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

正直に言うと、数年前に「これから毎日、AIの“エージェント”にデータを取らせたり、質問に答えさせたり、実務を自動化させたりする仕事をしているよ」と言われても、私は笑って「SFの見すぎじゃない？」と言っていたと思います。でも、いまは2026年。AIエージェントは実在するどころか、運用やマーケティングの予算項目として当たり前に入る存在になりました。営業チームから不動産エージェント、さらには私の家族まで、みんなこの流れに乗っています（うちの母には今、植物に水をやるタイミングを知らせてくれるAIエージェントがいます）。しかも一番いいのは、作るのに博士号も開発者バッジもいらないことです。

AIエージェントの作り方に興味があるなら、データ収集を自動化したい人も、チャットボットを立ち上げたい人も、次の会議で上司を驚かせたい人も、このガイドがぴったりです。このガイドでは、基本をわかりやすく整理し、用語のモヤモヤをほどきながら、、OpenAI Agents、AgentGPT、そしてもちろん私たちのチームがWebデータ抽出を“出前を頼むくらい簡単”にするために作ったAIウェブスクレイパー、を使って始める方法を、実例つきで紹介します。

AIエージェントとは何か？（そして、なぜ気にするべきか？）

端的に言えば、AIエージェントとは、あなたの代わりにタスクを自律的にこなせるソフトウェアです。決められた台本をそのままなぞるだけではありません。状況を見て判断し、目的を達成するために動きます。しかも、毎回細かく指示を出す必要はありません（）。コーヒーブレイクもいらないデジタルの同僚、というイメージです。

もっと具体的に見てみましょう。は、AIを搭載したウェブスクレイパーエージェントです。たとえば、自分の街にある不動産物件一覧を全部集めたいとします。週末を使って住所や価格をスプレッドシートにひたすらコピペする代わりに（やったことあります。腱鞘炎にもなりました）、サイトをThunderbitに渡して「AIで項目を提案」をクリックするだけ。すると、住所、価格、寝室数など、何を抽出すべきかを自動で判断してくれます。さらに、各物件ページを開いて追加情報を取ってくることまでできます。これがAIエージェントの動きです。つまり、何が重要なデータかを判断し、変化に適応し、最小限の手間で仕事を終えるのです（）。

昔ながらの自動化ツールと比べると、その違いがよくわかります。従来型のツールは、工場の組み立てラインのロボットのようなものです。指示したことは正確に実行しますが、サイトの見た目が変わったり、手順を少し変えたくなったりすると、また最初からやり直しです。一方、AIエージェントは柔軟です。新しいレイアウトにも対応できるし、簡単な判断もできるし、その場でデータを補完したり整形したりもできます（）。だからこそ、ビジネスユーザーにとって、そして本音を言えば自分の時間を大切にする人すべてにとって、AIエージェントは重要なのです。

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エージェントは単なる技術トレンドではありません。実際に、測定可能な価値を生み出しています。過去1年で、ビジネス運用におけるAIエージェントの利用率は2倍以上に増え（組織の約10%から21%へ）、82%の企業が今後1〜3年以内にAIエージェントを導入する予定だと答えています（）。理由は、ROIの向上、コスト削減、そしてチームの満足度向上が見えているからです。

ビジネスやオペレーションに関わる人にとって、AIエージェントのスキルが必須になりつつある理由は次のとおりです。

• 繰り返し作業を自動化できる: AIエージェントは、大量で定型的なタスクをこなせます。営業リスト作成、リードのフォローアップ、SNS投稿の予約などがその例です。リード獲得にAIエージェントを使った営業チームでは、商談化率が40%向上し、リードの見極め速度は3倍になりました。
• リード獲得と調査: 手作業でリストを作る代わりに、AIエージェントがWeb、LinkedIn、公開データベースを調査し、見込み客を見つけて自動でアプローチできます。
• カスタマーサポート: AIチャットボットは、よくある質問に24時間365日対応できるため、人間の担当者は難しい問い合わせに集中できます。
• データ抽出と分析: オペレーション部門や経理・財務部門では、AIエージェントが多数の情報源からデータを取り込み、処理し、生データを一晩で実用的なインサイトに変えています。
• ワークフロー連携: AIエージェントはシステム同士をつなぐ“接着剤”のような役割も果たします。CRMの更新、アラート送信、抜け漏れ防止などに役立ちます。

