AIエージェントの作り方・自作方法を徹底解説！初心者でもできるツール選びから運用まで紹介

2025年以降、主要クラウド・SaaS各社がAIエージェント機能を拡充し注目が高まっています。

これまでのAI活用では、「毎回手動で指示を出さなければならない」「ツール間の連携が煩雑でヒューマンエラーが多い」「業務ごとに異なるAIを使い分けるせいで効率が上がらない」といった壁に直面することが多くありました。

一方でAIエージェントを自作すれば、複数のタスクを自律的にこなすシステムを自社の業務フローに合わせた形で設計可能。目標を与えるだけで計画立案・ツール呼び出し・結果の検証まで一貫して処理できるエージェントを自社のニーズにフィットした形で構築できます。

しかし、いざ自作しようとなると「どのツールや言語から始めれば良いのか」「プログラミングがなくても作れるのか」「実務で安定稼働させるには何が必要なのか」といった疑問を感じる方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、AIエージェントの自作方法をChatGPT・Gemini・Claude Code・Dify・Python・ノーコードなど8つのアプローチに分けて解説しながら、準備から失敗しないコツ・注意点まで網羅的に紹介します。

最後までお読みいただくことで、自分のスキルセットと業務課題に合った最適な自作方法を選び、実際に動くAIエージェントを設計する具体的なイメージが掴めるはずです。

そもそもAIエージェントとは

近年のLLMベースのAIエージェントは、自律的にタスクを計画・実行するプログラムです。単に質問に答えるチャットボットとは異なり、ツールを呼び出し、外部システムと連携しながら複数ステップにわたる作業を遂行できます。

AIエージェントの詳しい概要・仕組み・活用事例については、以下の記事で解説しています。ぜひご確認ください。

基本的なAIエージェントの作り方

AIエージェントを自作する基本的な流れは、目標設定→ツール設計→LLM選択→実装→テスト→運用というステップで進みます。

エージェントの中核となる要素は大きく4つです。LLM・ツール・状態管理・オーケストレーションループから構成されます。

要素	役割	代表的な実装手段
LLM（推論エンジン）	ユーザーの意図を理解し、次のアクションを決定する	GPT、Gemini、Claude等
ツール	Web検索・API呼び出し・コード実行など外部との連携	Function Calling、MCP
状態管理	会話履歴・セッション情報・処理結果を保持する	メモリ、データベース
オーケストレーション	ツール呼び出しと応答のループを繰り返し最終応答を生成	LangChain、ADK等

エージェントはユーザーから目標を受け取ると、ツールを選択→実行→結果をLLMにフィードバック→次の行動を決定というループを繰り返します。最終的な応答が得られると判断した時点でループを終了。この仕組みを理解しておくと、ツール選定や設計がよりスムーズに進むでしょう。

最新情報や可変情報を扱う場合は、Web検索、公式API、社内DB、RAGなどのグラウンディング手段を組み込む必要があります。

AIエージェントを作る前に必要な準備

いきなり実装を始めると、途中で方向性が定まらずに失敗しやすくなります。作る前の設計フェーズに十分な時間をかけることが、安定稼働するエージェントへの近道です。

AIエージェントに任せる業務を決める

AIエージェントが最も力を発揮するのは、手順がある程度パターン化されていて、繰り返し発生する業務です。メールの振り分けと返信下書き・データ収集と整形・レポートの自動生成といった作業が代表例として挙げられます。

逆に、複雑な倫理判断・高度な対人交渉・現場の状況に応じた即興判断など、判断軸が毎回変わる業務はエージェントに任せにくいです。まずは「繰り返し・定型・ルール明確」の3条件が揃う業務から選ぶと、成功率が大きく上がるでしょう。

区分	具体例
適している業務	データ収集・整形、メール下書き作成、リサーチ・要約、コードレビュー支援
避けた方が良い業務	重要な契約交渉、個人情報を含む高度な判断、医療・法律分野の最終意思決定

