AIエージェント作り方と導入5ステップ！内製・外注比較解説

こんにちは。ウィルダー株式会社です。

AIエージェントの作り方を検索していて、どこから手をつけるべきか、内製か外注か、ノーコードやローコードやPythonのどれを選ぶべきか、悩んでいる方は多いかなと思います。ここ、気になりますよね。

この記事では、AIエージェントの基本や特徴、内製と外注の比較、ノーコードとローコードとフルコードの選定軸、LangChainやLlamaIndexやRAGの使いどころ、OpenAI API連携とプロンプト設計、ワークフローや権限の考え方、ナレッジベースやセキュリティ、費用や導入事例に関する要点までを、私の実務経験に基づいて一気に整理します。

PoCで止めずに現場で使われる状態まで持っていくための導入手順や、DifyやCopilot Studioの活用法も具体的に解説します。あなたの疑問を実務的な選択肢に落とし込める内容になっているので、安心して読み進めてください。

💡 成功への近道

最初にお伝えしたいのは、「完璧を目指して止まるより、小さく始めて学び、段階的に広げる」ことがいちばんの近道ということです。要件を最初から全部盛りにすると、検証が長引き、現場での温度感も下がりがち。まずは一番つらい業務にだけ効くミニマム構成を作り、使ってもらい、ログとフィードバックをもとに拡張していくのが失敗しない王道かなと思います。

この記事を読むとわかること

内製か外注か、ノーコード〜フルコードの選び方
失敗しない導入5ステップと現場定着のコツ
DifyやCopilot Studio、Pythonの使い分け
LangChainやLlamaIndexとRAG、OpenAI APIの設計要点

AIエージェントの作り方と全体像

出典：https://unsplash.com/ja

まずは「そもそもAIエージェントとは何か」を共通認識にし、開発と運用の全体像を描きます。ここで選定軸を決めておくと、後の意思決定が一気に楽になります。

全体像としては、目的（どの業務をどれだけ改善したいか）→データ（どの情報にアクセスするか）→実装手段（ノーコード/ローコード/フルコード）→運用（権限・承認・監査）→評価（使われ方と成果の測定）という流れで合意を取り、スコープを絞ったPoCから着手するのがおすすめです。

技術は後から入れ替え可能ですが、現場の課題選定と運用設計は後戻りが大きいので、ここを丁寧にやると成功率が上がります。

基本と特徴

AIエージェントは、目標を与えると自ら計画し、外部ツールやデータにアクセスして実行まで担う“働くAI”です。チャットボットのような一問一答型ではなく、複数ステップを自律的に進めるのが特徴。例えば「来月の営業週報を作成して」と指示すれば、CRMからデータ取得→傾向分析→文章生成→共有までを一貫処理します。

実務で効くポイントは以下です。

ツール連携（日程調整、メール送信、CRM更新など）
文書理解とRAG（社内規程・マニュアルの根拠提示）
ワークフロー実行（承認→通知→記録）

✅ 重要なポイント

現場に刺さるエージェントは、単なる会話よりも「社内データを読み、業務アクションを実行」できることが肝です。

もう少し踏み込むと、エージェントは「目標設定→タスク分解→情報収集→判断→実行→検証→再計画」というループを回します。ここで重要なのは、各ステップを人がどこまで介在するかを決めること。完全自動にこだわるより、「AIが下書き、人が最終確認」という運用のほうが品質も安心感が高いです。

さらに、ツール連携は最初は読み取り中心にして、ログが安定してから更新系の権限を狭く付与する、という段階設計が安全ですよ。

内製と外注の比較と選び方

出典：https://unsplash.com/ja

🚀 結論

短期は外注でスピード、中長期は内製で最適化。ハイブリッド（初期は伴走支援→徐々に内製化）が最も失敗しにくいです。

項目	内製	外注
初期スピード	遅い（学習が必要）	早い（型がある）
カスタマイズ性	非常に高い	中（製品制約あり）
総コスト	中長期で最適化しやすい	短期で割高になりやすい
ナレッジ蓄積	社内に蓄積	蓄積しにくい
セキュリティ/統制	要件に合わせやすい	製品ポリシーに依存

判断のコツは、リソース（人・時間・予算）×要件複雑度のマトリクスで考えること。業務連携が複雑、かつ長期活用が前提なら内製寄せ。検証優先や短期成果なら外注寄せが合理的です。

ハイブリッドで進めるなら、要件整理・データ整備・運用設計を一緒にやり、コードやプロンプト、設計意図のドキュメントを残してもらうのがポイント。引き継ぎの仕組みを契約に含めると安心です。

ノーコードとローコードの選定

ノーコードはスピード重視の検証や一次対応業務に相性抜群。ローコードは社内SaaSや承認フローとの連携が太く、IT部門と業務部の共同開発に向いています。

ノーコード：Difyなどでチャット＋簡易ワークフローを迅速に構築
ローコード：Copilot StudioやPower PlatformでM365連携・承認・監査を包含

⚠️ 注意

ノーコードだけで“すべて”を賄うのは無理があります。基幹系の更新や複雑な権限はローコード以上を前提にしてください。

選定の視点としては、誰が運用するか、変更頻度がどれくらいか、監査証跡が必要か、が効いてきます。最初はノーコードで価値を証明し、要件が見えてきたらローコードに載せ替える流れが現実的です。

フルコードPython開発の要点

独自要件や高度なRAG、マルチエージェント、緻密なガードレールが必要なら、Pythonによるフルコードが最有力。設計のカギは以下です。

疎結合設計（モデル・ツール・ワークフローをコンポーネント化）
観測可能性（ログ、トレース、プロンプトとコンテキストの記録）
評価自動化（回答品質・根拠提示率・再現率の継続評価）

