実践ガイド：初心者から上級者までのAIエージェントの作り方 — ノーコードからフルコードまで5ステップで習得

AIエージェントは、人工知能を活用して自律的にタスクを実行する革新的なツールです。業務効率化や顧客対応の自動化など、さまざまな場面で活躍します。この記事では、初心者から上級者までが実践できるAIエージェントの作り方を、ステップバイステップで詳しく解説します。複数のプラットフォームや手法を基に、具体的な手順と実践例を紹介します。

AIエージェントとは何か？その魅力と活用シーン

AIエージェントとは、大規模言語モデル（LLM）を基盤に、ユーザーの指示に基づいて計画を立て、ツールを活用しながら目標を達成する自律的なAIシステムです。従来のチャットボットが単純な応答に留まるのに対し、AIエージェントは複雑なワークフローを自動化します。例えば、営業支援でリード情報を収集・分析したり、旅行予約を一括処理したりします。

魅力は、柔軟性と拡張性にあります。自然言語で指示を与えるだけで、API呼び出しやデータ処理を連鎖的に実行可能です。企業ではカスタマーサポートの24時間対応を実現し、個人では日常タスクの自動化に活用されています。2025年現在、さまざまなプラットフォームが低コード・ノーコードで構築を容易にしています。

AIエージェント作成の全体像：5つの基本ステップ

AIエージェントの作り方を一貫した5ステップでまとめます。これを基に、各手法でアレンジ可能です。

目的の明確化：何を達成したいかを定義。例えば、「営業メールの自動作成と送信」。
開発手法の選択：ノーコードツール、ローコード、フルコードのいずれかを選ぶ。
ナレッジとツールの準備：学習データや外部APIを揃える。
構築とカスタマイズ：エージェントの指示やワークフローを設定。
テストとデプロイ：動作確認後、本番環境へ展開。

これらのステップを踏むことで、誰でも効率的なAIエージェントを構築できます。次に、具体的な手法ごとに詳しく見ていきましょう。

手法1：ノーコード・ローコードツールを使った簡単構築

プログラミング知識がなくてもAIエージェントを作成できるのが、ノーコード・ローコードツールの強みです。IBM watsonx OrchestrateやAutomation Anywhereのようなプラットフォームが代表的です。

IBM watsonx Orchestrateでの構築手順

まず、watsonx Orchestrateに無料トライアルでログインします。ダッシュボードからAgent Builderを選択し、Create agentをクリック。新規作成（Create from scratch）を選んで、エージェント名と説明を入力します。例えば、「営業支援エージェント：リード情報を収集し、優先順位付けを行う」。

次にBehaviorセクションで応答ルールを定義。自然言語で「ユーザーからのリクエストを受け取り、CRMツールからデータを取得し、分析結果をメールで通知せよ」と指示します。5分程度で基本形が完成します。さらに、テンプレートからカスタマイズも可能です。これにより、業務プロセスを迅速に自動化できます。

Automation Anywhere（Automation 360）でのローコード構築

新しいプロジェクトを作成後、エージェントが参照するファイルをアップロード。Webページやドキュメントを知識源として追加します。エージェント設定でデフォルトモデルかカスタムモデルを選択。学習素材を組み合わせることで、幅広いクエリに対応するエージェントが育ちます。

動作確認では、テスト会話を繰り返し、入力出力の整合性を検証。Python要素を一部取り入れ、柔軟性を高められます。この手法は、業務担当者が自力でエージェントをメンテナンスできる点が優れています。

BotpressやSquidのAgent Studio活用

Botpressでは、まずエージェントの範囲を定めます。例えば、「顧客問い合わせ対応エージェント」。Autonomous Nodeから始め、指示テキストで性格や目的を指定。「構造化フローとLLM推論を組み合わせ、柔軟に応答せよ」。

SquidのAgent Studioは、指示を与えて最初のエージェントを作成。ナレッジベースやWebhookを連携し、チャネル統合が容易です。これらのツールは、初心者が短時間で実用エージェントを試作できる理想的な選択肢です。

