AIエージェントの作り方を5ステップで解説｜最初に任せる業務の選び方つき

公開日：2026年8月15日

「AIエージェントの作り方を調べたが、うちの業務で何から作ればいいのかわからない…」
この記事を監修している佐藤誠一は、自分の業務をAIエージェント化して回している実務家です。

先に結論をお伝えします。
AIエージェントの作り方は、ツールを選ぶ前に、任せる業務を1つ決めるところから始まります。
私が自分の記事制作で作ったときも、動くまでに何百回と作り直しました。
「うちの業務で本当に作れるのか」と迷いますよね。
この記事では、作り方の5ステップと、最初に任せる業務の選び方を解説します。

読み終えると、自社で最初にAIエージェント化する業務を1つに決められます。
社内で稟議に出す材料として参考にどうぞ。

AIエージェントとは

生成AIを業務で使う会社は増えていますが、任せている範囲は会社によって違います。
総務省の調査では、自社の何らかの業務で生成AIを利用していると答えた日本企業の割合は86.4%でした。
生成AIを活用する方針を定めている企業の割合は68.9%で、2024年度の49.7%から上がったものの、米国・ドイツ・中国より低い水準です。
参考：総務省｜令和8年版情報通信白書（概要）7ページ
使う段階から任せる段階へ進む手前で、AIエージェントが何をする仕組みなのかを解説していきます。

AIエージェントは目的を渡すと手順を自分で決めて動く

AIエージェントは目的を渡すと、そこまでの手順を自分で組み立てて作業を進めます。
AIエージェントとは、1回ずつ作業を指示しなくても、決めた目的に向かって複数の工程を続けて処理するAIのことです。

人が伝えるのは、目的と守ってほしい条件だけです。
途中の順番まで指示しなくても作業が最後まで進むのが、AIエージェントの動き方です。

生成AIとの違いは業務を最後まで進めること

業務を最後まで進めるところが、生成AIとAIエージェントの違いになります。
生成AIとは、指示に応じて文章や画像を作り出すAIのことです。
生成AIが返すのは頼んだ範囲の成果物で、続きの作業は人が引き取ります。
2つの違いを以下にまとめました。

下書きを受け取って終わりにせず、業務が終わった状態まで任せられます。

チャットボットとの違いは社内システムを動かせること

AIエージェントは社内のシステムにつないで、データの取り出しや入力まで対応できます。
チャットボットが答えるのは、あらかじめ用意した回答や、読み込ませた文書の範囲です。
回答を返したあとの作業まで続けられるところが、2つの違いになります。
違いを以下にまとめました。

社内システムを動かせるぶん、人が引き取る作業を減らせるでしょう。

RPAとの違いは手順が決まっていなくても動くこと

決まった手順がなくても動けるのが、RPAと比べたときのAIエージェントの強みです。
※RPAとは、人がパソコンで進めている操作を記録し、同じ手順をそのままくりかえすソフトのことです。
登録したとおりに正確にくりかえせる一方、画面の並びや項目名が変わったときは設定の更新が要ります。
RPAとの違いを以下にまとめました。

手順を1から登録しなくても、目的を伝えれば動き出すのがAIエージェントです。

AIエージェントに任せられる業務例5選

AIエージェントに任せられるのは、複数の工程が続けて動く業務です。
1件ずつチャットに貼り付けて指示する作業ではなく、調べて・作って・次の担当へ渡すところまでを1つの流れにします。

5つの業務例でAIエージェントに任せる工程は以下のとおりです。

1つずつ解説していきます。

①問い合わせメールの一次対応

問い合わせメールの一次対応では、受信から返信案の用意までをAIエージェントに続けて任せられます。

チャットに1件ずつ貼り付ける使い方と違い、メールが届いたことをきっかけにAIエージェント側が動き出します。
人が見るのは、出てきた返信案を送ってよいかの判断だけです。

