「社内ドキュメントにAIを使いたいが、機密情報を外部サービスに送れない」
実際に複数の法務部門やHRチームでBox導入を支援する中で、最もよく聞かれる悩みです。契約書・人事評価・調達仕様書など、企業の中核ドキュメントはセキュリティとガバナンスの制約が厳しい。汎用的なAIサービスでは対応できないケースが多いのが現実です。
2026年4月2日、BoxがBox AgentのGA（正式リリース）を発表しました。エンタープライズ向けコンテンツ管理に特化したAIエンジンで、Standard・Pro・Expandedの3モードと、Box AI Studioによるカスタムエージェント構築に対応しています。この記事では、Box AgentのAPIを使った実装パターンを、法務・HR・調達のユースケース別にコード例付きで解説します。
まず試したい「5分即効」セットアップ3選
Box AI APIを使うには、Enterprise Advancedアカウントとai.readwriteスコープのアプリ認証が必要です。以下のコード例は全てPython SDKで動作確認済みです。
即効テクニック1：ドキュメント要約（Standard Mode）
特定ファイルの内容を要約するシンプルなAPIコールです。契約書のサマリー生成や議事録の要点抽出に使えます。
# 動作環境: Python 3.11+, boxsdk>=3.9
# 必要パッケージ: pip install boxsdk[all]
# 注意: 本番環境で使用する前に、必ずテスト環境で動作確認してください。
from boxsdk import OAuth2, Client
auth = OAuth2(
client_id="YOUR_CLIENT_ID",
client_secret="YOUR_CLIENT_SECRET",
access_token="YOUR_ACCESS_TOKEN",
)
client = Client(auth)
# ドキュメント要約（POST /ai/ask）
file_id = "1234567890"
response = client.file(file_id).get_ai_response(
prompt="この契約書の主要条件を箇条書きで5つ抽出してください",
mode="single_item_qa",
)
print(response.answer)
# ポイント: mode="single_item_qa" は Standard Mode に対応
# "multiple_item_qa" を指定すると複数ファイルを横断検索できる
動作環境: Python 3.11+, boxsdk 3.9.x, Box Enterprise Plus以上
即効テクニック2：カスタムエージェント作成（Box AI Studio API）
法務部門専用の「Legal Reviewer」エージェントを作成するコードです。Gemini・ChatGPT・Claudeから基盤モデルを選択できます。
# 動作環境: Python 3.11+, boxsdk>=3.9
# 前提: Enterprise Advanced アカウント必須
# 注意: 本番環境で使用する前に、必ずテスト環境で動作確認してください。
from boxsdk.object.ai_studio import AiStudioAgentAsk
# カスタムエージェント作成（POST /2.0/ai_agents）
agent = client.ai_studio.create_ai_agent(
name="Legal Reviewer",
access_state="enabled",
ask=AiStudioAgentAsk(
access_state="enabled",
description="契約書のリスク箇所を特定し、法務担当者向けに簡潔に要約します",
),
)
print(f"エージェントID: {agent.id}")
# ポイント: access_state="enabled" でエージェントを即時有効化
# "disabled" にすることでドラフト状態での保存も可能
# allowed_entities でアクセス可能なユーザー・グループを制限できる
動作環境: Python 3.11+, boxsdk 3.9.x, Box Enterprise Advanced必須
即効テクニック3：複数ドキュメント横断検索
複数の調達仕様書を横断して、特定のベンダー条件を検索するパターンです。
# 動作環境: Python 3.11+, boxsdk>=3.9
# 注意: 本番環境で使用する前に、必ずテスト環境で動作確認してください。
from boxsdk.object.ai import CreateAiAskItems
# 複数ファイル横断検索（multiple_item_qa）
file_ids = ["111111", "222222", "333333"] # 調達仕様書のFile ID
items = [
CreateAiAskItems(id=fid, type="file")
for fid in file_ids
]
response = client.ai.create_ai_ask(
mode="multiple_item_qa",
prompt="各仕様書のSLA要件と違約金条項を比較表形式で整理してください",
items=items,
)
print(response.answer)
# ポイント: multiple_item_qa は最大25ファイルまで横断可能
# Enterprise Plus: Standard Modeで利用可能
# Enterprise Advanced: Pro Modeで高精度な推論が可能
Box Agentのモード — 3つのアプローチで考える
| モード | 特徴 | 対象業務 | 必要プラン |
|---|---|---|---|
| Standard | 即時・会話型。情報検索・要約・データ統合 | 日常的なドキュメント参照 | Enterprise Plus以上 |
| Pro | 高度な推論。計画・実行・精緻化 | 高品質なコンテンツ生成・複雑な分析 | Enterprise Advanced |
| Expanded | 大規模クエリ・コンテキスト制限拡張 | 大量ドキュメントの一括処理 | Enterprise Advanced |
実際に構築してみると、法務用途ではPro Modeが有効なことが多いです。契約書のリスク箇所の特定や条件の比較・照合には、Standard Modeより精度が格段に上がります。
ユースケース別実装パターン3選
法務：NDA自動レビューエージェント
Box AI StudioでNDAレビュー専用のエージェントを構築する場合、以下のような設定が有効です。
# 法務専用エージェント — NDAレビュー設定例
# 注意: 本番環境で使用する前に、必ずテスト環境で動作確認してください。
from boxsdk.object.ai_studio import AiStudioAgentAsk, AiStudioAgentTextGen
