AIエージェントは目標に向かって自律的に思考し、行動する革新的な技術です。さまざま業務で導入が進んでおり、業務効率化や顧客体験の向上に役立っています。
AIエージェントの導入方法には、プログラミング知識なしでも使えるプラットフォーム型、もしくは独自に開発する方法があります。
本記事では、AIエージェントの作成手順や成功させるためのポイントの解説、活用例の紹介を行います。
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AIエージェントの基本概念
Aエージェントとは、人工知能の技術を用いて特定の作業や一連の業務を自分で考えて実行するソフトウェアです。一般的な生成AIとは違い、決められた目的に向かって自ら考え、動く力を備えています。
AIエージェントの特徴は以下の通りです。
- 人からの常時指示なしでも動作ができる
- 設定された目標へ向けて自律的に行動を調整できる
- 経験を通じて学び、パフォーマンスの向上に努める
- 周りの状況を理解し、それに合わせて行動を変えられる
人間が与えた命令の意図を理解し、それに必要なタスクを導き出して実行するのが特徴です。画像や文字の生成といった単一の動作ではなく、「画像を生成してサイトにアップロードして効果を検証して」といった複雑な業務にも対応します。
他のAIツールとの違い
AIツールには生成AIや機械学習、RPAなどさまざま種類があります。AIエージェントは他のAIツールとどう違うのか見ていきましょう。
生成AIとAIエージェントの違い
生成AIは、与えられた指示を基に新しい文章、画像、音声、映像などを作ることが得意です。クリエイティブな成果物を生み出せますが、AIエージェントのように複雑な行動をしたり、外部ツールと連携して作業を実行したりはできません。
AIエージェントと機械学習の違い
機械学習は膨大なデータからパターンを見つけ出し、未来のデータに対する予測をする技術です。
学習したモデルは決められた範囲内でしか働かず、AIエージェントのように自ら判断して行動することはありません。例えば、機械学習は天気データから雨の確率を予測するだけですが、AIエージェントは予報をもとに傘を持つよう知らせてくれます。
AIエージェントとRPAの違いについて
RPAは繰り返しの多い作業を、あらかじめ決めたルールに沿って自動化する技術です。
AIエージェントと異なり、最初に決めたルール以外の状況には対応できません。例えば、RPAは毎日決まった時間に特定のメールを保存するだけですが、AIエージェントは新しいメールを見つけて重要と判断すれば教えてくれます。
AIエージェントの作成前に押さえておくべきこと
AIエージェントを作る前に、以下の点を押さえておきましょう。
- 目的の明確化
- どんな方法で開発するか決める
- プログラミングとノーコードの比較
それぞれ詳しく解説していきます。
目的の明確化
AIエージェントを開発する前に、まずはっきりとした目的を決めることが大切です。「どのような理由で作るのか」「どういった課題を解決したいのか」を具体的に考えましょう。
目標がはっきりすれば、必要な機能や最適なツール選択がスムーズに進みます。目的があいまいなままAIエージェントを作成しても、必要な機能を実装できず、期待する効果が得られないかもしれません。
どんな方法で開発するか決める
AIエージェントの開発方法を決めておくことも重要です。AIエージェントは以下の3つの方法で作成されます。
- ノーコード方式
- ローコード方式
- フル開発方式
プログラミングをほぼ使用せず、ツールを使って進めるノーコード方式、簡単なプログラミングをするローコード方式、専門知識をフル活用するフル開発方式があります。
ノーコードやローコード方式は簡単に短時間で開発できる一方、高度な機能は備えづらいのが特徴です。フル開発方式は時間や技術力は必要ですが、レベルの高いAIエージェントを作成できます。
| 項目 | ノーコード式 or ローコード式 | フル開発 |
| 必要な技術力 | 低い | 高い（専門的知識が必要） |
| 開発期間 | 短い（数時間～数日） | 長い（数週間～数か月） |
| カスタマイズ性 | 限定的 | 非常に高い |
| 拡張性 | 制限あり | 高い |
| 維持コスト | 低い | 高い |
自社の技術レベルと目標に合った開発手法を選ぶことが成功への近道です。
プログラミング知識不要！ノーコードAIエージェントの作成方法
まずはプログラミングの専門知識がなくても、ノーコードで簡単にAIエージェントを作る方法をお伝えします。
ノーコードの制作では、基本的にすでに商品化されているツールを利用して開発を進めます。利用手順は以下の通りです。
