AIエージェントは自分で作れる？作り方・費用・ChatGPTとの違いをやさしく解説
「AIエージェント」という言葉を、ニュースやビジネス記事で目にする機会が増えてきました。
AIエージェントと聞くと、なんとなく便利そうな一方で、
「ChatGPTとは何が違うの？」
「自分や自社でも作れるの？」
「作るにはどれくらい費用がかかるの？」
と疑問に思う方も多いのではないでしょうか。
特に中小企業では、AIを活用したい気持ちはあっても、社内に専門人材がいなかったり、何から始めればよいかわからなかったりするケースも少なくありません。AIエージェントという言葉だけを聞くと、「高度な開発が必要なのでは」「エンジニアでないと難しいのでは」と感じてしまうこともあるでしょう。
この記事では、AIエージェントの作り方について、初心者の方にもわかりやすく解説します。
■ AIエージェントとは？まずは基本をわかりやすく解説
近年、AI技術の進化によって、さまざまな業務を自動化できるようになってきました。その中でも注目されているのが「AIエージェント」です。
ただ、「生成AIと何が違うの？」「ChatGPTと同じではないの？」と感じる方も多いと思います。
まずは、AIエージェントの基本をやさしく整理していきましょう。
AIエージェントは…「指示を待つAI」ではなく「目的に向かって動くAI」
AIエージェントとは、与えられた目的に向かって、AIが自律的に作業を進める仕組みのことです。
たとえば通常の生成AIは、
「メール文を作って」
「この文章を要約して」
というように、人が毎回指示を出して使うケースが一般的です。
一方でAIエージェントは、
- 必要な情報を集める
- 内容を整理する
- 判断する
- 次のアクションを実行する
といった流れを、ある程度自動で進められるのが特徴です。
たとえば営業業務なら、
「新しい見込み顧客を探す → 情報を整理する → 営業メールを作る → 担当者へ共有する」
という複数の作業をつなげて動かすこともできます。
つまりAIエージェントは、「単に答えを返すAI」というより、“目的達成のために動くAI”とイメージするとわかりやすいでしょう。
ChatGPTはAIエージェントなの？
「ChatGPTもAIエージェントなのですか？」という疑問を持つ方も多いですが、基本的にChatGPTは“会話型AI”です。
質問に対して文章を生成したり、相談に答えたりすることが得意なAIであり、それ自体が自律的に業務を進めるわけではありません。
ただし最近では、ChatGPTに外部ツールを連携したり、複数の処理を組み合わせたりすることで、AIエージェントのように活用できるケースも増えています。
たとえば、
- カレンダーと連携する
- 社内データを検索する
- タスクを自動登録する
- メール送信まで行う
といった仕組みを追加することで、単なるチャットAIから、業務を進めるAIへ近づいていきます。
つまり、
- ChatGPT＝会話を中心としたAI
- AIエージェント＝目的に向かって作業を進めるAI
という違いで考えると理解しやすいでしょう。
AIエージェントでできることの例
AIエージェントは、さまざまな業務で活用が広がっています。
たとえば、以下のような使い方があります。
- 問い合わせ内容を自動で分類する
- 営業メールの文章を作成する
- 社内資料を検索して回答する
- 会議の議事録を整理する
- タスクを洗い出してスケジュール化する
- 情報収集やレポート作成を行う
特に最近は、「人の作業を完全に置き換える」というよりも、“人の負担を減らすサポート役”として使われるケースが増えています。
そのため、AIにすべてを任せるのではなく、
「単純作業を減らしたい」
「情報整理をラクにしたい」
「チームの業務をスムーズにしたい」
という視点で導入を考える企業も多くなっています。
■ AIエージェントは個人でも作れる？会社で作る場合との違い
AIエージェントというと、「大企業やエンジニアだけが使うもの」というイメージを持たれることもあります。しかし最近では、専門知識がなくても使いやすいツールが増えており、個人でもAIエージェントを試しやすくなっています。
ただし、個人利用と会社利用では、考えるべきポイントが少し異なります。ここでは、その違いを整理していきましょう。
個人でもAIエージェントは作れる
結論からいうと、個人でも簡単なAIエージェントを作ることは可能です。
最近は、
- Difyのようなノーコードツール
- ChatGPTのカスタム機能
- AI自動化サービス
- テンプレート付きのAIツール
などが増えており、プログラミングをしなくても試せる環境が整ってきています。
たとえば、
- 毎日のタスク整理
- メール文面の作成
- 情報収集の自動化
- SNS投稿の下書き作成
などであれば、個人でも比較的手軽に始められます。
