AIエージェントと従来システムの導入プロセスの違いは？検討ポイント・よくある失敗例・対策方法を徹底解説！

AIエージェントの導入は、単なる業務ツールの追加ではありません。従来のIT導入が「決定論的」なロジックの積み上げであったのに対し、AIエージェントの導入は、確率的な推論をビジネスプロセスに組み込むという全く異なるアプローチを要求します。

本記事では、AIエージェントの導入を検討している事業責任者向けに、AIエージェントを自社に導入するための具体的なステップを解説します。RPAや従来のチャットボットとの決定的な違い、自社開発と外部サービスの選定基準まで実務で直面する課題を網羅しました。

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AIエージェント導入と従来のシステム導入の違いは？

まずは、AIエージェント導入プロジェクトと従来のシステム導入プロジェクトとの違いを紹介します。

関連記事：「AIエージェントとチャットボットの違いとは？業務部門ごとの使い分け方まで徹底解説！」

完成形の定義の違い

従来のシステム導入では、要件定義の段階で完成形を確定させます。仕様どおりに動作することが正解とされ、想定外の挙動はバグとして修正対象になります。本番リリース＝プロジェクト完了を意味し、リリース後の変更は例外的な対応として扱われるのが一般的です。

一方、AIエージェントは運用の中で判断や実行を繰り返しながら、最適な振る舞いを見極めるため完成形の完全な定義はできません。そのため、想定外の挙動は単なる不具合ではなく、設計を改善する判断材料として扱われる点が特徴です。

また、継続的な改善を前提とするため、本番リリースはゴールではなく通過点であり、変更は例外ではなく常態的に発生します。

つまり、従来のシステム導入が設計して終わるプロジェクトだとすれば、AIエージェント導入は設計し続けるプロジェクトである点が両者のプロジェクト思想における違いです。

要件定義や設計の違い

従来のシステム開発における要件定義では、処理手順や分岐条件、例外処理までを可能な限り網羅し、入出力を固定したうえで仕様どおりに動かすことを重視します。システムは定められたルールの範囲内でのみ動作し、想定外のケースは極力排除されます。

一方、AIエージェントの設計は、どう動くかではなく、どう動かせないかを決めます。

そのため、動作内容を細かく決めるのではなく、まず達成したい成果や制約条件、禁止事項を定義します。誤判断や実行の暴走を防ぐ設計が欠かせません。

また、重要な判断や外部システムへの実行前に人が介在するヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）を組み込むことでリスクをコントロールする点が特徴的です。

このように、従来開発は完成形を仕様で固定して正しく動かす設計である一方、AIエージェントはゴールと制約で挙動を制御し、必要に応じて人が介入できるようにする点が異なります。

PoC方法の違い

従来のシステム導入におけるPoC（概念実証）は、「技術的に実装できるか」「要件どおりに動作するか」を確認することが主な目的です。一般的に、仕様どおりの入出力が得られれば、PoCは成功と判断されます。

一方、AIエージェント導入におけるPoCは技術的に動くかを確認する場ではなく、実際の業務として任せられるかどうかを判断する場です。具体的には、誤判断が起きやすい条件や誤った判断をした場合に生じる業務や顧客への影響度を検証します。

AIエージェントのPoCは、単なる技術検証ではなく、事業リスクと運用リスクを許容可能な範囲にコントロールできるかを見極めるプロセスといえます。

したがって、従来のPoCは仕様どおり動くかを確認する工程であるのに対し、AIエージェントのPoCは事業・運用リスクを管理できるかを判断する工程と位置付けられます。

開発方法の違い

従来のシステム開発では要件定義や仕様に基づいて実装を進めます。開発途中やリリース後の変更はコスト増や不具合の原因となるため、極力避けるのが一般的です。

一方、AIエージェントの開発では、小さく実装し、実際の挙動を観測しながら改善する方法を取ります。過程で、制約条件やルール、HITLの介入ポイントを微調整し、業務に適した振る舞いへと近づけていきます。

したがって、従来開発が仕様を固めて変更を避ける開発である一方、AIエージェント開発は小さく作って動かし、観測と改善を前提に育てていく開発といえます。

テストの違い

従来システムのテストでは、あらかじめ定義した入力に対して、期待どおりの出力が返ってくるかどうかを基準に、正解・不正解で評価します。結果が一致すれば合格、不一致であれば不具合として修正するという、明確な判定が可能です。

一方、AIエージェントのテストは、 正しいかどうかを測るものではなく、任せても安全かどうかを見極めるプロセスです。そのため、従来のテストにあるような二値的な評価は成り立ちません。

LLM-as-a-judge等を用いた、出力の質に対するスコアリング（評価）が主に使われる手法です。同じ入力でも状況や文脈により出力が揺らぐため、以下のような観点で評価します。

