AIエージェントのつくり方完全ガイド！初心者でも実践できる5つのステップ

「ChatGPTは使えるようになったけど、もっと自動的に業務を処理してくれるAIが欲しい」「毎日の定型作業をAIに任せて、もっと創造的な仕事に集中したい」そんな想いを抱いている方は多いのではないでしょうか。

2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれ、単なる対話型AIを超えて、目標に向かって自律的に行動するAIエージェントが急速に注目を集めています。世界のAIエージェント市場規模は2024年の54億ドルから2034年には2,360億ドルまで拡大すると予測され、すでにグローバル企業の51%がAIエージェントを導入済みという調査結果も発表されています。

しかし「AIエージェントを作りたいけど、プログラミングができない」「どこから始めればいいかわからない」という声も多く聞かれます。実は現在では、プログラミング知識がなくても、ノーコードツールを使って高機能なAIエージェントを構築することが可能になっているのです。

本記事では、AIエージェントの基本概念から実際の構築手順まで、初心者の方でも段階的に理解できるよう5つのステップで徹底解説します。ノーコード開発からプログラミング開発まで、あなたのスキルレベルに合わせた最適な方法を見つけて、業務革新への第一歩を踏み出しましょう。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、設定された目標に向かって自律的に思考し、行動する革新的なAI技術です。2025年が「AIエージェント元年」と呼ばれるほど注目が高まっており、世界のAIエージェント市場規模については、調査会社によって予測に幅があります。例えば、ある調査では2024年に54億3,000万米ドル、2034年には約2,360億3,000万米ドルまで拡大すると予測されています 。   

一方で、他の調査では2034年の市場規模を1,056億米ドル や325億米ドル と予測するものもあり、これは市場がまだ黎明期にあり、定義が標準化されていないことを示唆しています。重要なのは、全ての調査が例外なく高い成長率を予測している点です。従来のAI技術とは根本的に異なる自律性と実行力により、単純作業の代行から高度な意思決定支援まで、幅広い業務領域で革新をもたらしています。

参考：
・Precedence「AI Agents Market Size and Forecast 2025 to 2034」
・GMI「AI Agents Market Size」

生成AIとAIエージェントの決定的な違い

生成AIは質問に対して一度だけ回答を返すのに対し、AIエージェントは継続的・主体的に行動できる点が最大の違いです。ChatGPTなどの生成AIが「対話型の専門家」だとすれば、AIエージェントは「自律的に働くアシスタント」と言えます。例えば、「競合調査をして」という指示に対して、生成AIは一般的な調査方法を教えてくれますが、AIエージェントは実際にWebを検索し、情報を収集・分析してレポートまで作成します。

AIエージェント導入で得られる3つのビジネス価値

AIエージェント導入により企業が得られる主要なビジネス価値は次の3点です。

生産性向上： ・定型業務の自動化により従業員がより創造的な業務に集中可能 ・処理速度の向上による全体的な業務効率の改善

コスト削減： ・人手不足解消による採用・研修コストの削減 ・外注費用の削減と内製化の促進

競争優位性確保： ・24時間365日稼働による機会損失防止 ・迅速な市場対応による競争力強化

RPA・機械学習との機能比較

AIエージェントは他のAI技術と明確に異なる特徴を持ちます。RPAは事前に決められたルールでのみ動作し、想定外の状況には対応できません。機械学習は予測や分析は得意ですが、実際のアクションは実行しません。一方、AIエージェントは周りの状況を理解し、それに合わせて行動を変えられる自律性を備えており、予期しない状況でも適切な判断を下して目標達成に向けて行動し続けます。

AIエージェントについては『AIエージェントとは？種類やメリット、各社の取り組みを徹底解説』の記事でも詳しく解説しております。

AIエージェント開発前に必要な準備と計画

AIエージェント開発の成功は、適切な事前準備にかかっています。開発に入る前に解決したい課題を明確化し、技術的なアプローチを決定することで、効果的なAIエージェントを構築できます。目的があいまいなまま開発を進めると、期待する効果が得られず、投資対効果が低下する恐れがあります。

解決したい課題と目標の設定方法

AIエージェント開発では「なぜ作るのか」「どんな課題を解決するのか」を具体的に定義することが重要です。例えば「顧客からの問い合わせ対応時間を50%短縮する」「週20時間かかる競合調査業務を自動化する」のように、数値化できる目標設定が理想的です。課題が明確になれば、必要な機能や連携するツールが自然と決まり、開発の方向性がブレることなくプロジェクトを進められます。

