「AIに仕事を任せる」と聞くと、まだ遠い未来の話に感じる方もいるでしょう。ところが2026年のいま、AIエージェントはすっかり日常の道具です。データ収集、問い合わせ対応、定型業務——こうした役割を担うエージェントが、運用やマーケティングの予算項目に普通に並ぶ時代になりました。営業でも不動産でも、家庭のなかでさえ活躍しています（私の母は最近、観葉植物の水やりのタイミングを教えてくれるエージェントを使い始めました）。しかも、こうした仕組みを作るのに博士号も開発者の肩書きもいりません。
データ収集を自動化したい、チャットボットを動かしたい、次の社内会議で驚かせたい——理由はどうあれ、AIエージェントの作り方を知りたい方にこのガイドは役立ちます。基礎をかみ砕き、紛らわしい用語を解きほぐしながら、Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT、そして私たちがWebデータ抽出を「出前を頼むくらい手軽に」しようと開発したAIウェブスクレイパーThunderbitを例に、最初の一歩を解説します。
AIエージェントとは何か？（そして、なぜ気にするべきか？）
ひとことで言えば、AIエージェントとは、あなたに代わってタスクを自律的に片づけてくれるソフトウェアです。決めた台本を機械的になぞるのとは違い、状況を読んで判断し、ゴールに向かって自分で動きます。いちいち細かく指示しなくてよいのが特徴です（LinkedIn）。休憩もコーヒーもいらないデジタルの同僚、と思ってください。
例を挙げます。ThunderbitはAIを組み込んだウェブスクレイパーエージェントです。自分の街の不動産物件をすべてリスト化したいとしましょう。週末をつぶして住所や価格を延々と打ち込む代わりに（私も経験があります。指が痛くなりました）、サイトをThunderbitに渡して「AIで項目を提案」を押すだけ。すると住所、価格、寝室数といった拾うべき情報をAIが見極め、個別ページを開いて足りない情報まで取りに行きます。これがエージェントらしい動き方です。つまり、どのデータが大事かを判断し、変化に合わせ、ほとんど手をかけずに仕事を終わらせてくれるのです（Thunderbit Docs）。
旧来の自動化ツールと並べると、差はいっそうはっきりします。従来のツールは、工場のラインで決まった作業を繰り返すロボットに近いものです。指示どおりには正確に動くものの、サイトの作りが変わったり手順をいじりたくなったりすると、設定を組み直すことになります。対してAIエージェントは融通が利きます。新しいレイアウトを読み解き、ちょっとした判断を下し、その場でデータを補ったり整えたりできるのです（Thunderbit Blog）。ビジネスの担当者にとって、いや、自分の時間を無駄にしたくないすべての人にとって、AIエージェントが見逃せない理由はここにあります。
ビジネスユーザーにとって、AIエージェントの作り方を学ぶ意味
AIエージェントは一過性のトレンドではなく、すでに数字で測れる成果を出しています。直近の1年で導入率は2倍以上に伸び（組織のおよそ10%から21%へ）、82%の企業が今後1〜3年での導入を予定していると回答しました（Capgemini）。背景には、ROIの改善、コスト削減、現場の満足度向上という手応えがあります。
ビジネスや運用に携わる人にとって、AIエージェントを扱うスキルがなぜ欠かせなくなってきたのか。代表的な理由を挙げます。
- 繰り返し作業を肩代わりしてくれる: 量が多く決まりきった作業ほど得意分野です。営業リストづくり、リードのフォロー、SNS投稿の予約などが典型例です。実際、リード獲得にエージェントを導入した営業チームでは商談化率が40%伸び、リードの見極め速度は3倍になりました。
- リード獲得とリサーチ: 手作業でリストを作る代わりに、エージェントがWebやLinkedIn、公開データベースを調べ、見込み客を洗い出して自動アプローチまで進めます。
- カスタマーサポート: AIチャットボットがよくある質問に24時間365日応じるので、人間の担当者は難しい案件に集中できます。
- データの抽出と分析: 運用や経理・財務では、複数の情報源からデータを取り込み、生の数字を一晩で使えるインサイトに変えています。
- 業務システムの連携: ばらばらのシステムをつなぐ「のり」の役割も果たします。CRMの更新、アラート送信、対応漏れの防止などに効きます。
実際のユースケースと、力を発揮するプラットフォームを表にまとめました。