以下は、実際のユースケースと、それぞれで強みを発揮するプラットフォームの簡単な表です。

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要するに、AIエージェントを構築・設定できるようになれば、たとえシンプルなものでも、キャリアの将来に備えるだけではありません。もっと早く、もっと賢く、しかも手作業を減らして仕事を進める“頼れる人”になれるのです。

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

では、ツールを見ていきましょう。AIエージェントの世界は急成長していますが、初心者やビジネスユーザーにとって特に注目なのは、Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPTの3つです。もちろん、Webデータを扱うならも有力です。

Google Vertex AI Agent Builder（現在はGemini Enterprise Agent Platformの一部）

• 概要: Googleの、AIエージェントおよびマルチエージェントシステムを構築するための企業向けプラットフォームです。Google Cloud Next 2026で、GoogleはVertex AIをへ改称し、その中にAgent Builderを統合しました。既存ユーザーは移行不要で、URLもサービスも新しい名前のもとでそのまま動作します。中核となるエージェントフレームワークは、Python、Go、Java、TypeScriptで使えるオープンソースのです。
• 強み: BigQuery、Google Workspace、その他のGoogle Cloudサービスとの緊密な連携。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環境にデプロイ可能。
• 使いやすさ: 中級者向け。ADKはコードファーストですが、Googleはコンソールにノーコード画面も継続提供しています。
• 向いている用途: 企業向けバーチャルアシスタント、部門横断の自動化、AIによる社内検索。

OpenAI Agents SDK

• 概要: OpenAIモデルの上で1つ以上のエージェントを統合・運用するためのオープンソースPython SDKです（Node.jsも利用可能）。と組み合わせて使います。Responses APIは、現在のOpenAIにおけるツール利用型エージェントの基本機能です。旧Assistants APIは非推奨で、2026-08-26に終了予定です。
• 強み: 高い言語理解力、組み込みツール（Web検索、ファイル検索、コンピューター操作）、そして勢いのあるオープンソースエコシステム。
• 使いやすさ: 中級〜上級者向け。PythonまたはTypeScriptを書く必要があります。
• 向いている用途: カスタムチャットボット、外部APIを呼び出す必要があるエージェント、複数ステップの推論ワークフロー。

AgentGPT

• 概要: 平易な言葉で目的を入力するだけで、自律型AIエージェントを立ち上げられる、ノーコードのブラウザベースプラットフォームです（）。
• 強み: とても使いやすく、セットアップ不要。調査からコンテンツ作成まで、幅広いタスクに対応できます。
• 使いやすさ: かなり簡単。目標を入力して、あとは動かすだけです。
• 向いている用途: ちょっとした実験、個人の生産性向上、ブレインストーミング、簡単な調査。

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抽出できる、AIウェブスクレイパーのChrome拡張です。
• 強み: Webデータ抽出に最も使いやすいツール。コーディング不要。ページネーションやサブページなどの厄介なサイトにも対応し、Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへ直接エクスポートできます（）。
• 使いやすさ: 非常に簡単。技術に詳しくない友人でも使えます。
• 向いている用途: 営業オペレーション、マーケティング、EC、不動産など、すぐにWebデータが必要な人すべて。

比較表はこちらです。

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Thunderbitを実際に使う：AIエージェントのシンプルな例

では、実際にやってみましょう。ThunderbitがWebスクレイピングのAIエージェントとしてどう動くのか、そして従来のやり方よりどれだけ簡単かを見てみます。

1. Thunderbitをインストールする: をダウンロードして、アカウント登録します。
2. 対象サイトを開く: 抽出したいサイト（例：不動産物件一覧ページ）にアクセスします。
3. 「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、抽出する列を提案します。必要なら調整や追加もできます。
4. 「抽出」をクリックする: Thunderbitのエージェントがデータをまとめて取得します。必要であればサブページまでクリックしてくれます（）。
5. データをエクスポートする: CSVやExcelとしてダウンロードするか、Google Sheets、Airtable、Notionへ直接送ります。

