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AIエージェントの作り方を初心者向けに解説！ノーコードで業務効率化！
「ChatGPTを日常的に使っていて、その便利さはよく分かっている。でも、毎回指示を出したり、結果をコピーして貼り付けたりするのが、少し手間に感じる…」
もしあなたがそう感じているなら、次のステップに進む絶好のタイミングです。その鍵を握るのが、自ら考えてタスクを実行するAIエージェントです。
AIエージェントと聞くと、専門的なプログラミング知識が必要だと感じるかもしれません。しかし、今は「ノーコード」ツールを使ってコーディング知識不要で、誰でも自分だけのアシスタントを開発できる時代です。
この記事ではAIエージェントを学ぶ初心者の方に向けて、基礎から応用まで実際に手を動かしながら理解できるよう解説します。
この記事を読み終える頃には、「AIをどう活かすか」が自然と見えてきて、毎日をもっと楽しく、効率的に過ごせるようになっているはずです。
そもそもAIエージェントとは？生成AIとの決定的な違い
私たちが普段使っているChatGPTのような生成AIと、AIエージェントがどう違うのかを明確にしておきましょう。
ChatGPTは、まるで世界中の知識を持つ専門家のようです。質問を投げかければ、その知識を基に最高の答えを一度で返してくれます。文章の要約、アイデア出し、翻訳など、「対話」を通じて知的作業をサポートするのが得意な「相談役」と言えるでしょう。
一方、AIエージェントは目標達成のために自ら働く、アシスタントです。
例えば、「競合他社の最新情報を調べてまとめておいて」とゴールを指示すれば、①計画を立て（Webを検索する）→②ツールを使い（情報を抽出・要約する）→③自らタスクを遂行し（Slackに報告する）という複数のタスクを自ら実行し、ゴールを達成します。
対話だけで終わらず、自律的に実行まで行うのが最大の特徴です。
自律型AIエージェントについてより詳しく知りたい方は以下をご覧ください。
関連記事：【2025年最新】自律型AIエージェントとは？生成AIとの違いやサービスを解説
AIエージェントを導入する3つのメリット
AIエージェントを導入することは、単に作業を一つ自動化する以上の価値をもたらします。ここでは、代表的な3つのメリットをご紹介します。
1つずつ見ていきましょう。
単純作業の自動化による生産性向上
毎日繰り返される情報収集、週次の定型レポート作成、顧客情報のデータ入力。これらは重要ですが、多くの時間を奪う作業でもあります。
AIエージェントは、こうした毎日の定型作業を人間よりも速く、正確に、24時間文句も言わずにこなしてくれます。
これまで数時間かかっていた作業が数分で終わることで、社員一人ひとりに時間的な余裕が生まれます。
そして、その創出された時間で、私たちは企画立案や戦略策定、顧客との対話といった、より創造的で付加価値の高い、人間にしかできない仕事に集中できるようになるのです。
人件費・外注コストの削減
人件費や外注などコスト面にも、AIエージェントは大きなインパクトを与えます。
例えば、これまでデータ入力や文字起こしのために外部業者へ委託していた費用。あるいは、単純作業のために雇用していたアルバイトの人件費。
これらの業務をAIエージェントを活用できれば、直接的なコスト削減に繋がります。
また、人間による作業では避けられない入力ミスや確認漏れといったヒューマンエラーも、AIエージェントは大幅に減らしてくれます。
ミスの修正にかかる時間や、それが原因で発生する損失といった「見えないコスト」を削減できるのも大きなメリットでしょう。
24時間稼働によるビジネスチャンスの創出
AIエージェントは24時間365日稼働できるため、新たなビジネスチャンスを生み出す可能性を秘めています。
例えば、深夜にあなたのWebサイトを訪れた見込み客からの問い合わせに、AIエージェントが即座に対応し、商談のアポイントを自動で設定するしたり、海外からの注文や問い合わせにリアルタイムで対応し、機会損失を防ぐことも可能です。
さらに、24時間集め続けた膨大なデータの中から、人間では気づかなかった新しい顧客ニーズの兆候や市場トレンドを発見し、レポートしてくれるなんてこともできます。
AIエージェント作成におすすめの5つのツール
AIエージェントを作るためのツールは数多く存在しますが、ここではあなたのスキルレベルに合わせて選べる、代表的な5つのツールをご紹介します。
▶︎ツール比較表
