AIエージェントの作り方【2026年版】｜設計・実装・検証・運用の5ステップ（ノーコード対応）
「AIエージェントを作りたいが、何から決めればよいのか分からない」「ノーコードで本当に業務に使えるのか」と迷っていませんか。AIエージェントは、チャットで回答するだけのAIではなく、外部ツールや社内データと連携しながら、調査、判断、登録、通知などの一連の作業を進める仕組みです。
- ノーコードでもAIエージェントは作れるが、実務で使うには成功条件・参照データ・実行権限・停止条件を先に決める必要がある。
- 作り方は、業務課題の特定、ツール選定、ナレッジ設計、フロー設計、公開・改善の5段階で進める。
- 社内文書を参照するチャットならDify、画面付きの業務アプリならBubbleなど、用途でツールを選ぶ。
- 最初はAIが案を作り人が確定する形で一業務から始め、ログを見て自動化の範囲を広げる。
はじめに
ただし、ツールを選んで画面上でフローを組むだけでは、実務で使われるAIエージェントにはなりません。AIエージェントの作り方では、実装前に成功条件、使わせるデータ、実行してよい操作、人間が止める条件を決めることが重要です。
この記事では、ノーコードで始める前提で、AIエージェントの設計、構築、検証、公開、運用の手順を5ステップで整理します。主要ツールの使い分けに加えて、評価方法、Human in the Loop、権限・データ・セキュリティ、公開後の監視とコスト管理まで確認できます。
この記事でわかること:
- AIエージェントとは何か、通常のチャットボットと何が違うか
- ノーコードでのAIエージェントの作り方
- Dify、GPTs、Bubble、Flowiseの選び方
- テストケース、失敗条件、停止条件の決め方
- 導入後の監視、改善、費用管理の考え方
AIエージェントとは何か
AIエージェントとは、LLMを中核にして、外部データ、API、業務ツールを使いながら目的達成に向けて処理を進めるシステムです。通常の生成AIが「質問に答える」ことを主な役割にするのに対し、AIエージェントは「必要な情報を取りに行き、判断し、次の操作を実行する」点が異なります。
たとえば問い合わせ対応なら、FAQを検索し、CRMの顧客情報を確認し、回答案を作り、必要に応じて担当者へ通知します。単発のチャットボットよりも業務プロセスに近い自動化が可能です。
一方で、実行権限を持たせるほどリスクも増えます。誤ったメール送信、不要なデータ更新、機密情報の外部送信を防ぐには、最初から権限と停止条件を設計する必要があります。
- 作る前に、メール処理や会議の議事録など、どの業務から任せられるかを具体的に知りたい場合は、日常業務でAIエージェントが活躍する場面を15の例でまとめた記事を参考にしてください。
- 問い合わせ対応の回答品質を改善したい場合は、AIエージェントの質問応答精度を高める7つの実践ポイントで、質問収集からナレッジ更新、効果の確認までの運用を確認できます。
- 医療現場での記録・問診・問い合わせ対応に適用する際は、医療業界で進むAIエージェント活用事例と導入のポイントで、業務別の活用と確認事項を整理できます。
- 処理の流れや構成要素を知りたい場合は、AIエージェントの仕組みをわかりやすく解説で、指示の理解からツール実行、結果確認までを確認できます。
- 配送先や納品時間などの条件を扱う業務では、物流業の配送計画をAIエージェントで自動化する仕組みと導入時の確認事項を参考にできます。
電話受付や議事録作成など、音声で指示を受け取るAIエージェントでは、専門用語の聞き違いや雑音による誤認識が業務のミスにつながります。AIエージェントの音声認識ミスを減らす方法は、原因の切り分けと対策を別記事で整理しています。
出張の空き時間や海外からの来客対応で、条件に合う観光地の候補を絞り込む用途もあります。aiエージェントで旅行の観光地情報をレコメンドする方法は、データ連携やAPI費用の確認点とあわせて別記事で整理しています。
条件に合う候補を選ぶ仕組みは、営業・人材・不動産にも応用できます。AIエージェントでマッチング業務を効率化する記事で、候補の比較・提案と導入時の確認事項を整理しています。
災害情報の収集・整理・通知のように、AIエージェントを特定の業務に当てはめた例はAIエージェントが変える災害情報活用の最前線で紹介しています。
評価シートの集計や面談記録の要約、フィードバック文の下書きなど、人事評価の作業にAIエージェントをどこまで任せられるかは、人事評価におけるAIエージェント活用で、人が判断すべき範囲や導入前の準備とあわせて整理しています。
AIエージェントに任せる作業が増えると、自分の仕事がどう変わるのかも気になるところです。影響を受けやすいタスクと人が担い続ける役割は、AIエージェントに仕事は奪われる？影響と対策で整理しています。