• 判断が業務として妥当か
• 安全に運用できるか
• 再現性があるか

つまり、従来のテストは仕様どおり正解を返すかを確認する工程であるのに対し、AIエージェントのテストは安全で再現性のある判断ができるかを見極める工程である点が大きな違いです。

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AIエージェントの導入にあたり検討すべきポイントは？

以下では、AIエージェントの基本的な導入手順を紹介します。

1.目的の明確化・KPIの設定

AIエージェント導入の成否は、最初に導入目的をどこまで具体化できるかで決まります。目的は単に「AIで自動化したい」ではなく、生産性向上や属人性の解消など現状の業務課題に合わせて定めることが重要です。

そして、目的が達成されたかどうかを判断するためにKPIを設定します。KPIを決める際は、工数削減率やリードタイム短縮など、技術成果ではなく業務成果に関する指標を採用することがポイントです。

2.対象業務の洗い出し

AIエージェントに任せる対象業務の選定工程では、まず現行業務を棚卸しします。単純な定型業務ではなく、複数のシステムや部門を横断し、判断・情報探索・実行が組み合わさった業務を中心に洗い出すのがポイントです。

単純な作業自動化は、RPAや既存のチャットボットで十分な場合が多く、AIエージェントの価値を活かしきれないためです。

次に、適用候補の業務で誤判断が起きた場合の影響度と、人が介入してリカバリできるかを評価します。影響範囲や顧客への影響、金銭的リスクを可視化することで、後続の役割設計の判断材料として活用できます。

これらを踏まえたうえで、業務への影響度と実行・実装の難易度を軸に、導入の優先順位を決定します。影響が大きく、かつ比較的実行しやすい業務から着手することで、導入効果を早期に得られます。

3.従業員とAIエージェントの役割設計

人とAIの役割分担が曖昧なまま進むと、責任所在が不明瞭となり、業務効率の低下やセキュリティリスクにつながります。そのため、人が介入・承認すべき判断をあらかじめ明確に定義することが重要です。

以下は、人がコントロールすべき業務の例です。

• 金額の確定や支払い処理など、金銭が直接発生する業務
• 顧客対応における最終判断や、対外的なコミュニケーション
• 契約締結や顧客への公式通知など、事業リスクや法的リスクを伴う行為

これらの判断は、AIによる支援や提案は活用しつつも、最終的な責任は従来どおり人が担う必要があります。

また、AIエージェント・オペレーター・管理者それぞれの役割を決めることも必要です。

• AIエージェント：情報収集・整理、一次判断、対応案の提示までを担当
• オペレーター：AIの判断内容の妥当性確認、例外対応、必要に応じた修正
• 管理者：権限管理、ルールや制約の変更、ログ監査や運用全体の統括

加えて、例外対応やトラブル発生時の役割もこの段階で明確にします。AIエージェントの挙動を監督する担当者や、運用ルールやプロンプトの改善担当者を決めておくと、運用の形骸化を防げます。

4.AIエージェントシステムの選定

この工程は単なるツール選定ではなく、将来の運用負荷や拡張性、リスク耐性を左右する重要な意思決定フェーズです。

導入の際は、以下を事前に決めたうえでシステムを選定するとスムーズです。

• 自社開発か外部サービスのどちらを利用するか：制御性・カスタマイズ性を重視するか、導入スピードと運用負荷の低さを重視するかで判断
• AIエージェントに求める自律性レベル：提案・判断支援にとどめるのか、条件付きで実行まで任せるのか
• 既存システムとの連携範囲：CRMやERPなどとどこまで連携させるか、初期は限定し段階的に拡張する前提で決定

例えば、自社でワークフローを細かく制御したいならLangGraphのようなコードベース、素早く組みたいならDifyやAgentforce for Serviceなどが適しています。

1つの万能エージェントを作るのではなく、「リサーチ担当」「実行担当」「チェッカー担当」といった複数の専門エージェントを連携させる（オーケストレーション）のが現在の主流です。

業務要件と将来の拡張方針を踏まえて選定することでAIエージェントの安定運用が実現します。

5.制約・権限・責任範囲のガバナンス設計

AIエージェントは自律的に実行する仕組みだからこそ、「何をさせるか」以上に、「何をさせないか」「誰が責任を持つか」を明確にする必要があります。

まず、エージェントが行ってはいけない禁止事項や判断を継続しない判断停止条件を定義します。例えば、判断停止条件では、未定義の業務フローに遭遇した場合や判断根拠が十分に説明できない場合に処理を継続せず人へ判断を求めるルールを設けます。