| ビジネスのユースケース | 代表的なAIエージェントプラットフォーム | メリット |
|---|---|---|
| カスタマーサポート用チャットボット | OpenAI GPT-4 Agents | FAQやサポート問い合わせの約70%に即時対応し、応答速度と満足度を向上 |
| 営業アプローチとリード育成 | AI Sales Agent（例：Salesforce） | リードの見極めが3倍速くなり、商談数が40%増加 |
| 調査のためのWebデータ抽出 | Thunderbit AIウェブスクレイパー | コピペ作業を何時間も削減し、AIが数分で任意のサイトからデータを自動抽出 |
| 社内データアシスタント | Google Vertex AI Agents | 社内データベースから必要な時にインサイトを取得し、手作業のレポート作成を数千時間削減 |
（Capgemini、Thunderbit Docs、Google Cloud）
突き詰めれば、シンプルなものでもAIエージェントを組めるようになることは、キャリアの保険になるだけではありません。より速く賢く、手作業を減らして成果を出す「頼られる人」になれる、ということです。
人気のAIエージェントプラットフォームを比較する：Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT
ここからは具体的なツールを見ます。分野は猛烈な勢いで広がっていますが、初心者やビジネスユーザーがまず押さえたいのはGoogle Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPTの3つです。Webデータが絡むならThunderbitも外せません。
Google Vertex AI Agent Builder（現在はGemini Enterprise Agent Platformの一部）
- 概要: AIエージェントやマルチエージェントシステムを構築するための、Google製の企業向けプラットフォームです。Google Cloud Next 2026でVertex AIはGemini Enterprise Agent Platformへと名称が変わり、Agent Builderはその一部に組み込まれました。既存ユーザーは移行作業が不要で、URLもサービスも新しい名前のまま使えます。中核のエージェントフレームワークは、Python、Go、Java、TypeScriptに対応するオープンソースのAgent Development Kit（ADK）です。
- 強み: BigQueryやGoogle WorkspaceなどGoogle Cloud各サービスとの密な連携。ADKによるマルチエージェントのオーケストレーション。任意のコンテナやKubernetes環境へのデプロイにも対応します。
- 使いやすさ: 中級者向けです。ADKはコード前提ですが、コンソールにはノーコードの画面も用意されています。
- 向いている用途: 企業向けのバーチャルアシスタント、部門をまたぐ自動化、AIによる社内検索など。
OpenAI Agents SDK
- 概要: OpenAIのモデルを土台に、1つ以上のエージェントをまとめて動かすためのオープンソースのPython SDKです（Node.jsでも使えます）。Responses APIと組み合わせるのが基本で、これが現在のツール連携型エージェントの土台です。かつてのAssistants APIは非推奨となり、2026年8月26日に終了予定です。
- 強み: 高い言語理解力、Web検索・ファイル検索・コンピューター操作といった組み込みツール、勢いに乗るオープンソースのエコシステム。
- 使いやすさ: 中級から上級者向けです。PythonかTypeScriptを書く必要があります。
- 向いている用途: 独自のチャットボット、外部APIを呼び出すエージェント、複数ステップにわたる推論ワークフローなど。
AgentGPT
- 概要: やりたいことを普通の言葉で打ち込むだけで、自律型のAIエージェントを立ち上げられる、ノーコードかつブラウザ完結型のプラットフォームです（Voiceflow）。
- 強み: とにかく手軽で、面倒なセットアップ不要。調査からコンテンツ作成まで幅広くこなせます。
- 使いやすさ: ごく簡単です。ゴールを入力したら走らせるだけ。
- 向いている用途: 軽い試し打ち、個人の効率化、アイデア出し、ちょっとした調べもの。
Thunderbit
