AIエージェントを導入したいものの、既製ツールを契約するのか、自社で作るのか、開発会社に頼むのかを決められない。本記事では、AIエージェントの4つの導入方法と、自社に合う方法を選ぶ判断軸を、社内検討の資料にそのまま使える形で整理します。

ChatGPTやMicrosoft 365 Copilotは社内で使い始めたものの、AIエージェントは何から手を付けるべきかわからない。そう迷うDX推進担当者は多いでしょう。

AIエージェントの導入方法は、既製ツールのエージェント機能を使う方法から個別開発まで4パターンに分かれ、どれを選ぶかで費用も立ち上げ期間も大きく変わります。方法を比べないままベンダーや製品から決めると、PoC止まりや過剰投資に陥りやすくなります。

本記事では、4つの導入パターンの比較と、業務範囲・社内スキル・システム連携・予算の4軸で方法を選ぶ考え方を中心に解説します。内製・共創・外注の体制選びや、導入の5ステップも調査データとあわせて紹介します。

読み終えるころには、自社が取るべき導入方法と最初の一歩を根拠付きで社内に説明できる状態になります。まずは4つの導入パターンの違いから確認していきましょう。

AIエージェントの導入方法は4パターン

AIエージェントの導入方法は、以下の4パターンに分けられます。

• 既製ツール型：汎用AIのエージェント機能を使う
• 業務特化SaaS型：専用のAIエージェント製品を契約する
• ノーコード構築型：DifyやCopilot Studioで自社用に作る
• 個別開発型：開発会社とシステムに組み込む

下の表で全体像をつかんでから、各パターンの特徴を確認すると選びやすくなります。

導入方法	主なツール例	立ち上げ	必要スキル	自由度	費用感
既製ツール型	ChatGPT、Microsoft 365 Copilot、Gemini Enterprise	最も早い	不要	低い	ユーザー単位の月額
業務特化SaaS型	Agentforce、TOKIUM AI出張手配	早い	ほぼ不要	低〜中	製品ごとの月額・従量
ノーコード構築型	Dify、Copilot Studio	中程度	業務設計力	中〜高	基盤利用料＋API従量
個別開発型	LangGraphなどのフレームワーク	最も遅い	エンジニア必須	最も高い	開発費＋運用費

各パターンの比較（執筆時点の公開情報をもとに編集部作成）

【既製ツール型】汎用AIのエージェント機能を使う

既製ツール型は、すでに契約している汎用AIのエージェント機能を使う方法です。構築作業がほぼ不要なため、4パターンのなかで最も早く試せます。

ChatGPTの「ChatGPT agent」は、Webサイトの調査やフォーム入力、スプレッドシートの編集などを指示に沿って進める機能です。BusinessやEnterpriseのプランでも利用できます。Microsoft 365 CopilotやGemini Enterpriseも、社内データと連携して動くエージェント機能を備えています。
出典：ChatGPT agent release notes（OpenAI）

ただし、動き方は製品の仕様に依存します。自社の基幹システムへの書き込みや、独自の承認フローに沿った処理までは任せにくい点が限界です。

まずはリサーチや資料作成など個人の業務で効果を確かめ、「どの業務ならAIエージェントに任せられるか」の感覚を社内に作る入口として向いています。

【業務特化SaaS型】専用のAIエージェント製品を契約する

業務特化SaaS型は、営業・カスタマーサポート・経理など特定業務向けに作られたAIエージェント製品を契約する方法です。

Salesforceの「Agentforce」はCRM上の顧客データを使って問い合わせ対応や営業支援を進めます。TOKIUMの「TOKIUM AI出張手配」は、チャットで依頼すると社内規定に沿った交通手段や宿泊先を提案し、出張申請まで作成します。
出典：TOKIUM、AIエージェントがホテルや移動手段を提案する「TOKIUM AI出張手配」を提供（クラウド Watch）

