初心者向けガイド：AIエージェントの作り方をステップごとに解説

正直なところ、数年前までは「AIエージェントがデータ収集や質問対応、業務自動化までこなす時代が来る」なんて話を聞いても、SF映画の世界の話だろうと笑っていたと思います。でも2025年の今、AIエージェントはすっかり現実のものとなり、ビジネスの現場を静かに、でも確実に変えています。営業チームや不動産業者はもちろん、私の家族まで（母は今や植物の水やりをリマインドしてくれるAIエージェントを愛用中）この波に乗っています。そして何より素晴らしいのは、専門知識やプログラミングスキルがなくても、自分でAIエージェントを作れる時代になったことです。

「AIエージェントを作ってみたい」「データ収集を自動化したい」「チャットボットを作りたい」「次の会議で上司を驚かせたい」——そんな方のために、このガイドでは基礎から実践まで、専門用語もかみ砕いて解説します。、OpenAI Agents、AgentGPT、そして私たちが開発した（AIウェブスクレイパー）など、実際に使えるプラットフォームを例に、AIエージェントの始め方を紹介します。

AIエージェントとは？（なぜ今注目されているのか）

まずは基本から。AIエージェントとは、自律的にタスクをこなすソフトウェアのこと。単なる決められた手順をなぞるだけでなく、状況を見て自分で判断し、目標達成のために動いてくれる存在です（）。まさに「コーヒーブレイク不要のデジタル同僚」といった感じ。

例えばはAI搭載のウェブスクレイパーエージェント。もし「自分の街の不動産物件リストが欲しい」となったとき、これまでは週末を潰して住所や価格をコピペしていたかもしれません（私も腱鞘炎になりかけました）。でもThunderbitなら、対象サイトを指定して「AIで項目を提案」をクリックするだけ。住所や価格、部屋数など、必要な情報を自動で抽出し、さらに各物件ページに自動でアクセスして詳細まで取得してくれます。これがAIエージェントの力。何を抽出すべきか自分で判断し、変化にも柔軟に対応し、最小限の手間で仕事を完了してくれるのです（）。

従来の自動化ツールは、まるで工場のロボットのように「言われた通り」にしか動きません。サイトの構造が変わったり、手順を少し変えたいだけでも最初からやり直し。でもAIエージェントなら、レイアウトの変化や新しい判断にも対応し、データの加工や整形もその場でこなします（）。だからこそ、ビジネスパーソンはもちろん、時間を大切にしたい全ての人にとって注目すべき存在なのです。

なぜビジネスユーザーにAIエージェント構築スキルが必要なのか

AIエージェントは単なる流行ではなく、実際に大きな価値を生み出しています。昨年だけでも、業務でAIエージェントを活用する企業は2倍以上に増加（約10%→21%）、さらに82%の企業が今後1〜3年以内にAIエージェント導入を計画しています（）。なぜか？ROIの向上、コスト削減、チームの満足度アップなど、目に見える成果が出ているからです。

ビジネスやオペレーション担当者にとって、AIエージェント構築スキルが必須になりつつある理由は以下の通りです：

• 単純作業の自動化：AIエージェントは大量のルーチン業務（営業リスト作成、リードフォロー、SNS投稿など）を自動でこなします。営業チームがAIエージェントでリード獲得を自動化した結果、商談化率が40%向上、リード判定が3倍速になった事例も。
• リード獲得・リサーチ：AIエージェントがウェブやLinkedIn、公開データベースを自動で調査し、見込み顧客リストを作成・アプローチまで実施。
• 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時間対応し、人間の担当者はより高度な対応に集中できます。
• データ抽出・分析：オペレーションや経理部門が、複数のデータソースから情報を自動収集・加工し、翌朝には意思決定に使える形に。
• ワークフロー連携：AIエージェントがCRMの更新やアラート送信など、システム間の橋渡し役も担います。

実際の活用例とおすすめプラットフォームをまとめると：

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要するに、AIエージェントを作れる・設定できる人は、これからの職場で「頼れる存在」になれるということです。業務をより速く、賢く、手間なく進められるからです。

人気のAIエージェントプラットフォームを比較：Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT

ツール選びも重要です。AIエージェントの分野は急成長中ですが、初心者やビジネスユーザーに特におすすめなのがGoogle Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPTの3つ。そしてウェブデータ抽出ならも外せません。

Google Vertex AI（Agent Builder）

• 概要：Google Cloudが提供する、エンタープライズ向けAIエージェント・マルチエージェント構築プラットフォーム。
• 強み：BigQueryやGoogle Workspaceなど社内データとの連携、スケーラブルな運用、セキュリティ面も充実。複数システムを横断する業務自動化に最適（）。
• 使いやすさ：中級者向け。多少のコーディングやクラウド設定が必要だが、ノーコード機能も拡充中。
• おすすめ用途：社内バーチャルアシスタント、部門横断の業務自動化、AI検索など。

