Service 03
AIエージェント設計・開発
「動く」ではなく「止まるべき場所で確実に止まる」AIエージェントを、任せる範囲とシステムが守る範囲を線引きして設計・開発します
課題
AIエージェントの開発でつまずくのは、技術的に動かないからではありません。単一のLLM呼び出しに全部を任せると、複雑な業務は途中で止まります。止まった場所が分からないまま「なんとなく動いた」状態で本番に出すと、本来は任せてはいけない処理まで通してしまう事故につながります。必要なのは、複数のAIモデル・外部ツール・データベースを連携させ、どこで止めるかまで決めて動くエージェント設計です。
ARCHECOのアプローチ
ARCHECOは、AIエージェントに何かを任せる前に「タスク分解・ツール選択・実行計画・停止条件」の4つを先に決めます。なかでも要になるのが停止条件です。間違えたときに取り返しがつく処理（下書きの生成、候補の絞り込み、定型レポートの作成など）はエージェントに任せ、取り返しがつかない処理（決済・在庫の引き当て・受注の確定など）はシステム側の保証に残す。この境界を設計の最初に引くことで、LLM単体では届かない精度の先を仕組みで補います。LangChain・LangGraph・CrewAI等のフレームワークは、この設計を実装する手段として使い分けます。
提供価値
複雑な業務を最後まで遂行し、かつ止まるべき場所では確実に止まるAIエージェントを提供します。目安として、要件が固まった業務であれば、通常の見積りで15〜25人月相当かかる実装を3日で立ち上げ、本番で異常が起きた場合も検知から恒久対応まで最短1時間で戻す運用体制まで含めて構築します。「作れるか」ではなく「本番で運用しきれるか」を基準に設計します。
Solution Flow
01
任せる境界の設計とアーキテクチャ定義
自動化対象の業務を分析し、間違えたときに取り返しがつく処理とつかない処理を先に切り分けます。エージェントに任せる範囲・システム側で保証する範囲・マルチエージェント構成の要否をここで確定し、あとから境界がぶれないようにします。
Method
業務タスク分解分析
エージェントアーキテクチャ設計
ツール連携要件定義
Output
エージェント要件定義書
アーキテクチャ設計図
エージェントコアの実装と、道具の1つずつの統合
タスク実行ロジック・実行計画・再試行の判断を担うコアを先に作り、社内API・検索/RAG・外部SaaSといったツールは1つずつ接続します。まとめて繋ぐと、失敗した時にどこが原因か分からなくなるため、つなぐ順番自体を設計対象にします。会話の文脈・処理の途中状態・実行履歴を保持するメモリ管理も、この段階で組み込みます。
Method
エージェントコア開発
ツールプラグイン実装
メモリ・状態管理設計
Output
AIエージェントシステム
ツール連携モジュール
実業務データでの4指標評価
タスク完遂率・判断精度・処理速度・エッジケースでのフォールバック成功率の4つの指標を、実際の業務データで測定します。平均値だけでは見えないため、完遂できなかった1件がどこで止まったかを毎回開いて確認し、フォールバック処理をチューニングします。
Method
シナリオベーステスト
精度・性能評価
フォールバック設計
Output
テスト結果レポート
チューニング済みエージェント
段階デプロイと「エラーが出ない異常」の監視設計
本番へは段階的にデプロイし、稼働と処理量を常時監視します。API呼び出しの失敗のように「エラーが出る異常」は監視ツールで自動検知できますが、「受け付けてはいけない依頼を通してしまった」「作られるはずの記録が無い」といった、エラーが出ない異常は数えて突き合わせない限り気づけません。この突き合わせの仕組みまでを運用設計に含め、異常検知から恒久対応までを最短1時間で回せる体制を構築します。
Method
デプロイメント自動化
監視ダッシュボード構築
アラート設計
Output
デプロイ済みエージェント
運用監視システム
障害対応手順書
PROOF
実測
AIエージェントは「作れるか」ではなく「本番で運用しきれるか」で差が付きます。ここに並べたのは一般論ではなく、実際に本番環境で出した数字です。
CASE STUDIES
関連実績
NEWS & BLOG