どこまで自動化するかを決める

「どこまでエージェントに任せるか」は、自作前に必ず決める設計判断です。

全自動（人間の確認なし）・半自動（人間がレビューしてから実行）・アシスタント型（提案のみ）の3段階が一般的で、業務の重要度やリスクに応じて選択します。

例えばメール送信を全自動化した場合、誤送信のリスクが伴います。

重要な連絡は「下書きを作成してユーザーが確認・送信」という半自動にする方が安全。自動化の範囲を欲張りすぎると、トラブル時の原因特定が難しくなるという点も意識しておきましょう。

ただし、AIエージェントに直接メール送信・課金・ファイル削除といった不可逆操作をさせる場合は、必ず人間のレビューステップを挟む設計が推奨されます。

成果判断の指標を決める

AIエージェントを導入した後、「本当に効果があったのか」を評価するにはKPIの事前設定が不可欠です。定量的な指標を決めておかないと、改善の方向性を判断できなくなります。

KPIの例	測定対象
処理時間削減率	エージェント導入前後の作業時間を比較
エラー・手戻り率	出力の正確性、人間が修正した割合
コスト削減額	API使用量・人件費の変化
タスク完了率	エージェントが自律的に完遂できた割合

KPIは「処理時間を30%削減する」「週10時間の手作業をゼロにする」のように、具体的な数値目標として設定することが重要。漠然と「業務効率化」を目指すだけでは、効果の有無を判断できないでしょう。

具体的なAIエージェントの作り方

AIエージェントの自作手段は、ツールや技術スタックによって大きく異なります。ここでは代表的な8つのアプローチを紹介します。

ChatGPT

ChatGPTでAIエージェントを自作するアプローチは大きく2つです。プログラミング不要の「GPTs（カスタムGPT）」と、APIを活用した「Assistants API」の構築があります。

GPTsは、ChatGPTの画面上でエージェントの名前・指示・外部ツール接続を設定するだけで作成可能。対応プラン・管理者設定・構成に応じて、Web検索やコード実行、Actionsによる外部API連携を設定できます。

ノーコードでありながら、かなり高度なエージェントを構築できるのが特徴です。

より高度な実装をしたい場合は、Assistants APIを使いましょう。

ファイル検索・コード実行・Function Callingを組み合わせ、会話履歴を持つエージェントをPythonやNode.jsで構築できます。ChatGPTエージェントは入門のハードルが最も低く、動作確認が速い点が強みです。

本記事執筆(2026年6月)時点ではまだAssistants APIは利用できますが、Assistants APIは2025年8月26日に非推奨、2026年8月26日停止予定となっています。

ChatGPTの解説はこちら

Gemini

GoogleのAIエージェント自作環境として注目されているのが、GeminiのGemsと開発者向けのAgent Development Kitの2つのアプローチです。

GeminiのGemsは、ノーコードでパーソナライズされたエージェントを作成できます。Google Workspaceとの連携が強く、ドキュメント・スプレッドシート・GmailなどGoogle製ツールを活用する業務に適しています。

コードで構築する場合はADKが良いでしょう。

エージェントのライフサイクル管理・ツールオーケストレーション・マルチエージェント連携・セッション状態管理を体系的に構築できるフレームワークでPython、TypeScript、Go、Javaに対応しています。

ADKではWeb検索・URL参照・コード実行といったビルトインツールが標準搭載。さらにMCPを通じて外部サーバーのツールも統合できます。

Geminiの解説はこちら

Copilot

Microsoftエコシステムで働くユーザーは、Microsoft 365 CopilotがAIエージェントを自作するのにはおすすめです。

Microsoft 365 Copilotでは「Copilotエージェント」機能により、SharePointのドキュメントや社内ナレッジを参照するカスタムエージェントをノーコードで作成できます。

さらに本格的な業務自動化には、Microsoft Copilot Studioを利用することで、より複雑なワークフローを設計できます。

Copilotについては下記で解説

Claude Code

AnthropicのAIである「Claude」を活用したエージェント自作も注目されています。

中でもClaude Codeは、Claudeをターミナルを含む複数環境で利用できる機能で、コードの自律的な実行・ファイル操作・デバッグ・テスト実行までを一貫してこなすエージェントとして機能します。

