
Service 03
単一のLLM呼び出しだけでは、複雑な業務タスクを最後まで自律的に遂行することはできません。複数のAIモデル・外部ツール・データベースを連携させるエージェント設計が必要です。
タスク分解、ツール選択、実行計画の自動生成、エラーハンドリングまでを含むエージェントアーキテクチャを構築します。LangChain、LangGraph、CrewAI等のフレームワークを活用し、企業固有の業務プロセスに最適化されたAIエージェント開発を行います。
複数のAIモデルとツールを自律的に連携させ、人間の介在なく複雑な業務タスクを遂行するAIエージェントシステムを実現します。

01
STEP 01
自動化対象の業務プロセスを分析し、エージェントが遂行すべきタスク・判断基準・連携先システムを定義します。マルチエージェント構成の要否も含めてアーキテクチャを設計します。
Method
業務タスク分解分析
エージェントアーキテクチャ設計
ツール連携要件定義
Output
エージェント要件定義書
アーキテクチャ設計図
定義したアーキテクチャに基づき、タスク実行ロジック、ツール呼び出し機能、メモリ管理機構を実装します。外部API・社内システムとの連携インターフェースも構築します。
Method
エージェントコア開発
ツールプラグイン実装
メモリ・状態管理設計
Output
AIエージェントシステム
ツール連携モジュール
実業務データを用いたエージェントの動作検証を行い、タスク完遂率・判断精度・処理速度を評価します。エッジケースへの対応とフォールバック処理を最適化します。
Method
シナリオベーステスト
精度・性能評価
フォールバック設計
Output
テスト結果レポート
チューニング済みエージェント
本番環境へのデプロイと、エージェントの稼働状況をリアルタイムで監視する仕組みを構築します。異常検知とアラート設計により、安定運用を実現します。
Method
デプロイメント自動化
監視ダッシュボード構築
アラート設計
Output
デプロイ済みエージェント
運用監視システム
障害対応手順書
PROOF
AIエージェントは「作れるか」ではなく「本番で運用しきれるか」で差が付きます。ここに並べたのは一般論ではなく、実際に本番環境で出した数字です。
CASE STUDIES
ABOUT AI AGENT DEVELOPMENT
AIエージェントの開発を検討している方に向けて、仕組み、作り方の選択肢、開発の進め方、費用が何で決まるか、そして意外と語られない本番運用の壁までを整理しました。
AIエージェントは、目標を与えると自分で手順を考えて道具を使い、タスクを進めるAIです。チャットで答えるだけのAIとの違いは「自分で動くか」にあります。
中核の言語モデル(考える)、外部ツールの呼び出し(動く)、文脈の記憶(覚える)の3点で構成されます。この構成が意味するのは、賢さはモデルだけでは決まらないということです。どの道具を、どの権限で持たせるかの設計が、実用性の大半を決めます。
従来のチャットボットは決めた筋書きに沿って答え、生成AIチャットは聞かれたことに答えます。エージェントは目標から逆算して、複数の手順を自分で実行します。逆に言えば、1問1答で済む業務にエージェントは過剰です。この見極めを間違えると、開発費だけが膨らみます。
海外ではエージェンティックAI(Agentic AI)という呼び方が主流になりつつあります。使い分けは、AIエージェントが「個々の実行主体」を指すのに対し、Agentic AIは「目標を与えると自律的に計画・実行するAIの設計思想」を指す、という程度です。呼び名は違っても、開発で問われることは同じ——どこまで任せ、どこで人が判定するか、です。
実務で動いている例は、社内問い合わせの一次対応、定型レポートの収集と作成、システム監視と一次対応、営業準備の情報収集あたりに集中しています。共通点は「手順は決まっているが分岐が多く、人がやると面倒」な仕事です。創造的な判断の代行は、現時点では実用の中心ではありません。
作り方は3段階あり、どこまで自作するかで費用と自由度が変わります。
DifyやCopilot系のツールで、画面操作だけでエージェントを組めます。速くて安い代わりに、ツールの想定した形しか作れません。最初の検証はここから始めるのが定石で、いきなりフルコードで作る理由は、検証が済むまでは基本的にありません。
n8nなどの視覚的なワークフローツールで、処理の流れを自分で設計します。既存システムとの接続が要る業務ではこの層が現実解になることが多く、ノーコードで詰まった点をここで解消できるかを先に確かめると、無駄なフルコード開発を避けられます。
LangChainなどのフレームワークでゼロから開発します。自由度が最大の代わりに、精度評価・監視・保守まで全部自前になります。選ぶ基準は「既製ツールでは業務の要件が満たせないと検証で確認できたか」。技術的な興味で選ぶ層ではありません。
開発の成否は、コードを書き始める前の2つの決定でほぼ決まります。
「何でもできるエージェント」を目指した開発は、ほぼ確実に失敗します。範囲が広いほど精度は下がり、テストは不可能になり、失敗の原因が特定できなくなるからです。1つの業務の、分岐の少ない部分から始めて、動いたら範囲を広げる。地味ですが、本番で動いているエージェントは全部この順序で作られています。
全自動を目指すより、「ここだけは人が承認する」ポイントを設計に残すほうが、結果的に早く本番に載ります。とくに社外への送信・金銭・データの削除に関わる操作は、人の承認を挟む設計が現在の実務水準です。全自動への移行は、運用実績が信頼を積んでからで遅くありません。
エージェントは確率的に動くので、必ず失敗します。問うべきは失敗するかではなく、失敗したときに何が起きるかです。失敗を検知する仕組み、失敗時に安全側へ倒す動作、人へ引き継ぐ経路。この3つが設計に無いエージェントは、デモでは動いても本番に出せません。
「なんか良い感じに動く」は評価ではありません。実際の業務ケースを集めたテストセットを作り、変更のたびに同じセットで測る。この地味な仕組みが無いと、改善のつもりの変更で精度が下がっても気づけません。評価セットの構築は開発の付属品ではなく、開発そのものの一部です。
「AIエージェントの開発費用はいくらか」は検索でもよく聞かれる質問ですが、独立した見出しで答えているページはほとんどありません。金額を動かす変数で答えます。
接続する社内システムの数、扱うデータの機密度(権限設計の複雑さ)、求める精度の水準、そして全自動か人の承認を挟むか。この4つでほぼ決まります。とくにシステム接続数が効きます。エージェント本体より、接続と権限まわりの開発が費用の過半を占める案件は珍しくありません。
初期開発費のほかに、モデルAPIの従量課金、精度監視と改修の工数が毎月かかります。利用が増えるほどAPI費用も増えるため、1回あたりの処理コストを設計時に見積もっておかないと、成功するほど赤字になる構造ができあがります。
デモまでは誰でも作れる時代になりました。差が付くのは本番で運用し続ける部分で、検索上位でここを正面から書いているページはごく少数です。
業務の内容・接続先のデータ・モデルのバージョンは全部変わり続けます。作った時点の精度は保存されません。定期的に評価セットで測り直し、劣化したら原因を切り分ける運用が要ります。この運用の工数を初期見積もりに入れていない案件が、リリース後に止まります。
エージェントに与えた権限は、エージェントが誤って使う可能性のある権限です。目標の解釈を誤ったエージェントが、与えられた道具を正しく使って誤った結果を出す、という事故は実際に起きます。権限は業務に必要な最小限に絞り、危険な操作は人の承認を挟む。設計時の1行が、運用時の事故を防ぎます。
本番のエージェントには「なぜその行動をしたか」を後から追える記録が要ります。うまく動かなかったときに原因を特定できない状態は、改善もできない状態です。行動ログと判断過程の記録は、あとから足すのが難しいので、最初の設計に含めてください。
実績の見方と、契約前に聞くべきことを絞って書きます。
デモやPoCの実績と、本番で運用が続いている実績は別物です。実績を見るときは「それは今も動いていますか」「運用開始からどのくらいですか」と聞いてください。答えに具体が無い場合、その会社の実績はデモまでの可能性があります。
精度の評価方法をどう作るか、失敗時の設計をどうするか、運用に移った後の改修体制と費用はどうなるか。この3つへの答えの具体性で、本番まで持っていける会社かが分かります。モデルやツールの名前しか出てこない提案は、デモ止まりの危険信号です。
NEWS & BLOG
SOLUTIONS
このサービスで使う開発手法・契約モデル・技術方式です。