手法2：フルコード開発で高度なカスタマイズ

PythonやTypeScriptを使ったフルコード開発は、細かな制御が可能です。LangChainやVercel AI SDKを活用します。

Python環境構築から始めるステップ

仮想環境を作成し、必要なライブラリ（LangChain, OpenAI APIなど）をインストール。基本ロジックとして、LLM呼び出しとツール統合を実装します。例えば、顧客対応エージェントでは、入力解析→データ取得→出力生成の流れをコード化。

外部ツール接続後、テストを実行。単純クエリから複雑シナリオまで検証し、調整を繰り返します。このアプローチで、独自の業務ロジックを組み込めます。

QiitaエージェントのTypeScript実装例

VSCodeでプロジェクトを開き、エージェントを定義。name, instructions, parameters, llm, toolsを設定します。例えば、QiitaユーザーIDを受け取り、情報を取得するエージェント。

const agent = new Agent({
  name: "qiita-agent",
  instructions: "ユーザーからQiitaユーザーIDを受け取ったら、ユーザーの情報を取得してください。",
  parameters: z.object({
    userId: z.string().describe("QiitaユーザーID"),
  }),
  llm: new VercelAIProvider(),
  model: openai("gpt-4o-mini"),
  tools: [getQiitaUserInfo],
});

instructionsで役割を明確にし、ツールでAPI呼び出しを可能に。日程エージェントのようにGoogleカレンダー連携も拡張できます。

Azure DocumentDBとLangChainの旅行エージェント

ベクター検索を設定し、ドキュメントを読み込んで埋め込みを作成。FastAPIとLangChainでエージェント構築。休暇検索や予約ツールを実装し、React UIで操作。こうした統合で、エンドツーエンドのソリューションが完成します。

手法3：n8nやServiceNowのようなワークフロー中心構築

n8nでの営業自動化エージェント

トリガーを設定し、シナリオを定義。例えば、新規リード検知でメール作成・送信。n8nのノードでステップを繋げ、AIを挿入。完成図を視覚化しながら構築します。

ServiceNow AIエージェントスタジオ

スタジオで独自エージェントを作成。入力方法を説明し、スキルやモデルを選択。チュートリアルに従い、迅速にプロトタイプ化可能です。

実践例：具体的なAIエージェント活用ケース

ケース1：営業支援エージェント
リードリストから優先順位付け、メール自動送信。watsonxやn8nで実現。

ケース2：旅行予約エージェント
問い合わせ処理と予約。Azure+LangChainでベクター検索活用。

ケース3：コンテンツ収集エージェント
Qiita情報取得。TypeScriptでカスタムツール統合。

ケース4：カスタマーサポート
Botpressでナレッジベース連携、24時間対応。

これらの例から、業界を問わず応用可能です。まずは小規模から始め、スケールアップしましょう。

高度なTips：エージェントをさらに強化する

マルチエージェントシステムを構築し、タスクを分担。エラー処理を強化し、再試行ロジックを追加。セキュリティとして、APIキー管理とアクセス制御を徹底します。

モニタリングツールを導入し、パフォーマンスを追跡。継続学習でナレッジを更新し、進化させましょう。コスト最適化のため、モデル選択をgpt-4o-miniから始め、必要に応じてアップグレード。

よくある課題と解決策

ハルシネーション（誤情報生成）を防ぐため、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用。レスポンスタイムを短くするため、キャッシュ機構を導入。スケーラビリティ確保にクラウドサービスを利用します。

これらをポジティブに捉え、迭代改善を心がけましょう。

まとめ

AIエージェントの作り方は、目的定義からテストまで5ステップで進められ、ノーコードからフルコードまで多様な手法があります。IBM watsonx、Automation Anywhere、LangChainなどのツールを活用すれば、誰でも業務革新を実現できます。実践を重ねることで、生産性が飛躍的に向上します。