ノーコード・ローコード・フルコードの選択基準

開発方式の選択は、チームのスキルレベルと実現したい機能の複雑さで決まります。以下の比較表を参考に、最適な方式を選択しましょう。

項目	ノーコード	ローコード	フルコード
必要スキル	不要	基礎的なプログラミング	高度な技術力
開発期間	短期（数日〜数週間）	中期（数週間〜数ヶ月）	長期（数ヶ月〜）
カスタマイズ性	制限あり	中程度	非常に高い
初期コスト	低い	中程度	高い
維持・運用	簡単	中程度	複雑

自社の技術レベルと目標に合った方式を選択することが成功への近道です。

主要ツールの比較と必要コストの見積もり

AIエージェント開発の主要ツールには、初心者向けのDify（無料プランあり、有料プランは月額59ドル〜）、中級者向けのFlowise（オープンソースのため自己ホスティングは無料、クラウド版は月額35ドル〜）、上級者向けのLangChain（OSS無料）があります 。

運用コストには、LLM利用料金（月額100〜1,000ドル程度）、外部API連携費用、保守・運用費用を含めた総合的な予算計画が必要です。

※参照：Difyとは？7つの特徴や何ができるか、使い方などを詳しく解説

AIエージェントのつくり方｜ノーコード実践編

プログラミング知識がなくても、ノーコードツールを使えば高機能なAIエージェントを構築できます。ここでは初心者に最適なDifyと、豊富な外部連携が可能なn8nを使った具体的な構築手順を解説します。どちらも直感的な操作で複雑なワークフローを組めるため、技術的なハードルを感じることなくAIエージェント開発に取り組めます。

Difyでの構築手順

Difyは日本語に完全対応した初心者向けノーコードプラットフォームです。

アカウントの作成

まず、Difyの公式サイトにアクセスします。画面右上の「始める」をクリックします。

クラウド環境でDifyを利用する際の最初のステップは、アカウントの作成と認証方法の選択です。Difyでは以下の認証方法が利用可能です。

・ GitHubアカウントでのログイン
・Googleアカウントでのログイン
・メールアドレスによる直接登録

アプリケーション開発の基本手順

初期設定が完了したら、実際のアプリケーション開発に移ります。

ホーム画面を開くと、アプリを作成するためのオプションが表示されます。「アプリを作成する」のセクションには、「最初から作成する」と「テンプレートから作成」という2つの選択肢があります。ご希望の方法を選んでください。下記では「最初から作成」の例を紹介します。

作成したいアプリを選択します。

アプリの名前と説明を記載して、「作成する」をクリックします。

オーケストレーションの欄にプロンプトを入力します。「ユーザーの入力内容を敬語にしてください」というプロンプトをいれました。

画面右側のデバックとプレビューの欄で、チャット欄に入力して送信ボタンを押すと、テストができます。

入力した内容が指示通り、敬語になって出力されました。

画面右上の「公開する」を押すと、保存＆公開ができます。

ローカルやXserverで利用する場合も、使用方法は同じになります。

Difyでのチャットボットの作成方法については、下記の動画で詳しく解説しております。

※参考記事：Difyとは？7つの特徴や何ができるか、使い方などを詳しく解説

n8nでの構築手順

n8nは700以上のサービスとの連携が可能なオープンソースツールです。
参考記事：n8nとは？無料自動化ツールの5つの特徴と使い方を徹底解説

ワークフローの作成方法は下記の動画で解説しております。

作成したエージェントのテストと改善手法

AIエージェントの品質向上には段階的なテストが欠かせません。まず単体テストで各ノードが正常動作するか確認し、次に統合テストで全体のフローをチェックします。実際の業務データを使ったシナリオテストを行い、想定外の入力に対する挙動も検証します。継続的改善では、ユーザーフィードバックの収集と分析を行い、プロンプトの最適化や新機能の追加を定期的に実施します。

AIエージェントのつくり方｜プログラミング開発編

高度なカスタマイズや既存システムとの深い連携が必要な場合は、プログラミングによる開発が最適な選択肢です。Pythonを使用した開発では、LangChainフレームワークが業界標準として広く採用されており、豊富なツールとライブラリを活用して本格的なAIエージェントを構築できます。開発工程では環境構築から実装、テスト、本番デプロイまで体系的なアプローチが重要になります。

Python環境構築と必須ライブラリのセットアップ

AIエージェント開発では、Python 3.9以上の環境が推奨されます。以下の手順で環境を構築します。

環境構築手順：
・Python 3.9以上のインストール
・仮想環境の作成（venv または conda）
・必須ライブラリのインストール

必須パッケージ：
・langchain： コアフレームワーク
・langchain-openai： OpenAI API連携
・langchain-community： 外部サービス連携
・langgraph： 複雑なワークフロー管理
・faiss/chroma： ベクトル検索用
・gradio/streamlit： Web UI作成用