FAQ
ご相談の前によくいただく質問です。解決しない点はお気軽にお問い合わせください。
01
チャットボットは会話への応答が仕事で、RPAは決まった手順の繰り返しが仕事です。AIエージェントはこの中間にあり、タスクの分解・ツールの実行・結果の検証までを状況に応じて自律的に遂行します。実務で効くのは、会話やツール呼び出しの裏に「任せてよい処理」と「システムが保証すべき処理」の境界を引くことです。この線引きが、本番で事故を起こさないための本体になります。
02
対象業務の複雑さと、エージェントにどこまで任せるかによって変わるため、定額では提示していません。まずは無料のAIエージェント診断で、任せてよい範囲とシステムで守るべき範囲を切り分けたうえで、概算をお出しします。診断の段階で、動くもので判断できる状態にしてお返しします。
03
対象業務の複雑さによりますが、要件が固まっていればAI自律開発ツールを併用し、最初に動くバージョンまでは数日から数週間が目安です。ただし本番投入には異常系の設計と検証が欠かせないため、そこを省いた最短納期はお約束しません。
04
なりません。実案件のチャットボット分類では99.9%まで到達しましたが、それでも100%が必要な処理(決済・在庫・受注など)では予期しない動きをする可能性が残ります。だから精度を上げることと同時に、受け付けてはいけない処理を通さない停止条件と、記録の突き合わせをシステム側に設計します。
Plans
受託開発(1年以内のカスタム開発)、代理出産型プロフィットシェア(ARCHECOが事業運営を主導、無償保証・サービス譲渡確約付き、2〜3年計画)、ジョイントベンチャー(双方が資本出資し事業体を共同設立、2〜3年計画)、スウェットエクイティ(労働力を株式として投下)。事業フェーズとリスク許容度に合わせて、最適な契約形態を設計します。どの契約を選んでも、事業を当てることへのこだわりは変わりません。
Plan 01
ARCHECOのソリューションライブラリと自律型AI開発エージェントを活用し、1年以内でカスタムシステムを構築・納品します。AI戦略策定からAgentic RAG構築、業務特化型プライベートSaaS開発、UX/UIデザインまで、事業に必要な全工程を一気通貫で実行します。

Plan 02
ARCHECOが事業の企画・開発・運営を主導し、2〜3年計画で事業を立ち上げます。無償保証、サービス譲渡確約、採用代行を含むリスク軽減策をセットで提示。事業が黒字化して初めてARCHECOの収益が発生するプロフィットシェア構造により、全員が事業の成功だけに集中します。

Plan 03
クライアント様とARCHECOが資本を出し合い、新たな事業体を共同設立します。双方からの人材出向・採用により、独立した組織として事業を推進。既存事業のルールや予算制度に縛られない「出島」として機能し、スタートアップと同等のスピードと柔軟性で意思決定を行います。

いまの業務のどこがエージェント化に向くか、任せてよい処理と任せてはいけない処理の切り分けを無料で診断します。分厚い提案書は作りません。動くもので判断できる状態にしてお返しします。
※弊社のリソース状況によってはお受け出来ないことがございます。