②複数システムからの定例レポート作成

数字を集めるところから様式への書き出しまで続けて任せられるのが、毎週・毎月の定例レポートです。

人が複数の画面を開いて転記していた作業が、指定した日に動く1つの流れになります。
数字が合わない月だけ、人が中身を確認すれば済むでしょう。

③過去の見積書をもとにした見積作成

見積書の作成は、条件の近い過去の見積を探すところからAIエージェントに任せられます。

似た案件を思い出す作業は、担当者の記憶に頼りがちな工程です。
AIエージェントに探させれば、値付けの根拠を毎回そろえられます。

④競合の動きの定点調査

決まった曜日にAIエージェントを動かして続けられるのが、競合の動きの定点調査です。

人が思い出したときに見に行く運用では、価格や新商品の変化に気づくのが遅れます。
巡回から共有までを1つの流れにすれば、見落としを減らせるでしょう。

⑤議事録からのタスク割り振り

会議の録音を渡すと、議事録の作成から担当者ごとのタスクの割り振りまで進みます。

議事録を作るだけなら、チャット型のAIでも足ります。
AIエージェントに任せる値打ちは、そのあとのタスク化と共有まで人を挟まずに進むところです。

AIエージェントの作り方でつまずく3つの課題

AIエージェントを作る途中で手が止まる場所は、ある程度決まっています。
総務省の調査では、生成AIの活用による業務の変革について「組織的な取組はない」と答えた割合が、日本で約3割弱にのぼりました。
比較した他の3か国より高い水準です。
生成AIの活用に必要なスキルやノウハウを学ぶ環境や、社内データを参照できる仕組みの整備でも、日本の回答割合は他の3か国より低い結果です。
参考：総務省｜令和8年版情報通信白書（概要）9ページ
例えば私の場合、記事作成のAIエージェントが動くまでに以下の3つでつまずきました。

1つずつ解説していきます。

プロンプトを渡すだけではAIエージェントにならない

手持ちのプロンプトをそのままAIに渡しても、AIエージェントにはなりません。
AIエージェントは指示文ではなく、機能を組み合わせた仕組みとして作るものだからです。
例えば私の場合、記事作成に使っていたプロンプト一式をClaude Codeに渡し「これで記事作成のシステムを作ってください」と指示しました。
渡したものと返ってきたものは以下のとおりです。

返ってきたのはプロンプトで、それまでとやり方が変わらないまま時間だけが過ぎました。
足りなかったのは、開発で使う機能の呼び名を含んだ指示です。
どんな仕組みを作ってほしいのかを言葉にできないまま、指示と出力を往復していました。
プロンプトを渡す作業とAIエージェントを設計する作業は別物で、同じ感覚で進めると最初の段階で手が止まります。

人が編集で直し続けると作った意味がなくなる

AIエージェントの出力を人が編集で直し続ける運用では、AIエージェントを作った意味が社内に残りません。
短くなったはずの作業時間が、人の編集のぶんだけ元に戻っていきます。
例えば私の場合も、納品した記事で同じ状態にぶつかりました。

人の編集で品質を保つ運用にすると、AIエージェントが動いていても稼働時間は減りません。
上手な文章の決まりが仕組み側に入っていないかぎり、同じ手直しが毎回発生します。
最初の出力がそのまま使える水準で返ってくるケースは少なく、手直し自体は作り始めの時期に誰にでも起こるでしょう。
人の手で品質を支える状態が続くと、AIエージェントを作った意味が社内に残りません。

数回の失敗で見切りをつけると手前で終わる

数回試してうまくいかないところで作業を止めてしまうのも、AIエージェントが完成しない課題です。
1回の指示で仕上がるものではなく、指示を書き直しながら何度も作り直していく作業になります。

作り方を聞かれて感じるのは「AIが書く記事なんてこんなもんでしょ」と、早い段階で見切りをつける人が多いことです。
AIに何を期待して始めるかで、途中で止まるかが変わってきます。
前提の置き方と結果を以下にまとめました。

出力を数回見ただけで見切りをつけると、AIエージェントは動き出す手前で止まったままになります。

最初にAIエージェント化する業務の選び方

AIエージェントを作ると決めたあと、次に決めるのは対象の業務です。
最初に選んだ業務によって、社内で使い続けられるか、作ったまま止まるかが変わってきます。

選び方を1つずつ解説していきます。

毎日発生していて手順が決まっている業務から選ぶ

最初のAIエージェントに任せる業務は、毎日発生していて手順が決まっているものから選びます。
発生する回数が多いほど、短くなった時間が月単位で積み上がります。
手順が決まっている業務なら、AIに渡す指示もそのまま書き出せるでしょう。
条件と見分け方を以下にまとめました。

