サーバーワークス、AWSを活用した自律型AIエージェント導入ホワイトペーパーを公開

業務工数を最大44%削減した実践ノウハウ

アマゾン ウェブ サービス（以下： AWS ）の AWS プレミアティア サービスパートナーである株式会社サーバーワークス（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：大石 良、以下：サーバーワークス）は、生成AIの実装における課題解決を目的としたホワイトペーパー「生成AI本番運用の『壁』を乗り越える 自律型AIエージェント実践ノウハウ」を公開しました。

■背景：生成AI導入における「PoCの壁」と本番運用の難しさ

生成AIの導入が進む一方で、多くの企業が「PoCから先に進めない」「本番稼働させても品質が安定しない」といった課題を抱えています。本ホワイトペーパーでは、サーバーワークスが自社のエンジニア研修制度において、トレーナーの定型業務を、AWSクラウド上で自律型AIエージェントを活用し自動化した実例をもとに、運用フェーズで直面した「3つの壁」とその解決策を実践的に解説しています。

■最大44％の工数削減を実現したAWS活用アプローチ

自律型AIエージェントの導入により、エンジニア研修におけるトレーナーの定型業務にかかる時間を27.25時間から15.25時間へ（最大44%）削減しました。本ホワイトペーパーでは、運用フェーズで直面した「3つの壁」を以下のAWSサービスと技術で解決した手法を解説しています。

課題1：AIの独自業務ノウハウの理解不足

対策：オープンソース検索エンジンであるAmazon OpenSearch Service を活用したRAG（外部文書検索により回答精度を高める手法）環境の構築。

課題2：複雑なリクエストの制御不能

対策：サーバーレスコンピューティングサービスである AWS Lambda と LangGraph（AIの思考プロセスを構造化するOSSフレームワーク）を用いた、処理工程の細分化と論理的制御。

課題3：改善による品質の劣化

対策：基盤モデルの評価を行うAmazon Bedrock Evaluations による品質評価の自動化。修正時に他の回答精度が下がる現象（デグレ）を早期検知。

■ホワイトペーパーの構成

• 生成AI本番運用への障壁と実装アプローチ例

• 運用フェーズで直面した「3つの壁」と、AWSを活用した実装ノウハウ

  • 課題1：AIは「属人化された業務ノウハウ」を理解できない

  • 課題2：モデルの性能に甘えた「モノリシックなリクエスト」は制御不能を招く

  • 課題3：1つの改善が、別の回答のデグレを招く

• 工数削減・品質の標準化・組織力向上をもたらす「3つの導入効果」

• AWS 生成AIソリューションの紹介

■こんな方におすすめ

• 生成AIプロジェクトがPoC段階で止まっており、本番運用への道筋を模索している方

• AIエージェントを本番導入したが、品質の不安定さやデグレに悩んでいる方

• AWSを活用したエンタープライズ品質の自律型AIエージェント構築を検討している方

■資料ダウンロード

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■株式会社サーバーワークスについて

サーバーワークスは、「クラウドで、世界を、もっと、はたらきやすく」をビジョンに掲げ、2008年よりクラウドの導入から最適化までを支援しているAWS専業のクラウドインテグレーターです。

2026年2月末現在、1,540社、29,800プロジェクトを超えるAWS導入実績を誇っており、2014年11月よりAWSパートナーネットワーク（APN）最上位の「AWS プレミアティアサービスパートナー」に継続して認定されています。

移行や運用、デジタルワークプレース、コンタクトセンターなど多岐にわたって認定を取得し、AWS事業を継続的に拡大させています。

取得認定、実績についての詳細はこちらをご覧ください：https://partners.amazonaws.com/jp/partners/001E000000NaBHzIAN/

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