AIエージェントの作り方｜おすすめの作成ツール9選

AI技術の急速な普及により、業務自動化や顧客対応の効率化を目的としたAIエージェントの導入が企業で加速しています。しかし、実際にAIエージェントを構築するには、適切な技術選択から運用まで多岐にわたる知識が必要です。

本記事では、AIエージェント開発の基礎知識から具体的な構築手順、さらには初心者でも活用できるツールまで体系的に解説します。ノーコードとPythonの両アプローチを紹介し、企業の技術レベルや予算に応じた最適な開発方法を提案します。

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AIエージェントを作る前に覚えておくべきこと

AIエージェントを効果的に構築するためには、関連技術の理解と適切なフレームワーク選択が不可欠です。開発に必要な技術要素と実装を支援するツール群、さらにエージェントの基本構成について把握することで、目的に応じた最適なシステム設計が実現できます。

AIエージェント作成に有効な技術

AIエージェント開発において必要となる技術要素を体系的に整理すると、以下の比較表のような特徴と活用場面があります。各技術は単独での利用だけでなく、組み合わせることでより高度なエージェント機能を実現できます。

LLMは対話の文脈把握・業務指示の解釈において中核を担い、GPTシリーズやClaude、Geminiなどの選択肢から用途に応じて選択できます。自然言語処理技術により構文解析や感情分析を通じたユーザー理解が深まり、RAGにより企業独自データや最新情報を活用した実務的な回答創出が実現されます。

API連携とfunction callingにより自然言語指示を実際のシステム操作に変換し、CUAやMASといった高度な技術により従来不可能だった複雑な業務自動化が可能です。

AIエージェント作成に役立つフレームワーク

AIエージェント開発において利用可能なフレームワークを機能別に分類し、各々の特徴と適用場面を整理すると、以下の比較表のような特性があります。開発チームの技術レベルやプロジェクト要件に応じて最適なツールを選択することで、効率的な開発が可能です。

各フレームワークは独自の強みを持ち、企業環境での迅速な導入を重視する場合はAmazon Bedrock AgentやVertex AI Agent Builderのようなフルマネージド型が適しています。マルチエージェント協調にはAutoGenやCrewAI、複雑なワークフロー管理にはLangGraphやMastraが優れた機能を発揮しており、高度な開発要件にも対応可能です。

技術要件・開発期間・運用コスト・チームスキルを総合的に評価したフレームワーク選択により、プロジェクトの成功確率を大幅に向上させることができます。

AIエージェントを構成する4つの要素

AIエージェントは主に「センサー」「エフェクター」「知識ベース」「推論エンジン」の4つの要素で構成されています。センサーは外部環境からの情報を収集する役割を持ち、ユーザーの入力やIoT機器からのデータなどが該当します。エフェクターは判断結果を実際の行動として実行するための出力装置です。知識ベースはエージェントが持つルールや過去の学習データなどを蓄積する場所であり、推論エンジンは知識をもとに最適な行動を導き出す役割を担います。

4つの要素が連携することで、AIエージェントは柔軟かつ自律的な判断と行動が可能になり、複雑な業務環境での実用的な活用が実現されます。

【9ステップ】AIエージェントの基本的な作り方

AIエージェントの開発には、明確な要件定義から本格運用まで段階的なアプローチが必要です。各ステップで適切な設計と検証を行うことで、実用性の高いシステムを構築できます。

1.AIエージェントに任せたいタスク・業務を決める

開発着手前に、自動化対象となる業務範囲の特定が最優先となります。既存の業務プロセスを詳細に分析し、AI技術による効率化が見込める領域を抽出しましょう。

具体的な要件として、以下4つの機能軸で検討を進めます。

業務改善の定量的な目標設定も重要です。問い合わせ処理時間の短縮率や顧客満足度向上の数値目標を明確化することで、プロジェクトの成果測定が可能です。大規模開発の前段階では、限定的なPoC実施により技術的実現性と効果の事前検証を行うことも推奨されます。