Thunderbitが他と違うのは、単に台本を実行しているわけではないことです。AIを使ってページを“読み取り”、変化に適応し、さらにデータを整形・補完までしてくれます（説明文の翻訳や要約なども可能です）。従来のスクレイパーはサイト変更で壊れがちですが、Thunderbitはそのまま動き続けます（）。

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させたいのかをはっきりさせましょう。私は次のように考えます。

• どんな課題を解決したいのか？（例：「競合価格の収集を毎週自動化したい」）
• 具体的にどんなタスクを実行するのか？（例：「この5つのサイトを巡回し、商品名と価格を抽出して、レポートをメール送信する」）
• 最終利用者は誰か？（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」）
• 成功をどう測るか？（例：「手作業のデータ収集を5時間から30分に減らす」）
• どこまでを対象にするか？（例：「最初のバージョンは公開データのみを取得し、ログインは扱わない」）

1段落でいいので、「エージェントのミッション」を書き出してみてください。あとで本当に助かります（）。

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？

次はプラットフォーム選びです。簡単な判断軸は次のとおりです。

• Webデータを抽出したい。コーディング経験は少ない？ → を使いましょう。
• 会話型チャットボットが必要。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。
• コーディングに抵抗がなく、柔軟性がほしい？ → OpenAIのSDKかGoogle Vertex AIを使いましょう。
• 企業向けで、連携先が多い？ → が向いています。

技術スキル、必要な連携、予算を考慮してください。まずはシンプルに、ノーコードツールで価値を証明し、必要なら拡張していくのが正解です（）。

ステップ3：データを集めて整える

データはAIエージェントの燃料です。うまくやるためのポイントは次のとおりです。

• 必要なデータを特定する: 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。
• データを集める: WebデータにはThunderbitを使い、CRMからCSVを書き出すか、チャットボットの知識ベース用に資料を集めます。
• クレンジングと整形: エラーを取り除き、形式を統一し（日付、通貨など）、データを構造化します。表形式のほうが、非構造化テキストより扱いやすいです。
• 少量のサンプルで試す: まずは簡単なスクレイピングやチャットボットのテストを行い、データが正しく見えるか確認します（）。

ワンポイント：この工程をケチらないでください。データが雑なら、結果も雑になります。

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スクレイパーエージェントを作る流れを見てみましょう。

例：ThunderbitでWebスクレイパーエージェントを作る

1. 拡張機能をインストールする: して、アカウント登録します。
2. 対象サイトを開く: 抽出したいサイト（例：商品一覧ページ）にアクセスします。
3. Thunderbitを起動する: Thunderbitアイコンをクリックして、サイドパネルを開きます。
4. 「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、「商品名」「価格」「画像URL」などの列を提案します。必要に応じて、列名の変更、削除、追加ができます。
5. 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またがる場合や、サブページの詳細が必要な場合は、UIでそれらを有効にします（）。
6. 「抽出」をクリックする: Thunderbitのエージェントが、必要に応じてサブページまで移動しながらデータを収集します。
7. 確認して調整する: テーブルを確認します。通貨記号を消すなど、項目を整えたい場合は、列名を更新するか、Field AI Promptを追加します。
8. データをエクスポートする: CSVやExcelとしてダウンロードするか、Google Sheets、Airtable、Notionへ送ります（）。

結果をさらに良くするコツ:

• Field AI Promptを使って、データを整形したり要約したりする（例：「Description（スペイン語）」で自動翻訳）。
• 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、メールアドレスをネイティブに扱えます。