ツール名 | 使いやすさ | 日本語対応 | コーディング知識（※） | カスタマイズ性 | 費用 | おすすめ対象者 |
★★★★★ | ◎ （対応あり） | ノーコード | ★★★☆☆ | 無料 （有料プランあり） | 初心者 | |
★★★☆☆ | △ （部分的） | ローコード | ★★★★☆ | 無料 （有料プランあり） | 中級者 | |
★★★☆☆ | △ （部分的） | ローコード | ★★★★☆ | 無料 （有料プランあり） | 中級者 | |
★☆☆☆☆ | × （未対応） | フルコード | ★★★★★ | 無料 （OSSベース） | 上級者 | |
★☆☆☆☆ | × （未対応） | フルコード | ★★★★★ | 無料 （OSSベース） | 上級者 |
※ノーコード：コーディング知識不要で作成可
※ローコード：AI開発のフレームワーク「LangChain」に関する最低限の知識が必要
※フルコード：コーディング知識必須
AI初心者やコーディング知識のない非エンジニアの方が、AIエージェントを作成するならDifyから挑戦してみることをおすすめします。
Dify（初心者向け）：直感的なUIでまず試すならコレ
Difyは、AIエージェント開発のハードルを劇的に下げてくれるツールですノーコードなので、プログラミングの知識がない方でもAIエージェントを構築することができます。
洗練されたUIは日本語に完全対応しており、チャットボットから複雑なワークフロー（AIエージェント）まで、直感的な操作で作成できます。
初心者がAIエージェント開発の全体像を掴むのに最適です。
Flowise / LangFlow（中級者向け）：視覚的に仕組みを理解したいなら
これらは、AI開発フレームワーク「LangChain」の機能を、ブロックのように繋いで視覚的に開発できるツールです。
「Chain（思考の流れ）」や「Agent（判断力）」、「Vector Store（記憶装置）」といった部品を、自分の手で一つひとつ繋ぎ合わせ、AIの思考回路そのものを組み立てていきます。
もちろん、それぞれの部品の役割を理解する必要があるため、Difyより一段上の知識（LangChainに関する知識）が求められます。
AIの内部構造を理解しながら作りたい、技術的な好奇心が旺盛な中級者に向いています。
CrewAI / AutoGenStudio（上級者向け）：コーディングで自由自在に開発
CrewAIやAutoGenStudioは、プロのAI開発者が使うのと同じPythonという言語で、ゼロからAIエージェントを構築するフルコードのフレームワークです。
エージェントの動作をすべてコードで記述する必要があり、公式ドキュメントも英語のため、プログラミングの基礎知識が必須となります。そのため、初心者にとっては難易度が高いのは事実です。
その分ノーコードツールの制約は一切なく、独自の機能を追加したり、既存のシステムと深く連携させたりと、複雑なプロジェクトを作成することができる点は大きな魅力でしょう。
本格的なAI開発者を目指すなら、いずれは挑戦する価値のある、非常に強力な選択肢です。
【実践】ノーコードでAIエージェントを作る6ステップ
ここからは、実際にDifyを使って簡単なAIエージェントを作成する手順を、画面キャプチャを交えながら一步ずつ解説していきます。
まず最も重要なのは、「何のためにAIエージェントを作るのか？」という目的を明確にすることです。
今回は練習として、AIが生成した文章に含まれがちな「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を、自動で検証・修正するという、非常に実用的なファクトチェックAIエージェントを作成してみます。
この記事を読みながら、ぜひ一緒にあなただけのエージェントを完成させてみましょう。
ステップ1：Difyを使用するための環境設定
Difyには、すぐに使えるクラウド版と、自分のPCやサーバーで動かすローカル版があります。
初心者は設定不要で始められるクラウド版が圧倒的におすすめです。
ただし、クラウド版を利用する場合は、データをクラウドに送信する形で利用することになるため、会社の社外秘情報など高いセキュリティが求められるデータを扱う場合は、ローカル環境での運用が重要です。
今回は、AIエージェント開発に初挑戦する方向けに、クラウド版の無料プラン（制限あり）を使って解説していきます。
ステップ2：Difyのアカウント登録
①Difyの公式サイトにアクセスし、「今すぐ始める」もしくは「始める」をクリックします。