要件定義の精度は最終的なシステム品質と保守効率に直結するため、十分な時間をかけた検討が必要です。

2.AIモデル・プラットフォームを選ぶ

業務要件に適合する生成AI技術の選定を行います。LLMや画像生成モデルなど、用途に応じた最適な技術スタックを決定しましょう。自然言語処理能力やAPI連携機能など、必要な技術要素を総合的に評価することが重要です。

インフラストラクチャの選択では、開発効率と運用安定性の両面を考慮することが必要です。クラウドプラットフォームの利用により、スケーラビリティの確保と初期コストの削減が期待できます。セキュリティ対策については、データ保護とアクセス制御の仕組みを含めた包括的な設計が求められます。

特に機密性の高い業務データを扱う場合には、暗号化やアクセス権限管理の徹底が不可欠です。プラットフォーム選定時には、将来的な機能拡張や他システムとの統合可能性も評価基準に含めることで、長期的な運用に対応できる基盤を構築できます。

3.知識を集約させる

エージェントの判断根拠となる情報基盤の構築を実施します。回答精度と業務信頼性を左右する中核コンポーネントとなるため、設計段階からの慎重な計画が求められます。

社内に蓄積された多様なデータソースを活用し、構造化・非構造化情報の効率的な整理を行いましょう。

生成AIモデルとの連携を考慮し、検索効率を高めるメタデータ設計と文書分割ルールの最適化が重要です。ナレッジの鮮度維持には、バージョン管理体制とレビュープロセスの整備が必要になります。

定期的な更新サイクルを確立することで、情報の正確性と有用性を長期的に保持できます。

4.インテント・エンティティを設計する

ユーザーの意図を正確に把握するための分類体系を構築します。インテントは「資料請求」「見積作成」といった具体的な業務アクションを表し、エンティティは日付や商品名などの付随パラメータとして機能します。

過去の問い合わせデータや業務オペレーション履歴を分析し、頻出する要求パターンの体系化を進めましょう。各インテントに対して必要となるエンティティ項目を洗い出し、関連性を明確にすることが重要です。インテントとエンティティの関係をワークフローに組み込むことで、エージェントが適切な処理手順を選択し、正確な業務遂行が可能になります。

設計品質は対話の自然さと業務処理の精度に直接影響するため、実際のユースケースを想定した詳細な検討が必要です。複数のインテントが重複する場合の優先順位設定や、曖昧な入力に対する処理方針も併せて定義することで、実用的なシステムを実現できます。

5.UI/UXをデザインする

人間とAIエージェント間の効果的なコミュニケーションを実現するインターフェースを設計します。利用者がエージェントの機能を十分に活用できる、直感的で操作性の高いデザインを追求しましょう。

ユーザビリティの向上には、対話フローの自然さと情報提示の分かりやすさが重要です。複雑な業務処理でも、段階的なガイダンスにより利用者の理解を促進できます。アクセシビリティに配慮した設計により、多様な利用環境に対応することも必要です。

レスポンシブデザインの採用により、デスクトップとモバイル端末の両方で快適な操作環境を実現できます。エラー発生時の適切なフィードバック表示や、処理状況の可視化も利用者体験の向上に有効です。継続的な利用を促進するため、学習コストの低減と操作効率の両立を図った設計が求められます。

6.外部ツールと連携する

既存システムとの統合により、エージェントの機能拡張を実現します。社内のCRM、SFA、スケジューラ、ドキュメント管理システムなど、業務に必要な各種ツールとの接続を行いましょう。

顧客情報のリアルタイム取得や、API経由でのワークフロー起動など、実用的な機能拡張が期待できます。統合作業では、RESTやGraphQLなどのインタフェース仕様への理解が必要です。OAuth 2.0をはじめとする認証・認可方式の実装により、セキュリティを確保した連携を実現できます。