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このサービスで使う開発手法・契約モデル・技術方式です。
Vibe Coding
「AIに書かせる」ではなく「判定はエンジニアが握ったまま任せる」。これがバイブコーディングの本体で、MVP構築を通常の数分の一の期間で実現します
AI-Native UX
UIを整えることではなく、AIの不確実性・遅延・ハルシネーションを前提にした設計原則を持つことで、「動くのに使われない」AIデザインを防ぎます
FAQ
よくある質問
ご相談の前によくいただく質問です。解決しない点はお気軽にお問い合わせください。
01
QUESTION
AIエージェントとRPA・チャットボットは、何が違うのですか？
チャットボットは会話への応答が仕事で、RPAは決まった手順の繰り返しが仕事です。AIエージェントはこの中間にあり、タスクの分解・ツールの実行・結果の検証までを状況に応じて自律的に遂行します。実務で効くのは、会話やツール呼び出しの裏に「任せてよい処理」と「システムが保証すべき処理」の境界を引くことです。この線引きが、本番で事故を起こさないための本体になります。
02
QUESTION
AIエージェント開発の費用は、どのくらいかかりますか？
対象業務の複雑さと、エージェントにどこまで任せるかによって変わるため、定額では提示していません。まずは無料のAIエージェント診断で、任せてよい範囲とシステムで守るべき範囲を切り分けたうえで、概算をお出しします。診断の段階で、動くもので判断できる状態にしてお返しします。
03
QUESTION
開発期間は、どのくらいかかりますか？
対象業務の複雑さによりますが、要件が固まっていればAI自律開発ツールを併用し、最初に動くバージョンまでは数日から数週間が目安です。ただし本番投入には異常系の設計と検証が欠かせないため、そこを省いた最短納期はお約束しません。
04
QUESTION
AIエージェントの精度は、100%になりますか？
なりません。実案件のチャットボット分類では99.9%まで到達しましたが、それでも100%が必要な処理（決済・在庫・受注など）では予期しない動きをする可能性が残ります。だから精度を上げることと同時に、受け付けてはいけない処理を通さない停止条件と、記録の突き合わせをシステム側に設計します。
Plans
ARCHECOの契約モデル
受託開発（1年以内のカスタム開発）、代理出産型プロフィットシェア（ARCHECOが事業運営を主導、無償保証・サービス譲渡確約付き、2〜3年計画）、ジョイントベンチャー（双方が資本出資し事業体を共同設立、2〜3年計画）、スウェットエクイティ（労働力を株式として投下）。事業フェーズとリスク許容度に合わせて、最適な契約形態を設計します。どの契約を選んでも、事業を当てることへのこだわりは変わりません。
Plan 01
Customize Development
カスタマイズ開発受託
お好みのスタイルを何なりと
ARCHECOのソリューションライブラリと自律型AI開発エージェントを活用し、1年以内でカスタムシステムを構築・納品します。AI戦略策定からAgentic RAG構築、業務特化型プライベートSaaS開発、UX/UIデザインまで、事業に必要な全工程を一気通貫で実行します。
Plan 02
Surrogacy
代理出産
産みの苦しみ、請け負います
ARCHECOが事業の企画・開発・運営を主導し、2〜3年計画で事業を立ち上げます。無償保証、サービス譲渡確約、採用代行を含むリスク軽減策をセットで提示。事業が黒字化して初めてARCHECOの収益が発生するプロフィットシェア構造により、全員が事業の成功だけに集中します。
Plan 03
Joint Venture
ジョイントベンチャー
新たなお仕事ご一緒に
クライアント様とARCHECOが資本を出し合い、新たな事業体を共同設立します。双方からの人材出向・採用により、独立した組織として事業を推進。既存事業のルールや予算制度に縛られない「出島」として機能し、スタートアップと同等のスピードと柔軟性で意思決定を行います。
無料AIエージェント診断
いまの業務のどこがエージェント化に向くか、任せてよい処理と任せてはいけない処理の切り分けを無料で診断します。分厚い提案書は作りません。動くもので判断できる状態にしてお返しします。
※弊社のリソース状況によってはお受け出来ないことがございます。