本記事では、AIエージェントの導入を検討する企業の担当者に向けて、内製と外注の選び方から具体的な作り方の手順までを解説します。
AIエージェントを自社で活用したいと考えても、「そもそも自分たちで作るべきか、開発会社に依頼すべきか」という最初の判断で迷うケースは少なくありません。
作り方を調べても、プログラミング前提の技術的な情報が多く、自社に合った進め方が見えにくいのが現状です。作り方は、内製か外注か、どのツールを使うかによって大きく変わります。
RAGやAIエージェントの受託開発に携わってきた知見をもとに、実装の視点から解説します。自社に合った作り方を見極める判断材料として、お役に立てれば幸いです。
AIエージェントの作り方には大きく2つのアプローチがある
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AIエージェントの作り方は、大きく「内製（自社で開発する）」と「外注（開発会社に依頼する）」の2つのアプローチに分かれます。
さらに構築の方法も、専門知識が少なくても作れるノーコードから、自由度の高いフルコード開発まで段階があります。
自社の体制・目的・予算に応じて、どのアプローチと構築レベルを選ぶかが、作り方の出発点になります。
なお、この記事はAIエージェントの「作り方」に焦点を当てています。AIエージェントの仕組みや種類といった基礎知識については、AIエージェントとは？仕組み・種類・業務活用をわかりやすく解説で解説していますので、あわせてご覧ください。
「内製」と「外注」という2つの選択肢
AIエージェントを作る方法を考えるとき、最初の分かれ道になるのが「内製するか、外注するか」です。内製は自社のメンバーが構築する方法、外注は開発会社などの外部パートナーに依頼する方法を指します。
どちらを選ぶかによって、必要な体制、かかる期間やコスト、そして完成後の運用のしやすさが変わってきます。社内にエンジニアがいるか、どこまで自社の要件に合わせたいか、いつまでに導入したいかといった条件によって、適した選択は異なります。内製と外注の選び方は、次章で詳しく解説します
内製と外注は、どちらが優れているというものではなく、自社の状況に合うかどうかで選ぶことが大切です。
構築レベルの3分類（ノーコード・ローコード・フルコード）
内製・外注とは別の軸として、「どのくらいコードを書いて作るか」という構築レベルの違いがあります。大きく3つに分類できます。
- ノーコード：プログラミングをせず、画面操作を中心に作る方法。専門知識が少なくても始められます。
- ローコード：一部にコードを使いながら、テンプレートやツールを併用して作る方法。柔軟性と手軽さのバランスが取れています。
- フルコード：プログラミング言語を用いて一から開発する方法。自由度が最も高く、複雑な要件に対応できます。
ノーコードは手軽に試せる一方で機能に制約があり、フルコードは自由度が高い分だけ専門知識と工数が必要になります。どのレベルが適しているかは、実現したい機能の複雑さと、社内のスキルによって変わります。
自社に合うアプローチの考え方
ここまでの「内製か外注か」「どの構築レベルか」という2つの軸を組み合わせて、自社に合った作り方を決めていきます。たとえば、まず試したい段階なら「内製×ノーコード」、複雑な業務システムと連携させたいなら「外注×フルコード」といった組み合わせが考えられます。
この記事では、この後の章で内製と外注の選び方、具体的な作り方の手順、構築レベル別の作り方を順に解説していきます。まずは自社がどの方向性に近いかをイメージしながら読み進めると、判断しやすくなります。
自社に合うアプローチは、これらの要素を整理することで見えてきます。
内製と外注の選び方｜メリット・デメリットを比較
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内製と外注は、それぞれにメリットとデメリットがあり、自社の体制や目的によって適した選択が変わります。内製はノウハウが社内に蓄積される一方で人材と時間が必要になり、外注は専門知識を活用して確実に進められる一方でコストや要件伝達の手間がかかります。社内のAI人材の有無、求める要件の複雑さ、導入までの時間軸の3点が、選び方の主な判断材料になります。
内製のメリット・デメリット
内製は、自社のメンバーがAIエージェントを構築する方法です。社内に知見が蓄積され、運用開始後の調整を自分たちで行いやすいという利点があります。
一方で、AIエージェントの開発にはLLM（大規模言語モデル）やデータ整備の知識が求められるため、対応できる人材が社内にいることが前提になります。人材がいない場合は、育成や採用に時間がかかることもあります。
内製は、継続的にAIを活用していきたい企業や、社内に技術者がいる企業に向いた方法だといえます。
外注のメリット・デメリット
