AIエージェントは単なる文章生成ツールではなく、業務の一部を自律的に実行・支援できる仕組みです。
AIエージェントの特徴は、計画・推論・実行といったプロセスを持ち、複数のタスクを一括で処理できる点にあります。
例えば営業業務では、メール作成だけでなく、顧客データの取得やフォロー対応まで自動化することも可能です。
本記事では、生成AIとの違いから具体的な作り方、実務での活用方法までをわかりやすく解説します。
「自社で作るのが難しい」と感じた場合は「DigitalWorks」のようなプロに相談する選択肢もあります。
業務に応じたエージェントを提案しているため、スムーズに導入を進めやすくなるのが特徴です。
AIエージェントの開発・導入に迷ったら、一度お気軽にご相談ください。
＼プロにAI導入を相談 ／
AIエージェントとは？生成AIとの違い
AIエージェントは「業務の一部を自律的に実行・支援できる存在」で、生成AIは「主にコンテンツ生成や回答を行う技術」と捉えると理解しやすいです。
AIエージェントは文章や画像を生成するだけでなく、目的に応じて自律的に判断し、タスクを実行できる仕組みを指します。
一方で生成AIは、ユーザーの指示に応じてコンテンツを生成することに特化している点が大きな違いです。
違いが生まれる理由は、AIエージェントが「計画→推論→実行」という一連のプロセスを持つのに対し、生成AIは基本的に「入力→出力」という単発の処理が中心だからです。
例えば営業現場では、生成AIはメール文面の作成に役立ちます。
AIエージェントの設定次第では、顧客データの取得からフォローアップメール送信までを一括で行います。
| 項目 | AIエージェント | 生成AI |
|---|---|---|
| 役割 | 一定条件下でタスクを自律的に実行 | 指示に応じて生成 |
| 処理の流れ | 計画→推論→実行 | 入力→出力 |
| 自動化の範囲 | 複数工程を一括処理 | 単一タスク中心 |
| 活用例 | 業務自動化・オペレーション改善 | 文章作成・画像生成 |
AIエージェントの作り方｜初心者でもできる5ステップ
AIエージェントは、正しい手順で進めれば初心者でも十分に構築可能です。
重要なのは、いきなりツールに触れるのではなく「設計→構築→改善」の順で段階的に進めることです。
以下では、初心者でも実践しやすい5つのステップに分けて、具体的な進め方を解説します。
ステップ1｜目的と業務フローを明確にする
AIエージェント作成の第一歩は「何をさせるのか」を明確にすることで、目的と業務フローの整理が完成度を左右します。
AIは与えられた指示や設定・ルールに基づいて動くため、ゴールが曖昧だと出力も不安定になるためです。
たとえば営業支援なら「リード情報の整理→メール作成→送信」など、工程ごとに分解すると設計しやすくなります。
逆に「営業を楽にする」といった抽象的な目的では、どの部分を自動化すべきか判断できません。
まずは1つの業務に絞り、入力・処理・出力の流れを書き出すことから始めるのが現実的です。
ステップ2｜使用するAIモデル・ツールを選ぶ
次に重要なのは、目的に合ったAIモデルやツールを選定することです。
ツール選びは「できること」ではなく「やりたいこと」から逆算するのが適しています。
なぜなら、AIツールごとに得意分野や制約が異なり、用途に合わないものを選ぶと無駄な工数が増える可能性があるためです。
例えば、文章生成が中心であればChatGPTなどの生成AIツールが適していますが、業務自動化まで行う場合はZapierやMakeなどの連携ツールが必要になるケースもあります。
さらに、ノーコードかプログラミングかによっても選択肢は変わります。
まずは「誰が使うか」「どのレベルの自動化が必要か」を基準に選ぶと、後工程がスムーズになるでしょう。
ステップ3｜プロンプト・ルール設計を行う
AIエージェントの精度を左右するのがプロンプト（指示文）とルール設計で、丁寧に行うことで、安定したアウトプットが得られやすくなります。
AIは人間の意図を完全に理解するわけではなく、与えられた条件や文脈に基づいて応答を生成する仕組みだからです。
例えば、「要約して」とだけ指示するよりも、「300文字以内で箇条書きにする」と具体的に条件を加えることで、期待に近い結果が出やすくなります。
また、禁止事項や優先順位などをルールとして明示しておくと、誤った出力を防ぎやすくなります。
最初から完璧を目指す必要はありませんが、実務に近い条件で設計することが重要です。
ステップ4｜外部ツール（API・SaaS）と連携する
実務で使えるAIエージェントにするには、外部ツールとの連携が欠かせません。
AI単体ではなく、既存の業務ツールと組み合わせることで価値が高まります。
なぜなら、AIは「判断や生成」は得意でも、「データ取得や実行処理」は多くの場合で外部システムに依存するためです。
例えば、問い合わせメールをAIで分類し、その結果をSlackに通知したり、スプレッドシートに記録することで、業務全体が自動化されます。
最初はシンプルな連携から始め、徐々に自動化の範囲を広げていくと、運用しやすくなります。