AIエージェントの作り方：設計・実装・検証・運用の5ステップ
AIエージェントの作り方は、「業務課題の特定」「ツール選定」「ナレッジとプロンプト設計」「ワークフロー構築」「公開後の改善」の5段階で進めます。最初から全社展開を狙わず、1つの業務で小さく試すほうが失敗しにくくなります。
| ステップ | 決めること | 成果物 |
|---|---|---|
| 業務課題の特定 | 誰の、どの作業を、どの状態まで自動化するか | 対象業務、成功条件、除外条件 |
| ツール選定 | ノーコード、ローコード、外注のどれで作るか | 利用ツール、連携先、予算上限 |
| ナレッジ設計 | 参照させる文書、禁止回答、回答形式 | FAQ、マニュアル、プロンプト |
| フロー設計 | 入力、判断、実行、通知、承認 | ワークフロー図、権限表 |
| 公開・改善 | ログ、失敗例、費用、改善頻度 | 監視項目、改善バックログ |
Step1では、削減したい作業を1つから3つに絞ります。「問い合わせ一次回答」「議事録要約」「見積もり前の条件整理」のように、開始条件と終了条件が明確な業務が向いています。
Step2では、作りたいものに合わせてツールを選びます。社内文書を参照するチャットならDify、個人や小規模チームの補助ならGPTs、画面やデータベースを持つ業務アプリならBubble、複雑なフローを自社環境で動かすならFlowiseが候補になります。
Step3では、ナレッジとプロンプトを設計します。AIに「何を参照してよいか」「分からないときにどう返すか」「勝手に判断してはいけない範囲」を明記します。Step4で連携を作り、Step5で少人数に公開してログから改善します。
- 食品加工の現場にこの手順を適用する場合は、AIエージェントで食品加工工場を自動化で、温度記録や検査報告の活用例と導入時の確認事項を整理できます。
作ったAIエージェントを社内で定着させるには、目的の共有や体制づくり、小規模検証の進め方も決めておく必要があります。管理職の立場でaiエージェントを導入する際の具体的なステップは、導入失敗を防ぐ具体的ステップの記事で整理しています。
単独型とマルチエージェント型の選び方
単独型は一つのエージェントが必要な情報を調べ、回答や処理まで進める構成です。マルチエージェント型は、調査・作成・確認などを別のエージェントに任せ、結果を引き継ぐ構成です。最初は単独型で一業務を試すと、失敗の原因を追いやすくなります。処理が長く、分岐や役割ごとの参照データが増えた段階で分割を検討します。
GoogleのAgent Designerは単独で動く型とサブエージェントが協調する型を案内し、FlowiseのAgentflow V2もSupervisorとWorkerの連携を扱っています。ただし、分割すれば精度が上がるとは限りません。役割ごとのテストに加え、引き継ぎ漏れの検証、実行をまたぐログの照合、各エージェントの費用集計が必要になります（出典：Google公式、Flowise公式、確認日：2026-10-05）。
エージェント構成と起動方法の選び方
| 構成・起動方法 | 向いている業務 | 設計時の注意 | 最初に試す規模 |
|---|---|---|---|
| 単独型エージェント | 問い合わせ一次回答など手順が短い業務 | 参照データと実行権限を絞る | 一業務・少人数で試行する |
| マルチエージェント型 | 調査・作成・確認など工程が分かれる業務 | 各役割、引き継ぐ内容、共通の実行IDとログの残し方を決める | 単独型で効果を確認した後に分割する |
| 定期実行 | 日次の集計やレポート作成 | 無人運転に備え、停止条件と通知先を決める | 結果を人が確認する期間を設ける |
| イベント起動 | フォーム送信やメール受信後の処理 | 誤起動や大量実行を防ぐ条件と実行上限を設定する | 対象イベントを一種類に限る |
構成と起動方法は別の判断軸です。単独型を定期実行するなど、組み合わせて設計できます。表の試行規模は導入時の推奨であり、製品の利用上限を示すものではありません。
ノーコードAIエージェント ツール比較
ノーコードAIエージェントは、試作の速さと運用しやすさを優先して選ぶことが大切です。料金や仕様は変わるため、下記は2026年9月1日に確認した公式情報をもとにした位置づけです。契約前には必ず各公式ページを確認してください。
| ツール | 向いている用途 | 技術知識 | 料金・仕様の確認先 |
|---|---|---|---|
| Dify | RAGチャット、ワークフロー、社内FAQ | 最小限 | Dify公式料金。Sandbox無料、Professional/Team、Community/Enterpriseあり（公式再確認：2026-10-05） |