通信エラーや例外処理への対応も重要な検討事項です。システム間の通信障害や処理遅延に対する適切な制御機構を構築することで、安定したサービス運用が可能になります。インテグレーション基盤の設計では、将来的な連携先の追加や仕様変更への対応力も考慮することが重要です。

7.マルチエージェントと連携する

高度な業務要件に対応するため、複数の専門エージェントによる役割分担システムを構築します。単一エージェントへの機能集約ではなく、特化型エージェントの協調による拡張性の高い設計を採用しましょう。

各エージェントが担当する処理領域の例は以下の通りです。

MAS設計思想に基づくプロトコル管理と、状態共有のためのメッセージパッシング機構が実装の核となります。各エージェントの責任範囲と通信ロジックの明確化により、保守性と拡張性を両立したアーキテクチャを実現可能です。

エージェント間の連携により、個別では困難な複雑な処理も効率的に実行できるようになります。

8.動作検証を行う

機能設計の完了後、各コンポーネントの実装と動作確認を実施します。LLM、自然言語処理ライブラリ、統合API、エージェントフレームワークなど、必要な技術を組み合わせたアーキテクチャの構築を進めましょう。

検証作業では、単体テストに加えてユーザーシナリオベースの対話テストが重要です。入力の多様性に対する頑健性、意図の誤認識率、外部API連携の信頼性など、実用性に関わる項目を総合的に評価することが重要です。エラーハンドリング機能とログ出力設計も並行して整備し、障害発生時の迅速な原因特定と対応を可能にします。

検証結果に基づくチューニング作業により、本格運用に耐える品質水準への到達を目指します。性能指標の継続的な監視により、最適化の余地を特定し、段階的な改善を実施することが重要です。

9.本番環境へ移行する

実装と検証の完了を受け、本格的な運用環境への展開を実行します。クラウドインフラ上でのホスティングにより、スケーラビリティとセキュリティを両立したデプロイを実現しましょう。

エンドユーザーとの接点においては、包括的なリスク対策が必要です。

運用開始後は、実際の対話データを活用した継続的な改善プロセスが重要になります。対話精度、回答一貫性、業務KPIへの貢献度を定量的に監視し、システムの価値向上が可能です。

インテント定義や応答テンプレート、ナレッジベースの最適化により、リリース後も品質向上を継続できます。AIエージェントは構築完了後も、業務変化とユーザーニーズへの適応が求められる進化型システムです。

【パターン別】AIエージェントの作り方

AIエージェントの構築方法は、技術的なスキルレベルに応じて大きく2つのアプローチに分類されます。プログラミング知識を必要としないノーコード型の手法と、Pythonなどのプログラミング言語を活用した開発手法です。

ノーコードAIエージェントの作り方

プログラミング経験がない方でも、既存のプラットフォームを活用してAIエージェントを構築できます。基本的な開発フローは以下の5段階で進行します。

まず選択したノーコードツールの公式サイトでユーザー登録を完了させます。メールアドレスや会社情報などの基本データを入力し、有料サービスの場合は支払い手続きも済ませておくことが重要です。

次にAIエージェントへの情報投入を行います。PDF文書、テキストファイル、ウェブサイトのURLなどを通じて、会社のマニュアルやよくある質問、製品詳細などの知識を学習させていく必要があります。豊富な情報量により判断精度が向上するため、関連性の高いデータは積極的に取り込むことが大切です。

外部システムとの接続設定も重要な工程です。Googleカレンダー、LINE、Slackなどの業務で使用するアプリケーションとの連携により、自動化の範囲を拡張できます。

動作テストでは段階的なアプローチを採用し、個人単位や部署単位での検証から始めて問題点を洗い出します。最終的に本格稼働に移行した後も、月1回程度の頻度で従業員からのフィードバックを収集し、継続的な改善を図ることが大切です。

