツール・API
↓
業務ロジック
↓
CRM・ERP・データベースのように、AIエージェントと既存システムの間にAPIやサービス層を設ける構成が考えられます。
この段階では、以下の項目を整理します。
- 認証・認可方式
- アクセス権限
- データ形式
- APIの利用制限
- タイムアウト
- リトライ
- エラー処理
- 操作ログ
特に、既存システムへデータを書き込んだり更新したりする場合は、AIエージェントから直接データベースへアクセスさせるのではなく、適切なAPIや業務ロジックを介して処理を制御する設計が重要です。
Step 5：メモリとコンテキストの管理方法を設計する
AIエージェントが複数の処理を行う場合、現在の会話やタスクの状態など、必要な情報を保持する仕組みが必要になります。
例えば、
短期的に保持する情報
- 現在の会話履歴
- 実行中のタスク
- ツールの実行結果
- 処理途中の情報
長期的に保存する情報
- ユーザー設定
- 過去の処理履歴
- 継続的に利用する業務情報
などがあります。
ただし、すべての情報を長期間保存する必要があるわけではありません。
特に個人情報や機密情報を扱う場合は、
- 何を保存するのか
- どの期間保存するのか
- 誰がアクセスできるのか
- どのように削除するのか
- どのように保護するのか
を事前に定義する必要があります。
Step 6：処理の流れと制御方法を設計する
次に、AIエージェントが業務をどのような順序で処理するのかを設計します。
代表的な処理パターンには、以下があります。
| 処理パターン | 概要 |
|---|---|
| 順次処理 | 複数の処理を決められた順番で実行する |
| 条件分岐 | 条件に応じて異なる処理へ分岐する |
| 並列処理 | 複数の処理を同時に実行する |
| 人間による承認 | 重要な処理の前に人間が確認する |
| 評価・改善 | 実行結果を評価し、必要に応じて処理をやり直す |
例えば、問い合わせ対応であれば、
問い合わせを受け取る → 社内情報を検索する → 回答を作成する → 内容を確認する → ユーザーへ回答する
という流れを設計できます。
一方、検索結果が不十分な場合には、検索条件を変更して再検索するなど、状況に応じて処理を変更する仕組みを組み込むことも可能です。
また、外部APIの障害やツールの実行失敗に備えて、再試行、タイムアウト、代替処理などのエラー対策も設計しておく必要があります。
Step 7：セキュリティとAIガバナンスを設計する
企業でAgentic AIを利用する場合、AIが「何を知っているか」だけでなく、「何を実行できるのか」を適切に管理することが重要です。
例えば、以下のような対策を検討します。
- 最小権限によるアクセス制御
- ユーザーごとの権限管理
- ツールごとの利用制限
- 個人情報・機密情報の保護
- 入力・出力内容の検証
- 操作履歴・監査ログの記録
- 重要操作に対する人間の承認
- AIの利用ルール・責任範囲の明確化
また、AIガバナンスはセキュリティ対策だけを意味するものではありません。AIの利用目的、責任者、リスク管理、評価、運用ルールなどを含めて管理することが重要です。
AIリスクを体系的に管理する際には、NIST AI RMF（AI Risk Management Framework）などのフレームワークを参考にすることもできます。
ただし、フレームワークをそのまま適用するのではなく、自社の業務内容、扱うデータ、AIの利用範囲、リスクレベルに合わせて具体的なルールを設計することが重要です。
Step 8：評価・監視の仕組みを構築する
Agentic AIは、導入して終わりではありません。本番環境で継続的に利用するためには、AIエージェントが適切にタスクを実行できているかを継続的に評価・監視する仕組みが必要です。
例えば、以下の指標を確認します。
- タスク完了率
- 回答・処理の品質
- ツール実行の成功率
- エラー率
- 処理時間
- AIモデルの利用量
- API利用コスト
- セキュリティルールへの適合状況
また、処理履歴やログを記録しておくことで、
「どの処理で問題が発生したのか」
「どのツールが正しく実行されなかったのか」
「どの情報をもとに処理が行われたのか」
などを確認しやすくなります。
評価結果をもとに、
プロンプト → AIモデル → 処理フロー → ナレッジ → ツール連携
を継続的に改善することで、AIエージェントの品質やコスト効率を高めることができます。
さらに、本番導入前には実際の業務データや想定される異常ケースを用いて十分にテストし、安全性・品質・コスト・処理時間などを確認してから段階的に本番環境へ移行することが重要です。
Agentic AIアーキテクチャ設計で意識すべき3つのポイント