| GPTs | 個人・小規模チームの業務補助、教育 | 不要 | ChatGPT公式料金。Plus以上でcustom GPTs等の機能が案内されています（公式再確認：2026-10-05） |
| Bubble + AI API | 画面、DB、認証を持つ業務アプリ | 初歩的なUI設計 | Bubble公式料金。Free、Starter、Growth、Team、Enterpriseあり（公式再確認：2026-10-05） |
| Flowise | 複雑なLLMフロー、セルフホスト | Docker等の知識 | Flowise公式GitHub。OSSとして利用可能、一部Enterprise領域あり（公式再確認：2026-10-05） |
| Zapier | SaaS連携、自動通知、簡易ワークフロー | 不要 | 公式料金ページで最新プランを確認（公式再確認：2026-10-05） |
Difyは、社内文書を参照するRAG型のチャットやワークフローに向いています。GPTsは手軽ですが、複雑な承認フローには不足することがあります。Bubbleは画面付きの業務アプリに強く、Flowiseは自由度が高い反面、運用に技術者の関与が必要です。
評価方法・テストケース・失敗条件の設計
AIエージェントは、動いたかどうかではなく「任せてよい範囲で安定して動くか」を検証します。公開前に、成功パターンだけでなく失敗パターンを用意してください。
| テスト観点 | テストケース例 | 合格条件 | 失敗条件 |
|---|---|---|---|
| 正常回答 | FAQに答えがある質問を投げる | 根拠文書に沿って回答する | 根拠にない情報を断定する |
| 不明時対応 | 文書にない質問を投げる | 分からないと返し、担当者へ回す | 推測で回答する |
| 外部連携 | CRMの参照だけを許可する | 読み取りのみ実行する | 更新・削除まで実行する |
| 例外処理 | APIエラーを発生させる | 再試行または人間へ通知する | 失敗を隠して完了扱いにする |
特に重要なのは、失敗条件を先に書くことです。機密情報を含む質問、契約条件の判断、金額の提示、顧客への送信は、単純な正答率とは別に停止条件を置くべきです。
Human in the Loopと停止条件
Human in the Loopは、AIの判断や実行の途中に人間の確認を挟む設計です。AIエージェントに業務を任せるほど、人間が見るべき境界を明確にする必要があります。
| 人間承認が必要な操作 | 停止条件 | 再開条件 |
|---|---|---|
| 顧客へのメール送信 | クレーム、契約、費用、個人情報を含む | 担当者が文面を承認 |
| データ更新 | 顧客情報、請求情報、在庫数を変更する | 変更差分を人間が確認 |
| 外部ツール実行 | 削除、決済、公開、招待を伴う | 管理者が実行可否を判断 |
| 回答不能 | ナレッジに根拠がない、信頼度が低い | 担当者へエスカレーション |
💡 ポイント: 最初の運用では「AIは回答案を作るだけ、人間が送信する」形から始めると安全です。ログが集まり、失敗パターンが見えてから自動実行範囲を広げます。
エージェントを動かすきっかけの設計：対話・定期実行・イベント
ノーコードでAIエージェントを作るときは、業務の開始条件に合わせて起動方法を選びます。質問の前提を聞き返す社内相談なら利用者のチャット、日次レポートなら決まった時刻の定期実行、問い合わせ受付ならフォーム送信やメール受信をきっかけとするイベント起動が候補です。
DifyのWorkflowはSchedule Triggerによる定期実行とWebhook Triggerによる外部HTTPリクエストでの起動に対応します。BubbleはAPI Workflowを予約したり、外部システムから呼び出したりする設計が可能です。利用するプランや連携先の条件も確認します（出典：Difyの定期実行、DifyのWebhook、BubbleのAPI Workflow、確認日：2026-10-05）。
FlowiseのAgentflow V2はチャットやフォーム入力から開始でき、複数エージェントの構成も案内されています。一方、GPTsはChatGPTの定期タスクではサポートされません。DifyのAgentノードやBubbleのワークフローを使う場合も、単に処理を並べるだけで役割分担や引き継ぎの設計が不要になるわけではありません（出典：Flowise公式、OpenAI公式、Dify Agent、確認日：2026-10-05）。
ZapierはScheduleによる定期起動を案内しています。エージェント連携は、AgentsからAI by Zapierへの移行案内も確認し、移行先のトリガーや呼び出し設定に合わせます（出典：Zapier Schedule、Zapier移行案内、確認日：2026-10-05）。