Claude Codeはコードベース全体を理解した上で複数ファイルにまたがる実装・リファクタリング・PR作成を自律的に進められます。

API経由でClaudeを使ったカスタムエージェントを開発する場合は、Anthropic SDKとFunction Callingを組み合わせることが多いです。高い推論能力を持ち、複雑なマルチステップタスクでも安定した出力が期待できます。

ClaudeCodeは下記で解説

Dify

Difyは、ノーコード・ローコードでAIエージェントやワークフローを構築できるプラットフォームです。GUI上でLLMの選択・ツール接続・ワークフロー設計が完結するため、エンジニアでなくても高度なエージェントを作れます。

RAG機能を標準搭載しており、自社のPDF・ドキュメント・Webサイトをナレッジとして取り込み、それを参照して回答するエージェントを簡単に構築可能。カスタマーサポートBot・社内FAQ・ドキュメント要約エージェントなどに広く活用されています。

クラウド版とセルフホスト版の両方があり、セルフホスト版はデータを社内に留めたいセキュリティ要件が高い組織に最適です。GPT・Gemini・Claude・Mistralなど複数のLLMを切り替えて使えるため、特定プロバイダーへの依存を避けることも可能。

Difyは下記で解説

Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studioは、Power Platformと連携してAIエージェントを視覚的に設計できるローコードツールです。会話フロー・条件分岐・外部API接続・Power Automateとの連携を組み合わせ、業務自動化エージェントを構築できます。

特徴的なのは、Teams・SharePoint・Dynamics 365・Salesforceなど既存の業務ツールとのネイティブ連携が豊富な点です。社内問い合わせ対応・HR業務の自動化・リード管理エージェントなど、エンタープライズ用途での実績が多くあります。

Microsoft Copilot Studioについては下記の記事で解説

Python

コードで自由度高くエージェントを作りたい場合、Pythonが最も広く使われる代表的な言語です。LangChain・LlamaIndex・Anthropic SDK・OpenAI SDK・Google ADKなど豊富なライブラリが揃っており、複雑なエージェントロジックを柔軟に実装できます。

Pythonエージェント開発の基本構成は以下のとおりです。

1. GPT・Gemini・Claudeなどから使用するモデルを決める
2. 外部APIやDB参照を関数として定義し、LLMに登録する（Function Calling）
3. エージェントの役割・制約・ツール使用ガイダンスを記述する
4. LLMがツール呼び出しを生成→実行→結果をフィードバック→応答生成までのループを組む
5. 会話履歴・セッション情報をメモリやDBで永続化する

Pythonは学習コストはかかりますが、最も柔軟で拡張性が高いアプローチです。ノーコードツールでは実現できないカスタムロジックや自社既存システムとの統合が必要な場合に最も力を発揮します。

ノーコード

プログラミングの知識がなくてもAIエージェントを自作できる環境が、ノーコードツールです。代表的なのはn8n・Zapier・Make（旧Integromat）などで、視覚的なフロー設計でエージェントを構築できます。

ツール	特徴	向いている用途
n8n	セルフホスト可能。豊富なインテグレーション	複雑な業務自動化・データパイプライン
Zapier	クラウド型。9000以上のアプリ連携。初心者向け	シンプルなトリガー＆アクション型自動化
Make	視覚的なワークフロー設計や多数のアプリ連携に対応	中〜高度な業務フロー自動化
Dify	LLM特化。RAGとエージェント機能が強い	AIチャットBot・文書要約・カスタマー対応

ノーコードツールの最大のメリットは、試作から実運用までのスピードが速いこと。

設定変更もGUI上で完結するため、非エンジニアでも運用・保守が可能です。ただし、ビジネスロジックが複雑になるほど限界が出やすく、大規模なカスタマイズが必要な場合はコードベースへの移行を検討することになるでしょう。

AIエージェントを実際に自作してみた

今回はClaude Codeを使ってリサーチからスライド作成までを実行してくれるAIエージェントを作成してみたいと思います。

ユーザーが開発したいサービスやプロダクトを入力すると、それに類する情報をリサーチ・統合・スライド作成を一気にやってもらいます。Claude Codeの場合、スキルにするのが良いと思いますので、スキルを作っていき、完成したものでリサーチ・スライド作成をやってもらいましょう。

