AIエージェント開発の進め方 作り方の手順とフレームワーク比較、費用相場を解説

AIエージェント開発とは、与えた目標に対してAIが自ら手順を組み立て、外部のシステムを操作しながら業務を完了させる仕組みを作ることです。大規模言語モデルの性能向上により、試作段階のものであれば短期間で形になるようになりました。

難しいのは、その先の本番運用です。品質をどう測るか、想定外の挙動をどう検知するかといった設計でつまずき、検証段階から進めない企業が少なくありません。総務省の調査でも、日本企業がAI活用で最も多く挙げた懸念は「効果的な活用方法がわからない」ことでした（総務省「令和7年版 情報通信白書｜企業におけるAI利用の現状」）。

この記事では、従来のシステム開発との違いから、構成要素、開発手法とフレームワークの選び方、6つの開発ステップ、費用相場、内製と外注の判断、本番運用での課題までを順に解説します。自社で着手する範囲を決められる状態を目指した構成です。

確認したいポイント	結論	詳細
従来のシステム開発と何が違う？	処理の順番をAIに委ねる開発	手順を人が決めきらず、目標から行動を選ばせるため、出力が毎回同じにならない前提で設計します。
何を組み合わせて作る？	モデル・計画・ツール・記憶の4要素	判断を担うモデル、手順を組む仕組み、外部を操作するツール、文脈を保持する記憶で構成されます。
どんな作り方がある？	ノーコードとコード開発の2系統	小さくノーコードで始め、効果を確認してから必要な部分をコード開発へ移す進め方が現実的です。
どのフレームワークを選ぶ？	必要な制御の細かさで決まる	細かい制御が要るならLangGraph、役割分担型を短期間で組むならCrewAIが候補になります。
開発の進め方は？	定義から本番展開まで6ステップ	対象業務の定義、データ確認、設計、試作と評価、記録基盤の整備、本番展開の順に進めます。
費用はいくらかかる？	数十万円から数千万円まで幅がある	規模で大きく変わり、内訳の大半は人件費です。運用費まで含めた総額での比較が必要になります。
内製と外注はどちらがいい？	技術体制と展開範囲で判断する	立ち上げを外部に依頼し、運用と改善を社内で担うかたちで進める企業が多くなっています。
運用で何につまずく？	評価・記録・権限・法令対応	品質の測り方と挙動の記録は開発段階で組み込まないと、運用開始後の改修負荷が大きくなります。

この記事でわかること

・AIエージェント開発が従来のシステム開発と異なる点

・モデル・プランニング・ツール・メモリという4つの構成要素

・ノーコードとコード開発の使い分けと主要フレームワークの違い

・対象業務の定義から本番展開までの6つの開発ステップ

・費用相場と内訳、内製と外注の判断基準

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AIエージェント開発とは｜従来のシステム開発と何が違うのか

AIエージェント開発とは、与えた目標に対してAIが自ら手順を組み立て、外部のシステムを操作しながら業務を完了させる仕組みを作ることです。処理の順番を人があらかじめ決めきらず、判断そのものをAIに委ねる点が、従来のシステム開発と大きく異なります。

チャット形式の生成AIを組み込むだけの開発であれば、入力と出力の対応関係を作れば完成します。エージェントの場合は、AIが選ぶ行動の幅をどこまで許すか、どのツールを使わせるかといった設計が中心になります。

AIエージェントそのものの役割や業務での使いどころは、AIエージェント活用の始め方と業務別の事例で整理しています。

出力が毎回同じにならない前提で設計する

同じ入力を与えても、AIの出力は完全には一致しません。従来の「決まった入力には決まった出力が返る」という前提が成り立たないため、テストの考え方から変える必要があります。

合否を判定する自動テストではなく、複数回実行した結果の傾向を評価する形になります。想定どおりに動く割合を測り、基準を下回れば設計を見直す進め方が一般的です。

出力の安定性は、AIへの指示の書き方でも大きく変わります。指示の設計については成果が変わるプロンプトの書き方と設計のコツも参考にしてください。

動くものを作るのは速く、本番運用が難しい

大規模言語モデルの性能向上により、試作段階のものは短期間で形になります。難易度が上がるのは、品質をどう測るか、想定外の挙動をどう検知するかといった運用段階の設計です。