- ツールにデータをアップロードする
- 外部ツールとの連携設定をする
- 動作確認をする
- 業務に利用開始する
まずはPDFやテキスト、WebサイトURLなどをアップロードし、社内マニュアルやFAQ、商品情報などをAIに学習させます。続いて、各ツールとの連携設定を行います。Googleカレンダー、LINE、Slack連携可能な外部サービスを選択し、自動化範囲を広げましょう。
ここまで完了すると、AIエージェントとして機能します。
続いて、実際にタスクを実行させるなどの動作確認を行いましょう。実装前にテストしておくことで、トラブルを防ぎやすくなります。動作に問題がなければ実際に業務での利用を進めましょう。
初心者向けおすすめツール5選
AIエージェントの利用が初めてという方や、プログラミングなど専門知識があまりない方におすすめの、ノーコードもしくはローコードのツールを5選紹介します。それぞれの特徴を解説するので参考にしてください。
FlowiseAI
FlowiseAIはオープンソースかつMITライセンスで、商用・個人利用ともに無料で使えます。ドラッグ＆ドロップのGUIインターフェースで、プログラミングの知識が少なくても、AIエージェントを視覚的に構築可能です。
豊富なテンプレートが用意されており、Q&A、言語翻訳、コード生成、会話エージェントなど多様な用途に対応します。
OpenAIなどの各種LLM、ローカルのggmlモデルなど外部との統合サポートも備わっています。プログラミング知識が少なくても使いやすいツールですが、エンジニア向けの高度なノードも多く、多機能で柔軟な開発が可能です。
【特徴】
- オープンソースのローコードツール
- 豊富なテンプレートがあり、拡張性も高い
- 無料プランあり
Zapier AI Actions
専門知識がなくても、自然言語で指示を入力するだけで複雑な自動化タスクを簡単に設定できるため、技術的なスキルなしでも簡単に始められます。Zapierプラットフォーム上で6,000以上の多種多様なアプリを横断的に操作でき、これらのアプリのタスクを自然言語ベースで実行可能です。
また作成したアクションはコードで実装されており、必要に応じて自由に編集・カスタマイズできるため、より高度で複雑な処理も作れます。
【特徴】
- 自然言語で指示入力可能なので専門知識が必要ない
- 6,000以上のアプリとの連携が可能
- Google翻訳機能を活用した多言語対応
- 無料プランあり
AutoGPT
ユーザーが目標（ゴール）を入力すると、AutoGPTはその目標を達成するために必要なタスクを自ら分解し、順序立てて実行します。単なる質問応答ではなく、複数ステップの作業を自律的に進める点が大きな特徴です。
Web検索、ファイル操作、Slack連携、データベースアクセスなど多様な外部サービスやAPIと連携してタスクを遂行できます。したがって市場調査やデータ分析、Webサイト制作など幅広い用途に対応可能です。
オープンソースプロジェクトとして公開されており、誰でも機能を拡張したりカスタマイズしたりできる上、コミュニティによる継続的な改善も活発です。
【特徴】
- 指示（目標）を基にAIが自力で判断し、タスクを実行
- 豊富な外部ツールとの連携
- オープンソースで拡張性が高い
- 無料プランあり
Coze
プログラミング不要の直感的操作でAIチャットボットを簡単に作成でき、業務効率化や顧客対応の自動化に向いています。技術的知識がなくても扱いやすいツールです。
また長期記憶・メモリー機能で会話の重要情報やユーザー情報を保持し、パーソナライズされた応答をしてくれます。また利用料金は完全無料です。
多チャネル対応で、LINE、Slack、Discord、Telegram、Instagramなど主要なメッセージングプラットフォームにボットを展開できます。さらにテキストだけでなく画像やファイル送受信、API提供により他サービスとの連携が容易で、業務システムや外部ツールと統合した高度な自動化も実現できます。
【特徴】
- 完全無料
- プログラミング知識不要で高度なAIチャットボットを作成
- 豊富な統合プラグインで拡張性もあり
- スケジュールタスク機能で定期的な処理やワークフロー連携が可能
Dify
ノーコードでAIチャットボットや自律的にタスクを実行するエージェントを作成できるプラットフォームです。ChatGPT（GPT-4など）、Llama、Bedrockなど複数の大規模言語モデル（LLM）から適切なモデルを選び、プロジェクトに応じて使い分けができます。