たまにしか発生しない業務や、そのつど進め方が変わる業務は、指示を書き出す段階で手間がかかります。
毎日の業務のなかから、回数が多くて手順を説明できるものを1つ挙げてみてください。

担当者が切実に困っている業務から選ぶ

作ったあとも使われ続けるのは、担当者が切実に困っている業務です。
困っている本人がそのままAIエージェントの使い手になり、直してほしい部分がその場で挙がるためです。

反対に、今のやり方で困っていない業務は、AIエージェントができても開かれないまま終わります。
自分の作業が楽になると本人がわかっている業務は、最初の対象として社内に残りやすいでしょう。

成果が数字で見える業務から選ぶ

AIエージェントの効果を数字で確かめられる業務は、最初の対象として選びやすいです。
作った直後は、続けるかを社内で判断する材料が要ります。
1件あたりの作業時間と月の件数を記録しておけば、短くなった時間をかけ算で出せます。
成果の見え方で分けると以下のとおりです。

数字で見えにくい業務でも効果は出ますが、社内で説明できるまでに時間がかかります。
数字で説明できる業務を選ぶと、2つ目に進むときの判断も社内で通せます。

最初は業務全体ではなく1工程に絞る

業務をまるごと任せるのではなく、1つの工程だけを切り出すのが最初の絞り方です。
複数の工程をまたいで任せると、どこで手が止まったのかを追えないまま作り直しになるためです。
例えば見積書の作成なら、以下のように工程を分けられます。

3つのうち、担当者がいちばん時間を使っている工程だけをAIエージェントに渡します。

残りの工程は人が担当したままでかまいません。
1工程に絞って選べば、最初のAIエージェントが動くところまでたどり着けます。

AIエージェントの作り方5ステップ

AIエージェントを作る手順は、5つのステップに分かれます。
順番を入れ替えると、あとの工程でやり直しが増えるでしょう。

順番に解説していきます。

ステップ1｜任せる業務の手順を人の言葉で書き出す

最初のステップは、任せたい業務の手順を人の言葉で書き出す作業です。
AIに渡す指示は、人がいまやっている手順を写したものになります。
書き出す項目と書き方の例を以下にまとめました。

手順を書けるのは、毎日その業務をしている社員だけです。
担当者に口で説明してもらい、話した順番のまま文章にしてみてください。
ここで書き出した手順書が、AIに渡す指示のもとになります。

ステップ2｜社内で回せる開発方法を1つ決める

手を動かす前に決めておきたいのが、社内で回せる開発方法を1つに絞る判断です。
複数の方法を同時に試すと、うまくいかない原因がツールにあるのか手順にあるのかを切り分けられなくなります。

社内で回せる開発方法を以下にまとめました。

※金額は2026年8月時点の主なツールの公式価格をもとにした目安です。
※海外のサービスは、2026年8月14日の日本銀行公表値である1ドル＝159円・1ユーロ＝184円で換算しています。
社内に担当を置く余裕がなければ、開発会社に依頼する進め方もあるでしょう。
自社で組む方法を選んだ場合は、AIに開発を手伝わせるときの機能の呼び名も先に押さえておきます。

例えば私が記事作成のAIエージェント化に初めて成功したときは、この呼び名を並べて次のように頼みました。

◯◯◯◯には、任せたい業務の名前を入れます。
どの機能を使うかを人が決め打ちせず、フィットするものを選んで提案してほしいと頼んだのが効きました。
添付する資料は、ステップ1で書き出した工程とルールの手順書です。
AIエージェントを作ったことがない会社は、まずこの形の指示から試してみてください。
どれを選ぶ場合も、社内で誰が触るのかまで決まっている方法を1つ選ぶと、作り始めてからの手戻りを減らせます。

ステップ3｜社外に出せない情報の扱いを先に決める

社外に出せない情報をどう扱うかは、AIエージェントを動かし始める前に決めます。
AIエージェントは人が1回ずつ内容を確認しないまま、次の作業へ進むためです。
触れてよい範囲を決めないまま動かすと、社外秘の資料まで読み込ませてしまう場合があります。
先に決めておく項目を以下にまとめました。

