--- title: "AI エージェント開発｜繰り返しの業務フローを、実行する AI に任せる | TauX" description: "TauX は中小企業向けに AI エージェントを開発します。ルールが明確で手順が繰り返される業務フローを、ツールを呼び出し、手順どおりに実行し、人の判断が必要な所で止まり、記録を残す AI に任せます。" url: "https://taux.io/ja-JP/ai-agents" locale: "ja-JP" alternates: en-US: "https://taux.io/en-US/ai-agents" ko-KR: "https://taux.io/ko-KR/ai-agents" zh-Hans-CN: "https://taux.io/zh-Hans-CN/ai-agents" zh-Hant-TW: "https://taux.io/zh-Hant-TW/ai-agents" --- # AI agent development — 繰り返しの業務フローを、実行する AI に任せる 繰り返し発生する業務フローを、ツールを呼び出し、手順どおりに実行し、記録を残す AI エージェントに任せます。人の判断が必要な所では止まります。 01 ## こんな方に * 流れは決まっているが手順が多い業務がある。たとえば見積もりの整理、受注の照合、レポートの集計 * チャットボットは試したが、必要なのは答えるだけでなく実際に作業してくれること * 複数のシステムの間でコピーと貼り付けを行き来する作業がある * まず一つの業務フローで試し、うまくいくと確認してから広げたい きっかけ 新しい注文や見積もりの依頼など AI エージェント 手順を実行し、ツールを使い、記録 判断が必要なとき 止まって、人の確認に回す 結果 文書、システム更新、通知 ルールが明確な手順は AI エージェントに任せ、判断が必要な箇所は人が決めます。すべての操作が記録されます。 02 ## サービス内容 ### 業務フローの分析 今の業務フローを一つずつの手順に分解し、人の判断が必要で AI に任せられない箇所を見つけます。 ### エージェントの設計 役割、使えるツール、停止条件、そしてどんな場合に人へ戻すかを定義します。 ### 開発とツール連携 Claude や Gemini などのモデルで実装し、ツールは MCP で提供します。あとでモデルを替えるときも、連携部分を書き直す必要はありません。 ### テストと評価 実際の事例で正答率をテストし、わかっている失敗のパターンとその対処を一覧にします。 ### 本番運用と監視 すべての操作を記録し、異常があれば担当者に通知し、定期的に効果を見直します。 03 ## 進め方 ### 1\. 業務フローの分析 一つの業務フローを選び、今どう進めているか、どれだけ時間がかかるか、どこで間違いが起きやすいかを記録します。 ### 2\. 設計と仕様 エージェントが何をするか、何をしないか、いつ止まるかを書き出します。 ### 3\. 開発とテスト 実装し、実際の事例でくり返しテストします。 ### 4\. 試行と本番運用 まず少数の社員に使ってもらい、確認できたら本番運用に移し、監視の方法をお渡しします。 04 ## 納品物 * 業務フローの分析とエージェントの設計文書 * エージェントのプログラム、プロンプト、ツール設定 * テストケースと評価結果 * 本番運用、ログ、異常通知の設定 * 保守の文書 05 ## 契約の期間 3 か月、半年、1 年のいずれかを一つの期間とし、範囲に応じて決めます。期間が終わるたびに、お客様と一緒に最初に決めた目標と突き合わせ、次の期間に何をするか、あるいはここで終えるかを決めます。 どの期間も：棚卸し → 設計 → 導入 → 目標との照合、そして次を決める 06 ## 料金の考え方 案件ごとに見積もります。扱うシステムとデータの量、必要な人員と時間、期間の長さによります。まず一度お話を伺い、実際の範囲に基づいて金額をお出しします。先に金額を出してから範囲を合わせることはしません。 07 ## よくある質問 ### AI エージェントとチャットボットは何が違いますか？ チャットボットは質問に答えます。AI エージェントは手順に沿って作業を実行します。たとえばデータを調べ、システムを呼び出し、文書を作成し、人の判断が必要な所で止まります。 ### AI エージェントが間違えたらどうなりますか？ どの手順を必ず人が確認するかを設計の段階で決め、すべての操作を記録します。本番運用の前に実際の事例でテストし、わかっている失敗のパターンと対処方法を一覧にします。 ### 特定の AI 企業のモデルに縛られますか？ 縛られません。タスク、コスト、データに関する規定に応じてモデルを選びます。ツールは MCP で提供するので、あとでモデルを替えるときも連携部分を書き直す必要はありません。 08 ## 関連記事 * [AI Agent 開発ワークフロー実践](https://taux.io/ja-JP/agent-dev-workflow) * [Claude Skills 実践ガイド](https://taux.io/ja-JP/claude-skills-guide) * [ADK Skill Patterns](https://taux.io/ja-JP/adk-skill-patterns) * [プロンプトの手引き](https://taux.io/ja-JP/agent-prompting-guide) ## 状況をお聞かせください 今どこでつまずいているかをメールでお知らせください。実現できるやり方と次の一手をお返しします。 [メールで問い合わせる](mailto:hello@taux.io) AI エージェント開発 契約の期間 3 か月、半年、1 年 料金の考え方 案件ごとに見積もり [メールで問い合わせる](mailto:hello@taux.io)