AIエージェントの作り方とは？基本から実践的な活用事例までを徹底解説
2026.9.18
株式会社Laboro.AI 機械学習エンジニアリング部 リードLLMエンジニア 許 佳辰
株式会社Laboro.AI システムエンジニアリング部 部長 光岡 駿
株式会社Laboro.AI 機械学習エンジニアリング部 エンジニアリングマネージャー 内木 賢吾
概要
「AIエージェントを業務に取り入れたいが、何から始めればよいかわからない」。そう感じる方に向けて、基本の仕組みから作り方、活用事例、自作時の注意点までを現場のエンジニアの知見とともに解説します。
目次
・AIエージェントとは？生成AIとの違いを解説
・AIエージェント開発の前に知っておくべきこと
・AIエージェントの作り方【ノーコード編】
・AIエージェントの作り方【Python編】
・AIエージェントの業務活用事例
・AIエージェントを自作する際の注意点
・まとめ
AIエージェントとは？生成AIとの違いを解説
AIエージェントの基本的な仕組み
初期のChatGPTのような生成AIは、入力に応じて文章や画像を返すユーザー主導のやり取りです。一方AIエージェントは、目標達成に向け作業状態を保持しながら複数の処理を自ら進め、必要に応じ外部ツールを使い作業を代行します。「問い合わせメールに返信したい」という依頼でも、生成AIは下書きを返すだけですが、AIエージェントは照会から作成、送信、記録までを連鎖させます。
この違いを支えるのが、外部ツールをLLM※が呼び出す「Tool Use」、次の行動を判断する「計画・推論」、作業を保持する「コンテキスト管理とメモリ」の3要素です。LLM単体は「頭脳」にすぎず、「手足」と「記憶」が揃って初めて自ら動き続けるAIエージェントになります。
生成AIとAIエージェントの決定的な違い
両者の違いは、「回答を返して終わるか、行動を連鎖させ続けるか」にあります。詳しくは以下の記事で解説しています。
AIエージェントが注目されている背景
最大の理由は、人手を介さずタスクを遂行できる「労働力」として機能するようになった点です。背景には、LLMの推論能力の向上、コンテキストウィンドウ（一度に把握できる情報量）の拡大、高性能AIを安価に使えるようになったことなど複数の技術進化があります。ディープラーニングの時代からAI開発に取り組んできたLaboro.AIも、こうしたハードルの低下を日々の開発現場で実感しています。
※LLM（Large Language Model／大規模言語モデル）：人間の文章を理解し、生成できるように学習された人工知能モデル。ChatGPTなどの基盤となる技術。
AIエージェント開発の前に知っておくべきこと
目的の明確化が成功の鍵
開発着手前に最も重要なのは、「どの業務課題を、どこまで任せるのか」の明確化です。技術ありきで進めると「作ったが使いにくい」結果に陥りがちで、業務上の成果から逆算して機能を具体化する方が、遠回りに見えて確実です。
開発アプローチの選択肢を理解する
AIエージェントの作り方には、大きく「ノーコードツールを使う方法」「Pythonなどでプログラミングする方法」「専門企業に依頼する方法」の3つがあります。
- ノーコード：初期プロトタイプの検証に向く。
- プログラミング：複雑な例外処理や外部連携、継続運用・改善に適する。
- 専門企業への依頼：大規模運用を見据えたインフラ・セキュリティ・コスト設計や、既存システムに馴染むUI/UX設計が必要な場合に向く。
自作と外注どちらを選ぶべきかの判断基準は、AIエージェントは自作すべきか、外注すべきか？判断基準と失敗しないポイントの記事で詳しく解説しています。
必要なスキルセットと準備するもの
準備したい環境は、LLM APIのアカウント・APIキー、予算アラートの設定です。組織利用の場合は、社内データを外部APIに送信してよいかの確認も忘れずに。知識面では、言語そのものより、LLM APIの基本仕様やプロンプト設計への理解が土台になります。
AIエージェントの作り方【ノーコード編】
代表的なノーコードツール「Dify」とは