次に、権限と責任の設計をセットで行います。読み取り・書き込み・実行といった権限ごとに誰が最終的な責任を負うのかを明確にし、責任の所在を曖昧にならないよう定義しましょう。

あわせて、トラブルや誤判断が発生した際の責任分界点を明確にします。例えば、プロンプトインジェクションや機密データの漏洩対策を明文化します。

最終的な責任者は誰か、どのタイミングで誰にエスカレーションするのかを決めておくことで事業リスクを抑えられます。

6.AgentOpsで本番運用

本番運用では、AIエージェントを安定して使い続けるための監視・管理・改善の体制を構築するAgentOpsが重要です。

以下が、実施すべき主な項目です。

• 本番KPIのモニタリング体制を構築
• エージェント行動ログの定期レビュー：誤判断の兆候やルール逸脱を早期に発見するために判断や処理内容をチェック
• 障害・誤判断時の対応フローを確立
• ガバナンス遵守状況の確認：権限設定やHITL、ログ管理などガバナンス設計が遵守されているかを定期的に確認

本番運用で重要なのが、使われていない状態を早期に検知することです。例えば、利用頻度の低下や現場の回避行動は、設計や運用に課題があるサインです。

AIエージェントが形骸化する兆候を見逃さず、原因を分析して改善につなげることで、導入効果を得られます。

7.継続的な改善プロセス

業務環境やデータ、組織体制が変化する中でAIエージェントを改善し続ける仕組みがなければ、導入効果は徐々に薄れていきます。

そのため、以下のような改善施策を計画的に実施する必要があります。

• 判断基準・制約・権限の見直し：人の介入が多い場合は自律性を段階的に高める一方、リスクが顕在化している場合は制約を強化するなどバランスを調整
• 業務変更への追随
• 成果に基づく対象業務の拡大判断：KPI達成度や現場の評価を踏まえ、同種業務への横展開や、自律性レベルの引き上げを検討
• 開発体制の再検討

改善によって得られた成果は現場に共有することが重要です。成果が可視化されることでAIエージェントに対する理解と信頼が高まり、活用と改善の好循環を生み出せます。

AIエージェント導入は自社開発・外部サービス利用どちらを選ぶべき？

以下では、自社開発・外部サービス利用それぞれが適しているケースをメリット・デメリットを踏まえて紹介します。

自社開発が適しているケース

自社開発とは、AIエージェントの設計・開発・運用を自社主体で行い、業務要件やガバナンスに合わせて自由にカスタマイズできる導入形態を指します。

自社開発のメリット・デメリットは、以下のとおりです。

AIエージェントを自社開発する際の大きなメリットは、業務・データ・ガバナンスを自社で完全にコントロールできることです。一方、制御の自由度が高い分、開発と運用で生じる責任とコストの負担が大きくなる点がデメリットです。

そのため、自社開発は以下の条件に当てはまる企業に適しています。

• 業務フローや判断ロジックが自社固有で、汎用的な外部サービスでは対応が困難
• 判断基準・ルール・制約を細かく制御したい
• 社内データや基幹システムとの密な連携が不可欠
• セキュリティやコンプライアンス要件が厳しく、データを外部に出せない

自社開発は、AIエージェントを事業の中核に据え、長期的に育てていきたい場合に、賢明な選択です。

外部サービスが適しているケース

外部サービス利用とは、あらかじめ提供されているプラットフォームや機能を活用し、AIエージェントを業務に組み込む導入方法を指します。例えば、OpenAIが提供するOpenAI Operatorや中国企業初のManusが代表的なサービスです。

以下が、外部サービスを利用する際のメリット・デメリットです。

この方法は、スピードと手軽さを重視したい場合に有効です。あらかじめ設計された機能やユースケースを活用できるため、初期検証から運用までを短期間で進められます。

また、以下のようなニーズや課題にある企業にも向いています。

• AIエージェントの効果を短期間で検証したい
• エージェント設計や運用に関するノウハウが社内に不足している
• 問い合わせ対応、営業支援、バックオフィス業務など、標準化しやすい業務が対象
• モデル更新や機能改善をベンダーに任せたい

外部サービスは、AIエージェント導入の最初の一歩としても適した選択です。導入後の成果を踏まえ、将来的に自社開発へ移行する判断材料として活用するケースも少なくありません。

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よくあるAIエージェント導入失敗と対策方法

以下では、AIエージェント導入でよくある失敗とその対策を紹介します。

AIエージェントシステムの見極め失敗

AIエージェントの定義や要件が曖昧なまま選定すると、業務を実行できないものを導入し、期待していた業務改善効果を得られない可能性があります。

AIエージェントシステムの選定ミスを防ぐためには以下の対策が有効です。

• 業務上必要な判断・計画・実行のレベルを事前に明確に定義
• PoC前に、ツール操作や既存システム連携、自律実行が可能かを確認
• 機能デモだけで判断せず、実際の業務シナリオに基づいて評価