これで、コードなし・ストレスなしで、動くAIエージェントができました。

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、次の点を確認しましょう。

• 実際のシナリオでテストする: 通常ケースだけでなく、境界ケース（変なデータ、欠損項目など）も試します。
• ユーザーフィードバックを得る: チームや関係者に使ってもらい、問題点を報告してもらいます。
• パフォーマンスを監視する: ログを確認し、精度、速度、ユーザー満足度などの指標を追います。
• 改善を重ねる: 必要に応じてプロンプトを調整し、データを追加し、ロジックを微修正します。サイクルを回すほど、エージェントは良くなります（）。

覚えておいてほしいのは、どれだけ優秀なエージェントでも、時々ちょっとした手入れが必要だということです。

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、つまずくことがいくつかあります。私がよく見るのは次のようなものです（そして、その対処法です）。

• 目的があいまい: まずは焦点を絞ったミッションを決めましょう。最初から“何でもできるエージェント”を作ろうとしないことです。
• データが汚い: データのクレンジングと構造化に時間をかけましょう。入力が良ければ、出力も良くなります。
• ツールが多すぎて混乱する: 必要十分で一番シンプルなツールを選びましょう。後でアップグレードすればいいのです。
• エージェントのミス: ログを分析し、プロンプトを改善し、境界ケースをテストしましょう。繰り返し改善するのを恐れないでください。
• 自信が持てない: 検証ステップを入れ、エージェントの作業内容を見える化し、最初は人間が確認する流れを残しましょう。
• 保守が大変: 設定内容を文書化し、定期レビューを予定に入れましょう。
• 承認を得にくい: デモを見せ、すぐに出せる成果を共有し、早い段階で利用者を巻き込みましょう（）。

行き詰まったとしても、AIコミュニティは大きくて親切だということを思い出してください。たいてい、誰かが同じ問題にぶつかったことがあります。

まとめと重要ポイント

AIエージェントの構築は、もう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。、、OpenAI Agentsのようなプラットフォームがあれば、ビジネスユーザーでも、実務の自動化や時間短縮、新しいインサイトの発見が、ほんの数クリックでできるようになります。

持ち帰ってほしいポイントは次のとおりです。

• 明確で絞られた目標から始める。
• 自分のニーズとスキルに合ったツールを選ぶ。
• 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。
• パフォーマンスを監視し、学び続ける。

これからの仕事はAIのチームメイトでいっぱいになります。そして、その作り方と導き方を学ぶスキルは、今後ますます価値が高まります。だからぜひ、試してみてください。楽しみながら、壊すことを恐れずに。（それが学び方です。）エージェントがあなたの代わりに仕事をしている間、あなたはコーヒーを飲んでいる。そんな瞬間の感覚は、きっと忘れられません。

もっと深く知りたいなら、さらに詳しいガイドがまとまったをチェックするか、で最初のエージェントを作ってみてください。困ったときは、いつでも声をかけてください。たぶん私は、母のAIエージェントに「猫がキーボードの上に乗っている」ことを認識させる練習をしているはずです。

それでは、楽しく作っていきましょう！

もっとAI自動化のヒントが欲しいですか？こちらのリソースもどうぞ：

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、目標を達成するために状況を観察し、判断し、行動することで、継続的な人の監督なしに自律的にタスクを実行できるソフトウェアです。決まった手順に従う従来の自動化とは違い、AIエージェントは適応性があり、入力や環境の変化にも対応できます。

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？

AIエージェントを作れるようになると、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。その結果、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プラットフォームには、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（ある程度コーディングが必要だが柔軟な言語ベースのタスク向け）、Google Vertex AI（より多くの設定が必要な企業向け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、エージェントの目的を定義すること、適切なツールを選ぶこと、データを集めて準備すること、エージェントを構築・設定すること、そしてテストと改善を行うことです。Thunderbitのようなプラットフォームなら、コードなしでこの流れを実現できます。

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？

課題には、目的の不明確さ、データの乱れ、ツールの複雑さ、エージェントの保守などがあります。解決するには、明確なミッションから始める、データを丁寧に整える、まずは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、そしてドキュメントを最新に保つことが大切です。