仕組みを、 つくる。

AIエージェント開発・AIワークフロー構築とは

What is AI Agent Development and AI Workflow Engineering?

AIエージェント開発とは、大規模言語モデル（LLM）に「判断」と「実行」の能力を与え、業務タスクを自律的に処理するソフトウェアシステムを設計・実装することです。AIワークフロー構築は、複数のAIモデルやツールを業務プロセスに組み込み、再現性のある自動化フローとして定着させるエンジニアリングを指します。どちらも「動くPoCを作る」段階で止めず、本番環境で継続的に改善できる状態まで仕上げることが前提となります。

AIエージェントの定義

LLM が外部ツール（API・データベース・ファイルシステム等）を呼び出しながら、目標達成に向けて自律的に判断・行動するソフトウェアコンポーネント

AIワークフローの定義

人手による判断・操作の一部をAIに委譲し、入力から出力までの処理手順を再現可能なかたちで自動化した業務フロー

対象領域

文書の自動分類・要約・生成、データ収集と分析の自動化、社内システムへのAI統合、顧客対応・社内問い合わせ対応の補助自動化

月額制開発との関係

AIエージェント・ワークフローは一度リリースしたあとも精度改善や仕様変更が続く。月額制開発は、この継続的な改善サイクルを前提とした開発体制

典型的な成果物

業務組み込み済みAIエージェント、自動化ワークフロー、API統合基盤、精度評価レポート、運用SOP（標準作業手順書）

つくるのは、回り続ける仕組み。

単発の納品物ではなく、業務に組み込まれ、改善され続ける仕組みを設計・実装します。

現場理解から、改善まで。

開発を分業で切り分けず、一人の責任者が業務理解から実装判断までを一貫して見ます。

1. 01

   業務理解

   現場に入り込み、何が起きているかを業務の言葉のまま捉える。

2. 02

   設計

   どこにAIを効かせるか。投資対効果から逆算して範囲を決める。

3. 03

   プロトタイプ

   早い段階で動くものを見せ、認識のズレを実物で潰していく。

4. 04

   実装

   当社標準のスタックで、開発速度と保守性を両立させて作り込む。

5. 05

   改善

   リリース後も運用と一体で、使われ続ける状態へ磨き続ける。