開発環境としてJupyter NotebookやVS Codeを準備し、APIキーの環境変数設定も忘れずに行います。

LangChainフレームワークを使った実装手順

LangChainを使用したAIエージェント実装は、まずChatOpenAIクラスでLLMを初期化し、必要なツール（Web検索、計算機能等）を定義します。次に、hub.pull()でエージェント用のプロンプトテンプレートを取得し、create_openai_functions_agent()でエージェントを作成します。AgentExecutorでエージェントとツールを統合し、invoke()メソッドで実行します。ReActパターン（Reasoning + Acting）により、エージェントは思考→行動→観察のサイクルを繰り返して目標を達成します。マルチエージェントシステムが必要な場合は、LangGraphを使用して複数のエージェントを連携させることができます。

外部API連携による機能拡張

AIエージェントの実用性は外部システムとの連携で大きく向上します。Slack API連携では通知機能やメッセージ送信が可能で、Google API連携によりカレンダー操作やドライブファイルアクセスが実現できます。データベース連携では、SQLAlchemyを使用してCRUD操作を自動化し、Web API作成にはFastAPIやFlaskを活用します。認証機能にはOAuth 2.0を実装し、Webhook機能で外部システムからのイベント受信にも対応します。

セキュリティ対策と権限管理の実装

プログラミング開発では、従来のWebアプリケーションセキュリティ対策に加え、AIエージェント特有のリスクへの対応が不可欠です。業界標準のフレームワーク「OWASP Top 10 for LLM Applications」を参考に、以下の点に特に注意を払う必要があります 。   

プロンプトインジェクション対策：
悪意のある指示がプロンプトに注入され、エージェントが意図しない動作（例：機密情報の漏洩）を引き起こすリスクです。入力値のサニタイズや、外部データ解析用とタスク実行用のLLMを分離するなどの対策が有効です 。   

過剰なエージェンシーの防止：
エージェントに必要以上の権限やツールを与えると、予期せぬ破壊的な行動を許す可能性があります。タスク遂行に必要な最小限の権限のみを付与する「最小権限の原則」を徹底し、リスクの高い操作には人間による承認プロセスを組み込むことが重要です 。   

不適切な出力処理の検証：
エージェントが生成したコードやAPIコール、SQLクエリを検証せずに実行すると、深刻な脆弱性を生む可能性があります。LLMの出力は「信頼できないユーザー入力」として扱い、常に検証・サニタイズするプロセスを実装すべきです 。   

これらの対策に加え、APIキーの環境変数管理、ロールベースのアクセス制御（RBAC）、定期的なセキュリティ監査といった基本的な対策も徹底します。

AIエージェント開発でよくある課題と解決方法

AIエージェント開発では、技術的な制約から運用上の問題まで様々な課題に直面することがあります。これらの課題を事前に理解し、適切な対処法を知ることで、スムーズな開発と安定した運用を実現できます。ここでは代表的な課題とその解決策を具体的に解説します。

ノーコードツールで実装できない機能への対処法

ノーコードツールは既存のテンプレートや機能に依存するため、独自性の高い処理や複雑な業務ロジックの実装には限界があります。この問題には段階的なアプローチが効果的です。まず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、各ツールの長所を組み合わせます。次にローコード開発への移行を検討し、一部機能のみプログラミングで補完します。最終的には特定業務に特化したSaaSサービスの活用や、フルコード開発への移行も選択肢として検討します。重要なのは、現在の技術レベルと投資対効果を天秤にかけて、最適な解決策を選択することです。

AIの回答精度が低い時の改善方法

AIエージェントの回答精度向上には、体系的なアプローチが必要です。まずプロンプトの改善から始め、具体的で明確な指示を与え、役割定義や出力フォーマットを詳細に設定します。次にRAG（検索拡張生成）の導入により、社内データや専門知識をAIに学習させて回答精度を向上させます。また、複数のLLMモデルを比較検証し、タスクに最適なモデルを選択することも重要です。継続的改善では、ユーザーフィードバックを収集・分析し、定期的なプロンプト最適化とモデルの再トレーニングを実施します。

