本格エージェントシステムを構築する
コース全体の学びを統合し、目標定義からガードレール付きのデプロイまで、完全なAIエージェントシステムを構築する。
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🔄 Quick Recall: このコースでエージェントアーキテクチャ(レッスン2)、構築方法(レッスン3)、ツール使用(レッスン4)、計画戦略(レッスン5)、ガードレール(レッスン6)、マルチエージェント(レッスン7)を学んできた。すべてを1つの本番レベルのシステムに統合する。
本番エージェント構築チェックリスト
ステップ1:目標定義
以下のビジネスタスクを自動化するエージェントを構築する。
ビジネスタスク:[記述]
現在の手動プロセス:[誰が、何を、どのくらいの時間で]
期待する成果:[エージェントが何を自動化するか]
目標をSMART-Aフレームワークで定義:
- Specific:具体的なアウトプットは?
- Measurable:成功をどう測定する?
- Achievable:必要なツールは利用可能か?
- Relevant:エージェントの能力範囲か?
- Time-bounded:ステップ数/時間/コストの上限は?
ステップ2:アーキテクチャ選択
| 判断基準 | 単一エージェント | マルチエージェント |
|---|---|---|
| タスクの専門分野 | 1〜2分野 | 3分野以上 |
| 並列化の効果 | ほとんどなし | 大幅に高速化 |
| 品質要件 | 十分 | 専門化で改善 |
| チームの技術力 | 低〜中 | 中〜高 |
| デバッグの許容度 | 簡単にしたい | 複雑さを管理できる |
ステップ3:システムプロンプトの構築
以下のエージェントのシステムプロンプトを作成して。
役割:[このエージェントは何者か]
タスク:[何を達成するか]
ツール:[利用可能なツールリスト]
システムプロンプトに含めるもの:
1. エージェントのアイデンティティと役割
2. タスクのアプローチ方法(計画→実行)
3. 各ツールの使い方のガイドライン
4. 品質基準(何が「十分」か)
5. エラー時の振る舞い(代替を試す→エスカレーション)
6. やってはいけないこと(禁止事項)
7. ヒューマンインザループのポイント
ステップ4:テスト計画
エージェントのテスト計画を作成して。
テストレベル:
1. ユニットテスト:各ツールが正しく動作するか
2. 統合テスト:ツールチェーンが機能するか
3. シナリオテスト:典型的なタスクを処理できるか
4. エッジケーステスト:異常系での振る舞い
5. 負荷テスト:大量のリクエストへの耐性
各レベルでの具体的なテストケース:
- 正常系:[期待通りの入力で期待通りの出力]
- 異常系:[不完全な入力、ツール障害、矛盾するデータ]
- 境界系:[制限ギリギリ、最大ステップ、タイムアウト]
✅ Quick Check: なぜ「本番デプロイしてからモニタリング」ではなく「段階的テスト」が重要?
本番でのエラーには実コストがある——間違ったメールを送信、誤ったデータで報告書を作成、予算超過のAPI呼び出し。段階的テストはこれらの問題を、顧客やビジネスに影響が出る前にキャッチする。しかもテスト中に発見した問題の修正は、本番障害の緊急対応よりずっと安い。
総仕上げプロジェクト
Part 1:エージェントの設計
自分の仕事で繰り返し行っているマルチステップタスクを選び、完全なエージェント設計ドキュメントを作成する:
- 目標定義(SMART-Aフレームワーク)
- アーキテクチャ選択(単一 or マルチエージェント)
- ツールセット定義(最小限のツール、各ツールの説明)
- ガードレール設計(スコープ制約、アクション制限、出力チェック)
- ヒューマンインザループのポイント
- テスト計画(正常系、異常系、境界系)
Part 2:プロトタイプ構築
設計ドキュメントに基づいて実際にエージェントを構築し、テストする:
- シンプルなタスクで推論ループの動作確認
- ツール統合のテスト
- 段階的に複雑なタスクで検証
- エッジケースの発動テスト
- フィードバックに基づくシステムプロンプトの改善
Part 3:本番化チェックリスト
- 目標が明確で測定可能
- ガードレールが3層すべて設定済み
- ヒューマンインザループが適切に配置
- レート制限とコスト上限が設定済み
- テストが正常系・異常系・境界系で完了
- モニタリングとアラートが設定済み
- ドキュメントが作成済み(運用手順、障害対応)
コース全体の振り返り
| レッスン | 学んだこと |
|---|---|
| 1. エージェントとは | 4段階の進化、コアアーキテクチャ |
| 2. アーキテクチャ | 推論ループ、SMART-A目標、メモリ、4パターン |
| 3. 構築 | システムプロンプト、リサーチエージェント、反復改善 |
| 4. ツール | ツール設計、チェーン、安全な使い方 |
| 5. 推論と計画 | 計画→実行、再計画、CoT、タスク分解 |
| 6. 安全性 | 3層ガードレール、ヒューマンインザループ、モニタリング |
| 7. マルチエージェント | 3アーキテクチャ、オーケストレーター、フレームワーク |
| 8. 総仕上げ | 目標→設計→構築→テスト→デプロイ |
Key Takeaways
- すべてが明確で測定可能な目標から始まる——目標がツール、ガードレール、評価基準を定義する
- 段階的テスト(ユニット→統合→シナリオ→エッジケース)が本番のリスクを最小化
- 単一エージェントから始め、専門化のメリットが証拠で示せたときだけマルチエージェントに
- 3層のガードレール(スコープ、アクション、出力)とヒューマンインザループが信頼性の基盤
- 本番エージェントにはモニタリング、アラート、コスト上限が必須
- 最良のエージェントは「すべてを自動化する」ものではなく「適切な範囲を確実に自動化する」もの
おめでとうございます!
「AIエージェント構築術」コースを完走しました。エージェントの基礎概念から、本番レベルのシステム設計・構築・テスト・デプロイまでを体系的に学んだ。
覚えておいてほしいのは、良いエージェントは「何でもできる」ものではなく「適切な範囲で確実に機能する」もの。ガードレール付きの控えめなエージェントが、ガードレールなしの野心的なエージェントより遥かに実用的。
次のステップとして、AIエージェントデザイナー、マルチエージェントワークフロービルダー、エージェントガードレール&安全性のスキルテンプレートも活用して、実際のビジネスタスクに適用してみてほしい。
最後のステップ: クイズに合格したら「修了証を取得」をクリック。
理解度チェック
まず上のクイズを完了してください
レッスン完了!