無料プランが用意されているサービスも多いため、「まず触ってみる」という段階なら、そこまで高いハードルではありません。
そのため、「AIは専門家だけのもの」と考えすぎず、小さく試してみることが大切です。
個人利用と会社利用では求められるレベルが違う
一方で、会社の業務でAIエージェントを活用する場合は、個人利用とは違った視点が必要になります。
個人利用であれば、「自分が便利に使えるか」が中心になりますが、企業では、
- チーム全体で使いやすいか
- 情報管理は安全か
- 誰が確認・運用するのか
- ミスが起きたときにどう対応するか
といった点も重要になります。特に、営業情報や顧客データなどを扱う場合は、セキュリティや権限管理をしっかり考える必要があります。
また、AIを導入したことで逆に現場が混乱してしまうケースもあるため、「便利そうだから入れる」だけではうまくいかないことも少なくありません。
そのため、会社でAIエージェントを活用する場合は、ツール選びだけでなく、運用ルールや業務フローの整理も重要になります。
初心者は「作る」よりも「何を任せるか」から考える
AIエージェントに興味を持つと、つい「どのツールを使えばいいのか」「どう開発するのか」から考えてしまいがちです。
しかし初心者の場合は、最初に開発方法を考えるよりも、「どんな仕事をAIに任せたいのか」を整理することが大切です。
たとえば、
- 毎回似たメールを書いている
- 会議後のタスク整理に時間がかかる
- 情報共有がバラバラになっている
- 誰が何を担当しているかわかりにくい
といった課題があるなら、そこがAI活用のヒントになります。
実際、AIエージェント導入では、「業務の流れが整理されているか」が非常に重要です。そのため最近では、まずタスクや進捗を見える化し、そのうえでAI活用を進める企業も増えています。
たとえばシェアガントのように、ガントチャートやカンバン形式で業務を整理できるツールを使えば、「どこにAIを活用できそうか」をチームで共有しやすくなります。
AI導入は、単に新しいツールを入れることではなく、“仕事の進め方を整えること”から始まるケースも多いのです。
■ AIエージェントの作り方｜初心者向けの基本ステップ
「AIエージェントに興味はあるけれど、実際はどうやって作るの？」と感じる方も多いと思います。とはいえ、最初から難しいプログラミングを覚える必要はありません。
最近では、ノーコードツールや生成AIサービスの進化によって、初心者でも小さく試しやすくなっています。ここでは、AIエージェント作成の基本的な流れを、できるだけわかりやすく整理していきます。
ステップ1｜AIエージェントに任せたい仕事を決める
まず大切なのは、「AIに何をしてほしいのか」を明確にすることです。初心者の場合、最初から「何でもできるAI」を目指してしまうことがありますが、それでは失敗しやすくなります。
最初は、できるだけシンプルな業務から考えるのがおすすめです。
たとえば、
- 営業メールの下書きを作る
- 問い合わせ内容を分類する
- 会議後のタスクを整理する
- 社内資料を検索しやすくする
など、“繰り返し発生する業務”はAIと相性が良いケースが多くあります。
まずは「どの作業に時間がかかっているか」を見つけることが、AI活用の第一歩です。
ステップ2｜必要な情報やルールを整理する
AIエージェントは、何も情報がない状態ではうまく動けません。そのため、次に必要なのが「AIに渡す情報」を整理することです。
たとえば、
- FAQ
- 営業トーク
- 社内マニュアル
- 過去の対応例
- タスクの進め方
- 判断ルール
などを準備しておくと、AIが迷いにくくなります。
逆に、情報が整理されていない状態でAIを導入すると、「回答がバラバラになる」「期待した動きをしない」といった問題も起きやすくなります。
そのため、AI導入前に業務フローや情報共有を整えておくことは、とても重要です。
ステップ3｜ノーコード・ツール・開発会社など作り方を選ぶ
AIエージェントの作り方には、いくつかの選択肢があります。
たとえば、
- ノーコードツールで自分で作る
- 既存のAIサービスを活用する
- 開発会社や支援会社に相談する
などです。
初心者の場合は、まずノーコードツールや既存サービスから試すケースが多いでしょう。
一方で、
- 複雑な業務を自動化したい
- 社内システムと連携したい
- 営業活動全体をAI化したい
といった場合は、専門会社へ相談するほうがスムーズなケースもあります。
大切なのは、「最初から完璧なものを作ろうとしないこと」です。まずは小さく試しながら、自社に合う方法を探していくのがおすすめです。
ステップ4｜小さく試して、結果を確認する
AIエージェントは、いきなり全社導入するよりも、小さく始めるほうが成功しやすいと言われています。
たとえば、
- 1つの部署だけで試す