✅ 実装のコツ

実装は「LangChainやLlamaIndex＋OpenAI API」をベースに、タスク分解→ツール呼び出し→検証→再計画のループを安定化するのがコツです。

さらに、例外系の扱いを最初から設計に入れておくと安心です。タイムアウト、外部APIエラー、権限不足、検索ヒットなしなど、よくある失敗パターンごとにフォールバックの分岐を用意しましょう。

テストはユニットだけでなく、実データを使った評価セットを作り、悪影響を検知する仕組みを持つと、長期運用で崩れにくくなります。

DifyとCopilotStudio活用法

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Difyは、プロンプトフロー・ツール呼び出し・RAGが直感的にまとまり、PoC〜小規模運用に最適。Copilot Studioは、TeamsやSharePoint、Power Automateと密連携し、エンタープライズのガバナンスや監査を取り込みやすいのが強みです。

Dify：FAQ一次対応、社内Q&A、部門内RAG、簡易ワークフロー
Copilot Studio：入社手続きフロー、ITヘルプデスク、申請承認、業務ボットの全社展開

🚀 おすすめの流れ

私のおすすめは「Difyで仮説検証→Copilot Studio/フルコードで本格展開」の二段構えです。

実務の流れとしては、Difyで「課題に効く最小の体験」を数日で作り、ユーザーの反応とログを集めます。

うまくいったら、監査や権限、通知・承認の深い連携が必要な部分をCopilot Studioに移し、DLPポリシーで守りを固める。

高度な要件が出てきたらPythonでマイクロサービス化し、両者から呼び出す構造にすると、進化のスピードとガバナンスのバランスが取りやすいですよ。

AIエージェントの作り方と導入手順

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ここからは、現場で失敗しないための実装ロードマップです。5ステップの導入手順と、技術選定・設計・運用の勘所を具体化します。

LangChainとLlamaIndexとRAG

役割の切り分け

LangChain：エージェントの計画・ツール実行・マルチステップ対話
LlamaIndex：データ取り込み・索引作成・問い合わせ時の最適検索
RAG：社内知識を根拠付きで回答させるための中核パターン

実装の要点

分割とEmbedding：見出し単位など意味の塊で分割し、メタデータを必ず付与
検索の多段化：粗検索→再ランキング→コンテキスト圧縮で精度とコストを両立
根拠提示：引用元URL・文書名・該当段落を明示し、回答の監査性を担保

⚠️ RAGの重要事項

RAGの性能はデータ整備8割。古い文書や重複、権限の不整合は精度を著しく落とします。

OpenAIAPI連携とプロンプト設計

API連携の実務ポイント

コンテキスト節約：システム/ツール仕様は短く、可変部分は外部参照に
関数呼び出し：ツール使用はfunction callingで構造化し、入力検証を徹底
再試行とタイムアウト：リトライ戦略とフォールバックモデルを用意

APIはエラーも含めて設計の一部です。リトライ、冪等性の担保、引数バリデーション、機密値のマスキングなど、実運用の落とし穴を最初から潰しておきましょう。（出典：OpenAI API ドキュメント「Function calling」）

プロンプト設計の型

役割・目的・制約・手順・出力形式の順に明示
禁止事項と優先順位を箇条書きで固定化
RAG回答では「根拠がなければ回答しない」を必ず指示

✅ プロンプトの秘訣

現場で効くのは、プロンプトよりガードレール（承認・権限・監査）。両輪で考えましょう。

ワークフローと権限設計の要点

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AIエージェントは、「どこまで自動」「どこから人」を最初に決めるほど安定します。

人間の承認：顧客送信前・重要更新前に段階承認を必ず挟む
最小権限：読み取り専用から開始し、段階的に実行権限を付与
監査可能性：プロンプト・コンテキスト・ツールI/O・最終出力を全記録

🚀 定着のコツ

定着のコツは、「AIが下書き→人が確定」の運用設計。品質と安全を両立できます。

加えて、ロール（役割）×データ領域のマトリクスで権限を整理し、例外申請のフローを用意しておくと運用が止まりません。

万一の誤操作に備え、ロールバックと変更履歴の復元を決めておくと、現場の安心感がグッと上がります。

ナレッジベース整備とセキュリティ

ナレッジ整備の手順

棚卸し：SOP、規程、FAQ、メール定型、製品仕様を収集
正規化：重複除去、版管理、メタデータ付与、アクセス権整備
更新運用：文書オーナーとレビュー周期、変更差分の周知フロー

セキュリティとデータ保護

権限連携：元システムのACLを検索・回答にも反映
データ分離：本番/検証のインデックスを厳密に分離
ログの機微情報：PII/機密のマスキングと保存期間の明文化

⚠️ 免責事項

費用や取り扱いルールは組織ごとに異なります。正確な情報は公式サイトをご確認ください。また、最終的な判断は専門家にご相談ください。

アクセス制御は、検索段階と回答段階の両方でフィルタをかける二重ロックが安心です。

データ転送や一時キャッシュの取り扱い、暗号化の方式、第三者提供の有無もポリシーとして明文化し、監査で説明できる状態を保ちましょう。

導入費用相場と効果事例の要点

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費用の一般的な目安

区分	ノーコード	ローコード	フルコード
PoC（1〜2カ月）	数十万円〜	100〜300万円程度	200〜500万円程度
パイロット（3〜4カ月）	100〜300万円程度	300〜800万円程度	500〜1,200万円程度
本番展開（要件依存）	月額数万円〜	月額数十万円〜	初期1,000万円超もあり