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AIエージェント開発・運用

業務に合わせたAIエージェントを、PoCから本番運用まで設計・開発します。

Atlas Supportは、社内ナレッジ、業務システム、SaaS、データベース、ワークフローに接続するAIエージェントを設計・開発します。

単なるチャットボットやプロンプト作成ではなく、業務フロー、RAG、API連携、人間レビュー、権限管理、ログ、評価指標まで含めて、実務で使えるAIエージェントとして構築します。

AI顧問で検証したテーマを、本番利用に向けてPoC、MVP、商用環境へ段階的に進めることも可能です。

RAG・社内ナレッジ検索
API・SaaS連携
ワークフロー自動化
Human-in-the-loop
権限・ログ・監査設計
PoCから本番運用まで対応

AIエージェント開発を相談するまずはAI顧問でテーマを検証する

開発例

開発できるAIエージェントの例

既存業務に合わせて、AIが情報を探し、判断を補助し、必要に応じて外部ツールを操作するAIエージェントを開発します。

社内ナレッジ検索エージェント

社内文書、議事録、マニュアル、規程を横断検索し、根拠付きで回答するAIエージェント。

問い合わせ対応エージェント

FAQ、過去問い合わせ、顧客情報を参照し、回答案作成や人間への引き継ぎを行うエージェント。

営業支援エージェント

CRM、商談メモ、提案資料を参照し、次回アクション、提案骨子、顧客別論点を整理するエージェント。

バックオフィス業務エージェント

申請内容、社内規程、過去事例を照合し、確認ポイントや差し戻し案を作成するエージェント。

リサーチ・レポート作成エージェント

Web情報、社内資料、データをもとに、調査メモや経営向けサマリを作成するエージェント。

開発・コード調査エージェント

Issue、コード、README、仕様書を読み、修正方針や実装案を整理するエージェント。

業務ワークフロー実行エージェント

Slack、Google Workspace、Notion、CRM、スプレッドシートなどと連携し、定型処理を補助するエージェント。

複数エージェント連携システム

調査、レビュー、要約、承認補助など、役割ごとに分けたAIエージェントを連携させるシステム。

設計要素

業務で使えるAIエージェントに必要な設計要素

AIエージェントは、プロンプトだけでは完成しません。業務で使うには、データ、ツール、権限、人間レビュー、ログ、評価まで含めて設計する必要があります。

LLM設計

OpenAI、Claude、Gemini、OSSモデルなど、用途に応じたモデル選定とプロンプト設計。

RAG・ナレッジ基盤

社内文書、FAQ、議事録、規程、マニュアルを検索可能な知識基盤として整理。

ツール・API連携

CRM、SFA、Google Workspace、Slack、Notion、DB、社内システムとの連携。

ワークフロー設計

AIに任せる処理、人間が確認する判断、例外処理、承認フローを設計。

権限管理

どのデータを見せるか、どの操作を許可するか、部署・役職ごとの権限を整理。

Human-in-the-loop

AIの回答や実行前に、人間が確認・承認するポイントを設計。

ログ・監査

AIが参照した情報、出力、操作履歴を記録し、後から検証できる状態にする。

評価・改善

回答品質、削減工数、利用率、エラー率、レビュー工数などをもとに継続改善。

進め方

PoCから本番運用までの進め方

AIエージェント開発は、いきなり大規模に作るのではなく、対象業務を絞り、軽量なPoCで業務適合性を確認してから本番利用へ進めます。

Step 1

業務テーマの整理

対象業務、現状フロー、利用者、入力データ、出力物、成功条件を整理します。AI顧問プランで検証済みのテーマを、開発案件へ接続することも可能です。

Step 2

要件定義・設計

AIに任せる範囲、人間が確認する範囲、必要データ、外部ツール連携、権限、ログ、例外処理を設計します。

Step 3

プロトタイプ・PoC

限定された業務範囲で、RAG、API連携、ワークフロー、UIを含む軽量プロトタイプを構築します。出力品質、業務適合性、運用リスクを確認します。

Step 4

MVP開発

PoCで有効性が確認できたテーマについて、実利用に耐える画面、連携、権限、ログ、管理機能を実装します。

Step 5

本番環境への実装

既存システム、クラウド、認証基盤、社内利用ルールに合わせて、本番利用に必要な環境を整備します。

Step 6

運用・改善

利用ログ、現場フィードバック、KPIをもとに、プロンプト、検索精度、ワークフロー、UI、権限設定を継続的に改善します。

成果物

開発プロジェクトの成果物

プロジェクトのフェーズに応じて、設計資料、プロトタイプ、アプリケーション、運用手順、改善レポートなどを納品します。

フェーズ	主な成果物
要件定義	業務要件定義書、対象業務フロー、AIに任せる範囲、人間レビュー設計
設計	システム構成図、RAG設計、API連携設計、権限設計、ログ設計
PoC	簡易デモ、プロトタイプ、検証レポート、改善課題一覧
MVP開発	実利用向けアプリケーション、管理画面、連携機能、テスト結果
本番導入	本番環境、運用手順書、利用ガイド、リスク・ガバナンス整理
運用改善	利用ログ分析、KPIレポート、改善提案、プロンプト・検索精度改善