業務の型があらかじめ組み込まれているため、設計の手間をかけずに本番運用まで進めやすい点が強みです。一方で、対象業務の範囲は製品が決めており、自社独自の手順に合わせた細かな調整には限りがあります。

すでに使っているSaaSにAIエージェント機能が追加されていれば、データ連携の手間がほぼかからない最短ルートになります。

【ノーコード構築型】DifyやCopilot Studioで自社用に作る

ノーコード構築型は、プログラミングなしで自社業務に合わせたAIエージェントを組み立てる方法です。

Dify（ディファイ）は、処理の流れを画面上のブロックでつなぎ、社内文書の検索や外部ツールの呼び出しを組み合わせられるプラットフォームです。MicrosoftのCopilot Studioも、自然言語や画面操作でエージェントを作成し、TeamsやSharePointに公開できます。

コードは不要ですが、業務の手順を分解し、どこでAIに判断させ、どこで人が確認するかを設計する力は欠かせません。ここが曖昧なまま作ると、試作品はできても現場で使われないエージェントになります。

情報システム部門や業務に詳しい推進担当者が中心となって作れば、外注せずに自社の業務へ合わせ込める点が大きな利点です。

【個別開発型】開発会社とシステムに組み込む

個別開発型は、LangGraph（ラングラフ）などのフレームワークを使い、AIエージェントを自社システムに組み込んで開発する方法です。

基幹システムやデータベースとの深い連携、複雑な条件分岐、厳しい権限管理が必要な業務では、既製ツールやノーコード基盤では要件を満たせない場合があります。その場合は、Pythonなどでの開発が前提です。

自由度が最も高い反面、要件定義から開発・テストまで期間と費用がかかり、運用後の保守体制も必要です。社内にエンジニアがいなければ、開発会社との共同開発が現実的な選択肢になります。

前の3パターンで効果が確認できた業務を、全社規模の本番システムへ育てる段階で選ぶと投資判断がしやすくなります。

AIエージェントの導入方法を選ぶ4つの判断軸

自社に合う導入方法は、以下の4つの判断軸で絞り込めます。

• 任せたい業務の範囲
• 社内のITスキルと人材
• 既存システムとの連携の深さ
• 予算と立ち上げまでの期間

4つの軸の答えが複数のパターンにまたがる場合は、より手軽なパターンから試すのが失敗しにくい選び方です。

任せたい業務の範囲

最初に確認すべきは、AIエージェントに任せたい業務が個人の作業か、部門をまたぐ業務プロセスかという点です。

市場調査や議事録の整理など、1人で完結する作業であれば既製ツール型で十分に効果が出ます。問い合わせ対応や経費精算など業務の型が決まっている領域は、業務特化SaaS型の製品が合致するかを先に確認しましょう。

一方、社内独自の手順や複数部門の承認を含む業務は、既製品では手順が合わないことが多くなります。その場合はノーコード構築型か個別開発型が候補です。

業務の範囲を先に言葉にしておくと、ベンダーの提案が自社に合っているかを判断する基準にもなります。

社内のITスキルと人材

次に、AIエージェントを設計・保守できる人材が社内にいるかを確認します。

既製ツール型と業務特化SaaS型は、管理者設定ができれば運用できます。ノーコード構築型はコードを書く必要はないものの、業務フローを分解してエージェントの動きを設計できる担当者が必要です。

個別開発型は、PythonやAPI連携の知識を持つエンジニアが前提です。社内にいない場合、開発は外部に任せても、要件を判断できる担当者だけは社内に置かなければなりません。

人材の有無を正直に見積もると、導入後に誰も直せないエージェントが残る事態を防げます。

既存システムとの連携の深さ

3つ目の軸は、AIエージェントが既存システムのデータを読むだけか、書き込みや処理の実行までするかです。

Microsoft 365やGoogle Workspace上の文書を参照する程度であれば、既製ツール型の標準機能で対応できます。CRMや会計ソフトなど特定のSaaSと連携するなら、そのSaaSが提供するエージェント機能が最も手軽です。

