AIエージェント構築の手順7ステップ！基盤の選び方と本番運用のコツ

AIエージェントの構築手順を7ステップで整理した解説記事が公開された。任せる業務を1つに絞る、ワークフローかエージェントかを決める、構築基盤とLLMを選ぶ、指示文を設計する、ツールと社内データを接続する、評価データで精度を測る、権限を絞って本番に公開する、という流れだ。DifyやCopilot Studio、Amazon Bedrock AgentCoreといった基盤の名前も挙がっており、構築の入口から出口までを一本の道筋で示している。記事が引用するGartnerの予測では、エージェント型AIのプロジェクトの40%超が2027年末までに中止されるという。記事はAnthropicのワークフローとエージェントの整理も引きつつ、最もシンプルな方法から始めて必要なときだけ複雑さを足すよう勧めている。

AIの鬼から見れば、この数字がこの記事の本当の主役だ。試作でデモが動いた瞬間に「もうできた」と思い込むのが、中止行きのプロジェクトに共通する病である。エージェントは新人社員に似ている。指示書もなく、どの権限を持たせるかも決めないまま現場に放り込めば、誰でも事故を起こす。記事がステップ1で「任せる業務を1つに絞れ」と言い、ステップ7で「権限を絞って段階的に広げろ」と言うのは、AI特有の魔法を探すのではなく、普通の業務教育の手順をAIに当てはめろという意味だと読むべきだ。基盤選びの前に業務の切り方で勝負が決まる、と言い切っても大きくは外れない。

中小企業の実務に落とすなら、明日すべきは製品の比較表を開くことではない。まず社内の業務を「入力・判断・操作・出力・例外」に分解し、手順を人に言葉で説明できない仕事を候補から外すことだ。そのうえで、判断が分かれる一部だけをエージェントに任せ、残りは決まった手順のワークフローで回す。指示文に「判断できないときは誰に回すか」を書いておくだけでも、根拠のない回答を防ぐ効果がある。評価データには過去の問い合わせ履歴など実際の入力を使い、正常系だけでなく規程にない質問のような例外も含める。指示文や接続を直すたびに同じデータで測り直せば、改善か改悪かを数字で判断できる。