実際に作ってもらっている様子がこちらです。

一回目の出力ではマークダウンファイルしか出力されなかったので、スライドも必ず出力するようにスキルに修正をかけました。エージェントを作る上で一発出しで完璧なものを求めるというよりは、AIと一緒に作っていくというイメージを持つのが良さそうです。

Claude Codeでは複数ステップにまたがるタスクをスキルにすることで、再現性を持って利用することが可能。複雑ではあるが定型化できるものはスキルにするのが良いでしょう。

株式会社WEELではAIエージェントの開発支援を行っております。ご興味・ご関心のある方はぜひ下記記事もお読みください。

AIエージェント作成で失敗しないためのコツ

AIエージェントを自作しても、思い通りに動かないケースは少なくありません。安定稼働するエージェントを作るための3つのコツを紹介します。

プロンプトを試行錯誤する

AIエージェントの品質を左右する重要な要素の1つが、システムプロンプト設計です。同じLLMモデルを使っていても、システムプロンプトが変わればエージェントの振る舞いは別物になります。

要素	記述すべき内容
役割とペルソナ	エージェントが何者か、どう振る舞うべきかを明示する
ツール使用ガイダンス	いつどのツールを使うか、優先順位を具体的に指定する
出力フォーマット	Markdown・JSON・箇条書きなど、期待する形式を明示する
制約と禁止事項	やってはいけないこと、情報を捏造しないなどのガードレールを書く

「必要に応じてツールを使ってください」という曖昧な指示より、「今日の日付を含む質問には必ずcurrent_timeツールを呼び出してください」という具体的な記述の方が動作が安定します。

プロンプトは書いて終わりではなく、実行結果を見ながら継続的に改善するものと考えましょう。今回の検証で行ったClaude Codeのスキルも最初はスライドの出力がありませんでした。

このように性能が高いといえ、抜け漏れは出てきますので人間の目によるチェックも重要となります。

AI出力プロセスは定期的に記録する

エージェントが意図した通りに動いているかを継続的に確認するために、出力ログの記録と定期的なレビューは欠かせません。ツール呼び出しの前後・各ステップの中間出力・エラー発生タイミングを記録しておくと、問題の原因特定が格段に速くなります。

本番環境で動かす前に、必ずテスト用データセットで動作検証を繰り返すことも重要です。

エッジケース（想定外の入力・APIエラー・タイムアウト）でどう動くかを確認しておかないと、本番で致命的な障害につながることがあります。

ただし、ログにユーザーの個人情報や機密データが含まれる場合は、適切なマスキング・アクセス制限・保存期間の設定が必要です。

AIエージェントの運用ルールを明確にしておく

エージェントを実運用に乗せる際に見落とされがちなのが、運用ルールの事前設計です。エージェントが何かミスをした場合に誰がどう対処するのか、定期的なモニタリングは誰が担当するのかを決めておく必要があります。

運用ルール項目	検討すべき内容
異常検知の基準	エラー率・応答時間などのしきい値を設定する
エスカレーション手順	エージェントが対応できないケースの引き継ぎフローを決める
モデル・プロンプトの更新管理	変更時の影響範囲確認とバージョン管理の方法を決める
コスト管理	API使用量の上限設定・月次コストのモニタリング体制を整える