ステップ5｜テスト・改善して実用化する
最後に重要なのは、テストと改善を繰り返しながら実用レベルに引き上げることです。
AIエージェントは一度作って終わりではなく、運用しながら精度を高めていくものです。
実際の業務では想定外の入力や例外ケースが多く、初期設計だけでは対応しきれないことがあります。
例えば、特定の言い回しで誤った分類が起きる場合、そのパターンをルールに追加すると精度の改善が可能です。
また、ログを確認しながら改善点を見つけることで、徐々に実用性が高まっていきます。
小さく試して調整するサイクルを回すことが、長く使えるAIエージェントを作るポイントです。
AIエージェント作成でおすすめのツール4選
AIエージェントを効率よく作るためには、目的に合ったツール選びが重要です。
「ノーコードで手軽に作れるか」「業務に組み込めるか」「拡張性があるか」の3点を基準に選ぶと失敗しにくい傾向があります。
ここでは、初心者から企業導入まで幅広く対応しやすい代表的なツールを4つ紹介します。
DigitalWorks｜営業・採用など幅広いAIエージェントに対応可能
- 営業やバックオフィス業務を効率化したい企業
- 自社業務に合わせたAI導入を進めたい企業
- AI導入後の運用支援まで重視したい企業
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 料金 | 50,000円～/月 ※業務ごとにカスタムする場合は要問い合わせ |
| 特徴 | ・業務ごとにAIエージェントを柔軟にカスタム可能 ・営業・採用・経理など幅広い業務に対応 ・導入から運用定着までサポート体制が充実 |
| 所在地 | 東京都品川区上大崎2-13-30 oak meguro 5・10F |
| 公式URL | https://digitalwork-s.com/ |
DigitalWorksは営業・採用・マーケティング・経理など、実際の業務課題に合わせてAIエージェントをカスタマイズできる点が特徴のサービスです。
汎用的なAIツールとは異なり、「現場でどう使うか」を重視した設計になっているため、実務に落とし込みやすいのが魅力といえるでしょう。
特に、営業ターゲット抽出やトークスクリプト作成、問い合わせ対応など、繰り返し業務を自動化したい企業との相性が良いです。
また、DigitalWorksでは、導入後の運用支援も整えられており「AIを導入したものの活用できなかった」というリスクを抑えやすい点もメリットです。
専用カスタマイズできる仕組みが用意されており、一般的なチャットAIでは対応しにくい業務にも柔軟に対応しやすくなっています。
Dify｜非エンジニアでもAIエージェントを構築可能
- 業務の一部を自動化したいが、エンジニアリソースが不足している企業
- 営業・カスタマーサポート・マーケティングなど定型業務が多い企業
- AI導入をスモールスタートで検証しながら進めたい企業
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 料金 | ・Sandbox：無料 ・Professional：約9,440円/月（59米ドル） ・Team：約25,440円/月（159米ドル） |
| 特徴 | ・ノーコードまたはローコードでAIエージェントを構築できる ・外部ツール（CRM・SaaSなど）と柔軟に連携できる ・テスト・改善を繰り返しながら運用できる |
| 所在地 | 東京都中央区日本橋3丁目6−2 日本橋フロント1F |
| 公式URL | https://dify.ai/jp |
Difyは「非エンジニアでも実務レベルのAIエージェントを構築しやすい点」で、導入のハードルが比較的低いツールです。
ノーコードに近い操作でプロンプト設計やワークフロー構築ができるうえ、外部APIやデータベースとの連携も柔軟に行えるためです。
これにより、専門的な開発スキルがなくても、自社の業務フローに合わせたエージェントを作りやすくなります。
例えば、営業支援であれば顧客情報をもとに自動で提案文を生成したり、カスタマーサポートではFAQデータを取り込んで回答精度を高めたりといった活用が可能です。
こうした実用性の高さから、スモールスタートでAI活用を進めたい企業にも選ばれやすいサービスと言えるでしょう。
| 口コミ・事例 |
|---|
| 顧客が弊社のプロダクトに関する質問に応答するチャットボットを簡単に実装できました。 DifyはWebページに埋め込めるチャットボットSDKが提供されており、比較的かんたんに実装でき 内部のロジックはDify上で構築といったことが可能になります。｜引用：Findy Tools |
| ミーティング動画からコンプラ違反・マニュアル違反を自動で検出できるようになりました。 さらに具体的にどの項目がどのように違反しているかというレポートを、対象スタッフが読むことができるように自動生成できるようになりました。｜引用：Findy Tools |
Microsoft Copilot Studio｜ノーコード中心で業務フローを設計
