AIエージェントの作り方｜作った後に何が起きるかまで実例で解説【2026年】

「AIエージェントを作りたいが、何から手をつければいいか分からない」「作り方の記事は読んだが、本当に業務で使えるのか」——この記事では、自社メディアの全ページでAI営業チャットを本番稼働させている会社（支援実績150社以上）が、作り方と作った後に何が起きるかを書きます（2026年8月時点）。

01 AIエージェントの作り方 早見表

02 AIエージェントとは——チャットとの違いは「自分で手順を決めるか」

AIエージェントとは、指示を受けて、自分で手順を決め、必要な道具を使って、最後までやり切るAIのことです。

言葉が曖昧に使われているので、実務的な線引きを書きます。

差が出るのは最後の行です。チャットの失敗は「変な答えが返ってくる」で済みますが、エージェントの失敗は「変な処理が実行される」です。だから作り方の話に、止め方の設計が必ず入ります。

03 作る手順——5ステップ

ステップ①　任せる仕事を1つだけ決める

最初は操作ではなく選定です。基準は3つ。毎日または毎週やっている・判断がほぼ要らない・止まっても事故にならない。

「なんでもできるアシスタント」を目指すと、必ず失敗します。何でもできるものは、何にも使われません。

ステップ②　渡す情報を決める

エージェントの精度は、渡した情報でほぼ決まります。マニュアル、規程、過去のやりとり——何を読ませるかを先に決めてください。

ここで効くのが元の資料の作りです。表が画像になっている資料や、スキャンしただけの紙は読めません。取り込む前に、テキストとして選択できるかを確認してください。

ステップ③　道具を持たせる

エージェントらしさが出るのはここです。検索する、データベースを読む、通知を送る——持たせた道具の範囲でしか動けません。

🔴 逆に言えば、持たせなければ絶対にできません。これが最も確実な安全策です。「消す」「送る」「支払う」といった取り返しのつかない道具は、最初は持たせないでください。

ステップ④　止め方を決める

ここを飛ばした作り方の記事が多いのですが、実務では最重要です。決めるのは3つ。

• 何回試したら諦めるか（上限を決めないと、延々と試行して費用だけ増えます）
• 人の確認を挟む場所はどこか（外部に何かを送る直前が定番です）
• おかしいとき、誰がどうやって止めるか

ステップ⑤　測る仕組みを作る

そして、ここが本題です。次章で詳しく書きます。

04 実際に動いているAIエージェント3つ——当社と支援先の実例

一般論は避けます。いま実際に動いているものを3つ出します。1つ目は支援先での成果、2つ目はあなたがいま読んでいるこのメディアそのもの、3つ目は社内で毎日使っているものです。
どれも「作れました」で終わっていない例として選びました。作った後に何が起きたかまで書きます。

実例①｜支援先：立ち上げから約3.5か月で、問い合わせ0件から25件へ

何をしたか。支援先であるジンザイネシアのオウンドメディアで、キーワードの選定・記事の執筆・入稿・内部リンクの設計・公開後の効果測定までを、AIエージェントを中心に回す体制を立ち上げました。人が担うのは方針の決定と、一次情報の確認と、公開してよいかの判断です。

何が起きたか。立ち上げから約3.5か月で、問い合わせは0件から25件になりました。ゼロからの立ち上げなので、25件はすべて新規に生まれた問い合わせです。

なぜこれが成果なのか。ここで大事なのは、25件という数字そのものではありません。「25件」と言い切れる状態を作ったことです。
多くの会社はAIを入れた後、「で、結局いくつ増えたの」に答えられません。記事は増えた、投稿もしている、でも問い合わせが何件そこから来たのかは分からない——この状態だと、続けるべきかどうかの判断ができません。数えられるようにしたことが、この事例の中身です。

※ジンザイネシア・コラムは当社の支援先のメディアです（自社メディアではありません）。数値は支援先の確認値・立ち上げから約3.5か月時点。同種の成果を保証するものではありません。

ジンザイネシア・コラムの問い合わせ数の推移。立ち上げ直後から記事の生成をAIエージェントに移し、約3.5か月で25件に到達しました（支援先の確認値・2026年8月時点）。

実例②｜このメディア：公開ペースが約15倍、AIが使う道具は100本

いま読んでいるこのページも、AIエージェントが作っています。自社メディアなので、実測値をそのまま出します。

※記事数・公開ペース・作業記録・スクリプト数は、当社の作業リポジトリとWordPressの実測（2026年8月21日取得）。

そして、いちばん見ていただきたいのは「100本の道具」のほうです。
AIエージェントを業務で回すというのは、賢いAIを1つ置くことではありませんでした。そのAIが自分で使える道具を、業務のたびに増やしていくことでした。入稿する、リンク切れを探す、公開してよいか検査する——人がやっていた確認作業が、1つずつ道具になっていきます。そして道具が増えるほど、人が確認する回数が減ります。

実例③｜社内チャットのAI社員：CEOとCTOの2人を採用しました

3つ目は、社内で毎日使っているものです。当社はチャットツール（Lark）の中に、AIを「社員」として2人置いています。役割はCEOとCTO。話しかけると、やり取りをして、成果物を出して、実行するところまでやります。

実際に何を頼んでいるかを、役割ごとに並べます。どれも「答えて終わり」ではなく、最後の成果物ができるところまでを担当しています。

🔴 表の右の列が、この記事で繰り返している「実行まで」の中身です。「議事録を作ってくれる」と「決定事項をタスクにして担当者まで割り当てる」は、読者にとってまったく別の話です。チャットとエージェントの違いは、まさにここにあります。

実際の画面は、本人たちの紹介動画で見ていただくのが早いと思います。

こんにちは、Seiya Kikuchi さん