自社開発の基幹システムへの書き込みや、複数システムをまたぐ処理を自動で実行させる場合は、ノーコード基盤の連携機能か個別開発が必要になります。書き込み権限を持たせるほど、誤操作時の影響も大きくなる点に注意しましょう。

連携の深さを決めておけば、情報システム部門やセキュリティ担当との調整範囲も早い段階で見えてきます。

予算と立ち上げまでの期間

最後の軸は、いつまでに、いくらで成果を示す必要があるかです。

上期中に効果を報告したい、まずは少額で試したいといった条件なら、契約後すぐに使える既製ツール型か業務特化SaaS型が適しています。ノーコード構築型は基盤の利用料に加えて設計・試作の期間が必要で、個別開発型はさらに開発期間と開発費がかかります。

4つの軸を整理すると、選び方は以下のようにまとまります。

自社の状況	向いている導入方法
個人の作業を早く効率化したい	既製ツール型
使っているSaaSの業務を自動化したい	業務特化SaaS型
独自の業務手順に合わせたい、社内に設計担当がいる	ノーコード構築型
基幹システムと深く連携し、全社で本番運用したい	個別開発型

予算と期間の制約を最初に共有しておくと、上司や経営層と導入方法の合意を取りやすくなります。

AIエージェントの導入体制は内製・共創・外注の3通り

導入方法とあわせて決めるべきなのが、AIエージェントを誰が作り、運用するかという体制です。体制は以下の3通りに分かれます。

• 内製：社内の人材だけで設計・構築・運用する
• 共創：外部パートナーと一緒に設計・構築する
• 外注：設計から構築までを外部に任せる

PKSHA Technologyと松尾研究所の共同調査によると、AIツールの導入方法は「外部パートナーとの共創」が33%で最多です。「完全内製」21%、「完全外注」19%が続きました。満足度も共創が67%で、完全内製の60%を上回っています。
出典：PKSHA・松尾研究所 共同調査｜AIエージェント、導入は１割にとどまるが、導入企業の９割が事業貢献を実感（PKSHA Technology）

内製はノウハウが社内に残る

内製の最大の利点は、エージェントの設計や改善のノウハウが社内に蓄積されることです。

現場の要望をすぐに反映でき、業務の変更にあわせてプロンプトや処理の流れを自分たちで直せます。外部への依頼や契約変更を待つ必要がないため、改善のサイクルも速く回ります。

ただし、設計できる人材の確保と育成が前提です。担当者が1人だけの体制では、異動や退職でエージェントがブラックボックス化するおそれがあります。

既製ツール型やノーコード構築型と組み合わせれば、小さな投資で内製の経験を積み始められます。

共創はスピードと品質を両立しやすい

共創は、外部パートナーの知見を借りながら、社内にも設計の判断軸を残せる体制です。

前述の調査でも、共創は完全内製と比べて「導入までのスピード」「コスト」「セキュリティ・ガバナンス対応」の満足度が高いと報告されています。パートナーの実績を使うことで、社内だけでは気づきにくいリスクを先回りして潰せるためです。

進め方としては、業務の要件と合否の判断は社内が担い、技術選定や構築はパートナーと分担する形が一般的です。契約時に、成果物やノウハウを社内に移す範囲を決めておきましょう。

共創で1件目を成功させれば、2件目以降を内製に切り替える道筋も描きやすくなります。

外注は社内リソースがなくても進められる

外注は、社内に設計や開発の人材がいなくても導入を進められる体制です。

個別開発型のように専門スキルが必要な導入方法でも、開発会社に任せれば短期間で形にできます。社内の担当者は、要件の提示と完成物の確認に集中できます。

一方で、仕様変更のたびに追加費用と調整が発生し、改善のスピードは落ちがちです。仕組みを理解している人が社内にいないと、ベンダーの提案が妥当かを判断できなくなります。