AIエージェントの導入成否は、実際に業務を任せられるかどうかで決まります。そのためには、システム選定の段階から技術視点ではなく業務視点を持ち、どの判断をどこまで任せるのかを確認することが重要です。

判断に必要なデータの不足

AIエージェントが参照する情報が複数のシステムに分散している場合や最新データにアクセスできない場合は、業務で通用する判断は期待できません。その結果、同じような問い合わせでも回答にバラつきが生じ、業務としての再現性が担保できず、使われなくなるケースがあります。

こうした問題を防ぐためには、以下のような事前のデータ設計が不可欠です。

• 業務判断に必要なデータを事前に棚卸し
• RAGやAPI連携を活用し、エージェントが参照すべきデータを明確化
• データの更新・品質の管理責任者を定義

AIエージェントの判断品質は、与えられるデータの質と整理状態に左右されます。

そのため、高性能なモデルを導入する前に、まずはAIが正しく判断できるAI-readyなデータ環境を整えることが失敗を防ぐうえで欠かせません。

AIエージェントの権限管理が不十分

AIエージェント導入において、権限管理が不十分だと運用が立ち行かなくなります。

例えば、必要な操作権限がないと処理が停止するため、人の介入が常に必要な状態に陥るケースがあります。一方で、利便性を優先して広すぎる権限を与えると、意図しないデータ更新や誤送信など重大なセキュリティリスクを抱えることになりかねません。

こうした問題の多くは、最小権限の原則を守らず、初期段階から過剰な権限を付与することが原因です。

そのため、AIエージェントの初期導入段階では読み取り中心とし、挙動の安定性や業務理解が確認できた範囲から、段階的に書き込みや実行権限を付与する流れが理想です。

専門人材の不足

AIエージェントの運用を担う専門人材が不足していると、AIエージェントの判断や挙動を適切に調整できず、改善が進みません。

また、エージェントの挙動を監視・改善するエージェントとオペレーターが不在だと、重大な業務エラーが起きても異常に気づけずに発覚が遅れます。

結果として、ベンダーへの依存度が高まり、自社での改善判断ができなくなり、コスト増加や改善停滞につながるケースも少なくありません。

そのため、以下のような対策が必要です。

• 導入前から、運用・改善を担う担当者や役割を明確化
• 外部専門家・コンサルの内製化支援や伴走支援を活用し、段階的にノウハウを蓄積
• 内製化を見据えた知識移転・ドキュメント整備を実施

AIエージェント導入を長期的に成功させるためには、AIエージェントの連携や挙動を統制するオペレーターに加え、人材の確保・育成体制を構築することが大切です。

PoCが単なるデモで終わる

ベンダーのデモでは問題なく動作したにもかかわらず、実際の業務環境では想定外の入力や例外に対応できず、使えなくなるケースがあります。

実運用の失敗は、実業務データを使わずにPoCを実施していることに起因する場合が多く見られます。理想的なデータや整理された入力条件だけでは、本番で発生する揺らぎや例外を再現できません。

また、評価基準が不適切なこともPoCが形骸化する要因です。精度など技術指標のみに注目して業務適合性やリスク観点での検証が不足すると、業務を任せられるかどうかが判断できません。

そのため、実運用を成功させるためには以下のような対策が欠かせません。

• 本番に近い業務データと業務フローを用いて検証
• 評価対象に誤判断や失敗パターンも含み、人が介入して止められるか、修正や再実行が可能かを検証
• PoC開始前に、成功条件と中止条件を定義

導入可否を判断するためのデータや評価基準などの材料をそろえることでPoCを成功につなげます。

AIエージェントの導入についてよくある質問まとめ

まとめ

AIエージェントの導入は、単なるソフトウェアの入れ替えではなく、業務プロセスそのものを「AIとの共生」を前提に再定義するプロセスです。従来のウォーターフォール型の開発思想を一度アンラーニングし、小さく作り、観測し、改善し続けるアジャイルな姿勢こそが投資対効果を最大化する近道となります。

しかし、自律型システムゆえのセキュリティリスクや、オーケストレーションの複雑性、さらには社内のデータ構造の不備など技術と経営の境界線上で発生する課題は多岐にわたります。

自社の要件に最適化したエージェント構造の設計や、失敗しないためのフィジビリティスタディ（実現可能性調査）には最新の技術動向とビジネス実務の両面に精通した専門家の視点が欠かせません。

貴社の独自の強みをAIエージェントという形で資産化するために、まずは現在の業務フローのどこに「推論の余地」があるのか、専門家と共に棚卸しを始めることから着手してみてはいかがでしょうか。