実際に本番運用へ進めた企業からは、評価基準の作成、挙動の記録、技術選定の複雑さが課題として挙がっています。試作が動いた時点で完成と考えると、その先で停滞します。

開発計画を立てる段階で、運用に必要な仕組みまで含めて見積もることが重要になります。

業務プロセスの再設計とセットで進める

既存の業務手順をそのままAIに置き換えるだけでは、効果は限定的です。人がやることを前提に組まれていた手順を、AIが担う前提で組み直す作業が伴います。

承認の工程をどこに置くか、例外が出たときに誰へ戻すかといった設計は、開発と切り離せません。業務側の担当者を設計段階から巻き込む体制が求められます。

AIエージェントを構成する4つの要素

開発に着手する前に、内部がどう組み立てられているかを把握しておくと技術選定の判断が速くなります。構成要素は、モデル、プランニング、ツール、メモリの4つに整理できます。

LLM｜判断と生成を担う中核

大規模言語モデルが、状況の理解と次の行動の判断を担当します。処理の精度はモデルの性能に左右されるため、用途に応じた選定が必要です。

判断の難易度が高い工程には高性能なモデル、単純な分類には軽量なモデルというように使い分ける構成が費用面で有効です。すべてを最上位モデルで処理すると、利用料が想定を超えやすくなります。

プランニング｜手順を組み立てる仕組み

目標を受け取ってから、達成に必要な工程へ分解する部分です。分解した各工程を実行し、結果を確認して次の行動を決める流れを繰り返します。

この繰り返しに上限を設けないと、処理が終わらないまま費用だけが増える事態が起こります。試行回数の上限と、途中で人へ戻す条件を設計に含めておくことが必須です。

ツール｜外部システムを操作する手足

検索、データベースの照会、メールの送信、社内システムへの登録といった、実際の操作を行う部分です。AIが呼び出せる機能として登録しておきます。

登録するツールを絞り込むほど、想定外の操作が起きる可能性は下がります。必要な操作だけを許可し、書き込み系の処理には確認工程を挟む設計が基本になります。

メモリ｜文脈と過去の結果を保持する

会話の流れや、これまでに実行した処理の結果を保持する部分です。社内文書を参照させる場合は、検索用のデータベースと組み合わせる構成を取ります。

保持する情報が増えるほど、処理にかかる費用と時間も増加します。どの情報をどれだけ残すかを決めることが、精度と費用の両面に効いてきます。

開発手法の選び方｜ノーコードからフルスクラッチまで

作り方は大きく3つに分かれます。自動化したい処理の複雑さと、社内の技術リソースの2軸で選ぶと判断を誤りにくくなります。

ノーコード・ローコードで組む

画面上で部品をつないで構築する方法です。プログラミングの知識がなくても着手でき、最短で数日から動くものを用意できます。

社内の定型処理をワークフローとして組んでおけば、そのままAIに操作させる道具として使えます。自動化の資産がエージェント開発の土台になる点が利点です。

代表的なツールの操作手順は、n8nの使い方とワークフロー作成の手順で解説しています。

フレームワークを使ってコードで開発する

Pythonのフレームワークを使い、処理の流れを自前で実装する方法です。ノーコードでは表現しきれない複雑な分岐やエラー処理を、自由に設計できます。

基本的な推論の繰り返しやツール呼び出しの仕組みは、フレームワーク側が用意しています。ゼロから実装する場合と比べ、開発工数を大きく圧縮できます。

フルスクラッチで実装する

フレームワークを使わず、すべてを自前で構築する方法です。既存の枠組みに合わない要件がある場合や、処理の内部を完全に把握したい場合に選択されます。

開発期間と費用は最も大きくなります。採用する理由が明確でない限り、既存のフレームワークを使う判断が現実的です。

段階的に移行する進め方が現実的

最初から本格開発に踏み込まず、小さな業務をノーコードで自動化して効果を確認する順序が広く採られています。効果が確認できた業務から、必要に応じてコード開発へ移す流れです。