外注を選ぶ場合も、社内に業務オーナーと窓口役を必ず置くと、導入後の運用まで主導権を保てます。

AIエージェントを導入する5ステップ

導入方法と体制の候補が決まったら、以下の5ステップで進めます。

• ステップ1：目的と対象業務を1つに絞る
• ステップ2：導入パターンと体制を決める
• ステップ3：PoCで効果と精度を検証する
• ステップ4：利用ルールと権限を整えて展開する
• ステップ5：効果を測って対象業務を広げる

どの導入方法を選んでも流れは共通なので、ステップごとの判断ポイントを押さえておきましょう。

ステップ1：目的と対象業務を1つに絞る

最初に、AIエージェントで解決したい課題と、最初に任せる業務を1つに絞ります。

「問い合わせの一次回答にかかる時間を減らす」「出張手配の手戻りをなくす」のように、課題と対象業務をセットで言葉にします。あわせて、処理時間や対応件数など、効果を測る指標も決めておきましょう。

複数の業務を同時に対象にすると、効果が出なかったときに原因を切り分けられません。手順が決まっていて件数が多い業務ほど、効果を確認しやすくなります。

目的と指標が明確であれば、次のステップで導入方法を比べるときの判断材料になります。

ステップ2：導入パターンと体制を決める

次に、前述の4つの判断軸に沿って導入パターンと体制を決めます。

対象業務を既製ツールや業務特化SaaSで実現できるなら、まずはそちらで試します。既製品で実現できない場合に限り、ノーコード構築型や個別開発型を検討する順番にすると、無駄な開発を避けられます。

体制も同時に決めます。社内の誰が業務オーナーとして合否を判断し、誰が設定や構築を担うのかを明確にしておきましょう。外部パートナーと組む場合は、ここで複数社の提案を比べます。

パターンと体制が決まれば、PoCに必要な予算と期間を見積もれる状態になります。

ステップ3：PoCで効果と精度を検証する

本番導入の前に、限られた人数と期間でPoC（概念実証）を行い、効果と精度を確かめます。

PoCでは、ステップ1で決めた指標を導入前後で比べるほか、誤った出力の件数や、人が修正した割合も記録します。AIエージェントは誤った判断をする前提で、重要な処理の前には人が確認する工程を入れておきましょう。

開始前に「指標がどこまで改善すれば本番に進むか」という合否基準を決めておくことも欠かせません。基準がないと、PoCが延々と続く「PoC止まり」に陥ります。

実測値に基づく結果は、本番導入の稟議を通すときの最も強い根拠になります。

ステップ4：利用ルールと権限を整えて展開する

PoCで合格したら、利用ルールとエージェントの権限を整えてから対象部門へ展開します。

利用ルールには、入力してよい情報と禁止情報、出力を人が確認すべき場面、トラブル時の連絡先を定めます。エージェントに与える権限は、PoCで必要だった範囲に限定し、メール送信やデータ更新などは承認制から始めましょう。

展開時には、利用者向けの説明会やマニュアルも用意します。使い方がわからないまま配布すると、利用が一部の社員に偏ります。

ルールと権限を先に固めておくと、セキュリティ部門や法務部門の承認も得やすくなります。

ステップ5：効果を測って対象業務を広げる

本番運用を始めたら、効果を定期的に測り、成果が出た型を別の業務へ広げます。

月次で指標を確認し、精度が落ちた処理はプロンプトや参照データを見直します。業務手順や社内規定が変わったときに、エージェント側の設定を更新する担当者も決めておきましょう。

1件目で効果が出たら、似た手順の業務に横展開します。このタイミングで、既製ツール型からノーコード構築型へ、ノーコード構築型から個別開発型へと導入方法を切り替える判断も行います。