- Microsoft 365（Teams・Outlookなど）を日常的に活用している企業
- 社内の問い合わせ対応や定型業務を効率化したい企業
- ノーコードでスモールスタートし、段階的にAI活用を広げたい企業
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 料金 | ・Microsoft 365 Copilot：4,497円/月 ・Copilot Studio（購入前プラン）：29,985円 ・従量課金制：利用料によって月ごとの金額が変動 |
| 特徴 | ・Microsoft 365（Teams・Outlookなど）との高い連携性 ・ノーコード中心で業務フローを設計できる ・セキュリティ・ガバナンス面が企業向けに整備されている |
| 所在地 | 東京都港区港南 2-16-3 品川グランドセントラルタワー（日本マイクロソフト株式会社） |
| 公式URL | https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365-copilot/microsoft-copilot-studio |
Microsoft Copilot Studioは、既存の業務環境と連携しながらAIエージェントを構築したい企業にとって、比較的取り入れやすいサービスです。
Microsoft製品との親和性が高く、日常業務で使っているツールとスムーズに連携できるため、現場に定着しやすい傾向があるからです。
例えば、OutlookやTeams、SharePointといったツールと連携することで、問い合わせ対応や社内ナレッジ検索をAIエージェントに任せられます。
また、Power Platformの一部として提供されているため、ノーコード・ローコードでの開発にも対応しており、エンジニアでなくてもプロトタイプを作りやすい点も特徴です。
| 口コミ・事例 |
|---|
| MicrosoftがCopilot Studioで「AIエージェントのマーケットプレイス」を開始。自分で作ったAIを売れる時代。｜引用：X |
| スライド作成、毎回時間かかりすぎ問題。Copilot Studioを使えば、高品質なスライドが驚くほど短時間で作れます。｜引用：X |
＞＞Microsoft Copilot Studioを始めてみる
LangFlow｜プログラミング不要で誰でも扱えるUI設計
- 業務の一部をAIで自動化したいが、エンジニアリソースが限られている企業
- 小さく試しながらAI導入を進めたい企業
- 社内で業務フローを可視化・共有しながら改善したい企業
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 料金 | 無料 |
| 特徴 | ・プログラミング不要で誰でも扱えるUI設計 ・LLM・ベクトルDB・APIなどと連携しやすい ・テンプレートが豊富で短期間で構築できる |
| 所在地 | 米国カリフォルニア州 |
| 公式URL | https://www.langflow.org/ |
LangFlowはAIエージェントを直感的に設計・構築したい人にとって使いやすいツールです。
コードを書かずに構成を視覚的に組み立てられるため、初心者から中級者まで扱いやすい点が魅力といえます。
AIエージェントは「入力→処理→出力」の流れですが、LangFlowではブロック単位でつなげるだけで構築できるため、処理の全体像を把握しやすいからです。
例えば、ユーザーからの質問を受け取り、外部データベースを参照し、回答を生成するエージェントも、各機能をドラッグ＆ドロップで接続することで形にできます。
試行錯誤しながら改善しやすい環境が整っているため、初めてAIエージェントを作る場合でも導入ハードルを抑えやすいでしょう。
AIエージェントの具体的な活用事例
AIエージェントは「業務を自動化するツール」ではなく、意思決定や業務支援まで担う存在として各業界で実用化が進んでいます。
以下では、実際に導入が進んでいる企業ごとに、具体的な活用方法と効果を見ていきましょう。
富士通
富士通はAIエージェントを「顧客対応の効率化」に活用しています。
問い合わせ件数の増加により、従来のサポート体制では対応しきれなくなっていたことが背景です。
AIエージェントを組み込んだコールセンターでは、過去の対応履歴やナレッジをもとに自動回答を行います。
具体的には、従来8～10回ほど必要だったやり取りが1回で完結するケースもあり、対応スピードが大きく改善されました。
結果として、顧客満足度の向上と業務負担の軽減につながっています。
出典：富士通
楽天トラベル
楽天トラベルはAIエージェントを「ユーザー体験の向上」に活用しています。
旅行予約は条件が複雑で、ユーザーの負担が大きいという課題があったためです。
「AIホテル探索」では、ユーザーの曖昧な要望も含めて最適な宿泊施設を提案できます。
例えば、「子連れで静かな宿」などの抽象的な条件にも対応し、最大30件の候補を提示可能です。