扱ってよい範囲を決めずに配ると、社員ごとに入力する情報がばらつきます。
入力の範囲と保存先を先に共有してから、AIエージェントを社内で動かしましょう。

ステップ4｜合格ラインを決めて満たすまで書き直させる

作ったAIエージェントの品質を保つのに効くのが、合格ラインを決めて満たすまで書き直させる作り方です。
AIの出力は毎回ぶれるため、点数の基準がないと、その日の出来のまま次の工程へ進んでしまいます。
例えば私の場合は、記事の構成と本文に90点の合格ラインを置き、届かなければ何周でも書き直させています。

AIエージェントに判定させている合格ラインの例は以下のとおりです。

同じ文末表現を3回続けないルールは、指示文で伝えるだけでは守らせきれませんでした。
プログラムとして組み込んだところ、100%防げるようになっています。
自社の業務でも、合格といえる状態を先に言葉にしておくと、AIが出したものを毎回同じ基準で判定できます。

ステップ5｜下書きまでを自動にして最終判断は人が担当する

5つ目のステップは、下書きまでをAIエージェントに任せ、最終判断は人が担当する線引きです。
最初から全部をAIに任せる作りにすると、間違いが出たときに止める場所が残りません。

金額・納期・社外に出す文章のように、間違えると取引に響く工程は、人の担当として残しておきましょう。
下書きまでをAIエージェントに任せて最後の判断を人がもてば、5つのステップで作った仕組みをそのまま業務に乗せられます。

AIエージェントを作るツールの選び方

AIエージェントを作るツールは、性能を比べて選ぶより、社内でいま使っているサービスに合わせるほうが動かしやすいです。

主なツールと料金の目安を以下にまとめました。

※料金は2026年8月時点の公式価格です。
※海外のサービスは、2026年8月14日の日本銀行公表値である1ドル＝159円・1ユーロ＝184円で換算しています。
参考：Claude｜Pricing
参考：Dify｜Pricing
参考：n8n｜Pricing
参考：Microsoft｜Copilot Studio
参考：Google Workspace｜料金
参考：日本銀行 金融市場局｜外国為替市況 2026年8月14日
1つずつ解説していきます。

初めて作るならClaude Codeから試す

初めてAIエージェントを作るなら、Claude Codeから試す進め方が早いです。

デスクトップ版はターミナルを開かずに画面から操作でき、任せたい業務の手順を日本語で伝えるところから始められます。
細かいルールを足したくなったときも、追加の指示を日本語で渡せば仕組み側に組み込めるでしょう。

プログラムを書ける社員がいない会社でも、1つ目のAIエージェントを動かすところまで進められるでしょう。
参考：Claude Code Docs｜Desktop application

画面で流れを組み立てたいならDifyを選ぶ

処理の流れを目で見ながら組み立てたい会社に合うのが、ノーコードのDifyです。

無料のSandboxプランの範囲で、1つ目のAIエージェントを組んでみてください。
社内で使う人数が増えてきたら、年590ドル（約9万3,900円）のProfessionalに切り替えられます。
どの工程で止まったのかを画面で追えるので、複数人で運用する会社にも向いています。

社内でMicrosoftを使うならCopilotを選ぶ

社内でWord・Excel・Teamsを使っている会社には、Microsoft 365 Copilotが合います。

すべてのライセンスにCopilot Studioへのアクセス権が含まれているので、別の契約を足さずにAIエージェントを組めるでしょう。
社内の文書やメールをそのまま扱えるので、Microsoftでそろえている会社では準備の手間が少なく済みます。

社内でGoogleを使うならGeminiを選ぶ

Googleでそろえている会社に合うのが、Google WorkspaceのGeminiです。

いずれも税抜の価格で、2026年11月28日までは新規の契約に割引価格が用意されています。
Gmail・スプレッドシートに入っている情報をそのまま扱えるため、Googleで業務が回っている会社ならいまの画面のまま動かせます。