測定と改善を続けることで、AIエージェントへの投資効果を経営層に継続して示せます。

AIエージェントの導入費用は方法ごとに大きく変わる

AIエージェントの導入費用は、以下の3つに分けて見積もると比較しやすくなります。

• 初期費用
• 月額費用
• 運用・改善の人件費

ライセンス料だけで比べると、導入後に想定外の費用が積み上がるため、3つを合わせて判断しましょう。

初期費用は構築の手間で決まる

初期費用は、エージェントを自社用に作り込む手間が大きいほど高くなります。

既製ツール型と業務特化SaaS型は、ライセンスを契約して設定するだけで使い始められるため、初期費用はほとんどかかりません。ノーコード構築型は、社内で作るなら担当者の工数、パートナーに頼むなら設計・構築の支援費用が発生します。

個別開発型は、要件定義・開発・テストの費用が必要です。金額は連携するシステムの数や処理の複雑さで大きく変わるため、複数の開発会社から内訳付きの見積もりを取りましょう。

初期費用が膨らむ導入方法ほど、PoCで効果を確かめてから本番の開発に進むことが損失を抑える近道です。

月額費用はライセンスとAPI利用料で決まる

月額費用は、ユーザー単位のライセンス料と、利用量に応じた従量課金の組み合わせで決まります。主なツールの公式価格は以下のとおりです。

ツール	導入方法	公式価格
Microsoft 365 Copilot	既製ツール型	4,497円／ユーザー／月相当（年払い）
Microsoft 365 Copilot Business	既製ツール型	3,305円／ユーザー／月（年間契約・月払い）
Agentforce	業務特化SaaS型	Flex Credits 100,000クレジットで60,000円
Copilot Studio	ノーコード構築型	25,000メッセージのパックで29,985円／月
Dify Professional	ノーコード構築型	59ドル／ワークスペース／月

価格は税抜・2026年10月時点の公式情報。Microsoft 365 Copilot Businessは中小企業向けプラン

ノーコード構築型や個別開発型では、基盤の利用料とは別に、OpenAIやAnthropicなどのAIモデルのAPI利用料がかかる場合があります。処理件数が増えるほど従量課金も増えるため、PoCで1件あたりの費用を実測しておきましょう。
出典：Microsoft Copilot Studio（Microsoft）
出典：Microsoft 365 Copilot Business プラン価格改定 確定価格のご案内（ソフトバンク）
出典：Agentforceの価格（Salesforce）
出典：Pricing（Dify）

利用人数と処理件数から月額を試算しておけば、本番展開後の予算超過を防げます。

運用・改善の人件費も見込む

見落とされやすいのが、導入後の運用と改善にかかる人件費です。

AIエージェントは導入して終わりではなく、精度の確認、プロンプトや参照データの更新、利用者からの問い合わせ対応が続きます。業務手順や社内規定が変わるたびに、エージェント側の設定も直さなければなりません。

外注した場合は保守契約の費用として、内製した場合は担当者の工数として発生します。費用対効果を試算するときは、削減できる作業時間から運用工数を差し引いて考えましょう。

運用コストまで含めて示すと、経営層から「導入後に費用が膨らむのでは」と問われても根拠を持って答えられます。

AIエージェントの導入方法で失敗しないための注意点

AIエージェントの導入で失敗しないための注意点は、以下の5つです。

• ツール選びから始めない
• 最初から全社展開しない
• エージェントに広い権限を与えない
• 社内データの扱いを先に決める
• 運用担当者を決めてから本番に移す

Gartnerは、2027年末までにエージェント型AIプロジェクトの40%超が中止されると予測しています。理由はコストの増大、事業価値の不明確さ、不十分なリスク管理で、導入前の備えが欠かせません。
出典：Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027（Gartner）

ツール選びから始めない

最も多い失敗が、話題のツールを先に契約し、後から使い道を探す進め方です。

目的と対象業務が決まっていないと、ツールの機能を試すだけで終わり、業務の成果につながりません。導入方法の4パターンを比べる前提も崩れ、自社に合わない製品に費用をかけ続けることになります。