- 概要: 2クリックで任意のWebサイトから構造化データを抜き出せる、AIウェブスクレイパーのChrome拡張です。
- 強み: Webデータ抽出ではもっとも扱いやすい部類です。コーディング不要。ページネーションやサブページといった手こずりがちなサイトにも対応し、Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへそのまま書き出せます（Thunderbit Blog）。
- 使いやすさ: きわめて簡単です。技術にうとい友人でも使えます。
- 向いている用途: 営業、マーケティング、EC、不動産など、いますぐWebデータがほしいすべての人。
一覧で比べると次のとおりです。
| プラットフォーム | 使いやすさ | 主な強み | 代表的な用途 | 価格 |
|---|---|---|---|---|
| Google Vertex AI | 中級 | 企業連携、マルチエージェントワークフロー、拡張性 | 部門横断の自動化、データ検索 | 従量課金、無料枠あり |
| OpenAI Agents | 中級/上級 | 言語理解、柔軟性、オープンソースエコシステム | カスタムチャットボット、高度なタスクエージェント | API従量課金 |
| AgentGPT | とても簡単 | セットアップ不要、自律的なタスク計画、ブラウザベース | パーソナルアシスタント、調査、試作 | 無料枠、Proは月額約40ドル |
| Thunderbit | とても簡単 | 2クリックでWebデータ抽出、AIが項目を自動検出 | Webスクレイピング、リード獲得、市場調査 | 6〜10ページまで無料、有料プランは月額15ドルから |
（Google Cloud、Thunderbit Pricing、Voiceflow）
Thunderbitを実際に使う：AIエージェントのシンプルな例
理屈はこのくらいにして、手を動かしましょう。ThunderbitがWebスクレイピングのエージェントとしてどう振る舞い、昔ながらのやり方と比べてどれほど楽かを確かめます。
- Thunderbitをインストールする: Thunderbit Chrome拡張機能をダウンロードして、アカウント登録します。
- 対象サイトを開く: データを取りたいサイト（例：不動産物件の一覧ページ）にアクセスします。
- 「AIで項目を提案」をクリックする: ThunderbitのAIがページを読み取り、「住所」「価格」「寝室数」など取得する列を提案します。手直しや追加もできます。
- 「抽出」をクリックする: Thunderbitのエージェントが一括でデータをまとめ、必要に応じてサブページもたどります（Thunderbit Docs）。
- データをエクスポートする: CSVやExcelで保存するか、Google Sheets、Airtable、Notionへ直接送ります。
Thunderbitが一線を画すのは、ただ台本を再生しているわけではない点です。AIでページを「読み解き」、変化に合わせ、データの整形や補完まで引き受けます（説明文の翻訳や要約もできます）。従来のスクレイパーはサイトが変わると壊れがちですが、Thunderbitはそのまま走り続けます（Thunderbit Blog）。
ステップ1：AIエージェントの目的と範囲を決める
作り始める前に、エージェントに何をやらせたいかをはっきりさせましょう。私はいつもこう整理します。
- どんな課題を解きたいのか？（例：「競合価格の収集を毎週自動化したい」）
- 具体的に何をさせるのか？（例：「この5つのサイトを巡回し、商品名と価格を取り出して、レポートをメールで送る」）
- 誰が最終的に使うのか？（例：「マーケティングチームがこのデータを求めている」）
- 何をもって成功とするか？（例：「手作業の収集を5時間から30分へ短縮する」）
- どこまでを範囲とするか？（例：「最初のバージョンは公開データだけを取り、ログインは扱わない」）
一段落でいいので「このエージェントの使命」を文章にしてください。後々、思いのほか効いてきます（LinkedIn）。
ステップ2：適切なツールを選ぶ — Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT、それともThunderbit？
続いてプラットフォーム選びです。物差しはシンプルです。
- Webデータを取りたい。コーディングの経験は少ない？ → Thunderbit が向いています。