この進め方であれば、初期投資を抑えたまま社内の合意を形成できます。検証結果という材料があるため、追加投資の判断も通しやすくなります。

【ご相談はこちら】 技術選定と設計から、まとめてご相談いただけます ノーコードで小さく始めるか、フレームワークで作り込むか。 業務の性質と社内体制をうかがったうえで、適した進め方をご提案します。 ▶ 株式会社ネクストスケールへ問い合わせる（無料相談）

主要な開発フレームワークの比較

コードで開発する場合に候補となる主要なフレームワークを整理します。どれが優れているかではなく、作りたいものの性質に合うかどうかで選びます。

LangGraph｜処理の流れを細かく制御できる

処理の流れをグラフ構造として定義する方式です。どの条件でどこへ進むかを明示的に書けるため、複雑な分岐や繰り返しを含む構成に向いています。

途中の状態を保存して障害時に再開できる仕組みも備えており、本番運用を見据えた構築に適しています。書き方の自由度が高い分、設計の負荷は相応にかかります。

CrewAI｜役割分担型を短期間で組める

複数のエージェントに役割を割り当て、チームとして動かす構成を得意とします。担当と目標、使えるツールを定義していく形のため、記述量を抑えられます。

試作段階のものを短期間で用意したい場合に扱いやすい選択肢です。細かい制御が必要になった段階で、他の方式へ移す判断も現実的です。

AutoGen｜エージェント同士の対話を扱う

エージェント同士が会話しながら結論に近づく構成を組めます。案の生成役と検証役を分け、相互に指摘させる使い方が代表的です。

対話の回数が増えるほど利用料も増えます。上限の設定と終了条件の設計が、運用上の要点になります。

ノーコード基盤と組み合わせる構成

フレームワークで作ったエージェントから、ノーコードツールで組んだワークフローを呼び出す構成も取れます。判断はコード側、実際の処理はワークフロー側という分担です。

業務担当者がワークフロー側を編集できるため、処理内容の変更にエンジニアの手を借りずに対応できます。運用の負荷を下げたい場合に検討する価値があります。

選定時に確認すべき3つの観点

比較の軸は、必要な制御の細かさ、社内の技術スタックとの相性、情報の見つけやすさの3点です。利用者が多い枠組みほど、つまずいたときの解決が速くなります。

最初の選定で完璧を目指す必要はありません。試作段階で扱いやすいものを選び、要件が固まった時点で見直す前提で進めます。

AIエージェント開発の進め方｜6つのステップ

着手から本番運用までの流れを6段階に分けて解説します。技術の選定はステップ3以降の話であり、その前の定義が成否を大きく左右します。

ステップ1｜対象業務と達成条件を定義する

どの業務のどの範囲を任せるのか、何をもって成功とするのかを文章にします。処理する件数、許容できる誤りの割合、削減したい時間を数値で決めます。

自律的に判断させる範囲と、人が確認する範囲の線引きもこの段階で行います。後から決めようとすると、設計をやり直すことになります。

ステップ2｜必要なデータと連携先を洗い出す

判断に使うデータがどこにあり、どんな形式で保管されているかを確認します。紙の書類やスキャン画像が中心の業務では、データ化の工数を別途見込む必要があります。

接続する社内システムのAPI提供状況も確認します。連携できない前提のシステムが業務の中心にある場合、想定した効果は得られません。

ステップ3｜構成と権限の範囲を設計する

どのモデルを使い、どのツールを呼び出させ、どこに記録を残すかを決めます。処理の流れを図に落とし、承認や例外時の分岐も書き込みます。

アクセスできる情報の範囲は、担当者の権限と一致させます。エージェント経由であれば見られてしまう状態は、統制上の抜け穴になります。

ステップ4｜試作して実データで評価する

1つの業務に絞って動くものを作り、実際のデータで検証します。技術的に動くかどうかだけでなく、業務として使える精度に届いているかを確認します。

評価は複数回の実行結果をまとめて見ます。想定どおりに完了した割合、人の手直しが必要だった件数を記録し、判断材料にします。

ステップ5｜評価の仕組みと記録の基盤を整える

本番へ進む前に、動作を後から追える状態を作ります。どの工程でどんな判断をしたかを記録しておかないと、問題が起きても原因を特定できません。

評価の基準を自動で回せる形にしておくと、モデルを変更したときの影響を短時間で確認できます。手作業の確認に頼る運用は、更新のたびに負荷が跳ね上がります。

ステップ6｜本番展開と改善を続ける

限定した範囲から本番運用を開始し、実績を見ながら対象を広げます。処理件数、成功率、費用の3つを定期的に確認します。

モデルや外部サービスの仕様は更新されます。変化があることを前提に、定期的な見直しを運用計画へ組み込んでおきます。

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AIエージェント開発の費用相場と内訳

費用は規模によって大きく変わります。小規模な検証であれば数十万円から、複数部門にまたがる本格的な構築では数千万円規模まで開きがあります。

費用の中心は人件費が占める

開発費用の内訳は、その大半が人件費です。要件定義、設計、実装、評価にかかる工数が費用を決めるため、対象業務を絞るほど総額は下がります。

見積もりを比較する際は、任せたい処理を具体的に列挙して提示することが重要です。範囲が曖昧なまま依頼すると、各社の前提がそろわず比較になりません。

運用段階で継続的にかかる費用

開発後も、モデルの利用料、サーバー費用、保守にかかる費用が発生します。特にモデルの利用料は処理量に比例するため、利用者数と頻度の想定が欠かせません。

初期費用だけで判断せず、3年程度の総額で比較する視点が必要です。開発費が安くても運用費が高い構成では、結果として割高になります。

見積もりを比較するときの観点

複数社から見積もりを取る場合、金額だけを並べても判断できません。任せる処理の範囲、外部システムとの連携本数、想定する処理件数の3点をそろえて提示することが前提になります。