外注は、開発会社などの外部パートナーにAIエージェントの構築を依頼する方法です。専門知識を持つ相手に任せることで、社内にリソースがなくても確実に進められる点が大きな利点です。
ただし、外注費用が発生することに加え、自社の業務や要件を正確に伝える工程が重要になります。要件の伝達が不十分だと、期待した成果物にならないこともあるため、パートナー選びとコミュニケーションが成否を分けます。
外注は、社内に専門人材がいない企業や、早期に確実な成果を求める企業に適しています。
どちらが向いているか（判断のチェックポイント）
内製と外注のどちらを選ぶかは、いくつかの観点を整理することで判断しやすくなります。次の表は、主な判断のポイントをまとめたものです。
判断のポイント | 内製が向いているケース | 外注が向いているケース |
社内のAI・データ人材 | 社内に技術者がいる | 専門人材がいない |
求める要件の複雑さ | 比較的シンプル／自社で対応可能 | 複雑・既存システムとの連携が必要 |
導入までの時間軸 | 時間をかけて育てられる | 早期に成果を出したい |
運用体制 | 自社で継続的に運用したい | 運用も含めて相談したい |
実際には、内製と外注を組み合わせる方法もあります。たとえば、最初の構築は外注し、運用フェーズから内製に切り替える、あるいは基盤設計だけ外部に相談し、日々の調整は社内で行うといった進め方です。弊社が支援する際も、すべてを外注するのではなく、自社で対応できる部分と専門的な支援が必要な部分を切り分けて進めるケースがあります。
自社の状況をこれらの観点で整理すると、内製と外注のどちらが適しているかが見えてきます。
AIエージェントの作り方【5ステップ】
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AIエージェントは、目的の設定から始めて、ツール選定、データ準備、構築・テスト、運用改善という5つのステップで作っていきます。
いきなり構築を始めるのではなく、何のために作るのかを明確にし、参照させるデータを整えてから開発に入ることが、実用的なAIエージェントを作る近道です。特にデータの準備と権限設計は、完成後の精度と安全性を左右する重要な工程になります。
以下、各ステップで行うことを解説します。なお、導入をマネジメントの視点から捉えた進め方はAIエージェントとは？仕組み・種類・業務活用をわかりやすく解説でも触れていますので、あわせてご覧ください。
ステップ1：目的と対象業務を決める
最初に、AIエージェントで何を実現したいのか、どの業務を任せるのかを決めます。ここが曖昧なまま作り始めると、完成しても使われないものになりがちです。
対象業務は、繰り返し発生し、手順がある程度整理されているものから選ぶと、効果を実感しやすくなります。問い合わせ対応、情報収集、資料の下書き作成などが、着手しやすい業務の例です。
目的と対象が定まることで、次のツール選定の判断基準が明確になります。
ステップ2：構築方法・ツールを選ぶ
目的が決まったら、それを実現する構築方法とツールを選びます。先に触れたノーコード・ローコード・フルコードのどのレベルで作るかを、対象業務の複雑さと社内のスキルに応じて判断します。
シンプルな業務であればノーコードツールで十分な場合が多く、既存システムとの連携や独自の要件がある場合はローコードやフルコードでの開発が必要になります。ツールの詳細な比較は、構築レベルごとに次章で解説します。作りたいものの複雑さを基準に選ぶことが、無理のない構築につながります。
ステップ3：参照データ・ナレッジを準備する
AIエージェントの精度は、参照するデータやナレッジの質に大きく左右されます。マニュアル、FAQ、過去の対応履歴などを、AIが扱いやすい形に整理する工程です。
社内の情報を参照させる場合は、外部データを検索して回答に反映するRAG（検索拡張生成）の仕組みを活用するのが一般的です。詳しくはRAG（検索拡張生成）とはで解説しています。
この場合、元となるデータが整理されていないと、検索の精度が上がりません。
データの準備は地味な工程ですが、ここを丁寧に行うことが、完成後の精度を決める分かれ目になります。
ステップ4：エージェントを構築・テストする
準備が整ったら、実際にAIエージェントを構築します。選んだツールやフレームワークを使い、目的の業務を処理できるよう組み立てていきます。
構築後は、すぐに本番で使うのではなく、テストで動作を確認する工程が欠かせません。想定した通りに動くか、誤った出力をしないか、業務に適した精度が出るかを検証します。
この段階で見つかった課題をもとに、参照データやプロンプトの調整を行います。テストを丁寧に行うことが、運用開始後のトラブルを減らすことにつながります。
ステップ5：権限設計と運用改善
最後に、AIエージェントにどこまでの権限を与えるかを設計し、運用を開始します。特に、外部システムを操作したり、情報を送信したりする場合は、権限の範囲を慎重に決める必要があります。