ベンダーから提案を受ける場合も、先に対象業務と効果指標を伝え、それを実現できるかで比べましょう。

課題を起点に選べば、「契約したのに使われない」ライセンスを抱えずに済みます。

最初から全社展開しない

PoCを経ずに全社へ一斉展開すると、問題が起きたときの影響範囲が大きくなります。

AIエージェントは業務や部門ごとに求められる精度や手順が異なるため、ある部門でうまく動いても、別の部門では誤った処理を繰り返すことがあります。全社展開後に不具合が見つかると、修正の調整にも時間がかかります。

まずは1つの部門と業務で効果と精度を確かめ、成功した型を横に広げる順番を守りましょう。

小さく始めることで、失敗しても損失を限定でき、社内の信頼を失わずに次の挑戦に進めます。

エージェントに広い権限を与えない

AIエージェントに必要以上の権限を与えると、誤った判断がそのまま実行されてしまいます。

チャット型の生成AIは回答を返すだけですが、AIエージェントはメールの送信やデータの更新など、実際の操作まで行います。誤送信や誤ったデータ更新は、取引先や顧客への影響に直結します。

最初は参照のみの権限から始め、送信や更新などの操作は人の承認を経てから実行する設定にしましょう。権限は、運用実績を見ながら段階的に広げます。

権限を絞っておけば、万一の誤作動でも被害を最小限に抑えられます。

社内データの扱いを先に決める

導入前に、AIエージェントに読ませてよいデータと読ませてはいけないデータを決めておく必要があります。

AIエージェントは社内の文書やシステムのデータを参照して動きます。アクセス範囲を決めないまま連携すると、閲覧権限のない社員に人事情報や顧客情報が回答として表示されるおそれがあります。

入力データがAIの学習に使われない契約になっているかも、各サービスの利用規約やデータの取り扱いページで確認しましょう。

データの扱いを先に決めておくと、情報漏洩のリスクを抑えたうえで連携範囲を広げられます。

運用担当者を決めてから本番に移す

本番運用の前に、エージェントの精度確認と改善を担う運用担当者を決めておきます。

PoCまでは推進チームが面倒を見ていても、本番後に担当が曖昧になると、精度の低下や利用者からの問い合わせが放置されます。結果として現場がエージェントを使わなくなり、導入の効果が失われます。

担当者の役割として、定期的な精度の確認、プロンプトや参照データの更新、トラブル時の一次対応を明文化しましょう。外注の場合も、ベンダーとの窓口役は社内に置きます。

運用の責任者が明確であれば、導入後も効果を出し続けるエージェントに育てられます。

AIエージェントの導入方法に関するよくある質問

AIエージェントの導入方法に関する質問は以下の5つです。

• 中小企業でもAIエージェントを導入できますか
• プログラミングの知識がなくても導入できますか
• 導入にはどのくらいの期間がかかりますか
• 導入に使える補助金はありますか
• 生成AIの導入とは何が違いますか

質問に対する回答を確認して、自社の導入計画づくりの参考にしてみてください。

中小企業でもAIエージェントを導入できますか

中小企業でも、既製ツール型や業務特化SaaS型から始めれば少ない予算で導入できます。

Microsoft 365 Copilot Businessのように、中小企業向けに価格を抑えたプランも提供されています。すでに使っている会計ソフトやCRMにAIエージェント機能が追加されていれば、新たな契約なしで試せる場合もあります。

専任のIT担当者がいなくても、対象業務を1つに絞り、効果を確かめてから広げる進め方は大企業と変わりません。

プログラミングの知識がなくても導入できますか

個別開発型以外の3パターンは、プログラミングの知識がなくても導入できます。

既製ツール型と業務特化SaaS型は、管理画面での設定が中心です。ノーコード構築型のDifyやCopilot Studioも、画面操作や自然言語の指示でエージェントを組み立てられます。