Agentic AIを企業の業務へ導入する際は、AIの機能だけでなく、どこまで自動化するのか、どのような権限を与えるのか、導入後にどう運用するのかまで考えてアーキテクチャを設計することが重要です。
特に、以下の3つのポイントを意識しましょう。
AIに任せる範囲を明確にする
Agentic AIを導入するからといって、すべての業務をAIに任せる必要はありません。
業務の内容やリスクに応じて、AIが自動で実行する処理と、人間が確認・判断する処理を分けることが重要です。
例えば、
- 情報検索やデータ整理 → AIが自動で実行
- レポートの下書き → AIが作成し、人間が確認
- 顧客へのメール送信 → 人間の承認後に実行
- 契約・決済・重要データの変更 → 原則として人間が最終判断
というように、処理の重要度に応じて自動化の範囲を設定できます。
このような設計により、AIによる自動化のメリットを活かしながら、誤判断や誤操作によるリスクを抑えられます。
AIの判断だけでなく「実行できる権限」を管理する
Agentic AIでは、AIがどのような回答を生成するかだけでなく、どのデータにアクセスでき、どのような操作を実行できるのかも重要です。
例えば、業務システムと連携する場合、
情報を参照 → 内容を分析 → 下書きを作成 → 人間が確認・承認 → システムへ反映
という段階的な処理にすることで、重要な操作をAIの判断だけで完結させない設計が可能です。
また、AIエージェントに与えるアクセス権限についても、業務上必要な範囲に限定することが重要です。
特に、顧客情報の更新、データ削除、メール送信、決済などの処理では、最小権限の原則に基づいて権限を設定し、必要に応じて人間による承認を組み込みます。
PoCだけでなく本番運用まで考えて設計する
Agentic AIは、PoC（概念実証）で正常に動作しただけでは、企業の本番環境でそのまま利用できるとは限りません。
本番運用では、例えば以下のような課題が発生する可能性があります。
- 利用者や処理量が増えた場合の性能
- 大量のデータを扱う際の処理速度
- ユーザーごとのアクセス権限
- AIモデルやAPIの利用コスト
- 障害発生時の復旧方法
- AIの処理結果の評価
- 操作履歴や監査ログの管理
そのため、PoCの段階から本番環境で必要となるセキュリティ、拡張性、監視、コスト、障害対応などを考慮して設計することが重要です。
また、最初から大規模なAgentic AIを構築するのではなく、対象業務を限定して導入し、効果や安全性を確認しながら段階的に適用範囲を広げる方法も有効です。
Agentic AIを企業に導入する際の主な課題
Agentic AIは、複数の処理を自動化し、業務効率を高められる一方で、企業の業務へ導入する際にはいくつかの課題があります。特に、AIによる誤判断、データのセキュリティ、既存システムとの連携、コスト、運用時の品質管理について、事前に検討することが重要です。
ハルシネーションや誤判断への対策
AIエージェントが誤った情報をもとに処理を行った場合、単なる回答ミスにとどまらず、外部システムの操作や業務処理に影響する可能性があります。
例えば、
- 誤った顧客情報を登録・更新する
- 不正確な内容のメールを送信する
- 誤った情報をもとにレポートを作成する
- 不適切なツールやデータを選択する
といった問題が考えられます。
そのため、重要な処理については、入力・出力内容の検証、処理結果の確認、人間による承認などを組み込むことが重要です。
また、AIエージェントに参照させる情報を適切に管理し、信頼できるデータを利用できる環境を整えることも、誤った処理のリスクを抑えるうえで重要です。
社内データのセキュリティと権限管理
AIエージェントが社内の複数のデータやシステムへアクセスする場合、ユーザーや業務上の権限を適切に反映する仕組みが必要です。
単純に「社内データをAIに接続する」のではなく、誰が、どのデータを参照でき、どの操作を実行できるのか
を明確にする必要があります。
例えば、一般社員には公開されていない人事情報や経営情報などがある場合、AIエージェント経由でも同じアクセス制御を適用しなければなりません。
そのため、
- ユーザーごとのアクセス権限
- データごとの利用範囲
- AIエージェントが利用できるツール
- データの保存・削除ルール
- 操作履歴や監査ログ
などを設計することが重要です。
既存システムとの連携
企業では、CRM、ERP、基幹システム、社内データベースなど、さまざまなシステムが利用されています。AIエージェントを業務で活用するためには、これらの既存システムから情報を取得したり、必要に応じてデータを登録・更新したりする仕組みが必要になります。