OpenAI Agents（OpenAI Functions/SDK）

• 概要：GPT-3.5/4をベースに、ツール利用や推論、複雑なワークフローをこなすエージェントを構築可能。
• 強み：言語理解力が抜群、柔軟性が高く、オープンソースコミュニティも活発（）。
• 使いやすさ：中〜上級者向け。APIやコーディングの知識が必要。
• おすすめ用途：カスタムチャットボット、外部API連携、複雑な自動化など。

AgentGPT

• 概要：ノーコードで、自然言語で目標を入力するだけで自律型AIエージェントを作れるブラウザベースのプラットフォーム（）。
• 強み：とにかく簡単、設定不要、リサーチからコンテンツ作成まで幅広く対応。
• 使いやすさ：非常に簡単。目標を入力して実行するだけ。
• おすすめ用途：アイデア出し、個人の生産性向上、簡単なリサーチなど。

Thunderbit

• 概要：Chrome拡張機能型のAIウェブスクレイパー。どんなウェブサイトでも2クリックで構造化データを抽出。
• 強み：ウェブデータ抽出が圧倒的に簡単。コーディング不要、複雑なサイト（ページ送りやサブページ）にも対応。ExcelやGoogle Sheets、Airtable、Notionへ直接エクスポート可能（）。
• 使いやすさ：非常に簡単。ITが苦手な人でもすぐ使える。
• おすすめ用途：営業、マーケティング、EC、不動産など、ウェブデータが必要な全ての人。

主要プラットフォームの比較表：

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Thunderbitで体験するAIエージェント：シンプルな実践例

実際に手を動かしてみましょう。Thunderbitを使ったウェブスクレイピングAIエージェントの流れは以下の通りです：

1. Thunderbitをインストール：をダウンロードし、アカウント登録。
2. 対象サイトを開く：抽出したいウェブページ（例：不動産物件一覧）を表示。
3. 「AIで項目を提案」をクリック：ThunderbitのAIがページを解析し、「住所」「価格」「部屋数」など抽出項目を自動提案。必要に応じて追加・修正も可能。
4. 「スクレイプ」を実行：Thunderbitのエージェントが全データを収集。サブページにも自動でアクセスし、詳細情報も取得（）。
5. データをエクスポート：CSVやExcelでダウンロード、またはGoogle Sheets、Airtable、Notionへ直接送信。

Thunderbitの強みは、単なる手順通りの動作ではなく、AIがページを「読んで」変化に適応し、データの整形や翻訳・要約まで自動で行う点です。従来型のスクレイパーはサイト構造が変わると動かなくなりますが、Thunderbitはそのまま使い続けられます（）。

ステップ1：AIエージェントの目的と範囲を明確にする

まずは「何のためにエージェントを作るのか」をはっきりさせましょう。私がよく使うフレームワークは：

• どんな課題を解決したいか？（例：「毎週競合商品の価格調査を自動化したい」）
• 具体的にどんな作業を自動化するか？（例：「5つのサイトを巡回し、商品名と価格を抽出、レポートをメール送信」）
• 誰が使うのか？（例：「マーケティングチームがこのデータを必要としている」）
• 成功の指標は？（例：「手作業5時間→30分に短縮」）
• どこまでを範囲とするか？（例：「初期バージョンは公開データのみ、ログイン不要」）

1段落の「エージェントのミッション文」を書いておくと、後々の迷いが減ります（）。

ステップ2：最適なツールを選ぶ — Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT、Thunderbit？

次にプラットフォーム選び。判断基準は：

• ウェブデータ抽出・コーディング不要なら：がおすすめ。
• 会話型チャットボット・ノーコード希望なら：AgentGPTやノーコードBotビルダー。
• コーディングもOK・柔軟性重視なら：OpenAI SDKやGoogle Vertex AI。
• エンタープライズ用途・多システム連携なら：。

自分の技術レベル、連携したいシステム、予算を考慮し、まずはノーコードツールで小さく始めて価値を実証→必要に応じて拡張するのがコツです（）。

ステップ3：データを集めて整える

AIエージェントの「燃料」はデータです。ポイントは：

• 必要なデータを特定：ウェブページ、社内DB、スプレッドシート、ユーザー入力など。
• データ収集：ウェブデータはThunderbit、CRMからCSVエクスポート、チャットボット用ならドキュメント集めなど。
• 整形・クリーニング：エラー除去、フォーマット統一（日付・通貨など）、構造化（テーブル形式がベスト）。
• 少量でテスト：まずは小規模で動作確認（）。