ノーコードでAIエージェントを作る場合、代表的な選択肢の一つが「Dify」です。GUI上でプロンプトや外部ツール連携を組み立てられ、プログラミング経験がなくても直感的に構築できる点が特徴です。
Difyを使ったAIエージェント作成の3ステップ
ワークスペースの準備とAPIキー登録、役割・振る舞いのプロンプト設定、テスト運用という3段階で、画面操作だけで公開まで完結できます。
ノーコード開発のメリットとデメリット
最大のメリットは試行錯誤の速さですが、運用段階では「コードを書かないと対応できない」壁に突き当たりがちです。検索精度の不足や認証情報の漏洩リスクが起きやすく、バージョン管理やCI/CDを組み込みにくい点が構造的な限界です。複数人での本格運用を目指す段階では、プログラミングでの再構築が目安になります。
【参考】Dify 公式サイト
AIエージェントの作り方【Python編】
PythonがAIエージェント開発に最適な理由
プログラミングで開発する場合、依然デフォルトの選択肢はPythonです。主要フレームワークのほぼすべてがPython版を提供し、情報も探しやすいのが強みです。Webアプリ組み込みが必要な場合はTypeScriptが選ばれるケースも増えています。
主要ライブラリの紹介
Python向けの開発ライブラリについて、代表例を整理すると次の通りです。
| フレームワーク | 特徴 | 得意な場面 |
|---|---|---|
| OpenAI Agents SDK | OpenAI公式の軽量なマルチエージェントフレームワーク。LLMプロバイダー非依存で、ハンドオフ・ガードレール・トレーシングを内蔵 | 手軽に初期検証を行いたい場合 |
| Claude Agent SDK | Claude CodeのCLIツール群（Read／Write／Edit／Bash等）を同梱 | ローカルファイルを操作できるエージェントを実装したい場合 |
| Google ADK | グラフベースでエージェント開発とモニタリングが可能。既製の構造を自由に組み合わせられる | マルチエージェント構成を柔軟に改変・検証したい場合 |
| Strands Agents | 数行でエージェントを構築できる軽量フレームワーク | AWSサービスとの連携を重視する場合 |
| Mastra | TypeScript向けにプロトタイプから本番までを扱う統合フレームワーク | React／Next.js／Nodeへの組み込みを重視する場合 |
いずれも有力な選択肢ですが、筆者が特に評価しているのはGoogle ADKです。構成を制約なく組み替えられる自由度に加え、動きの経路まで評価できる仕組みや検証用UIを備え、「設計・検証・評価・改善」のループを回しやすいと感じています。
PythonによるAIエージェント開発の基本手順
エンジニアが最も時間をかけるべきは、評価セット・ログ・バージョン管理やセキュリティ設計といった「品質基盤」です。単一エージェントでどこまで対応できるか検証し、足りない部分だけを拡張する進め方が有効です。
Python開発のメリットとデメリット
開発の自由度の高さは、裏を返せば周辺機能をすべて自分たちで設計・実装する必要があるということです。外部API接続や権限管理、可観測性の確保に工数がかかり、モデルやライブラリの変更のたびに品質確認が継続的に発生します。
AIエージェントの業務活用事例
AIエージェントは、業務のさまざまな場面で活用が進んでいます。
カスタマーサポート「AIアドバイザー」
問い合わせ内容を読み取り、顧客情報の照会から回答案作成、送信、履歴記録までを代行する活用が広がっています。
営業最適化「AI営業バディ」
商談前の企業リサーチや提案資料のたたき台作成など、人が判断や関係構築に集中できるよう準備作業を引き受ける「相棒」の役割です。
マーケティングの調査＆企画「AIオートノマス化」
市場・競合の情報収集から企画書の初期案作成までを支援する事例が生まれています。Laboro.AIが大広と共同開発した事例では、初期案作成やブランドの人格を反映したテキスト生成をAIエージェントが担っています。