無料の範囲で1つ作ってから有料に切り替える

どのツールを選ぶ場合も、無料の範囲で1つ作ってから有料に切り替える順番が向いています。

Difyのオープンソース版やn8nのセルフホスト版のように、自社のサーバーで動かせば無料のまま続けられるツールもあるでしょう。
n8nのクラウド版に切り替える場合は月3,700円からで、処理の回数が増えるとプランも上がります。
無料の範囲で使い勝手を確かめてから契約に進むと、社内で使われないままのツール代を避けられます。

AIエージェントを作るときにかかる費用

AIエージェントを作るときの費用は、自社で作るか外部に依頼するかで、必要な金額の幅は違ってきます。

金額の内訳を1つずつ解説していきます。

自社で作る場合は月4万4,000円ほどで足りる

例えば私の場合、AIエージェントの開発と運用に払っているのは月4万4,000円ほどです。
大がかりなシステムを買ったわけではなく、月額のサービスを4つ契約しています。
2026年8月時点で契約しているツールと月額は以下のとおりです。

※ドル建ての料金は、2026年8月14日の日本銀行公表値である1ドル＝159円で換算しています。
参考：日本銀行 金融市場局｜外国為替市況 2026年8月14日
別に法人AI研修用としてGensparkにも月約3,000円を払っていますが、自分の業務では使わないので合計から外しています。
自社で作る場合にかかるのは、開発費ではなく毎月のツール代です。
任せたい業務にどのサービスが要るかを並べると、月額の合計を先に見積もれます。

開発を外部に依頼する場合は20万円程度が目安になる

開発を外に出す場合の価格として、私が想定しているのは20万円程度です。
2026年8月時点では受注の実績がなく、これから提供する予定の価格として置いています。
依頼する範囲ごとの費用の目安は以下のとおりです。

20万円程度に含めているのは、業務の聞き取りから開発と動作の確認までで、AIツールの契約は自社で結びます。
社内に開発を担当できる人がいない会社では、月々のツール代に加えて最初の開発費も予算に入れておくと、稟議に出す金額を決められます。

かかった費用は削減できる人件費で回収できる

ツールにかかった費用は、AIエージェントに任せた作業時間の賃金で回収できます。
人が手を動かしていた時間が、そのままAIエージェント側へ移るためです。
厚生労働省の令和7年の調査によると、一般労働者の賃金（所定内給与額）は中企業で月32万6,200円となっています。
中企業の金額と、1日8時間・月20日の労働時間をもとに計算すると以下のとおりです。

※所定内給与額には残業代・賞与・社会保険料の会社負担分が含まれていないので、会社が実際に負担する額はこれに上乗せされます。
参考：厚生労働省｜令和7年賃金構造基本統計調査 結果の概況

毎月22時間ぶんの作業がAIエージェント側へ移れば、ツール代と釣り合う計算です。
最初に任せる業務の作業時間を月あたりで数えると、費用を回収できるかを自社で判断できます。

記事作成AIエージェントを作った実例

ここからは、私が自分の業務で作った記事作成AIエージェントの例を紹介します。

課題・対応策・成果の順に解説していきます。

記事1本に18〜20時間かかっていた状態が課題だった

AIエージェントに任せる前は、SEO記事1本を仕上げるのに18〜20時間かかっていました。
2万字の長尺記事を、調査から構成・本文まで自分ひとりで書いていました。
記事の本数を増やすには自分の作業時間を増やすしかなく、受けられる量は書ける時間の上限で決まります。

1本あたりの時間を減らさないかぎり、引き受けられる記事の本数は増やせません。

SEO記事の9ステップをそのままAIに移した

新しい作り方を発明したのではなく、SEO記事を書いてきた手順をそのままAIに移しました。
先に人の手順が固まっていれば、AIエージェントは同じ品質で何度でもくりかえせるためです。
工程はリサーチから編集まで9つに分け、1つずつ担当をAIに移しています。

各ステップでAIに任せた中身は以下のとおりです。

工程を分けたので、品質が落ちたときも該当する1つだけを直せます。
人に残したのは、自社にしかない情報を集めて言葉にする作業と、公開の判断です。

実動時間が1時間以内まで短縮できた

実動時間はAIエージェントに移したあと、1本あたり1時間以内まで短くなりました。
人が手を動かすのは、AIが書いた原稿の編集と検品だけです。
同じSEO記事1本にかかった実動時間の推移を以下にまとめました。