運用開始後も、実際の利用状況を見ながら改善を続けます。ユーザーからのフィードバックや、想定外だった動作をもとに、参照データやフローを調整していきます。次の項目は、運用改善で確認したいポイントの例です。
- 出力の精度は業務に十分なレベルか
- 想定外の動作や誤りが発生していないか
- 参照データは最新の状態に保たれているか
AIエージェントは作って終わりではなく、運用しながら育てていくものです。この改善のサイクルを回すことが、長く使える仕組みにつながります。
これら5つのステップを踏むことで、AIエージェントを着実に作り上げられます。次の章では、構築レベル別の具体的な作り方を見ていきます。
構築レベル別の作り方｜ノーコード・ローコード・フルコード
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AIエージェントの作り方は、どのくらいコードを書くかによって、ノーコード・ローコード・フルコードの3つに分けられます。ノーコードは画面操作を中心に手軽に作れ、フルコードは自由度が高い代わりに専門知識を要します。
実現したい機能の複雑さと、社内で使えるスキルのバランスから、適した構築レベルを選ぶことが失敗を避けるポイントになります。
3つの構築レベルの特徴を整理すると、次のようになります。
構築レベル | 必要な専門知識 | 自由度 | 向いているケース |
ノーコード | 少ない | 低〜中 | まず試したい／定型的な業務 |
ローコード | 中程度 | 中〜高 | ある程度の要件に柔軟に対応したい |
フルコード | 高い | 高い | 複雑な要件／既存システムとの連携 |
以下、それぞれの作り方を具体的に見ていきます。
ノーコードでの作り方
ノーコードは、プログラミングを行わず、画面上の操作を中心にAIエージェントを作る方法です。専門知識が少なくても始められるため、まず試したい場合や、社内にエンジニアがいない場合に適しています。
代表的なツールには、DifyやMicrosoft Copilot Studioなどがあります。これらは、あらかじめ用意された部品を組み合わせる形でエージェントを構築でき、比較的短期間で形にできる点が特徴です。
一方で、用意された機能の範囲内での構築になるため、複雑で独自性の高い要件には対応しきれない場合があります。ツールの機能や料金は変動するため、検討の際は各提供元の公式情報で確認することをおすすめします。
ノーコードは、小さく始めて効果を確かめたい段階に適した方法だといえます。
ローコードでの作り方
ローコードは、一部にコードを使いながら、ツールやテンプレートを併用してAIエージェントを作る方法です。ノーコードよりも柔軟に作れ、フルコードよりも手軽という、中間的な位置づけになります。
基本的な部分はツールの機能で構築し、独自の処理が必要な箇所だけコードで補うといった作り方ができます。ある程度の要件に対応しつつ、開発の負担を抑えたい場合に向いています。ノーコードでは物足りないが、フルコードほどの工数はかけられないという場合の選択肢になります。
ローコードは、手軽さと柔軟性のバランスを取りたい場合に適した方法です。
フルコードでの作り方
フルコードは、プログラミング言語を用いて一からAIエージェントを開発する方法です。自由度が最も高く、複雑な要件や既存システムとの連携にも対応できます。
開発には、LangChainやLangGraphといったAIエージェント開発向けのフレームワークがよく用いられ、言語としてはPythonが広く使われています。これらを使うことで、エージェントの動作を細かく制御し、自社の業務に合わせた独自の仕組みを構築できます。
その分、開発には専門知識と工数が必要になるため、社内に技術者がいるか、外注するかの判断が伴います。
フルコードは、独自性の高いAIエージェントを本格的に構築したい場合に適した方法です。
構築レベルごとに、必要なスキルと実現できることが異なります。
AIエージェントを作る際の注意点・失敗しないためのポイント
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AIエージェントを作る際は、いきなり大規模に導入せず、小さく始めて改善を重ねることが失敗を避ける基本です。
あわせて、ハルシネーション（事実と異なる情報の生成）への対策、セキュリティと権限の設計、運用を前提とした体制づくりが欠かせません。技術的に作れることと、業務で安全に使えることは別の問題であり、この差を埋める設計が成否を分けるポイントになります。
スモールスタートで始める
最初から全社的に、あるいは複雑な業務を対象にAIエージェントを作ろうとすると、開発が難航しやすくなります。まずは対象を絞り、限定した範囲で作って試すスモールスタートが有効です。