無人で動かす前に、参照データが取得できない場合や実行上限に達した場合の停止条件と、通知を受ける担当者を決めます。イベント起動では同じ問い合わせの重複処理を防ぐ識別子も必要です。まず結果を人が確認し、誤起動や通知漏れがないかログで検証します。
権限・データ・セキュリティ設計
AIエージェントは社内データや外部SaaSに触れるため、権限設計を曖昧にすると事故につながります。最小権限、データ分類、ログ保存、外部送信の制御をセットで決めることが前提です。
| 設計項目 | 決める内容 | 注意点 |
|---|---|---|
| データ分類 | 公開情報、社内限定、機密、個人情報 | 機密・個人情報は学習利用や外部送信条件を確認 |
| 権限 | 読み取り、作成、更新、削除 | 初期は読み取り中心にする |
| ログ | 入力、参照文書、実行結果、承認者 | 後から検証できる粒度で残す |
| 接続先 | Slack、CRM、DB、カレンダー | APIキーの保管とローテーションを決める |
DifyやBubbleのようなクラウド型を使う場合は、公式のセキュリティ資料、データ処理条件、管理者権限を確認します。Flowiseのようにセルフホストできるツールは、サーバー運用、認証、バックアップを自社で担う必要があります。
公開後の監視・改善・コスト管理
公開後は、回答精度だけでなく、利用量、失敗件数、エスカレーション件数、API費用を見ます。AIエージェントは使われるほど費用が増えるため、公開前に月額上限とアラート条件を決めておく必要があります。
| 監視項目 | 見る理由 | 改善アクション |
|---|---|---|
| 利用回数 | 現場で使われているか確認する | 使われない業務はUIや導線を見直す |
| 回答不能率 | ナレッジ不足を見つける | FAQや文書を追加する |
| 承認差し戻し率 | AIの判断品質を測る | プロンプトと停止条件を修正する |
| API費用 | 予算超過を防ぐ | モデル変更、キャッシュ、上限設定を行う |
費用は、ツール利用料、LLM API、保守運用、改善作業に分けて管理します。費用感や外注判断は、AIエージェント導入費用の相場を中小企業向けに徹底解説【2026年最新】も参考にしてください。
導入効果(費用対効果)の試算方法
費用対効果は、導入前の対応件数と作業時間を測ってから見積もります。対象業務の一件あたりの処理時間に対応件数を掛け、現在の工数を求めます。試行後はAIの出力を人が確認する時間、修正・差し戻し・例外対応の時間も含め、同じ期間と対象範囲で比べます。
削減工数は「導入前の総作業時間−導入後に人が担う総作業時間」で求め、その工数に社内で用いる時間単価を掛けると、効果を費用と比較できます。ただし、空いた時間がそのまま人件費の支出削減になるとは限りません。他業務へ振り向けられた時間も分けて記録します。
比較する費用はツール利用料、LLM API利用料、保守運用、改善作業です。初期構築やデータ整備の工数も加え、継続費用と分けて判断します。利用回数が少ない業務は削減時間が積み上がりにくく、判断基準が文書化されていない業務は確認・修正の負担が残りやすいため、先に対象業務やナレッジを見直します。
活用パターン3選
AIエージェントは、問い合わせ対応、社内ナレッジ検索、面接練習や教育支援のように、繰り返し発生し、判断基準を文書化しやすい業務と相性がよいです。
| 業種・用途 | 使う構成例 | 期待できる効果 |
|---|---|---|
| 中小建設会社の問い合わせ一次対応 | Dify + Bubble | 工事種別やFAQを参照し、営業担当へ引き継ぐ |
| 税理士事務所の新人向けマニュアルBot | GPTsまたはDify | 社内マニュアルの検索時間を減らす |
| 留学支援サービスのAI面接練習 | Bubble + AI API | 学生が時間を選ばず練習できる環境を作る |
効果は導入する業務と体制で変わります。実務では、導入前の対応件数、平均処理時間、一次解決率を記録し、公開後に同じ指標で比較すると効果を説明しやすくなります。
ノーコード開発のメリットと限界
ノーコードでAIエージェントを作る最大のメリットは、試作までの速さです。短期間で現場に触ってもらい、使われる業務かどうかを確認できます。要件が固まりきっていない段階では、最初から大規模開発に入るよりもリスクを抑えやすくなります。
一方で、複雑な権限分岐、大量データ処理、独自アルゴリズム、高負荷な顧客向けサービスでは限界があります。APIのレート制限、画面カスタマイズ、監査ログ、認証基盤が要件に合わない場合は、ノーコードだけで押し切らない判断も必要です。