成果物はプロジェクトの内容に応じて調整します。必要な範囲を事前に定義し、PoC、MVP、本番開発、運用改善の各フェーズに合わせて進めます。

活用テーマ

このような業務をAIエージェント化できます

問い合わせ対応

社内FAQ、顧客問い合わせ、製品マニュアルを参照し、回答案作成、根拠提示、人間への引き継ぎまでを支援します。

社内ナレッジ検索

社内文書、議事録、規程、マニュアルを横断検索し、部署や役職に応じた回答を行います。

営業支援

商談履歴、CRM、提案資料を参照し、次回アクション、提案骨子、顧客別リスク、メール下書きを作成します。

バックオフィス確認

経費精算、契約確認、稟議、社内規程チェックなどで、確認ポイントや差し戻し案を作成します。

リサーチ・経営企画

市場調査、競合比較、社内データ分析、経営会議向けサマリ作成を支援します。

開発支援

コードベース、Issue、仕様書、READMEを参照し、調査、修正方針、テスト観点、実装案を整理します。

違い

AI顧問とAIエージェント開発の違い

項目	AI顧問・AIエージェント戦略	AIエージェント開発・運用
目的	開発前にテーマを検証する	検証済みテーマを実装する
主な内容	調査、設計、軽量検証、PoC計画	要件定義、設計、開発、本番導入、運用改善
成果物	レポート、設計メモ、簡易デモ、PoC計画	システム、アプリ、RAG基盤、連携機能、運用設計
提供形式	月額制	プロジェクト型
向いている企業	何を作るべきか決めたい	作るテーマがある程度決まっている

何を作るべきかがまだ曖昧な場合は、AI顧問で月次テーマを検証します。作るべき業務テーマ、必要データ、投資判断が明確になっている場合は、AIエージェント開発としてPoCまたは本番開発へ進めます。

まずはAI顧問でテーマを検証する

範囲

対応範囲を明確にしています

AIエージェントは、業務フロー、データ、権限、人間レビューと組み合わせて設計する必要があります。Atlas Supportでは、実務で安全に使うための範囲を事前に整理します。

対応範囲

業務要件定義
AIエージェント設計
RAG・社内ナレッジ検索構築
プロンプト設計
API・SaaS連携
ワークフロー自動化
Human-in-the-loop設計
権限・ログ・監査設計
PoC・MVP開発
本番導入支援
運用改善

標準では含まれないもの

仕様が未確定のままの本格開発
人間確認なしで進める高リスク業務
医療、法務、金融判断などの専門判断をAIだけで置き換えること
大規模な基幹システム刷新
データクレンジングだけを目的とした大型案件
24時間365日の有人運用監視
特定の業務削減効果を約束する提供形態
既存システム側の大規模改修
セキュリティ監査、法務レビューそのもの

高リスクな判断や外部影響の大きい処理については、人間の確認や承認を前提に設計します。AIエージェントを安全に業務へ入れるため、権限、ログ、監査、例外処理を含めて設計します。

FAQ

AIエージェント開発・運用に関するよくある質問

AIエージェント開発は、チャットボット開発と何が違いますか？

チャットボットは主に質問への回答を行う仕組みです。AIエージェントは、社内データや外部ツールを参照し、複数ステップの業務を進める点が異なります。たとえば、問い合わせ内容を分類し、社内文書を検索し、回答案を作成し、人間に引き継ぎ、対応履歴を残すところまで設計できます。

既存システムやSaaSと連携できますか？

可能です。CRM、SFA、Google Workspace、Slack、Notion、データベース、社内APIなどとの連携を前提に設計できます。ただし、連携可否は対象システムのAPI仕様、認証方式、権限設計によって変わります。

RAGや社内ナレッジ検索にも対応できますか？

対応可能です。社内文書、FAQ、マニュアル、議事録、規程などをもとに、検索・回答・根拠提示を行うAIエージェントを設計できます。

PoCだけ依頼できますか？

可能です。まずは限定された業務範囲でPoCを行い、業務適合性、出力品質、必要データ、運用リスクを確認したうえで、本番開発に進むかを判断できます。

AI顧問との違いは何ですか？

AI顧問は、開発前に毎月1テーマを検証し、調査、設計、簡易デモ、PoC計画を作るサービスです。AIエージェント開発は、検証済みのテーマをPoC、MVP、本番環境へ実装するプロジェクト型のサービスです。

本番運用後の改善も依頼できますか？

可能です。利用ログ、回答品質、ユーザー利用状況、現場フィードバックをもとに、プロンプト、RAG、UI、ワークフロー、権限設定を継続的に改善します。

AIエージェントに高リスク業務を任せられますか？

高リスクな判断や外部影響の大きい処理については、人間の確認や承認を前提に設計します。まずは半自律型のエージェントや、人間の判断を補助するエージェントから始めることを推奨します。

AIエージェント開発を、PoCで終わらせないために

AIエージェントは、作る前のテーマ選定と業務設計が重要です。すでに実装したい業務がある場合は、PoCまたは開発案件としてご相談ください。テーマがまだ曖昧な場合は、AI顧問で毎月1テーマを検証し、開発に進むべきかを判断できます。