保守の範囲も確認が必要です。モデルの更新対応が含まれるのか、精度の改善はどこまで対応するのかで、運用開始後の負担が変わります。

費用を抑える現実的な方法

既存のフレームワークやサービスを活用し、独自に実装する範囲を最小限にすることが基本です。共通する処理の仕組みを一から作る必要は、現在ではほとんどありません。

段階的に投資する進め方も有効です。1つの業務で効果を確認してから範囲を広げれば、成果の見えない領域への投資を避けられます。

導入計画の立て方は、生成AIをビジネスで活用する方法と社内導入の進め方でも解説しています。

内製と外注の判断基準

どちらか一方が正解ということはありません。社内の技術体制、対象業務の重要度、想定する展開範囲の3点から判断します。

内製が向くケース

エンジニアが社内におり、対象業務の知識も社内にある場合は内製が有利です。業務の細かい要件を伝える手間がかからず、改善の回転も速くなります。

構築の過程で得た知見が社内に残る点も利点です。エージェントの数を増やしていく計画があるなら、内製の価値は高まります。

外注が向くケース

技術者がいない、あるいは初めて取り組む場合は、外部の支援を受ける判断が現実的です。設計の勘所を持つ相手と組むことで、初期のつまずきを減らせます。

依頼する際は、成果物だけでなく設計の意図まで共有してもらう取り決めにします。中身がわからないまま納品されると、以後の改善をすべて外部に依存することになります。

両方を組み合わせて進める

立ち上げは外部に依頼し、運用と改善を社内で担う形が広く採られています。最初の1本で型を作り、2本目以降を内製へ移す流れです。

移行を前提にする場合、担当者を開発に同席させることが条件になります。育成の進め方は法人向けAI研修の内容と社内AI人材の育て方で紹介しています。

本番運用で直面する課題と対策

開発が終わってから表面化する問題は、あらかじめ対策を織り込んでおけば回避できます。特に評価、記録、権限、法令対応の4点は事前の設計が必要です。

品質を評価する基準を作りにくい

正解が1つに定まらない業務では、合否の判定そのものが難しくなります。評価用のデータをあらかじめ用意し、期待する出力の条件を言語化しておきます。

人による確認と自動評価を組み合わせる形が現実的です。全件を人が見る運用は続かないため、抜き取りで確認する仕組みへ移行できる設計にします。

挙動を追えないと改善できない

AIがどの判断でその行動を選んだのかを記録していないと、問題の原因を切り分けられません。工程ごとの入出力を残す仕組みを、開発段階で組み込みます。

記録があれば、精度が落ちた原因がモデル側か、参照データ側かを判別できます。運用開始後に追加しようとすると、改修の負荷が大きくなります。

権限とセキュリティの設計

エージェントは業務遂行のために社内データへアクセスします。誰の権限で動いているのかを明確にし、取り扱える情報の範囲を限定します。

書き込みや外部送信を伴う処理には、実行前の確認工程を設けます。社内ルールの整備については、社内AI利用ガイドラインの作り方とセキュリティ対策で解説しています。

法令とガイドラインへの対応