エラーが発生した際のトラブルシューティング手順

AIエージェントでエラーが発生した場合、以下の手順で対処します。

基本的な診断手順：
・エラーログの詳細分析と問題箇所の特定
・API接続状況とレート制限の確認
・外部サービスの稼働状況チェック

エラー種別ごとの対応：
・API接続エラー： APIキーの有効性確認、認証設定の見直し
・タイムアウトエラー： プロンプト複雑さの軽減、処理の分割実行
・データ形式エラー： 入力データ検証機能の強化、例外処理の追加

予防的対策：
・エラー監視システムの導入とアラート設定
・定期的なヘルスチェックとパフォーマンス監視
・バックアップ処理とフェイルセーフ機能の実装

AIエージェントの実践的な活用事例

AIエージェントの真価は、実際のビジネスシーンでの活用において発揮されます。単純な自動化を超えて、複雑な業務プロセスを丸ごと任せることで、企業の生産性向上と競争力強化を実現できます。ここでは実証済みの活用事例と、それを実現するための具体的な構築レシピをご紹介します。これらのテンプレートを参考に、自社の業務に最適なAIエージェントを構築してみてください。

競合分析・市場調査の自動化

競合分析AIエージェントは、定期的な市場監視と分析レポート生成を自動化します。まず対象企業のWebサイト監視機能を設定し、新着情報やプレスリリースを自動収集します。次にSNS監視機能でブランド言及や評判情報を取得し、感情分析で市場反応を定量化します。収集したデータはAIが自動分析し、競合の戦略変更や市場トレンドを洞察してレポート化します。Slackやメールで定期配信することで、マーケティングチームが常に最新の競合動向を把握できます。構築には、Web検索ツール、SNS API、データ分析機能、レポート生成機能を組み合わせ、スケジュール実行機能で定期的な自動実行を設定します。

社内業務プロセスの効率化テンプレート

社内業務の効率化では、定型作業の完全自動化を目指します。例えば新入社員のオンボーディングプロセスでは、入社情報の受領をトリガーに、必要なアカウント作成（Google Workspace、Slack、Jira）を自動実行します。部門や役職に応じた権限設定も自動化し、ウェルカムメールの送信と研修スケジュールの調整まで一貫して処理します。さらに、経費精算プロセスでは、領収書の画像をOCR解析し、勘定科目の自動判定と承認フローへの投入を行います。人事評価プロセスでは、複数システムからの実績データ収集と評価レポートの自動生成により、管理業務の負荷を大幅に削減できます。これらの仕組みは、ワークフロー管理ツール、API連携、承認システム、通知機能を統合して実現します。

顧客対応システムの構築ガイド

高度な顧客対応AIエージェントは、問い合わせ内容の理解から解決までを一貫して処理します。まず自然言語処理で問い合わせを分類し、緊急度と複雑さを判定します。FAQ検索機能で既存の解決策を探し、適切な回答があれば自動返信を実行します。複雑な問題は専門担当者にエスカレーションし、その際に問題の概要と推奨対応策も併せて提示します。顧客の過去の取引履歴や問い合わせ履歴も参照し、パーソナライズされた対応を実現します。また、対応結果を学習して次回の精度向上につなげる継続学習機能も実装します。システム構成には、メール・チャット受信機能、分類・判定エンジン、知識ベース、CRM連携、エスカレーション機能が含まれます。

運用開始後の改善サイクルと最適化手法

AIエージェントの運用成功には、継続的な改善サイクルが不可欠です。週次での実行ログ分析により、処理時間やエラー率、ユーザー満足度を測定し、ボトルネックを特定します。月次では、ユーザーフィードバック収集と分析を行い、新機能の要望や改善点を整理します。四半期ごとにプロンプトの見直しとモデルの再評価を実施し、新しいLLMモデルとの性能比較も行います。また、業務要件の変化に合わせて新しいツール連携や機能追加を検討し、段階的にアップデートを適用します。これらの改善活動により、AIエージェントは継続的に進化し、組織の成長に合わせてスケールしていきます。

まとめ：AIエージェントで実現する業務革新への第一歩

AIエージェントは、2025年の「AIエージェント元年」を迎え、企業の業務革新を牽引する重要な技術となっています。本記事で解説したノーコード・ローコード・フルコード開発の各手法を理解し、自社の技術レベルと目標に最適な方法を選択することが成功への鍵です。まずは明確な目的設定から始め、小規模なパイロット運用で効果を検証し、段階的に適用範囲を拡大していくアプローチが推奨されます。AIエージェント導入により、定型業務からの解放と創造的業務への集中、24時間稼働による機会損失防止、そして持続可能な競争優位性の確保が実現できます。技術の進歩とともにAIエージェントの可能性はさらに広がっており、今こそ業務革新への第一歩を踏み出す絶好の機会といえるでしょう。