しかし、既存システムによってはAPIが整備されていなかったり、古い技術で構築されていたりするため、AIエージェントとの連携に追加開発が必要になる場合があります。
そのため、AIエージェント単体ではなく、既存システムやデータ基盤を含めたシステム全体の構成を検討することが重要です。
コストと処理時間の増加
AIエージェントでは、1つの依頼に対して複数回のAIモデルによる推論やツールの呼び出しが発生する場合があります。
そのため、通常の生成AIによる単発の回答と比較して、AIモデルの利用量やAPI利用コスト、処理時間が増える可能性があります。
例えば、以下のような対策が考えられます。
- 処理内容に応じてAIモデルを使い分ける
- 必要以上の情報をAIへ渡さない
- ツールの呼び出し回数を最適化する
- 不要な処理の繰り返しを防ぐ
- キャッシュを活用する
- 処理時間とコストを継続的に監視する
特に本番環境では、1件あたりの処理コストと処理時間を把握し、業務上の効果と比較することが重要です。
品質評価と運用監視
AIエージェントは、利用するモデルやツール、入力データ、処理フローなどによって結果が変わる可能性があります。そのため、開発時のテストだけでなく、本番環境で継続的に品質を評価・監視する仕組みが必要です。
例えば、
- タスク完了率
- 回答・処理の品質
- ツールの実行成功率
- エラー率
- 処理時間
- AIモデルの利用量
- API利用コスト
- セキュリティルールへの適合状況
などを確認します。
また、処理履歴やログを記録しておくことで、問題が発生した際に、どの処理で問題が発生したのか、どのツールが利用されたのか、どのような結果が得られたのかを確認しやすくなります。
さらに、評価結果や利用者からのフィードバックをもとに、AIモデル、処理フロー、ナレッジ、ツール連携などを継続的に改善することが重要です。
AI導入支援会社に相談するメリット
Agentic AIを企業の業務へ導入するには、AIモデルに関する知識だけでなく、システム開発、データ連携、クラウド、セキュリティ、業務設計など、幅広い知識が必要です。
自社だけでの設計・開発が難しい場合は、AI導入支援会社などの専門パートナーと連携することで、業務への適用からシステム開発、運用まで段階的に進められます。
業務課題に合わせてAI導入の方向性を検討できる
AI導入支援会社に相談することで、単に「AIを導入する」のではなく、自社の業務課題にAIが適しているかを検討できます。
例えば、
- どの業務にAIを適用するのか
- どこまで自動化するのか
- AIエージェントが適している業務なのか
- 人間による確認をどこに残すのか
- 導入によってどの程度の効果が期待できるのか
などを整理し、業務内容や費用対効果を踏まえて導入方針を検討します。
Agentic AIアーキテクチャを設計できる
Agentic AIは、AIモデルだけで構成されるものではありません。
業務要件に応じて、
- AIモデル
- 計画・推論
- メモリー
- ナレッジ・RAG
- ツール・API連携
- 処理の制御
- セキュリティ
- 監視・評価
などを組み合わせる必要があります。
AI導入支援会社に依頼することで、これらの要素を個別に検討するだけでなく、既存システムやデータ基盤を含めた全体のアーキテクチャとして設計できます。
既存システムやAPIとの連携を支援できる
企業では、CRM、ERP、データベース、社内業務システムなど、すでにさまざまなシステムが利用されています。Agentic AIを実際の業務で活用するには、これらのシステムから情報を取得したり、必要に応じてデータを登録・更新したりする仕組みが必要になる場合があります。
AIとシステム開発の両方に対応できるパートナーであれば、AIエージェントだけでなく、既存システムとの連携方法まで含めて設計・開発できます。特に、APIが整備されていない既存システムや、複雑な業務システムと連携する場合には、システム開発の知識が重要になります。
セキュリティとAIガバナンスを考慮した設計ができる
企業でAgentic AIを利用する場合、AIの回答内容だけでなく、どのデータへアクセスできるのか、どの操作を実行できるのかを管理する必要があります。
例えば、
- データへのアクセス権限
- AIエージェントの実行権限
- ツールの利用制限
- 機密情報の保護
- 操作履歴・監査ログ
- 重要操作における人間の承認
- AIの評価・監視
などを設計します。
AI導入支援会社と連携することで、AIの機能だけでなく、企業のセキュリティ要件や業務上のリスクを踏まえた導入設計を検討しやすくなります。
PoCから本番運用まで段階的に支援できる