国内では2025年6月に人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律が公布され、同年9月に全面施行されました。開発や活用にあたっての基本的な考え方が示されています。

経済産業省「AI事業者ガイドライン検討会」で公開されているAI事業者ガイドラインは、2026年3月に第1.2版へ改定されました。この改定でAIエージェントに関する定義や想定されるリスク、その対策が追記されており、設計時の参照先として使えます。

法令が求める水準と、自社が扱うデータの性質を照らし合わせて設計します。医療や金融のように業界固有の規制がある領域では、事前の確認が欠かせません。

【ご相談はこちら】 開発した仕組みを、社内で運用できる状態にしたい方へ ネクストスケールの法人向けAI研修では、開発の考え方から自社業務への落とし込みまでを段階的に学べます。 内製化を見据えたご相談も承っています。 ▶ 株式会社ネクストスケールへ問い合わせる（無料相談）

開発を成功させるために押さえるポイント

技術以外の部分で成否が分かれる場面は少なくありません。進め方に関する3つの要点を押さえておくと、停滞を避けられます。

対象を絞り、人が判断する範囲を残す

一度に多くの業務を対象にすると、評価も改善も回らなくなります。1つの業務に絞り、成果を確認してから広げる順序を守ります。

すべてを任せきる設計は、リスクと現場の不安を同時に高めます。重要度に応じて人が確認する工程を残し、精度の実績を見ながら段階的に緩めます。

社内に知見を残す体制を作る

担当部門と運用責任者を明確にし、設計の意図を文書として残します。担当者が異動しても運用が続く状態を作ることが目的です。

外部に依頼する場合も、社内側に理解できる人を置くことが条件になります。判断を委ねきると、改善の速度が外部の稼働状況に左右されます。

変化することを前提に設計する

モデルの性能も、利用できるサービスも短い周期で変わります。特定のモデルに強く依存した実装は、切り替えの際に大きな改修を招きます。

接続部分を分離し、差し替えられる構造にしておくことが有効です。評価の仕組みが整っていれば、切り替え後の性能もすぐに確認できます。

まとめ

AIエージェント開発は、目標に対してAIが手順を組み立て、外部システムを操作しながら業務を完了させる仕組みを作る取り組みです。処理の順番を人が決めきらない点で、従来のシステム開発とは設計の考え方が異なります。

構成要素はモデル、プランニング、ツール、メモリの4つです。作り方はノーコード、フレームワークを使ったコード開発、フルスクラッチの3通りがあり、小さくノーコードで始めて必要に応じてコードへ移す進め方が現実的になります。

開発の流れは、対象業務と達成条件の定義、データと連携先の確認、構成と権限の設計、試作と評価、記録基盤の整備、本番展開の6段階です。技術選定より前の定義工程が、成果を大きく左右します。

費用は規模によって数十万円から数千万円規模まで開きがあり、その大半を人件費が占めます。運用段階の費用まで含めて総額で比較し、対象業務を1つに絞ったうえで検証から始めてみてください。

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