ノーコード総合研究所では、まずノーコードでプロトタイプを作り、必要に応じてBubble、AI API、外部DB、受託開発へ広げる進め方を推奨しています。小さく検証してから本番投資に進むほうが、AI活用の失敗を減らせます。
AIエージェント導入・費用を検討する場合の次の読み物
作り方を理解した後は、社内導入の進め方と費用判断を分けて確認すると、稟議や外注相談に進みやすくなります。
導入手順、リスク、社内合意の作り方を確認したい場合は、AIエージェント 導入の進め方｜中小企業が失敗しない手順・リスク・費用判断をご覧ください。
初期構築費、月額運用費、外注時の見積もり項目を整理したい場合は、AIエージェント 導入費用の相場を中小企業向けに徹底解説【2026年最新】で確認できます。
セキュリティ、現場への定着、利用目的の決め方など、社内導入でつまずきやすい点を先に把握したい場合は、AIエージェントの社内導入で起きやすい課題と乗り越え方も参考にしてください。
よくある質問（FAQ）
Q. 無料でAIエージェントを作れますか？
A. 試作であれば可能です。Difyには無料のSandbox、BubbleにはFreeプラン、FlowiseにはOSSとしての利用方法があります。ただし、LLM API、公開環境、保守、追加連携には費用が発生する場合があります。
料金プラン名と無料枠は、Dify公式料金、Bubble公式料金、Flowise公式GitHubで再確認しています（確認日：2026-10-05）。
Q. どのツールから始めるのがよいですか？
A. 社内文書を参照するチャットならDify、個人や小規模チームの補助ならGPTs、画面付きの業務アプリならBubbleから検討します。複雑なフローやセルフホストが必要ならFlowiseも候補です。
Q. ノーコードで作ったAIエージェントの精度は実用的ですか？
A. ナレッジの品質、回答範囲、停止条件を整えれば、限定した業務では実用化できます。逆に、根拠文書が古い、判断範囲が広すぎる、人間承認がない場合は精度以前に運用リスクが高くなります。
Q. AIエージェントの開発を外注する場合の費用は？
A. 要件、連携先、権限設計、公開範囲、保守内容で大きく変わります。相場だけで判断せず、作る対象業務、必要なテスト、公開後の改善範囲を見積もりに含めて比較してください。
Q. 個人でもAIエージェントを作れますか？
A. 個人のタスク整理、文書要約、学習支援のような用途なら作れます。顧客データや決済、契約に関わる場合は、個人利用でも権限と停止条件を必ず決めてください。
ノーコードで作ったAIエージェントを決まった時間に自動で動かせますか？
ツールによって可能です。DifyのWorkflowは定期実行やWebhook起動に対応し、BubbleもAPI Workflowを予約できます。一方、GPTsはChatGPTの定期タスクに対応していません。無人で動かす前に停止条件と通知先を決め、結果を人が確認する試行期間を設けます（出典：Dify公式、Bubble公式、OpenAI公式、確認日：2026-10-05）。
複数のAIエージェントを連携させる必要はありますか？
最初は一つのエージェントで一業務を試せば十分な場合が多いです。工程が長く分岐が増えた段階で、調査・作成・確認などの役割ごとに分けることを検討します。分割後は、各役割の結果だけでなく引き継ぎ内容、全体のログ、合計費用まで確認します。
まとめ
AIエージェントの作り方は、ツール操作よりも設計の順番が重要です。まず業務課題を絞り、成功条件と失敗条件を決め、参照させるデータと実行権限を限定します。そのうえで、Dify、GPTs、Bubble、Flowiseなどのノーコード・ローコードツールを選ぶと、試作から公開まで進めやすくなります。
今回のポイントは、作った後の検証と運用まで最初から含めることです。評価方法、テストケース、Human in the Loop、権限・データ・セキュリティ、公開後の監視とコスト管理を後回しにすると、AIが動いても業務では使いにくくなります。反対に、停止条件と人間承認を先に決めておけば、小さく始めても本番運用へ広げやすくなります。
ノーコード開発は、完璧なAIを一度で作る方法ではありません。現場で使える最小構成を作り、ログを見て改善し、必要に応じてBubbleやAPI連携、受託開発へ拡張するための現実的な入口です。自社だけで設計や運用判断が難しい場合は、対象業務、連携したいツール、扱うデータ、止めたい操作を整理したうえで相談すると、見積もりや実装範囲を具体化しやすくなります。
ビジネスの課題解決をサポートします
- システム開発を短期間でコストを抑えて作りたい
- システムのDX推進を進めていきたい
- 社内の業務効率化を進めたい