コーポレート業務「AI秘書」
スケジュール調整や社内文書検索、報告書の下書き作成など、社内情報を横断的に扱う業務は、多くの組織にとって導入しやすい入り口です。
Laboro.AIが手掛けた開発の一例：自然言語の要件から専門コードを生成するAIエージェント
Laboro.AIが携わったプロジェクトの一つに、特定分野の技術文書の仕様に沿って、自然言語の要件から専門的なコードを生成するAIエージェントがあります。コードを書くたびに必ず技術文書を検索・根拠として使わせ、モデルの一般知識だけに頼らせない設計にした点がポイントでした。
この事例の技術的な工夫（RAG設計、UI/UX、構造化出力の検証）は、AIエージェント開発事例：自然言語の要件から専門コードを生成するエージェントの舞台裏のページで詳しく解説します。
【参考】Laboro.AIのAIエージェント／生成AI領域の取り組み
AIエージェントを自作する際の注意点
実務で使い続けるには、回答精度・セキュリティ・運用コストという3つの壁に向き合う必要があります。具体的な対策は、AIエージェント運用時の注意点：精度・セキュリティ・コストで失敗しないためにのページで詳しく解説しています。
回答精度の課題と改善方法
AIエージェントには「ハルシネーション（事実に基づかない回答）」のリスクが避けられません。逃げ道のあるプロンプト設計、検索精度の向上、評価セットでの再評価といった対策の組み合わせが現実的です。
セキュリティリスクへの対策
社内データや個人情報を扱う場合のリスクは、「データの取り扱い」「権限設計」「プロンプトインジェクション」の三観点で整理できます。必要最小限のデータと操作権限のみを与えるのが原則です。
運用コストを意識する
「気づいたらAPI利用料が高額になっていた」というトラブルを防ぐには、実行あたりの上限設定とコストの可視化・監視の仕組みを事前に用意しておくことが重要です。
まとめ
AIエージェントは、LLMという「頭脳」に、外部ツールという「手足」と、経験を蓄積する「記憶」を組み合わせ、自ら動き続ける仕組みです。ノーコード・プログラミング・専門企業への相談という3つの道から、業務の性質や規模に応じて選ぶことが大切です。本番運用への引き上げでは、品質評価やセキュリティ、コスト管理といった壁に直面します。その際は、Laboro.AIのように伴走する専門企業への相談も選択肢に入れてみてください。
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・採用note
・募集要項・エントリー
執筆
機械学習エンジニアリング部 リードLLMエンジニア 許 佳辰
名古屋大学大学院環境学研究科社会環境学専攻修士課程終了。卒業後、広告業界の企業において自然言語処理を中心に機械学習モデルの開発と実装を担当した。2020年にLaboro.AIに参画し、現在はLLM関連の各種PoCとシステム開発に参加している。
監修
システムエンジニアリング部 部長 光岡 駿
東北大学理学部物理学科卒業後、仙台のアプリ・システム開発会社に入社。自身が主催する勉強会が宮城大学との共同研究へと発展。「仙台X-TECH イノベーションアワード2023」最終プレゼンター選出など、幅広い活動を通じてシステム開発の実践を積む。2023年、Laboro.AIに1人目のシステム開発エンジニアとして参画し、「AI×システム開発」の領域をリード。2025年9月期エンジニアリング部MVP受賞。2026年よりシステムエンジニアリング部 部長。
機械学習エンジニアリング部 エンジニアリングマネージャー 内木 賢吾
名古屋大学大学院工学研究科電子情報システム専攻修士課程修了。在学中は自然言語処理の質問応答システムを研究。卒業後は、ハードウェアエンジニアとして車載向け実験機器の開発に従事したのち、自動車会社のR＆D組織にて車載向け音声認識システムのフロントエンド処理に関する研究開発を担当。2019年にLaboro.AIに機械学習エンジニアとして参画し、NLP領域を中心にカスタムAI開発に従事。2025年よりエンジニアリングマネージャーとしてLLMチームを牽引。