運用ルールはエージェントの規模や業務への影響度に応じて細かさを調整しましょう。

「エージェントが失敗したときに誰も気づかない」という状態が最も危険です。最低限のアラート設定とレビュー体制は、稼働前に必ず整えましょう。

xAIのコーディングエージェントであるGrok Buildについて、以下記事で紹介しております。詳しく知りたい方は、併せてご確認ください。

AIエージェントを作成するときの注意点

AIエージェントを自作する際には、技術的な実装だけでなく安全性・品質・コスト面でのリスク管理も重要です。主な注意点を整理します。

注意点	対策・ポイント
ハルシネーション	LLMは学習データにないことを「もっともらしく」生成することがあるため、重要な判断を伴う業務では、Web検索ツールや公式DBとの照合プロセスを必ず組み込む
不可逆操作への設計	メール送信・ファイル削除・課金処理などはエージェントが単独で実行しないよう、人間のレビューステップを必ず挟む
APIコストの管理	大量のツール呼び出しやLLMリクエストで想定外のコストが発生しやすい。ユーザー・テナント単位のクォータと月次上限の設定が必要
プロンプトインジェクション	外部コンテンツやユーザー入力をそのままシステムプロンプトに混在させると、悪意ある指示が注入されるリスクがある。
データプライバシー	個人情報・医療情報・社外秘情報をLLMに送信する際は、利用規約と社内ポリシーの確認が不可欠。セルフホスト型ツールの活用も選択肢

AIエージェントは便利なツールですが、「自律的に動く」ということはエラーも自律的に拡大するリスクを持つことを意識しておきましょう。設計段階からフェイルセーフの仕組みを組み込んでおくことが、長期的な安定運用につながります。

参照する情報源を限定しておく

AIエージェントは自律的に情報を集めてタスクを進められる一方で、参照先が曖昧なままだと誤った情報をもとに判断してしまう可能性があります。特に、社内情報・最新情報・専門性の高い情報を扱う場合は、エージェントがどの情報源を参照してよいのかを事前に決めておくことが重要。

例えば、社内FAQに回答するエージェントであれば、公式ドキュメントや社内ナレッジベースを優先し、一般的なWeb検索結果だけで回答しないように設計します。情報源を限定しておけば、ハルシネーションの抑制にもつながり、回答の根拠も確認しやすくなるでしょう。

最初から一発完成を目指さない

AIエージェントを作成する際は、最初から完璧な状態を目指さないことも重要です。

エージェントはプロンプト・ツール連携・実行条件・出力形式など、複数の要素が組み合わさって動くため、一度の設計で理想通りに動くとは限りません。

実際に運用してみると、想定した形式で出力されない、途中で処理が止まる、不要なツールを呼び出すといったズレが発生することがあります。そのため、まずは小さなタスクから試し、出力結果を見ながらプロンプトやワークフローを少しずつ修正していく進め方がおすすめです。

特に業務で使うAIエージェントでは、最初から全自動化を狙うよりも、下書き作成や情報整理などの低リスクな工程から任せる方が安全です。検証と改善を繰り返す前提で作成すれば、実務に耐えられるエージェントへ育てやすくなるでしょう。

生成AI全般のリスクは下記で解説

AIエージェントのよくある質問

ここではAIエージェントの自作に関するよくある質問について回答していきます。AIエージェントの自作を検討している場合には、ぜひ参考にしてみてください。

AIエージェントを自作して業務変革を加速しよう

AIエージェントの自作は、単なるチャットAIの利用から「AIが自律的に業務を動かす」段階への移行です。

ChatGPT・Gemini・Claude Code・Dify・Python・ノーコードと、目的とスキルに応じた手段が幅広く揃っており、エンジニアだけの領域ではなくなりました。

重要なのは実装の技術よりも、「何を自動化するか」「どこまで任せるか」「成果をどう評価するか」という設計の思考です。プロンプトの試行錯誤・出力ログの記録・運用ルールの整備という3つのコツを実践することで、エージェントの品質は着実に向上していきます。

今後はマルチエージェントの活用が業務の標準になっていくでしょう。MCPのような標準プロトコルの普及により、異なるAIシステム同士の連携もより容易になっています。

まずは身近な繰り返し業務から小規模なエージェントを作り、実際に動かして学ぶことが最も効果的な第一歩といえるでしょう。完璧を目指すより、動くものを素早く作って改善を繰り返すアプローチが、AIエージェント活用の加速につながります。

最後に

いかがだったでしょうか？

AIエージェントの自作は、ChatGPTやDifyなどのノーコードツールからPython・ADKなどの本格フレームワークまで、自分のスキルと目的に応じた手段を選べる時代になりました。一方で、インストラクション設計・ログ管理・運用ルールの整備は、どのツールを選んでも共通して重要です。まずは小さな自動化から試してみることが、AIエージェント活用の最初の一歩となります。