- 1つの業務だけで使う
- 数週間だけ運用してみる
など、小規模な検証から始める方法です。
実際に使ってみると、
「思ったより便利だった」
「この部分は人が確認したほうがよい」
「ルールを追加したほうがよい」
など、改善点が見えてきます。
AI導入は、“一度作って終わり”ではなく、少しずつ調整しながら育てていくイメージに近いかもしれません。
ステップ5｜チームで運用しながら改善する
AIエージェントは、導入後の運用も重要です。
特に会社で使う場合は、
- 誰が確認するのか
- どこまでAIに任せるのか
- 間違いが起きたときにどう対応するのか
を決めておく必要があります。
また、チームでAIを活用する場合は、「今どこまで進んでいるのか」「誰が何を担当しているのか」を見える化することも大切です。
そのため最近では、AI導入とあわせて、タスク管理や進捗管理の仕組みを整える企業も増えています。
たとえばシェアガントのように、ガントチャートやカンバンで業務を整理できるツールを活用すると、AI活用の流れもチームで共有しやすくなります。
AIエージェントをうまく活用するには、AIだけでなく、“チーム全体が安心して進められる環境づくり”も重要なのです。
■ AIエージェントの利用料・作成費用はいくら？
AIエージェントに興味を持つと、多くの方が気になるのが「結局いくらかかるの？」という点ではないでしょうか。
実際のところ、AIエージェントの費用は、
- どこまで自分で作るか
- どんな機能を使うか
- 個人利用か企業利用か
によって大きく変わります。
ここでは、初心者向けに費用感の考え方を整理していきます。
無料で試せるケースもある
最近は、無料で使い始められるAIサービスも増えています。
たとえば、AIエージェント作成ツールとして人気のある「Dify」には無料プランが用意されています。
Dify公式サイト では、無料のSandboxプランを提供しており、AIアプリや簡単なAIエージェントを試すことができます。無料プランでは、OpenAIメッセージ200回分相当の利用が可能と案内されています。
また、無料プランでは以下のような制限があります。
- 作成できるアプリ数に上限がある
- API利用回数に制限がある
- ストレージ容量が少ない
- チーム利用には向かない
といった点です。
そのため、「まずAIエージェントを試してみたい」「個人で小さく検証したい」という用途には向いていますが、本格的な業務利用では有料プランを検討するケースも増えてきます。
たとえば、
- メール文の作成
- タスク整理
- 情報収集
- 議事録の要約
といった用途なら、まず無料プランから始める方も多いでしょう。
有料ツールを使う場合は月額費用がかかる
AIエージェントを業務で継続的に使う場合、多くは月額制のサービスを利用する形になります。
たとえば、先ほど紹介したDifyには有料プランもあり、Professionalプランは月額59ドル前後、Teamプランは月額159ドル前後から利用できます。
また、企業向けAIエージェント作成サービスとして知られる「Microsoft Copilot Studio」は、25,000 Copilotクレジット付きで月額29,985円／パックから提供されています。
このように、AIエージェント系ツールの費用は、
- 利用人数
- AIの処理量
- 連携機能
- 保存データ量
- 社内利用規模
などによって変わることが一般的です。
また、実際の運用では、
- 生成AIサービス
- タスク管理ツール
- チャットツール
- データ連携サービス
などを組み合わせるケースもあります。
そのため、AI導入では「AIそのものの料金」だけでなく、“周辺ツールも含めた全体設計”を考えることが大切です。
自社専用のAIエージェントを作る場合は設計・開発・運用費用が必要
「自分の会社専用のAIエージェントを作りたい」という場合は、さらに費用が大きくなる可能性があります。
たとえば、
- 社内システムとの連携
- 営業フローへの組み込み
- 独自ルールへの対応
- セキュリティ対策
- 社内データの整理
などが必要になるためです。
また、AIは作って終わりではなく、運用しながら改善していく必要があります。
そのため、企業向けのAIエージェントでは、
- 初期設計費
- 開発費
- 月額利用料
- 保守・運用費
などが発生するケースもあります。
「自分のAIを作るのにいくらかかりますか？」という質問に対しては、“目的や規模によって大きく変わる”というのが実際のところです。
小規模な自動化なら低コストで始められる一方、本格的な業務AIになるほど、設計や運用の重要性も高くなります。
費用だけでなく「運用できるか」を見ることが大切
AI導入では、どうしても「安いか高いか」に注目しがちです。
しかし実際には、費用だけで判断すると失敗してしまうケースもあります。
