AIエージェント導入を任されたら、最初に何を考えるべきか。著者・志賀琢也が伝えたいこと

AIエージェントの構築や導入を考えたとき、必要になるのは特定のフレームワークの使い方だけではありません。

AIエージェントがどのような要素から構成され、どの部分をAIに任せ、どこを人やシステムが担うのか。さらに、どのように評価し、安全に運用するのかまで含めて考える必要があります。

ところが、それらを横断的に理解できる入門的な情報は、まだ十分ではありません。

そこで本書では、AIエージェントを一つのシステムとして捉え、基盤の理解、最小実装、典型的な構成、本番運用までを段階的に整理しています。

目指しているのは、「システム全体を自分で作れるようになること」ではありません。

仕組みを理解したうえで、「何ができるのか」「どこに限界やリスクがあるのか」「自社のどの業務に適用すべきなのか」を判断できるようになることです。

大きく3つの立場を想定しています。

一つ目は、エンジニアではないものの、AIエージェント導入の企画や要件定義を担う方。二つ目は、AIエージェントへの投資判断や体制づくり、ベンダー選定に関わる意思決定者。三つ目は、これからAIエージェントの実装に携わるエンジニアです。

特に中心に置いているのが、技術者やベンダーと対話しながら、自社の業務要件を整理する立場の方です。

「どこまでを固定フローにするか」「どこからAIに判断させるか」「人の承認をどこに置くか」といったことを、自分の言葉で整理できるようになることをゴールの一つとしています。

最初から「LangGraphを使おう」「MCPを導入しよう」と技術を決めることが正解ではありません。

まず考えるべきなのは、「そもそも、どの業務にAIを適用するのか」ということです。

処理の順序をあらかじめ決められる業務であれば、AIが自律的に次の行動を判断するエージェントではなく、固定されたワークフローの方が適していることもあります。

大切なのは、「AIエージェント化すること」そのものではなく、業務に合った構成を選ぶことです。

はい。「利用者と業務目的」「制御主体」「人の介在」「情報要件」「外部システム操作と権限」「利用形態と会話の継続」「出力・成功条件・評価」という7つの軸です。

利用する技術を先に決めるのではなく、業務上の判断、人とAIの役割分担、扱う情報、評価基準などを先に整理するための考え方です。

「AIエージェントについて理解できた」で終わるのではなく、実際に自社の業務へ当てはめてほしいと考えています。

例えば、自社の業務に7つの軸を当てはめてみる。AIエージェントを組み込んだ業務設計を考える。導入計画を作る。外部へ依頼するのであれば、提案依頼やRFPを作成する。エンジニアであれば、実際の構築に踏み込んでみる。

そうした次のアクションにつなげるための土台として、本書を活用してほしいと思っています。

コードキャンプでは、本書に関連するAIエージェント研修の整備も進めています。書籍がAIエージェントを理解するための体系や判断軸を整理するものだとすれば、研修は演習やハンズオンなどを通じて、その知識を実践で使える状態へ近づけるものと位置づけています。

AIエージェントの世界では、これからも新しいモデル、サービス、フレームワークが次々に登場します。

だからこそ、すべての新技術を追い続けるよりも、新しい技術が出てきたときに、「これは何をするものなのか」「自社に必要なのか」「既存の仕組みと何が違うのか」を判断できる土台を持つことが重要です。

『AIエージェント導入を任されたら読む本』が、AIエージェントという変化の速い領域を理解し、自社で次の一歩を考えるための入口になればと思っています。