2025年5月に開催された日本最大級の技術者コミュニティQiitaが主催する「Qiita Conference 2025」の2日目2025年4月24日（木）に当社CTO小坂が登壇いたしました。本カンファレンスは、日本国内最大規模のエンジニア向けテックカンファレンスとして知られ、毎年数千人のエンジニアやテクノロジー専門家が集結する注目のイベントです。今年は特に生成AIと企業DXをテーマに多数のセッションが開催され、当社からはCTOの小坂が実践的なAIエージェント導入のポイントについて登壇・講演いたしました。

＜登壇テーマ＞AIエージェント開発手法と業務導入のプラクティス

LLMを活用したAIエージェントの開発から業務導入までをエンジニア視点で解説。プロンプト設計やツール設計のコツ、API統合の実装ポイントを押さえつつ、業務実用化に向けた成功のキーポイントを掘り下げます。実装の落とし穴や運用時の課題も事例と共に紹介。

＜なぜ当社なのか＞AIエージェント導入のパイオニア

当社は、日本初の「エージェントインテグレーター」として、AIエージェント技術の最前線で革新を続けています。直近では北米の展示会への参加なども推進しており、国内外の大企業向けに先進的なAIエージェントソリューションを提供しております。

当社の強みは、多数のAIエージェント開発から蓄積した独自の知見と実装ノウハウにあります。100以上のGitリポジトリを管理し、各プロジェクトで得た経験を体系化しています。ただの開発会社ではなく、ビジネス課題を深く理解したうえでAIエージェントを設計・実装する「AIコンサルタント兼エンジニア」としてのアプローチにより、実際の業務プロセスに統合されたAIソリューションを実現します。

また、当社はエージェント型AIの特長である「自ら考えて行動する能力」を最大限に活かし、従来の単純なチャットボットや決められた手順で動くワークフロー自動化ツールとは一線を画したソリューションを提供しています。お客様の業務に真の変革をもたらす、より賢く、より自律的なAIエージェントの開発に注力しております。

こうした背景から今回のカンファレンスでは「AIエージェント開発手法と業務導入のプラクティス」というテーマでお話しをいたしました。

＜登壇・講演内容の紹介＞

AIエージェントとは何か

2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれていますが、AIエージェントとは具体的にどのようなものでしょうか？

AIアプリケーションには大きく分けて3つのタイプがあります：

1. チャット型AI: ChatGPTのように、人間の入力に対して単純に応答を返すもの

2. ワークフロー型AI: 複数のプロンプトを連携させ、前のステップの出力を次のステップの入力とするもの

3. エージェント型AI: プロンプトの順序を事前に定義せず、AIが自律的に考えて計画を立て、必要なツールを臨機応変に呼び出すもの

エージェント型AIの大きな特徴は、モデルが自律的に判断してAPIやデータベースなどの外部ツールを呼び出し、複雑なタスクを自発的に遂行できる点にあります。これにより、従来人間が行っていた複雑な業務プロセスを自動化することが可能になります。

AIエージェント開発の実践ポイント

当社での数多くのプロジェクト経験から得た、AIエージェント開発における重要なポイントをご紹介します。

1. 言語とスタックの統一

当社では100以上のプロジェクトを管理していますが、PythonとTypeScriptに言語を統一することで、プロジェクト間でノウハウを共有し、成功事例を他のプロジェクトに効率的に転用できる環境を整えています。

2. テンプレート主義の採用

一般的な共通ライブラリの作成ではなく、テンプレートベースのアプローチを採用しています。これにより、各プロジェクトの特有の要件に柔軟に対応し、クライアント固有のニーズに合わせたカスタマイズが容易になります。

3. シンプルに始める

AI開発では複雑な設計を初期から導入せず、まずはシングルエージェントで始めることをお勧めします。事前に境界を引くことが難しいマルチエージェント構成は、要件が明確になった後に段階的に導入するアプローチが効果的です。

4. 現場密着の開発

要件定義だけをして持ち帰る従来型の開発ではなく、お客様の現場に常駐してエージェントを開発・調整していく手法を取っています。実際の業務を理解し、リアルタイムでフィードバックを得ることで、真に役立つソリューションを提供できます。

5. 段階的な業務導入

AIエージェントの導入には、現場の抵抗感や技術への不安が伴うことがあります。そのため当社では、既存の業務フローを維持しながらAIエージェントを並行運用し、精度が一定水準に達した段階で段階的に切り替えるアプローチを採用しています。

6. 品質管理の仕組み化

AIの性能を継続的に担保するためには、システマティックな品質評価が不可欠です。実業務データからテストケースを作成し、明確な評価基準に基づいて自動評価するパイプラインを構築することで、持続的な品質維持を実現しています。

まとめ：成功のための3つの原則

AIエージェント導入を成功させるための原則は、シンプルにまとめると以下の3点です：

1. 単純化して始める: 複雑な設計より、まずは基本機能で価値を示す

2. 現場密着で回す: 実際の業務現場で開発・改善し、生きたフィードバックを得る

3. 品質を仕組みで守る: 主観評価に頼らず、システマティックな品質管理を行う

当社ジェネレーティブXは、これらの原則に基づき、企業のAI導入をトータルでサポートしています。実際の業務改善に結びつくAIエージェントの導入にご興味がある方は、ぜひお問い合わせください。