Pythonを使ったAIエージェントの作り方

プログラミング技術を持つ開発者は、Pythonを使用してより柔軟性の高いAIエージェントを作成できます。開発プロセスは明確な4つのフェーズに分かれています。

開発着手前に、エージェントが担う役割を具体的に定義することが必要です。「顧客からの問い合わせに自動応答する」「メール作成をサポートする」「複数の情報源から要約を生成する」といった明確な目標設定により、必要な処理ロジックやライブラリが決定できます。

Python環境の準備では、仮想環境を構築してから必要なパッケージをインストールします。エージェントの設計段階では「ユーザー入力受付 → モデル処理 → 結果出力」という基本フローを確立し、外部API連携や会話履歴管理も考慮することが重要です。LangChainを採用する場合、Tool、Chain、Memoryなどの概念理解により、高機能なエージェント開発が実現します。

テスト工程では応答の適切性を評価し、不適切な出力や誤解を招く回答の修正を繰り返すことが重要です。プロンプト調整や処理ロジックの最適化を通じて実用性を高めた後、各部署への展開を実施します。運用開始後も定期的な改善活動により、タスク実行効率の向上を継続していく方針が大切です。

AIエージェントを作る際のポイント6選

AIエージェントの効果的な開発・運用を実現するためには、事前の準備と継続的な管理が不可欠です。業務範囲の明確化からセキュリティ対策、コスト管理まで、多角的な視点での検討が求められます。以下に示す6つの要点を押さえることで、成功確率を高められます。

AIに任せる業務を絞り込む

AIエージェント導入の成否は、担当させる業務の選定で決まります。全ての作業を自動化しようとすると、システムが複雑になり管理が困難になるためです。

まずは現在の業務プロセスを詳細に分析し、定型的で繰り返し性の高い作業を特定しましょう。以下のような業務が該当します。

一方で、創造性や判断力を要する業務は人間が担当する方が適切です。

導入初期は小規模な範囲から始めて、効果を確認しながら段階的に拡大していく方法が推奨されます。急激な変化は組織に混乱をもたらし、期待した成果を得られない可能性があります。業務の優先順位を明確にして、最も効果が期待できる分野から着手することが重要です。

膨大なコストがかかる前提で臨む

AIエージェント開発では、想定を上回る費用が発生する可能性が高いことを理解しておく必要があります。システム構築、運用、保守に必要な資源は多岐にわたるためです。

実際の事例では、企業向けAI開発プランが約1,320万円からの見積もりとなっており、中小企業やスタートアップにとって大きな負担となります。予算策定時は、初期費用だけでなく運用コストも含めた総額で検討しましょう。市場相場を調査し、複数の業者から見積もりを取得することで、適正価格を把握できます。費用対効果を慎重に評価し、段階的な投資計画を立てることが重要になります。

セキュリティリスクへの配慮を怠らない

AIエージェント運用において、データ保護は最優先事項として位置づけなければなりません。機密情報や個人データの不適切な取り扱いは、重大な法的問題を引き起こす危険性があるためです。

情報収集の範囲は明確に定義し、業務遂行に必要最小限のデータのみを対象としましょう。収集したデータには暗号化処理を施し、アクセス権限を厳格に管理することが必要です。また、GDPR（一般データ保護規則）や個人情報保護法などの関連法規に準拠した運用体制を構築する必要があります。

定期的なセキュリティ監査を実施し、脆弱性の早期発見に努めることも重要です。プライバシーポリシーを明文化し、データ利用目的を明確に示すことで、利用者との信頼関係を築けます。万が一の情報漏洩に備えて、対応手順を事前に策定しておくことも必要です。

ハルシネーションも想定しておく

AIエージェントが不正確な情報を生成するハルシネーション現象は、避けられない課題として認識すべきです。学習データの限界や情報の不整合により、誤った回答が生成される可能性があるためです。