データ収集・分析、タスク管理、顧客サポートなど多様なビジネスシーンの自動化に活用されています。作成したエージェントをAPIとして公開し、既存の業務システムやWebサービスに簡単に組み込むことも可能です。
【特徴】
- ノーコードで高度なAIエージェントやチャットボットが作れる
- 外部ツールや知識ベースとの連携が容易
- 無料プランあり
ノーコード作成における限界と対処法
ノーコードでのAIエージェント作成は簡単ですが、以下のような限界があるのも事実です。
- カスタマイズの成約
- 高度な機能実装の難しさ
ノーコードでの作成は、既存のテンプレートや提供機能に大きく依存します。欲しい機能を備えられず、歯がゆい思いをすることもあるでしょう。また、あまりにも複雑なタスクを実行することは難しいかもしれません。
複数の複数のノーコードツールを連携させることで、機能の幅を広げるなどの対策が必要です。各ツールの長所を組み合わせ、より柔軟なソリューションを実現します。
また、一部の機能に限定してプログラミングコードを追加する「ローコード」アプローチを検討しましょう。専門的な開発スキルを最小限に抑えながら、複雑な要件にも対応できます。
プログラミングスキルを活かしたAIエージェント作成
ここからは、プログラミングスキルを活かしたAIエージェントの作成方法を解説します。主要プログラミング言語であるpythonを使った方法を紹介するので参考にしてください。
Pythonを使ったAIエージェント開発手順
PythonでAIエージェントを開発する基本的な手順は以下の通りです。
- 環境の準備をする
- Pythonの仮想環境を立ち上げ、OpenAIのAPIクライアントなど必要なライブラリをインストールします。
- APIを使った文章生成機能を作る
- OpenAIのPythonクライアントを活用し、チャット形式でテキストを生成する関数を作成します。
- エージェントの行動機能を定める
- エージェントが実行できる具体的なアクション（例：ウェブサイトの応答時間を取得）を関数で定義します。
- ReActプロンプトを設計する
PythonでAIエージェントを作るにはOpenAI APIを使ったテキスト生成関数を作り、エージェントの行動を関数で定義し、プロンプト設計で思考・行動ループを実装するのが基本です。PydanticAIやLangChainなどのフレームワークを使うと効率的に開発できます。
また必要に応じてCopilotやChatGPTを活用すると、さらに効率化できるでしょう。
AIエージェント開発を成功させるポイント
AIエージェントの開発を成功させるには、以下のようなポイントを押さえておくことが重要です。
無料プランで使用感を確認する
AIエージェント開発に使用するツールに無料プランがあるのであれば、まずはいきなり課金せずに使ってみましょう。
実際の使用感や機能を事前に確認し、使い勝手を確認することで無駄なコストを省けます。
また以下のような状況になったら、有料プランの検討をおすすめします。
- 独自データを使ったAI応答を使いたい
- ファイル容量や会話数の上限に達した
- 使用感が気に入り、API連携や高度な業務自動化が必要になった
セキュリティ対策をしっかり行う
AIエージェント開発におけるセキュリティ対策は、不正な接続やデータ流出を防ぐために欠かせません。
目的によっては顧客情報や社内機密を学習させることがあるため、もし漏洩があれば会社の信用を落とすことになります。エージェントの権限は最小権限に留め、必要なリソースだけにアクセス許可を与えましょう。
また、開発完了後もハッキングなどが起こらないようにセキュリティ対策を万全にすることが望ましいです。
定期的なメンテナンスでパフォーマンスを最適化する
AIエージェントの定期的なアップデートも重要です。継続的にモデルの学び直しや性能分析、安全性更新、記録分析を行いましょう。
アップデートをしておくことで、よりタスクの実行制度や速度が向上します。セキュリティ強化の面においても、定期的な更新が望ましいです。
またシステムが重くならないよう、メモリ使用量やCPU負荷を確認し、必要に応じてリソースを調整しましょう。負荷分散システムの導入で、自動的に調整する設定も効果的です。
まとめ：AIエージェントを作って業務の効率化を進めよう
AIエージェントの導入を成功させるには、明確な目的設定と段階的なアプローチが不可欠です。またセキュリティ対策、パフォーマンスの最適化、継続的な改善体制の構築を意識しましょう。
ノーコード・ローコード・フル開発のどの方法でAIエージェントを導入するかは、自社の技術レベルや目的に合わせた選択が必要です。
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