ここを手抜きすると、後で苦労します。データがきれい＝結果もきれい。

ステップ4：AIエージェントを構築・設定する（実践例）

Thunderbitでウェブスクレイパーエージェントを作る流れ：

1. 拡張機能をインストール：し、サインアップ。
2. 対象サイトを開く：例：商品一覧ページ。
3. Thunderbitを起動：アイコンをクリックしサイドパネルを表示。
4. 「AIで項目を提案」：AIが「商品名」「価格」「画像URL」などを自動提案。不要な項目は削除、追加も自由。
5. ページ送り・サブページ設定：複数ページや詳細取得が必要ならUIで設定（）。
6. 「スクレイプ」実行：全データを自動収集、サブページも自動巡回。
7. 結果を確認・調整：テーブルを見て、不要な記号除去やAIプロンプトで加工も可能。
8. データをエクスポート：CSV/ExcelでDL、またはGoogle Sheets等に送信（）。

精度アップのコツ：

• AIプロンプトでデータ整形・要約・翻訳も可能（例：「説明文（スペイン語）」で自動翻訳）。
• 定期実行もスケジューリング可能。
• 画像・電話番号・メールも自動抽出対応。

これでノーコード・ストレスフリーでAIエージェントが完成です。

ステップ5：テスト・運用・改善を繰り返す

作ったら終わり、ではありません。実際に役立つか検証しましょう：

• 実際のシナリオでテスト：典型例・イレギュラー例（変なデータ、欠損など）も試す。
• ユーザーの声を聞く：チームや関係者に使ってもらい、課題をフィードバック。
• パフォーマンス監視：ログや指標（精度・速度・満足度）をチェック。
• 改善を繰り返す：プロンプトやデータ、ロジックを都度調整。回すほど賢くなります（）。

どんな優秀なエージェントも、時々メンテナンスが必要です。

よくある課題とその乗り越え方

初めてAIエージェントを作ると、つまずきポイントもあります。よくある悩みと対策：

• 目的が曖昧：まずはシンプルなミッション文から始める。最初から万能エージェントを目指さない。
• データが汚い：クリーニング・構造化に時間をかける。良いデータが良い結果を生む。
• ツール選びで迷う：まずは一番シンプルなものから。後で乗り換えも可能。
• エージェントの誤動作：ログ分析・プロンプト調整・イレギュラーテストを繰り返す。失敗を恐れず改善。
• 自信が持てない：検証ステップを入れ、エージェントの動作を見える化。最初は人間の確認も併用。
• 運用・保守：設定をドキュメント化し、定期的に見直す。
• 社内の理解を得る：デモや小さな成功事例を共有し、早い段階から利用者を巻き込む（）。

困ったときは、AIコミュニティに相談しましょう。世界中に同じ悩みを乗り越えた仲間がいます。

まとめ・ポイント

AIエージェント作りは、もはや開発者やデータサイエンティストだけのものではありません。や、OpenAI Agentsなどの登場で、ビジネスユーザーでも数クリックで業務自動化やデータ収集が可能になりました。

ぜひ覚えておいてほしいポイント：

• まずは明確なゴールを設定する
• 自分のスキルや用途に合ったツールを選ぶ
• データをしっかり準備・整形する
• 小さく作ってテスト・改善を繰り返す
• 運用状況を見ながら学び続ける

これからの仕事はAIと一緒に進める時代。AIエージェントを作り、育てるスキルはますます価値が高まります。ぜひ気軽に試して、失敗を恐れずチャレンジしてみてください。自分の代わりにエージェントが仕事をこなしてくれる瞬間は、きっと忘れられない体験になるはずです。

もっと詳しく知りたい方はの他記事もご覧ください。また、で、ぜひ最初のエージェント作りに挑戦してみてください。困ったときはいつでもご相談を——私は今、母のAIエージェントに「猫がキーボードに乗ったら通知する」機能を教えているところです。

楽しいAIエージェント作りを！

さらにAI自動化のヒントを知りたい方はこちらもどうぞ：

よくある質問（FAQ）

1. AIエージェントとは？従来の自動化ツールと何が違うの？

AIエージェントは、状況を観察し、自分で判断・行動して目標を達成するソフトウェアです。従来の自動化が「決められた手順通り」なのに対し、AIエージェントは変化にも柔軟に対応できます。

2. なぜビジネスユーザーがAIエージェント構築を学ぶべき？

AIエージェントを作ることで、単純作業の自動化、データ収集の効率化、カスタマーサポートの強化、ワークフロー連携などが実現し、時間短縮や意思決定の質向上、競争力アップにつながります。

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？

Thunderbit（ノーコードでウェブデータ抽出）、AgentGPT（ノーコード自律エージェント）、OpenAI Agents（柔軟な言語タスク・一部コーディング要）、Google Vertex AI（エンタープライズ向け・多機能）などが人気です。

4. シンプルなAIエージェント作成の手順は？

目的の明確化→ツール選定→データ準備→エージェント構築・設定→テスト・改善、が基本の流れです。Thunderbitならコーディング不要で始められます。

5. AIエージェント構築でよくある課題と対策は？

目的の曖昧さ、データの質、ツールの複雑さ、運用保守などが課題です。シンプルな目標設定、データの整備、簡単なツールから始める、フィードバックを活かして改善、ドキュメント化などで乗り越えられます。