ハルシネーション発生の主要因は以下の通りです。

AIは訓練データの範囲内でのみ正確な応答が可能であり、範囲外の質問に対しては推測に頼った回答をしてしまいます。

対策として、ベルシステム24が採用した「Hybrid RAG」手法が効果的です。従来のキーワード検索とセマンティック検索を併用することで、関連性の高い情報を効率的に特定できます。さらに、回答結果の検証機能を組み込み、人間による最終確認プロセスを設けることで、誤情報の拡散を防げます。

ユーザーの意見を反映できる体制を作る

AIエージェントの性能向上には、利用者からの継続的なフィードバック収集が欠かせません。実際の使用場面で得られる意見は、システム改善の貴重な指標となるためです。

フィードバック収集のためには、利用者が気軽に意見を伝えられる仕組みづくりが必要です。専用のフォーム設置、定期的なアンケート実施、直接的なヒアリング機会の創出などが有効な手段となります。収集した意見は分類・分析を行い、優先順位をつけて改善に取り組みましょう。

また、改善結果を利用者に報告することで、参加意識を高められます。ユーザーコミュニティの形成を促進し、積極的な意見交換の場を設けることも効果的です。利用者の声を反映したシステムは、満足度向上と継続利用につながります。組織全体でフィードバック活用の重要性を共有し、改善文化を醸成することが大切です。

定期的にメンテナンスする

AIエージェントの最適なパフォーマンス維持には、計画的な保守作業が不可欠となります。技術の進歩やデータの変化に対応するため、継続的な更新が求められるためです。

定期更新により、タスクの実行精度と処理速度が大幅に向上します。セキュリティ面においても、最新の脅威に対する防御力を維持できます。システムパフォーマンスの監視では、リソース使用状況を常時チェックし、必要に応じて調整を行いましょう。

負荷分散システムの導入により、自動的なリソース配分が可能になります。計画的なメンテナンススケジュールを策定し、業務への影響を最小限に抑えながら保守作業を実施することが重要です。

【比較表あり】AIエージェント作成におすすめのツール9選

AIエージェント構築には多様なツールが存在し、それぞれ独自の特徴と価格設定があります。以下の比較表と詳細説明で、主要な9つのツールの特徴を整理しました。

各ツールは操作の簡単さ、機能の豊富さ、料金体系、技術的要求レベルが大きく異なります。初心者には日本語サポートが充実したFelo Agentやプロジェクト管理機能を内蔵したTaskadeが適しており、技術的な自由度と高いカスタマイズ性を求める場合はオープンソースのFlowiseAIや自律的タスク実行が可能なAutoGPTが有効です。

企業での本格運用を考える場合、多チャネル対応に優れたBotpressやビジュアルワークフロー機能が充実したDifyが適切な選択肢となります。特にBotpressはLINE、Instagram、Teams等への展開が容易で、Difyは自然言語での指示設定により非エンジニアでも高度な開発が可能です。

予算を抑えて高機能を求めるなら、完全無料で利用できるFlowiseAIやCoze（チャット特化版）が魅力的です。6,000以上のアプリ連携による業務自動化を重視するならZapier AI Actionsが最適で、メール受信からSNS投稿まで幅広い連携処理を自然言語で設定できます。

ツール選択時は導入目的、予算、技術レベル、運用規模を総合的に検討することが重要です。無料プランでの機能検証を活用し、段階的にプラン変更を検討することで、最適な導入パスを見つけられます。

まとめ

AIエージェントの構築は、明確な要件定義から始まり、適切な技術選択、段階的な開発・検証を経て実現されます。ノーコードツールを活用すれば非エンジニアでも基本的なエージェントを作成でき、Pythonによる開発では高度なカスタマイズが可能です。

プロジェクトを成功に導くためには、業務範囲の絞り込み、コスト管理、セキュリティ対策、継続的な改善体制の構築が重要なポイントとなります。適切なツール選択と計画的な運用により、AIエージェントは企業の生産性向上に大きく貢献するでしょう。

まずは小規模から始めて段階的に拡張することをおすすめします。