AIエージェント構築の7ステップを解説

ガイドはGartnerの予測にリスクを集約している。エージェントAIプロジェクトの4割超が2027年末までに中止されるというもので、その結果を技術ではなく順序の問題として捉えている。試作を終えてから基盤と安全性設計を固めるチームこそが、切り捨てられる可能性が最も高いと論じる。

推奨するプロセスは、業務を1つのタスクに絞り込むことから始まり、固定ワークフローと自ら手順を決めるエージェントのどちらを選ぶかを経て、構築基盤とLLMの選定に至る。基盤選定では4つの基準を設けている。既存クラウドや社内システムとの相性、内製開発のスキル、業務の複雑さと自律性、データの保存場所を含むガバナンスだ。

安全対策は公開後に追加するのではなく、試作段階から組み込むことを前提とする。最小権限を段階的に広げること、不可逆な操作の前に人間の承認を挟むこと、プロンプトインジェクションへの防御、コスト上限と停止条件、運用ログだ。構築事例も同じ方向を示す。みずほフィナンシャルグループはDifyを使い、アクセス制御と監査ログを維持しつつ非エンジニアがエージェントを構築できるようにし、MECは約3週間でR&Dエージェントを構築したが、それは単一の明確に記述されたタスクから始めてからだった。