- 会話型のチャットボットがほしい。コードは書きたくない？ → AgentGPT やノーコードのボットビルダーを試しましょう。
- コードを書くのは平気で、自由度を重視する？ → OpenAIのSDKかGoogle Vertex AIがよいでしょう。
- 企業向けで、つなぐ先が多い？ → Google Vertex AI が適しています。
判断材料は、技術スキル、必要な連携、予算の3つです。まずはノーコードツールで小さく始めて価値を確かめ、必要になったら広げていく——これが堅実な進め方です（Geeky Gadgets）。
ステップ3：データを集めて整える
データはAIエージェントを動かす燃料です。うまく回すためのコツを挙げます。
- 必要なデータを見極める: Webページ、社内データベース、スプレッドシート、ユーザー入力など、どこから取るかを決めます。
- データを集める: WebデータはThunderbitで取得し、CRMからはCSVを書き出し、チャットボットの知識ベース用には資料をそろえます。
- クレンジングと整形: エラーを除き、日付や通貨などの形式をそろえ、構造化します。表の形にしておくと、ばらばらのテキストよりずっと扱いやすくなります。
- 少量のサンプルで試す: いきなり本番ではなく、簡単なスクレイピングやテストから始めて、データが期待どおりか確かめます（Thunderbit Docs）。
ひとつだけ。この工程を手抜きしないことです。雑なデータを入れれば、雑な結果しか返ってきません。
ステップ4：AIエージェントを構築・設定する（ステップごとの例）
ThunderbitでWebスクレイパーのエージェントを作る流れをたどります。
例：ThunderbitでWebスクレイパーエージェントを作る
- 拡張機能をインストールする: Thunderbitをダウンロードして、アカウント登録します。
- 対象サイトを開く: データを取りたいサイト（例：商品一覧ページ）にアクセスします。
- Thunderbitを起動する: アイコンを押してサイドパネルを開きます。
- 「AIで項目を提案」をクリックする: AIがページを読み取り、「商品名」「価格」「画像URL」といった列を提案します。列名の変更・削除・追加は自由です。
- ページネーションやサブページを設定する: データが複数ページに分かれる場合やサブページの詳細が必要な場合は、UI上で有効にします（Thunderbit Blog）。
- 「抽出」をクリックする: エージェントが、必要に応じてサブページへ移動しながらデータを集めます。
- 確認して調整する: 出てきた表をチェックします。通貨記号を消すなど整えたいときは、列名を直すかField AI Promptを足します。
- データをエクスポートする: CSVやExcelで保存するか、Google Sheets、Airtable、Notionへ送ります（Thunderbit Docs）。
仕上がりを良くするコツ:
- Field AI Promptでデータを整形・要約する（「Description（スペイン語）」と指定すれば自動翻訳されます）。
- スクレイピングを定期実行するように設定する。
- Thunderbitは画像、電話番号、メールアドレスをそのまま扱えます。
これで、コードなしで動くAIエージェントが完成です。
ステップ5：AIエージェントをテストし、監視し、改善する
設定して終わりではありません。本当に役立っているかを、次の観点で確かめましょう。
- 実際の場面でテストする: ふだんのケースだけでなく、変なデータや欠けた項目といった境界ケースも試します。
- 使った人の声を集める: チームや関係者に触ってもらい、気になった点を挙げてもらいます。
- 動きを監視する: ログを見て、精度・速度・満足度といった指標を追います。
- 改善を積み重ねる: プロンプトを調整し、データを足し、ロジックを少しずつ直します。回数を重ねるほどエージェントは賢くなります（Daffodil Insights）。
どれほど優秀なエージェントでも、ときには手入れが必要です。
よくある課題と、その乗り越え方
初めてエージェントを作ると、たいてい何ヶ所かでつまずきます。よく見かけるパターンと対処法を挙げておきます。
- 目的があいまい: まずは焦点の定まった使命を一つ決めましょう。最初から「なんでもできるエージェント」を狙わないことです。
- データが汚い: クレンジングと構造化に手間をかけましょう。入り口が整えば、出口もきれいになります。