Agentic AIの導入では、PoC（概念実証）で技術的な実現可能性を確認するだけでは十分ではありません。PoCで得られた結果をもとに、本番環境で必要となる性能、セキュリティ、コスト、運用体制などを検討し、実際の業務で利用できるシステムへ発展させる必要があります。
そのため、
課題整理 → 要件定義 → PoC → システム設計 → 開発 → 既存システムとの連携 → 本番導入 → 監視・改善
という流れで、段階的に導入を進めることが重要です。
AI導入支援会社を選ぶ際には、PoCの実施だけでなく、本番環境への導入や導入後の改善まで対応できるかも確認しましょう。
AI導入支援会社を選ぶ際のポイント
Agentic AIを企業の業務へ導入する場合、AIモデルの知識だけでなく、システム開発やデータ連携、セキュリティ、運用まで幅広い知識が必要になります。
そのため、AI導入支援会社を選ぶ際は、以下のポイントを確認しましょう。
Agentic AI・AIエージェントの開発実績があるか
まず、AIエージェントやAgentic AIの開発実績を確認しましょう。
単純なチャットボットや文章生成だけではなく、
- AIによるタスクの計画・実行
- 外部ツールとの連携
- RAGを利用した情報検索
- 複数の処理を組み合わせた業務自動化
- 複数のAIエージェントを連携させる仕組み
など、実際の業務でAIエージェントを活用した経験があるかを確認することが重要です。
また、過去の開発事例だけでなく、自社と類似した業務やシステムへの導入経験があるかも確認するとよいでしょう。
AIだけでなくシステム開発・API連携に対応できるか
Agentic AIを企業の業務システムへ組み込む場合、AI技術だけでは十分ではありません。既存のデータベースや業務システム、クラウド環境などと連携する必要があるため、バックエンド開発、API連携、データベース、クラウド、セキュリティなどの技術力も重要です。
特に、既存システムとの連携が必要な場合は、AIエージェント単体ではなく、システム全体を設計・開発できる会社かを確認しましょう。
業務理解・要件定義に対応できるか
AI導入では、「どのようなAIを使うか」よりも、「どの業務課題を解決するためにAIを使うのか」を明確にすることが重要です。
例えば、
- AIを導入することで本当に業務効率が向上するのか
- Agentic AIと通常の生成AIのどちらが適しているのか
- どこまでAIに任せるべきなのか
- どの部分に人間による確認を残すべきなのか
といった点を業務の現状や課題から検討できる会社を選ぶことが大切です。
そのため、技術的な提案だけでなく、業務分析や要件定義から対応できるかを確認しましょう。
セキュリティ・AIガバナンスに対応できるか
Agentic AIが社内データや業務システムへアクセスする場合、セキュリティ対策も重要になります。
特に、
- アクセス権限の管理
- データ保護
- AIエージェントの実行権限
- ツールの利用制限
- 操作履歴・監査ログ
- 重要操作における人間の承認
- AIシステムのリスク管理
などについて、具体的な設計・実装方法を説明できるか確認しましょう。
また、企業のセキュリティポリシーや業界特有の要件を踏まえて、AI導入のリスクを整理できることも重要です。
PoC後の本番導入まで支援できるか
AI導入では、PoC（概念実証）で技術的な実現可能性を確認するだけでは十分ではありません。
PoCの結果をもとに、本番環境で必要となる性能、セキュリティ、コスト、運用体制などを検討し、実際の業務で利用できるシステムへ発展させる必要があります。
そのため、
課題整理 → 要件定義 → PoC → システム設計 → 開発 → 既存システムとの連携 → 本番導入 → 運用・改善
まで一貫して支援できる体制があるかを確認しましょう。
まとめ
Agentic AIアーキテクチャは、AIモデルだけでなく、計画・推論、メモリー、ナレッジ、ツール連携、処理制御、セキュリティ、評価・監視などを組み合わせて構築するシステム全体の設計です。
企業で活用する際は、業務課題や自動化の範囲、既存システム、データ、セキュリティ、コストなどを総合的に検討し、自社に適した構成を設計することが重要です。また、PoCで終わらせず、本番導入後の監視や継続的な改善まで見据えて計画することで、Agentic AIを業務に定着させやすくなります。
レリパ（Relipa）では、AI導入支援として、業務課題の整理や要件定義から、AIシステムの設計・開発、既存システムとの連携、本番導入、運用・改善まで一貫してサポートしています。
Agentic AIについても、AIモデルだけを導入するのではなく、業務フローやデータ環境、既存システム、セキュリティ要件を踏まえたシステム構築を支援します。Agentic AIの導入を検討している企業様や、自社業務への適用方法にお悩みの方は、ぜひレリパ（Relipa）にご相談ください。