ただし、業務の手順を分解して、AIに任せる部分と人が確認する部分を設計する力は必要です。コードを書く力よりも、業務を言語化する力が成果を左右します。

導入にはどのくらいの期間がかかりますか

導入期間は、選ぶ導入方法と対象業務の複雑さによって大きく変わります。

既製ツール型は契約後すぐに試せる一方、個別開発型は要件定義から開発・テストまで段階を踏むため、本番運用までに最も時間がかかります。ノーコード構築型はその中間です。

どの方法でも、PoCの期間と合否基準を最初に決めておくと、検証が長引くのを防げます。

導入に使える補助金はありますか

中小企業であれば、国の「デジタル化・AI導入補助金」を活用できる場合があります。

旧IT導入補助金を刷新した制度で、ソフトウェアやクラウド利用料に加え、導入の定着に必要なコンサルティングなどの費用も補助対象に含まれます。自治体によっては、AIエージェントの導入費用を補助する独自制度を設けているところもあります。
出典：デジタル化・AI導入補助金（ミラサポplus）

公募期間や対象となるツールは年度ごとに変わるため、申請前に公募要領で最新の条件を確認しましょう。

生成AIの導入とは何が違いますか

最大の違いは、AIエージェントは回答するだけでなく、業務の操作まで実行する点です。

チャット型の生成AIの導入では、主に入力情報のルールと社員の使い方を整えれば運用できます。AIエージェントの場合は、それに加えて既存システムとの連携や、エージェントに与える権限の設計が必要です。

そのため、AIエージェントの導入では、情報システム部門やセキュリティ担当を早い段階から巻き込むことが重要になります。

AIエージェントは自社に合う方法を選んで小さく始める

AIエージェントの導入方法は、既製ツール型・業務特化SaaS型・ノーコード構築型・個別開発型の4パターンです。業務の範囲、社内スキル、システム連携の深さ、予算と期間の4軸で比べ、手軽なパターンから試すのが失敗しにくい選び方です。

体制は内製・共創・外注から選び、目的の絞り込みからPoC、ルール整備、横展開までの5ステップで進めます。費用はライセンス料だけでなく、運用・改善の人件費まで含めて見積もりましょう。

まずは、AIエージェントに最初に任せる業務を1つ書き出し、4つの判断軸に当てはめてみてください。導入方法が決まれば、次に問われるのは、エージェントを設計し運用できる人材を社内でどう育てるかです。

導入方法の選定と並行して、推進担当者や現場のAI活用スキルを高める準備を始めておくと、導入後の定着がスムーズに進みます。

出典・参考リンク

• OpenAI「ChatGPT agent release notes」 https://help.openai.com/en/articles/11794368-chatgpt-agent-release-notes
• クラウド Watch「TOKIUM、AIエージェントがホテルや移動手段を提案する『TOKIUM AI出張手配』を提供」 https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/2025678.html
• PKSHA Technology「PKSHA・松尾研究所 共同調査｜AIエージェント、導入は１割にとどまるが、導入企業の９割が事業貢献を実感」 https://www.pkshatech.com/news/2025100101/
• Microsoft「Microsoft Copilot Studio」 https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-copilot/microsoft-copilot-studio
• ソフトバンク「Microsoft 365 Copilot Business プラン価格改定 確定価格のご案内」 https://www.softbank.jp/business/service/cloud/microsoft-365/pdf/cidna-m365-20260701copilotcorrectprice-notice.pdf
• Salesforce「Agentforceの価格」 https://www.salesforce.com/jp/agentforce/pricing/
• Dify「Pricing」 https://dify.ai/pricing
• Gartner「Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027」 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027
• ミラサポplus「デジタル化・AI導入補助金」 https://mirasapo-plus.go.jp/subsidy/ithojo/