AIエージェントは自作すべきか、外注すべきか？判断基準と失敗しないポイント

2026.9.18
株式会社Laboro.AI　機械学習エンジニアリング部 リードLLMエンジニア　許 佳辰
株式会社Laboro.AI　システムエンジニアリング部 部長　光岡 駿
株式会社Laboro.AI　機械学習エンジニアリング部 エンジニアリングマネージャー　内木 賢吾

概要

ノーコードツールや一般的なライブラリを使えば、個人や自社内でAIエージェントの「とりあえず動くプロトタイプ」を作ること自体は、以前ほど難しくなくなりました。

しかし、それを実際の業務で安定して使えるシステムへと昇華させる段階になると、多くの企業が同じような技術的な壁にぶつかります。

本記事では、自作と専門企業への依頼をどう判断すればよいか、そして自作から本番運用へ移行する際につまずきやすいポイントを整理します。

AIエージェントの基本的な作り方（ノーコード・プログラミングそれぞれの手順）については、AIエージェントの作り方とは？基本から実践的な活用事例のコラムで解説しています。

目次

・まず判断すべきこと：ノーコード・コード・専門企業、どれを選ぶか
・技「とりあえず動くプロトタイプ」で止まってしまう理由
・専門企業に依頼することで得られる技術的・ビジネス的なメリット
・まとめ：判断のポイント

まず判断すべきこと：ノーコード・コード・専門企業、どれを選ぶか

AIエージェントの作り方には、大きく「ノーコードツールを使う方法」「Pythonなどでプログラミングする方法」「専門企業に依頼する方法」の3つがあります。とくにLaboro.AIのような専門企業への依頼が適しているのは、ビジネス上のタスクをそもそもAIエージェントが扱える形に落とし込む必要があるかどうかを見極める場合です（AIを使わなくても済む可能性や、一部だけをAIエージェントで処理すれば十分な可能性もあります）。

また、多数の利用者向けの大規模な運用が必要な場合は、インフラ、持続的な運用、コスト、ログ、セキュリティ、AIエージェントが利用するデータベースなどの面で設計と管理が必要になります。

「とりあえず動くAIエージェント」を作る以上に、業務上の実用性があるか、どこまでの性能があるか、能力の限界はどこにあるか、運用上に露呈した限界点をどう改善するかを正確に評価する必要がある場合や、既存のシステムや業務に馴染むUI/UXの設計が求められる場合も、専門企業への依頼が向いています。

ただしこれは、「ノーコードでは業務で使えるシステムは作れず、専門パートナーに依頼してカスタム開発しなければならない」という意味ではありません。開発の規模や運用体制が異なるだけであり、ノーコードから始めて必要に応じてプログラミングに移行する、あるいは専門企業に相談するという進め方も十分にあり得ます。ノーコードでの開発は、プロトタイプや小規模な業務代替のための迅速な開発手段として有効です。

「とりあえず動くプロトタイプ」で止まってしまう理由

ノーコードかコードかは構築手段の違いに過ぎず、本番運用で直面する難所は共通しています。プロトタイプでは「一度うまく動くこと」を確認すればよいのに対し、本番運用では「失敗しても安全で、継続的に品質を維持できること」が求められます。多くの企業がぶつかる技術的な壁は、この差を埋める部分にあります。

品質を継続的に評価する仕組み

リリース前に一度評価するだけでは品質を保証できない。評価指標と精度基準を定め、モデル・プロンプト・データ・ツールの設定を変更するたびに評価を再実施し、「検知・分析・改善・再評価」を繰り返す仕組みが必要になる

エラー処理と安定性

プロトタイプでは無視できた失敗パターンが、本番では業務事故に直結する。失敗の性質ごとに対処法を分けて設計したうえで、タイムアウト、状態管理、重複実行の防止、無限ループの停止など、通常の業務システムと同等の信頼性設計が必要になる

ログと監視

なぜその回答や操作になったのかを追跡できなければ、改善も障害対応もできない。最終的な入出力だけでなく途中のステップまで記録し、性能低下や異常なコストを早期に検知する監視の仕組みが必要になる

セキュリティと権限管理

社内データや個人情報を扱う場合は、最小権限、アクセス制御、認証情報の管理、プロンプトインジェクション対策、人による承認などが必要になる

コストとメンテナンス

ループや再試行によるコスト増加を防ぐ上限設定に加え、モデル・ライブラリ・外部API・プロンプト・データを継続的に更新・検証する運用体制が求められる

利用規模に応じたスケーラビリティ

想定する利用者数やピーク時の同時アクセス数を明確にし、レート制限も考慮したキューイング・負荷分散・オートスケーリングなど、リクエストを安定処理できる構成の設計が必要になる