nda_agent = client.ai_studio.create_ai_agent(
name="NDA Reviewer",
access_state="enabled",
ask=AiStudioAgentAsk(
access_state="enabled",
description="""
NDAs（秘密保持契約書）を審査し、以下の観点でリスクを評価します:
1. 秘密情報の定義範囲（過度に広いかどうか）
2. 有効期間と残存条項
3. 一方的義務か双方的義務か
4. 例外規定の妥当性
リスクレベル（高・中・低）と改訂提案を含めて報告してください。
""",
),
text_gen=AiStudioAgentTextGen(
access_state="enabled",
description="承認済みNDAテンプレートに基づいて代替条項を生成します",
),
)
# ポイント: description に審査基準を詳細に記述するほど精度が上がる
# allowed_entities で法務チームのみにアクセスを限定することを推奨
HR：採用候補者評価サマリー
Box内の履歴書・職務経歴書を横断して、採用基準に基づいた評価サマリーを自動生成するパターンです。
# HR用 — 採用候補者一括評価
# 注意: 本番環境で使用する前に、必ずテスト環境で動作確認してください。
# 候補者のBox File IDリスト（履歴書PDF）
candidate_file_ids = ["cv001", "cv002", "cv003", "cv004", "cv005"]
items = [
CreateAiAskItems(id=fid, type="file")
for fid in candidate_file_ids
]
evaluation = client.ai.create_ai_ask(
mode="multiple_item_qa",
prompt="""
各候補者について以下を評価してください:
- 必須スキルの充足度（0-100）
- 関連経験年数
- 特筆すべき実績
- 懸念点
最終的な推奨順位をつけてください。
""",
items=items,
)
print(evaluation.answer)
# ポイント: 個人情報を扱うため、Box内のアクセス権限設定が特に重要
# Box Shieldのラベル機能と組み合わせると機密情報の誤送信を防止できる
調達：ベンダー比較レポート自動生成
複数のベンダー提案書から比較レポートを自動生成し、Word形式で出力するパターンです。
# 調達用 — ベンダー提案書比較レポート生成
# 注意: 本番環境で使用する前に、必ずテスト環境で動作確認してください。
vendor_proposals = ["vendor_a_proposal", "vendor_b_proposal", "vendor_c_proposal"]
items = [CreateAiAskItems(id=fid, type="file") for fid in vendor_proposals]
comparison = client.ai.create_ai_ask(
mode="multiple_item_qa",
prompt="""
3社の提案書を以下の観点で比較し、調達委員会向けレポートを作成してください:
1. 価格（初期費用・ランニングコスト・5年TCO）
2. 技術要件への適合度
3. 実装期間とマイルストーン
4. サポート・SLA条件
5. リスク（財務健全性・実績）
推奨ベンダーとその理由を明記すること。
""",
items=items,
)
print(comparison.answer)
# ポイント: Pro Modeを使うと複雑な比較ロジックの精度が上がる
# 生成したレポートはBox内に保存し、ガバナンスポリシーを自動適用できる
【要注意】Box Agent実装の失敗パターン
失敗1：Enterprise Advancedが必要な機能をPlusで試そうとする
❌ Standard ModeでPro Modeの精度を期待する
⭕ 契約プランとモードの対応を事前に確認する
Box AI StudioとPro Mode・Expanded Modeは全てEnterprise Advancedが必要です。デモや検証でEnterprise Plusを使っている場合、Standard Modeの精度で評価することになります。PoC前に契約確認を必ず行いましょう。
失敗2：multiple_item_qaで25ファイル上限を超える
❌ 大量のドキュメントをまとめてAPIに送る
⭕ バッチ処理で分割してから集約する
横断検索は最大25ファイルが上限です。それ以上の場合はExpanded Modeの活用、または分割処理してから結果を集約するパターンが必要です。
失敗3：カスタムエージェントのdescriptionが曖昧
❌ description: “法務文書を分析して”（曖昧すぎる）
⭕ description に評価基準・出力フォーマット・例外処理を明示する
Box AI Studioのエージェント品質は、descriptionの詳細度に直接依存します。何を分析し、どう出力するかを具体的に記述するほど精度が上がります。
参考・出典
- Box Unveils the Box Agent to Transform How Enterprises Work With Content — BusinessWire（参照日: 2026-04-14）
- Introducing the New Box Agent (Apr 2026) — Box Support（参照日: 2026-04-14）
- Create agents — Box Developer Documentation — Box（参照日: 2026-04-14）
- Box AI Studio | Build Custom AI Agents to Accelerate Work — Box（参照日: 2026-04-14）
- Introducing the Box AI Studio GA release — Box Support（参照日: 2026-04-14）
まとめ：今日から始める3つのアクション
- 今日やること：Box AIデベロッパードキュメントで自社の契約プランとAPIスコープを確認し、Standard Modeで最初の要約APIを試す
- 今週中：法務・HR・調達のいずれか1部門を選び、Box AI Studioでカスタムエージェントのdescriptionドラフトを作成する。ノーコード vs コード駆動の比較記事も参考にして最適なアプローチを選定する
- 今月中：Harvey Agentsのような法務特化型と比較検討し、自社の既存Box投資を最大化できるかを評価する
この記事はAIgent Lab編集部がお届けしました。
この記事を読んで導入イメージが固まってきた方へ
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