- ツールが多すぎて迷う: 必要十分でいちばん単純なものを選びましょう。グレードアップは後でもできます。
- エージェントが間違える: ログを分析し、プロンプトを磨き、境界ケースを試します。何度でも直す姿勢を恐れずに。
- どうも信用しきれない: 検証ステップを挟み、作業を見えるようにし、最初は人間が確認する流れを残しましょう。
- 保守が重い: 設定内容を書き残し、定期的な見直しをカレンダーに入れましょう。
- 社内の承認が下りにくい: デモを見せ、すぐ出せる成果を共有し、早い段階から使い手を巻き込みましょう（Capgemini）。
行き詰まっても、AIのコミュニティは大きくて親切です。たいてい、同じ壁にぶつかった先人がいます。
まとめと重要ポイント
AIエージェントづくりは、もはや開発者やデータサイエンティストだけの領域ではありません。Thunderbit、Google Vertex AI、OpenAI Agentsといったプラットフォームを使えば、ビジネスの担当者でも、業務の自動化や時間短縮、新しい気づきの発見が数クリックで手に入ります。
持ち帰ってほしいポイントは次のとおりです。
- 明確で、的を絞った目標から始める。
- 自分のニーズとスキルに合うツールを選ぶ。
- データを準備し、整える。
- 反復しながら作る。テストして、調整して、改善する。
- 動きを監視し、学び続ける。
これからの仕事の現場は、AIの仲間でにぎやかになります。その作り方と導き方のスキルは、ますます重みを増すはずです。だからこそ、まずは触ってみてください。楽しみながら、壊すことを怖がらずに。（壊して直すのが、いちばんの学び方です。）エージェントが代わりに働く横で、自分はコーヒーを飲んでいる——あの感覚は、一度味わうと忘れられません。
もっと掘り下げたい方は、詳しいガイドが集まったThunderbit Blogをのぞくか、Thunderbit Chrome拡張機能で最初のエージェントを作ってみてください。困ったら遠慮なく声をかけてください。たぶん私はそのとき、母のエージェントに「猫がキーボードに乗っていること」を覚えさせようと格闘しているはずです。
それでは、楽しく作っていきましょう。
AIによる自動化のヒントをもっと知りたい方は、こちらのリソースもどうぞ：
- データスクレイピングとは何か、2025年にどう行うか
- リストクロールとは何か、AIでどう行うか
- AIを使ってWebサイトのデータをExcelにスクレイピングする方法
- Google Vertex AI Agent Builder
- OpenAI Agents Framework
よくある質問
1. AIエージェントとは何ですか？従来の自動化ツールとどう違うのですか？
AIエージェントとは、目標に向けて状況を観察し、判断し、行動することで、人が常時見張らなくても自律的にタスクをこなせるソフトウェアです。決まった手順をなぞるだけの従来型と違い、入力や環境の変化に柔軟に対応できます。
2. なぜビジネスユーザーはAIエージェントの作り方を学ぶべきなのですか？
エージェントを組めるようになると、繰り返し作業の自動化、データ収集の改善、カスタマーサポートの強化、ワークフローの統合ができます。結果として、大幅な時間短縮、より良い意思決定、職場での競争力向上につながります。
3. 初心者におすすめのAIエージェント構築プラットフォームはどれですか？
初心者にやさしい人気の選択肢としては、Thunderbit（ノーコードでWebデータを抽出）、AgentGPT（ノーコードの自律型エージェント）、OpenAI Agents（ある程度のコーディングは要るが柔軟な言語ベースのタスク向け）、Google Vertex AI（設定はやや多いが企業向けのマルチエージェントシステム）があります。
4. シンプルなAIエージェントを作るには、どんな手順が必要ですか？
主な手順は、目的を定める、適切なツールを選ぶ、データを集めて整える、エージェントを構築・設定する、テストと改善を重ねる、の5つです。Thunderbitのようなプラットフォームなら、コードを書かずにこの流れをたどれます。
5. AIエージェント構築でよくある課題と、その解決方法は何ですか？
課題としては、目的のあいまいさ、データの乱れ、ツールの複雑さ、保守の負担などがあります。明確な使命から始める、データを丁寧に整える、シンプルなツールを選ぶ、フィードバックをもとに改善を重ねる、ドキュメントを最新に保つ、といった対応で乗り越えられます。
