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title: "AIエージェント実装 | grasys（グラシス）"
url: "https://www.grasys.io/services/ai-agent-development"
description: "個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。"
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![](/_astro/service-abstract-background.CuXuzSOV_Z1rRliz.webp)

# AIエージェント実装

会話デモから、実際の業務で動くAIエージェントへ

個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。

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![AIエージェント実装](/_astro/service-abstract.DOoM5-lt_1772aV.webp)

## AIエージェント実装の3つの領域

ユースケース設計、実装、評価と運用を分断せず、業務で使える単位へ落とし込みます。

### 業務・判断フロー設計

対象業務、入力、判断基準、例外、担当者との分担を整理し、エージェントの役割を定義します。

### エージェント・ツール連携実装

必要なデータ参照、API、業務ツールの呼び出しと実行制御を実装します。

### 評価・監視・ガバナンス

回答と実行結果の評価、ログ、権限、監視、改善の流れを運用へ組み込みます。

## 企業 AIエージェント 導入をPoCから業務実装へ進める

AIエージェントを業務で使うには、会話だけでなく、判断基準、システム連携、権限、例外処理、品質評価を具体化する必要があります。grasys（グラシス）はユースケース設計から実装、評価、運用・ガバナンスまでを一つの実装単位として担います。

-   AIユースケースと業務・判断フローを、実装可能な形へ整理
-   エージェントとツール・データを実装し、既存システムと権限を踏まえて安全に連携
-   評価・監視・ガバナンスを実装し、品質評価とガバナンスを運用へ組み込む

![AIエージェント実装の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.DOoM5-lt_1772aV.webp)

## AIエージェント実装で目指す4つの価値

### PoCから業務実装へ

検証結果を業務フローと判断基準へ落とし込み、実際に使う仕組みへ進めます。

### 既存システムとの連携

現在のデータとツールを活かし、必要な参照と操作をエージェントへ接続します。

### 判断根拠と監査性

入力、参照元、実行結果とログを残し、確認可能な運用を設計します。

### 継続改善できる実装

評価結果と利用状況をもとに、指示、ツール、判断条件を更新できる構成にします。

## AI・検索活用の導入事例

生成AI、データ分析、検索を業務へ実装した事例をご紹介します。

[![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp)](/case-studies/capy-llm-log-analysis/)

### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/)

Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery（bq）・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。

[事例を見る](/case-studies/capy-llm-log-analysis/)

[![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp)](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/)

### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/)

開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。

[事例を見る](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/)

[![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp)](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/)

### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/)

膨大な資料検索にかかっていた時間を大幅に削減。生成AIによる社内検索システムで、必要な情報にすぐアクセスできる環境を実現しました。

[事例を見る](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/)

Discover

## この内容に関連する課題・目標・技術

同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。

### 課題

-   [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/)
-   [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/)

### 実現したいこと

-   [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/)
-   [定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい](/outcomes/automate-business-workflows/)

### 技術

-   [Google Cloud（GCP）](/technologies/google-cloud/)
-   [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/)
-   [Gemini](/technologies/gemini/)

## AIエージェントの業務実装を具体化しませんか？

導入事例を踏まえ、業務、連携、評価の進め方をご提案します。

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## AIエージェント実装の進め方

対象業務の選定から運用改善までを4段階で進めます。

01

### 業務・ユースケースの整理

対象業務、判断、データ、利用者と期待する価値を確認します。

02

### エージェント設計

役割、ツール、権限、例外処理、品質評価と人との分担を設計します。

03

### 実装・接続・検証

エージェントと連携機能を実装し、実データに近い条件で品質と安全性を検証します。

04

### 導入・評価・改善

利用を開始し、ログと評価結果をもとに実装と運用を継続して改善します。

## よくあるご質問

AIエージェントの対象選定、連携、運用に関する主なご質問です。

設計・実装品質・運用導入・統制

### どの業務をAIエージェント化すべきか決まっていなくても相談できますか？

はい。業務量、判断の明確さ、データの準備状況、リスクと期待効果から候補を整理します。

### 既存システムや業務ツールと連携できますか？

対象API、データ、権限と操作範囲を確認し、安全に参照・実行できる連携方式を設計します。

### 実装後の品質評価や監視にも対応できますか？

はい。評価観点、テストデータ、ログ、監視と改善サイクルを実装・運用計画へ組み込みます。

### 費用はどのように決まりますか？

対象業務、連携先、必要なツール、品質・セキュリティ要件と実装・運用期間を確認して個別にお見積もりします。

### 生成AIのPoCから、業務システムへの実装・本番導入まで対応できますか？

はい。PoCの評価結果を業務フロー、判断基準、例外処理、人との分担へ落とし込み、利用開始後も改善できる実装と運用を設計します。

### AIエージェント セキュリティとAIエージェント ガバナンスは、どのように設計しますか？

データとツールへの権限、実行範囲、ログ、品質評価、監査、停止・承認条件を整理し、対象業務のリスクに合わせて設計します。