たとえば、
- 現場で使われなくなる
- ルールが曖昧で混乱する
- AIの回答を誰も確認しない
- 業務フローに合わない
といった問題が起きることもあります。
そのため大切なのは、「導入できるか」よりも、“継続して運用できるか”という視点です。
特にチームでAIを活用する場合は、
- タスク管理
- 情報共有
- 進捗確認
- コミュニケーション
なども含めて整備していくことが重要になります。
AIエージェントは、単なる便利ツールではなく、“仕事の進め方そのもの”に関わる存在になりつつあるのです。
■ AIエージェントを作る前に注意したいこと
AIエージェントは便利な仕組みですが、「とりあえず導入すればうまくいく」というものではありません。
特に会社で活用する場合は、事前に注意しておきたいポイントがあります。
ここを整理せずに進めてしまうと、
「思ったより使われない」
「現場が混乱してしまった」
「AIの回答ミスでトラブルになった」
といった問題につながることもあります。
ここでは、初心者が押さえておきたい基本的な注意点を紹介します。
ポイント1｜AIに任せる範囲を広げすぎない
AI導入でよくある失敗のひとつが、「最初から何でもAIに任せようとしてしまうこと」です。
たしかにAIは便利ですが、すべての業務を完全自動化できるわけではありません。
特に導入初期は、
- 単純作業
- 繰り返し業務
- 情報整理
- 下書き作成
など、比較的ミスの影響が小さい業務から始めるのがおすすめです。
たとえば、
- メール文面の作成補助
- 会議メモの整理
- FAQの一次回答
- タスク整理
などから始める企業も多くあります。
最初から「AIだけで営業を完結させる」「完全自動で判断させる」といった運用を目指すと、かえって現場が不安になってしまうこともあります。
まずは人が確認する前提で使い始めることが大切です。
ポイント2｜社内データや個人情報の扱いに注意する
AIエージェントを業務で使う場合は、情報管理にも注意が必要です。
特に、
- 顧客情報
- 営業データ
- 契約情報
- 社内資料
- 個人情報
などを扱う場合は、利用するサービスのセキュリティや利用規約を確認する必要があります。
たとえば、
「入力した情報がAI学習に利用されるのか」
「社外にデータが保存されるのか」
「アクセス権限は管理できるのか」
といった点は、事前に確認しておきたいポイントです。
また、便利だからといって、社内ルールがないまま現場ごとにAI利用を進めてしまうと、情報管理がバラバラになるケースもあります。
そのため、企業でAIを導入する際は、「誰が・どこまで・どんな情報を使ってよいか」を整理しておくことが重要です。
ポイント3｜AIの回答をそのまま信じすぎない
AIは非常に便利ですが、ときには誤った情報を返すことがあります。
これは「ハルシネーション」と呼ばれる現象で、AIがもっともらしい内容を生成してしまうケースです。
たとえば、
- 実在しない情報を作る
- 古い情報を返す
- 文脈を誤解する
- 数値を間違える
といったこともあります。
そのため、AIの回答をそのまま使うのではなく、人が最終確認を行うことが大切です。
特に、
- 顧客向け文章
- 契約関連
- 数値データ
- 重要な意思決定
などでは、必ずチェック体制を整えておきましょう。
AIは「人の代わり」ではなく、“人をサポートする存在”として考えると、失敗しにくくなります。
ポイント4｜チームが安心して使えるルールを作る
AI活用を広げるには、「チームが安心して使える状態」を作ることも重要です。
たとえば、
- AIをどの業務に使うのか
- 誰が最終確認を行うのか
- ミスが起きたときにどう対応するのか
- AIに頼りすぎないためのルール
などを、あらかじめ整理しておくと安心です。
また、AI導入では「使いこなせる人だけが得をする状態」になると、チーム内に温度差が生まれることもあります。
そのため、
- 情報共有をしやすくする
- タスク状況を見える化する
- 気軽に相談できる環境を作る
といった“心理的安全性”も大切になります。
■ AIエージェントをうまく使うコツは「仕事の見える化」
AIエージェントを導入するとき、多くの企業が最初に考えるのは「どのAIツールを使うか」です。しかし実際には、それ以上に重要なのが、“今の仕事の流れを整理できているか”という点です。
AIは便利な存在ですが、業務の流れが見えていない状態では、うまく活用できないことも少なくありません。
ここでは、AIエージェント活用を成功させるために大切な「仕事の見える化」について解説します。
AIエージェントは“業務の流れ”が見えていないと作りにくい
AIエージェントを活用するには、まず「どんな仕事が、どの順番で進んでいるのか」を整理する必要があります。
たとえば、
- 誰が何を担当しているのか