小さく始めることで、想定と実際のズレを早い段階で把握でき、修正のコストも抑えられます。1つの業務で効果と課題を確認してから、対象を広げていく進め方が現実的です。小さく作って検証するサイクルが、結果的に確実な導入につながります。
ハルシネーション・精度への対策
AIエージェントは、事実と異なる情報をもっともらしく生成することがあります。これはハルシネーションと呼ばれ、業務で利用する際の代表的なリスクです。
対策としては、社内の正確なデータを参照させるRAGの仕組みを組み込むことや、重要な出力については人間が確認する工程を設けることが挙げられます。
AIの出力をそのまま使うのではなく、確認のプロセスを業務フローに組み込むことで、誤りが表に出るのを防ぎやすくなります。精度への対策は、参照データの整備と確認体制の両面から考えることが重要です。
セキュリティと権限設計
AIエージェントは、社内システムや外部ツールと連携して動作するため、扱う情報やアクセスできる範囲の設計が重要になります。権限を広げすぎると、情報漏えいや誤操作のリスクが高まります。
特に、個人情報や機密情報を扱う場合は、セキュリティ要件を満たした設計が前提になります。権限の設計は、便利さと安全性のバランスを取りながら慎重に行うことが求められます。
運用・改善を前提にする
AIエージェントは、一度作れば完成というものではありません。実際の業務で使う中で、想定外の動作や新たな課題が見つかるため、運用しながら改善を続ける前提で設計することが大切です。
作る段階から、後で調整しやすい構成にしておくことや、利用状況を記録して改善に活かせるようにしておくことが、長く使える仕組みにつながります。
弊社が開発を支援する際も、作って納めて終わりではなく、運用の中で精度を高めていく設計を重視しています。運用と改善を見据えて作ることが、AIエージェントを実務で機能させる条件になります。
これらの注意点を押さえることで、作ったAIエージェントを安全かつ実用的なものにできます。
AIエージェントの開発・導入事例のイメージ
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AIエージェントは、部門や業務によってさまざまな形で活用されています。ここでは、具体的な導入がどのようなイメージになるかを、代表的なパターンとして紹介します。
自社のどの業務に当てはめられそうか、イメージを持ちながら読むことで、導入の検討が進めやすくなります。
なお、ここで挙げるのは一般的な活用パターンです。実際の導入は、企業ごとの業務内容や課題によって設計が変わります。
カスタマーサポートでの活用イメージ
問い合わせ対応の業務では、AIエージェントが社内のFAQやマニュアルを参照し、一次対応を担うイメージが考えられます。よくある質問への回答をAIが行い、複雑な案件は担当者に引き継ぐという役割分担です。
この形では、担当者が定型的な問い合わせから解放され、個別対応が必要な案件に集中しやすくなります。対応履歴を蓄積して、回答の品質を揃えていく使い方も想定されます。
バックオフィス業務での活用イメージ
経理や人事などのバックオフィス業務では、AIエージェントが定型的な処理の下準備を担うイメージがあります。たとえば、書類の内容確認や、社内規定に関する問い合わせへの回答などです。
定型部分をAIが処理し、判断が必要な部分は人が担当するという設計にすることで、担当者の負担を軽減しつつ、確認の質を保てます。既存の業務システムやRPAと組み合わせて使うケースも想定されます。
データ分析・レポート業務での活用イメージ
データを扱う業務では、AIエージェントが情報の収集から集計、レポートの下書き作成までを支援するイメージが考えられます。人が手作業で行っていた調査やまとめの工程を、目標を伝えることで進められるようになります。
この領域は、データの整備状況が成果を大きく左右します。参照するデータが整理されているほど、AIエージェントの出力精度は高まります。
これらのイメージを参考に、自社のどの業務から始められそうかを考えると、導入の具体像が見えてきます。
AIエージェントの作り方に関するよくある質問
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AIエージェントの作り方を検討する際に、よく寄せられる質問をまとめました。作る前の判断材料として参考にしてください。
Q. AIエージェントを作るのにどのくらいの期間・費用がかかりますか？
A. 作り方によって大きく異なります。ノーコードツールを使って簡単なものを作る場合は、比較的短期間かつ低コストで始められます。一方、既存システムとの連携や独自要件に対応するフルコード開発では、相応の期間と費用が必要になります。
費用を検討する際は、構築時のコストだけでなく、運用や改善にかかる継続的なコストも含めて考えることが重要です。具体的な金額は要件によって変わるため、対象業務を整理したうえで見積もりを取ることをおすすめします。