実際の業務システムへの組み込み

精度の高いエージェントを作るだけでは不十分。既存システムとの連携や結果の表示方法、人の確認が必要なポイントや問題発生時の担当者への引き継ぎまで設計してはじめて業務で使えるものになる

総じて、本番運用への本当の壁は、AIモデルそのものよりもその周辺の整備にあります。個人や少人数でプロトタイプを作ることは比較的容易になった一方、本番運用にはAIだけでなく、通常のソフトウェア開発、インフラ、セキュリティ、業務設計を含む総合的な能力が必要になります。これらの仕組みは運用段階で後付けするのではなく、開発の段階から意識して設計しておくことが、スムーズな本番移行にもつながります。

専門企業に依頼することで得られる技術的・ビジネス的なメリット

汎用的なAIエージェントツールやChatGPTをそのまま使うケースと比較して、Laboro.AIのように「ビジネスに合わせたカスタムAI開発や、コアな技術力を持つ専門集団」に依頼・相談する最大のメリットは、汎用ツールでは対応しきれない固有の業務にAIを組み込み、実際の業務で継続的な成果につながる仕組みを実現できることです。

具体的には、業務成果から逆算した要件設計、本番運用を見据えた柔軟な技術設計、蓄積された知見によるリスクと手戻りの低減という3つの面に表れます。

業務設計の面では、AIエージェントの要件定義の具体化、クライアント独自のドキュメントに合わせたRAGの仕組みの構築、既存業務システムとの連携の設計、業務フローに適合した画面や操作方法の設計などが挙げられます。専門企業は、クライアントの現状業務と課題を分析したうえで、そもそもAIエージェントを導入すべきか、どの業務にどのような形で活用すべきかを判断し、適切な仕組みを設計できます。技術ありきで開発するのではなく、業務上の成果から逆算して技術選定や要件設計を実施する点も大きな強みです。

技術の面では、専門企業は既製のツールに縛られることなく、性能、コスト、セキュリティのバランスを考慮しながら課題に応じた構成を選択できます。精度評価、ログ、監視、コスト管理、障害対応、依存するLLMやライブラリの変化への対応まで含め、本番運用を前提とした設計が可能です。経験の面では、専門集団には多くのプロジェクトを通じて蓄積してきたノウハウがあり、それを活かすことで潜在リスクをあらかじめ予測し、適切な案を早期に出せるため、既製品で模索するよりも実用化までの期間を短くできるというメリットもあります。

まとめ：判断のポイント

AIエージェントを自作すべきか外注すべきかは、「今どの段階にいるか」で判断するのが現実的です。業務内容がある程度固まった小規模なプロトタイプ検証であればノーコードやプログラミングでの自作から始めるのが合理的ですが、多数の利用者を想定した本番運用や、既存の業務システムとの連携、セキュリティ・コスト管理までを含めた設計が必要になった段階では、専門企業への相談が現実的な選択肢になります。

Laboro.AIでは、ビジネス課題の整理からAIエージェントの設計・開発・本番運用までを一気通貫で支援しています。自作での検証を進める中で判断に迷った際は、お気軽にご相談ください。

【参考】Laboro.AIのカスタムAI開発サービス

執筆

機械学習エンジニアリング部 リードLLMエンジニア　許 佳辰

名古屋大学大学院環境学研究科社会環境学専攻修士課程終了。卒業後、広告業界の企業において自然言語処理を中心に機械学習モデルの開発と実装を担当した。2020年にLaboro.AIに参画し、現在はLLM関連の各種PoCとシステム開発に参加している。

監修

システムエンジニアリング部 部長　光岡 駿

東北大学理学部物理学科卒業後、仙台のアプリ・システム開発会社に入社。自身が主催する勉強会が宮城大学との共同研究へと発展。「仙台X-TECH イノベーションアワード2023」最終プレゼンター選出など、幅広い活動を通じてシステム開発の実践を積む。2023年、Laboro.AIに1人目のシステム開発エンジニアとして参画し、「AI×システム開発」の領域をリード。2025年9月期エンジニアリング部MVP受賞。2026年よりシステムエンジニアリング部 部長。

機械学習エンジニアリング部 エンジニアリングマネージャー　内木 賢吾

名古屋大学大学院工学研究科電子情報システム専攻修士課程修了。在学中は自然言語処理の質問応答システムを研究。卒業後は、ハードウェアエンジニアとして車載向け実験機器の開発に従事したのち、自動車会社のR＆D組織にて車載向け音声認識システムのフロントエンド処理に関する研究開発を担当。2019年にLaboro.AIに機械学習エンジニアとして参画し、NLP領域を中心にカスタムAI開発に従事。2025年よりエンジニアリングマネージャーとしてLLMチームを牽引。