- どこで確認作業が発生するのか
- どの作業に時間がかかっているのか
- どこで情報共有が止まりやすいのか
などが曖昧なままだと、AIに任せる範囲も決めにくくなります。
実際、AI導入がうまくいく企業では、先に業務フローを整理しているケースが多くあります。
逆に、
「とりあえずAIを入れてみよう」
「最新ツールを使えば解決するはず」
という進め方をすると、現場で混乱してしまうこともあります。
そのため、AIエージェントを作る前には、“今の仕事を整理すること”がとても大切なのです。
シェアガントならタスクや進捗を見える化しやすい
業務整理や進捗管理を行う際には、タスク管理ツールを活用する方法もあります。
たとえばシェアガントでは、
- ガントチャート
- AIガントチャート
- カンバン
- タスクリスト
- スケジュールカレンダー
など、複数の形式で業務を見える化できます。
特にAI活用では、
「どの業務をAIに任せるか」
「誰が確認するか」
「どこまで進んでいるか」
をチーム全体で共有できることが重要です。
また、シェアガントにはAIガントチャート機能もあり、プロジェクト名やキーワードを入力するだけで、AIがガントチャート作成をサポートしてくれます。
「AIを導入したいけれど、まず何から整理すればよいかわからない」という企業でも、業務の流れを見える化しながら進めやすくなります。
■ 営業のAI活用は、プロに相談すると進めやすい
AIエージェントは、個人利用や小規模な業務改善だけでなく、営業活動でも活用が広がっています。
営業AIエージェントは設計が複雑になりやすい
営業活動には、多くの業務が関わっています。
たとえば、
- 見込み顧客を探す
- 企業情報を調査する
- 営業メールを作成する
- 返信内容を整理する
- 商談内容を共有する
- 次回アクションを管理する
など、複数の作業が連続しています。
そのため、営業AIエージェントでは「文章生成だけ」ではなく、情報収集やタスク管理、チーム共有まで含めて考える必要があります。
また、
- 企業ごとに営業フローが違う
- 扱う情報が多い
- 顧客情報を扱う
- 部署間連携が必要
といった特徴もあるため、一般的なAIツールだけでは運用が難しいケースもあります。
特に営業活動は、「少し便利になればOK」ではなく、“成果につながるか”が重要になるため、設計や運用が非常に大切になります。
フィンチジャパンの FinchSales は営業活動をAIエージェントで支援
営業領域でAI活用を進めたい企業向けには、専門サービスを活用する方法もあります。
たとえば株式会社フィンチジャパンが提供する「FinchSales」は、複数のAIエージェントが連携しながら営業活動を支援するサービスです。
具体的には、
- リード探索
- 顧客リサーチ
- 営業文面作成
- 商談獲得支援
などを、AIエージェント同士が役割分担しながら進める仕組みが紹介されています。
また、Slack上でAIエージェントと会話しながら業務を進められる点も特徴です。
そのため、
「営業活動をもっと効率化したい」
「人手不足を補いたい」
「営業DXを進めたい」
という企業にとっては、導入の選択肢のひとつになるでしょう。
自社に合ったAIエージェントを作りたい場合は、伴走支援も有効
AIエージェントは、会社ごとに必要な機能や業務フローが大きく異なります。
特に営業AIは、
- 業界特性
- 商談フロー
- 社内体制
- 情報管理ルール
などによって、必要な設計が変わります。
そのため、専門会社と一緒に進めることで、スムーズに導入しやすくなるケースもあります。
フィンチジャパンでは、AI BPR（業務改善設計）からインフラ構築、運用支援まで含めた伴走支援も行っています。
「AIエージェントを使って営業を効率化したいけれど、自社だけでは難しそう」という場合は、こうした専門サービスへ相談してみるのもよいでしょう。
■ まとめ｜AIエージェントの作り方は、まず小さく試すことから始めよう
AIエージェントは、「AIが自律的に仕事を進める仕組み」として、さまざまな業務で活用が広がっています。
以前は専門知識が必要なイメージもありましたが、最近ではノーコードツールや生成AIサービスの進化によって、個人でも試しやすくなってきました。
一方で、会社で本格的に活用する場合は、
- どの業務に使うのか
- どこまでAIに任せるのか
- 誰が確認するのか
- どう運用していくのか
を整理することがとても重要です。
特にAIエージェントは、「導入すれば自動でうまくいく」というものではありません。
まずは、
- 繰り返し業務
- 情報整理
- タスク管理
- 営業サポート
など、小さな業務から試しながら、少しずつ改善していく進め方がおすすめです。
まずは難しく考えすぎず、自分や自社の業務に合った形で、小さく始めてみてはいかがでしょうか。