Q. プログラミングの知識がなくても作れますか？
A. 作れます。ノーコードツールを使えば、プログラミングを行わずに画面操作を中心にAIエージェントを構築できます。まず試してみたい場合や、社内にエンジニアがいない場合の選択肢になります。
ただし、複雑な業務や既存システムとの連携が必要な場合は、ローコードやフルコードでの開発が必要になり、専門知識が求められます。作りたいものの複雑さによって、必要なスキルは変わります。
Q. AIエージェントは無料で作れますか？
A. 無料で試せるツールは存在しますが、機能や利用回数に制限があるのが一般的です。小規模な検証であれば無料の範囲でも始められますが、本格的な業務利用では有料プランや個別開発が前提になることが多くなります。
無料の範囲でまず作ってみて、有効性を確認してから本格的な構築を検討する進め方が現実的です。
Q. 内製と外注、どちらがおすすめですか？
A. 一概にどちらが良いとはいえず、自社の状況によって適した選択が変わります。社内にAI・データの専門人材がいて、継続的に運用していきたい場合は内製が向いています。専門人材がおらず、早期に確実な成果を求める場合は外注が適しています。
最初は外注で構築し、運用フェーズから内製に切り替えるといった組み合わせも可能です。自社の人材・要件・時間軸を整理して判断することをおすすめします。
Q. 何から始めればよいですか？
まずは「どの業務にAIエージェントを使いたいか」という目的を明確にすることから始めます。対象業務が定まれば、必要な構築レベルや、内製か外注かの判断がしやすくなります。
いきなり大きく始めるのではなく、効果を見込める業務を1つ選び、小さく作って試すところからスタートするのが、無理のない進め方です。
これらの疑問を整理したうえで、自社に合った作り方を検討することが大切です。
まとめ｜AIエージェントの作り方は「自社に合う方式選び」から
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AIエージェントの作り方は、内製と外注のどちらで進めるか、そしてノーコード・ローコード・フルコードのどの構築レベルで作るかという、方式の選択から始まります。
技術的にどう作るかよりも先に、自社の体制と目的に合った方式を選ぶことが、実用的なAIエージェントづくりの出発点になります。本記事の要点を整理します。
- 作り方には「内製」と「外注」の2つのアプローチがあり、社内のAI人材・要件の複雑さ・時間軸から選ぶ。両者を組み合わせる方法もある。
- 構築レベルは、手軽なノーコード（Dify・Microsoft Copilot Studio など）、中間のローコード、自由度の高いフルコード（LangChain・LangGraph・Pythonなど）の3つに分かれる。
- 作る手順は、目的設定→ツール選定→データ準備→構築・テスト→権限設計と運用改善の5ステップ。特にデータの準備が精度を左右する。
- 失敗を避けるには、スモールスタート、ハルシネーション対策、セキュリティと権限設計、運用を前提とした改善が欠かせない。
AIエージェントは、作ること自体が目的ではなく、業務で安全に、継続的に使えることが重要です。そのためには、技術的な構築だけでなく、データの整備や権限の設計、運用改善までを見据えた進め方が求められます。
自社だけで進めるのが難しい場合は、経験のある開発会社に相談しながら進める方法もあります。
AIエージェントの開発・導入ならglorious futureにご相談ください
株式会社glorious futureは、「だれにでもデータ活用ができる社会へ」をミッションに、システム開発・データ分析を通じて企業のAI活用を支援しています。
AIエージェントの開発では、内製と外注の判断から、対象業務の整理、データの準備、構築、運用開始後の改善まで、多くの検討事項があります。当社では、こうした作り方の検討段階から、実装、運用定着までを一貫して支援できる体制を整えています。
glorious futureの支援には、次のような強みがあります。
- RAG・AIエージェント開発の実績：RAG（検索拡張生成）やAIエージェントを活用したシステム開発を手がけており、実装に基づいた提案が可能です。
- データ分析の専門性：データの整備・分析を本業とするため、AIエージェントの精度を左右するデータ準備の段階から支援できます。
- プライバシーマーク取得：個人情報保護の体制を整備しており、セキュリティに配慮した設計・開発を行います。
- 伴走型の支援：作って終わりではなく、業務への定着と運用改善まで継続的にサポートします。
「自社で作るべきか、外注すべきか判断したい」「AIエージェントを作りたいが何から始めればよいか分からない」といった検討の初期段階からのご相談も歓迎しています。
AIエージェントの開発・導入をお考えの際は、ぜひお気軽にお問い合わせください。