これにより、検索や比較の手間が減り、満足度の高い意思決定がしやすくなっています。
出典：楽天トラベル
パナソニック コネクト
パナソニック コネクトはAIエージェントを「全社的な業務効率化」に活用しています。
社員一人ひとりの業務を最適化することで、生産性向上を狙ったためです。
社内AI「ConnectAI」は、資料作成やプログラミング、分析などを支援し、日常業務を幅広くカバー可能です。
具体的には、年間44.8万時間の業務削減という成果が報告され、全社員がAIを使える環境を整えることで、組織全体のDXが進みやすくなっています。
出典：パナソニックグループ
博報堂テクノロジーズ
博報堂テクノロジーズはAIエージェントを「アイデア創出の高度化」に活用しています。
商品開発では多様な視点が必要ですが、人だけでは発想に限界があるためです。
マルチエージェント ブレストAIは、商品開発に必要な専門知識をもたせた複数のAI同士が議論して、意思決定とアイディアを創出する仕組みです。
例えば、新商品コンセプトの検討において、多角的な視点から提案が可能になり、企画スピードの向上と発想の質の向上が両立されています。
出典：博報堂テクノロジーズ
ＳＯＭＰＯホールディングス株式会社
ＳＯＭＰＯホールディングス株式会社はAIエージェントを「事務作業の自動化」に活用しています。
保険業務では書類作成やデータ転記に多くの時間がかかっていたためです。
AIエージェントは固定資産台帳から必要情報を抽出し、自動で書類作成を行います。
具体的には、95％の精度で業務を自動化し、作業時間を大幅に削減しました。
この結果、担当者はより付加価値の高い業務に集中しやすくなっています。
株式会社MILIZE
MILIZEはAIエージェントを「金融業務の高度化と効率化」に活用しています。
金融業界では正確性と効率の両立が求められるためです。
「MILIZE Financial AGENT」は複数のAIモデルを使い分け、顧客対応や口座開設支援などを行うことが可能です。
例えば、定型業務をAIが担うことで、担当者はコンサルティングなど付加価値の高い業務に集中でき、業務負荷の軽減とサービス品質向上の両立が実現されています。
出典：MILIZE
AIエージェントを導入するメリット・デメリット
AIエージェントの導入は、業務効率化やコスト削減といった大きな効果が期待できる一方で、設計や運用における注意点もあります。
| 項目 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| 業務面 | 作業の自動化で効率向上 | 初期設計に時間がかかる |
| コスト | 人件費の最適化が可能 | 導入・運用コストが発生 |
| 品質 | 業務の標準化で属人化解消 | 誤動作・誤回答のリスク |
| 運用 | 24時間対応しやすい | 継続的な改善が必要 |
以下で具体的なメリット・デメリットを見ていきましょう。
導入メリット｜業務効率化・コスト削減・属人化解消
AIエージェント導入の最大のメリットは、業務を自動化しながらコストを抑え、属人化を防げる点です。
これは、一部の定型業務をAIが支援・自動化することで、人が対応する時間やミスが減るためです。
例えば、営業リスト作成や問い合わせ返信をAIに任せることで、担当者は商談や戦略設計などのコア業務に集中しやすくなります。
また、業務手順をAIに組み込むことで「この人しかできない」という状態を避けられ、引き継ぎもスムーズになります。
結果として、少人数でも安定した運用が可能になり、中長期的には人件費の最適化にもつながるケースが多いです。
デメリット｜初期設計の難しさ・誤動作リスク
一方で、AIエージェントには初期設計の難しさや誤動作リスクといった課題もある点は見逃せません。
なぜなら、AIは設定されたルール・プロンプト・学習データなどに基づいて動くため、設計が曖昧だと意図しない動作をする可能性があるからです。
例えば、顧客対応のAIが文脈を誤解して不適切な回答をしてしまうと、信頼低下につながる恐れがあります。
また、導入初期はテストや改善に時間がかかるため、短期間での効果を期待しすぎるとギャップを感じやすいです。
こうしたリスクを抑えるには、小さな業務から段階的に導入し、運用しながら精度を高めていく進め方が現実的です。
まとめ｜AIエージェント作りは初心者でも可能
AIエージェントは、正しい手順で設計・構築を行えば、初心者でも十分に活用できる可能性があります。
ノーコードツールやテンプレートが充実しており、専門知識がなくても段階的に導入できる環境が整っているためです。
例えば、小さな業務から自動化を始め、テストと改善を繰り返すことで、実用レベルまで引き上げることができます。
自分の業務に合う範囲から試し、無理のない形でAI活用を進めていくことが重要です。
「まずは小さく試したい」という場合でも「DigitalWorks」のようなAIエージェントサービスを使うと進めやすくなります。
導入から運用までサポート体制が整っているため、段階的にAI活用を広げたい方にもおすすめです。
＼プロにAI導入を相談 ／
