3. 概念と全体像¶
3.1. エージェントとは¶
Accel Agent におけるエージェントとは、LLM・ツール・ナレッジ・制御を組み合わせた実行単位です。IM-LogicDesignerのフローやIM-BPMのプロセスがあらかじめ分岐を設計しておくのに対し、エージェントは分岐を事前に設計しません。次に何をすべきかは、LLM がそのつど判断します。この判断に最終責任を持つのは人であり、エージェントの提案をそのまま自動実行するかどうかは、呼び出し側の業務設計で決めます。
エージェントは単体で完結するものではなく、IM-LogicDesigner や IM-BPM の中で呼ばれるタスク型として使うのが中心的な使い方です。呼び出し元を絞る「用途」には、ロジックフロータスクと BPMタスクがあります。
図：Accel Agent の機能構成。呼び出し元から実行エンジンを呼び、ツール・ナレッジとの連携、定義・管理、ガードレールと可観測性による統制が実行を支える。
自分が扱おうとしている課題がエージェント向きか、それとも通常のロジックフローで済むかは、「AI 活用の適性判断基準」の判断基準で見極めます。
3.2. AI 活用の適性判断基準¶
すべての業務課題が、AI による自動化に向いているわけではありません。特に次のような業務では、AI に判断や実行を全面的に任せることには注意が必要です。
- 判断結果について、厳密かつ客観的な根拠の提示が求められる
- 誤りが許容できない、または誤りを人やシステムで検証することが難しい
- 判断基準を明確にできず、個々の状況に応じた高度な判断が求められる
一方、多少の誤りを許容または検証でき、AI に任せる範囲を明確にできる業務は、AI を活用しやすい領域です。特に、文章の理解や情報の抽出・整理、分類、要約、下書き作成などは、生成AIの特性を活かしやすい業務です。
AI による自動化に向かない業務であっても、AI の活用そのものを諦める必要はありません。たとえば、AI に下書きや候補だけを作らせ、最終的な判断や確定を人が行う方法があります。
AI に任せる度合いにも段階があります。AI が候補を提示する「提案型」、人が確認して初めて実行する「確認型」、人の確認なしに実行まで進む「完全自動型」です。どの段階を選ぶかによって、AI に任せる範囲と人の関与点が変わります。
Accel Agent 自体は、どの段階を選択するかを強制しません。業務の特性やリスクに応じて、呼び出し元のフローで設計します。
3.3. 部品の棲み分け: ナレッジ・ツール・スキル¶
エージェントに情報や手順を持たせる方法には、ナレッジ、ツール、スキルの 3 種類があります。この 3 つは役割が異なるため、どの情報をどれで持たせるかは、実装に入る前に決めておく必要があります。
- ナレッジ: 事前にインデックス化しておき、実行時には意味検索で取り出す情報です。社内規程やマスタデータのように、頻繁には変わらず、文書として蓄積されている情報が向きます。
- ツール: 実行時に正本のシステムへ問い合わせる、または正本の状態を変える処理です。在庫の最新値のように、その場で取得しないと古くなってしまう情報や、案件の申請・承認のように状態を変える操作は、ナレッジではなくツールで扱います。
- スキル: LLM に読ませる手順書です。ツールやナレッジのような実行部品ではなく、申請書の書き方のような「進め方の知識」を LLM に渡すために使います。
例えば、社内の購買承認ポリシーは頻繁に変わらない規程なのでナレッジに、在庫の最新数量は実行のたびに変わるのでツールに、申請書の書き方の手順はスキルに、というように切り分けます。
3.4. ツールの 3 区分と選び方¶
ツールには、組み込み、ロジック、MCP の 3 区分があります。
- 組み込みツール: IM-Workflow など、他製品が標準で提供するツールです。供給元の製品を導入していない環境では選択肢に現れません。
- ロジックツール: エージェントを作る開発者が、IM-LogicDesigner のロジックフローとして定義するツールです。業務固有で、変更が多い処理に向きます。
- MCP ツール: MCP プロトコル経由で外部サービスに接続するツールです。intra-mart Accel Platform の権限コンテキストは引き継がれないため、外部サービス側でどの権限として動くかを別途設計する必要があります。
まず組み込みツールで足りるかどうかを確認し、足りない場合にロジックツールか MCP のどちらで補うかを選ぶ、という順序で検討します。詳細な選び方は「ツール」で扱います。
3.5. エージェントが動く仕組み¶
エージェントの実行は、ループの繰り返しで進みます。1 回のループは、LLM 呼び出し 1 回とそれに続くツール実行から成ります。LLM は、割り当てられたツールやナレッジの検索結果を見ながら、次に何をすべきかをループのたびに判断します。
ツールの実行が失敗しても、エージェント全体の実行は止まりません。エラーの内容が LLM に返され、LLM は次のループでその内容を踏まえて判断を続けます。
実行の進め方には、シンプル、Agentic RAG、Simple RAG、Plan & Action、Deep Research といったストラテジがあります。ストラテジの選び方は「実行制御を設定する」で扱い、エージェント定義の各項目の詳細な設定値は「エージェント定義」で扱います。
エージェントのバージョンには、公開・非公開の状態があります。どの状態のバージョンを実行できるかはエージェント側では制御せず、呼び出し元の機能が決めます。例えば、IM-LogicDesignerの「エージェント実行」タスクは公開中のバージョンだけを呼び出せますが、テスト実行や精度評価では非公開のバージョンも実行できます（「IM-LogicDesigner の「エージェント実行」タスク」）。
3.6. 開発の流れと本書の対応¶
Accel Agent を使ったエージェント開発は、課題認識、構想、開発（ナレッジ・ツール・スキル・定義の作成）、精度評価、業務への組み込み、別環境へのインポート、運用改善という流れで進みます。
「チュートリアル: 購買申請支援エージェントを業務に組み込む」は、この流れを一つの題材で一通りたどる構成です。個々の工程を本格的に扱う「本格構築を始める前に」以降へ進む前に、まず「チュートリアル: 購買申請支援エージェントを業務に組み込む」で全体の流れをつかむことができます。