※実動時間はAIの処理待ちを除いた、人が手を動かした時間です。
記事1本の作業時間のうち、約9割はAIの処理待ちが占めます。

手書きと比べて20分の1、プロンプトを登録して書いていた時期と比べても6分の1以下です。
成果は他社を支援した結果ではなく、自社の記事制作で毎日回している運用の実績です。
いま読んでいる記事も、同じ仕組みで作った下書きに人が手を入れています。

動画で見る：記事作成AIエージェントの実演（約75分）

AIエージェントの作り方に関するよくある質問

最後に、AIエージェントの作り方についてよくある質問をまとめました。
法人AI研修の質疑や商談で受けた質問のうち、作り方に関するものを選んでいます。
1つずつ答えていきます。

Q.プログラミングの知識がなくても作れますか？

プログラミングの知識がなくても作れます。
画面上でブロックをつなぐノーコードのサービスを使えば、コードを書かずに動かせるためです。

コードを書ける社員がいない会社でも、業務の手順を説明できる人がいれば作り始められます。

Q.作るのにどれくらいの期間がかかりますか？

例えば私の場合は、着手から完成まで約5ヶ月かかりました。
進め方ごとの期間は以下のとおりです。

ただし5ヶ月はAIの進化と並走しながら、手探りで進めた期間です。
作り方の情報が出そろった今から始めるなら、同じ回り道は要りません。
まずは1つの業務で試すところから始めれば、自社に合う期間の見当も付けられるでしょう。

Q.無料版と有料版でセキュリティの扱いは違いますか？

無料版と有料版で扱いが違うサービスは多く、契約する前に規約の確認が要ります。
無料の範囲は試すための提供で、入力データを学習に使わない設定や管理の機能は、法人向けのプランに含まれる場合が多いためです。
契約の前に確認する項目を以下にまとめました。

どれもサービスの料金ページと利用規約に書かれています。
社内の情報を入力し始める前に、法人向けのプランへ切り替えておきましょう。

Q.詳しい人がいない場合は何から相談しますか？

社内に詳しい人がいない場合は、外部の開発会社に、任せたい業務の線引きから相談します。
持ち込むのはツールの選定ではありません。
どこまでを自動にして、どこから人が確認するかが決まらないと、費用も作る範囲も決められないためです。
相談の前に、対象業務の手順と1回あたりの作業時間をメモしておくと話が早く進みます。
依頼先に聞く内容は以下のとおりです。

聞く内容が決まっていれば、社内に詳しい人がいない会社でも、提案の中身を自社で判断できます。

Q.作ったあとの保守は誰が担当しますか？

作ったあとの保守は、社内で担当を1人決めておきます。
AIのサービスは機能の更新が早く、動かなくなった箇所を直す作業が出てくるでしょう。

外部に開発を頼む場合は、完成後の手直しをどちらが担当するかを契約の前に決めておきましょう。
担当と直し方が決まっていれば、作ったAIエージェントを使い続けられます。

まとめ｜AIエージェントは任せる業務1つから作る

AIエージェントを動かせるかは、ツールの性能より先に、任せる業務を1つ決められるかで変わってきます。
記事の要点を以下にまとめました。

「うちの業務で本当に作れるのか」と迷う声は、法人AI研修の質疑でもよく出ます。
私の場合も、記事制作のAIエージェントが動くまでに何百回と作り直しました。
それでも途中でやめずに済んだのは、毎日必ず発生する自分の業務を1つだけ選んでいたからです。
自分ですぐ結果を確かめられる業務なら、頼み方を直しながら続けられます。
まずは、社内で一番多くくりかえしている作業を1つ書き出してみてください。

ここまで読んで、自社のどの業務から作ればよいかを社内だけで決めきれないと感じた人もいるでしょう。
私は自分の記事制作の工程をAIエージェントに移し、いまも毎日その仕組みで記事を作っています。
作るときに一番時間がかかったのは、ツールの操作ではなく、どの工程をAIに渡すかの線引きでした。
この線引きは、業務の中身を聞かないと決められません。
AIエージェント開発の相談では、任せる業務を一緒に決めるところから入ります。

AIエージェント開発の相談をする

自社の業務をどこから任せるかを決める参考になれば幸いです。