②Googleアカウントやメールアドレスで簡単にサインアップできます。
一度このステップを済ませておけば、次回以降はすぐにステップ3からAIエージェント作りを始められます。
ステップ3：ワークフローの作成と設計図（ノード）の配置
今回のファクトチェックのやり方にはいろいろあります。
例えば、
ChatGPTが生成した文章に対し、こちらが指定した信頼性の高い情報源をもとにファクトチェックしてもらう方法
ChatGPTで生成した文章をGeminiやClaudeなどにチェックしてもらう方法
などが挙げられます。
この辺りも自在に設定することができますが、今回はChatGPTで生成した文章をGeminiという別のAIにファクトチェックを行ってもらう仕組みのAIエージェントを開発します。
AIエージェントの設計図を描くための真っ白なキャンバスに、必要な部品（ノード）を配置します。
①Difyの管理画面左メニューから「スタジオ」を選び、「最初から作成」をクリックします。
②左上の「チャットフロー」を選択し、アプリの名前やアイコンを決めて、「作成する」をクリックします。
③今回作成したいファクトチェックエージェントを作成するのに必要なノードを考え、設計します。
【ファクトチェックエージェントに必要なノード設計】
開始ノード
LLMノード（1つ目）： 文章からファクト（検証すべき事実）を「抽出」する役割(例：ChatGPT)
LLMノード（2つ目）： 指定されたAIが、1つ前の文章（2）を「検証・修正」する役割(例：Gemini)
回答ノード
ステップ4：各ノードを設定する
チャットフローを開くと、デフォルトで開始ノード・LLMノード・回答ノードが設定されています。各ノードの右端にカーソルを揃えると出てくる＋ボタンを押すと、様々なノードが出てくるので、必要なノードを選びましょう。
上記の図のように、Step3で設計した通りにノードを設置します。
ステップ5：各ノードの詳細設定とプロンプトの入力
ここでは、設置したノードに具体的な役割を指示します。
①まずは一つ目のLLMノードの詳細設定から説明します。
まず、AIモデル（ⅰ）の中から文章生成に利用したい生成AIを選択しましょう。
（LLM1：ChatGPT 4o、LLM2：Gemini 2.5 pro）
コンテキスト(ⅱ)では、選んだAIが参照する情報を設定します。この場合、ユーザーが問いかけたプロンプトの文章が該当するため、{x}sys.query を選択しましょう。LLM2のノード設定では、参照すべき情報はChatGPTが生成した回答なので、LLM/{x}textを選択します。
SYSTEM（ⅲ）においては、普段生成AIに指示するように、プロンプトを入力します。
以下はあくまでも一例です。ご自身のニーズに合わせてプロンプトの内容は変更しましょう。プロンプト内でも対象の文章を明確にするため、変数を入れるようにしてください。
（LLM（ChatGPT）のSYSTEMプロンプト） # あなたの役割 あなたは、ユーザーの質問{x}sys.query に対して、客観的な事実に基づいた回答を提供する熟練のリサーチアシスタントです。 # 指示 以下の条件に従って、ユーザーの質問{x}sys.query に対して注意深く分析し、文章を作成してください。 # 条件 1.人名、組織名、場所、日付、イベント名、統計データなど、客観的な事実として検証可能な項目のみを抽出してください。 2. できるだけ具体例や参考元を提示してください 3.回答の正確性が不明な場合はその旨を記してください 4.専門用語を使用する時は、一般的に理解できる言葉で説明してください |
（LLM2（Gemini）のSYSTEMプロンプト） # あなたの役割 あなたは、ChatGPTによって提供された情報源LLM/{x}text について、事実を厳格に検証・改善する、公平無私なファクトチェッカーです。 # 以下の順番で、LLM/{x}textの回答を評価を行ってください 1. 回答の正確性を確認してください。 2.最新の情報にアップデートされているか確認してください 3.質問に対して全て網羅して回答できているか確認してください 4.一般的な言葉で説明されているか確認してください # 以下の順番でLLM/{x}textの回答を改善してください 1.不正確な内容は修正してください 2.説明が不十分な場合は補足してください 3.曖昧な表現があれば明確な表現に変えてください #最終的に、すべての誤りが修正された「完成版の文章」を作成してください。 |
USER(ⅳ)の欄には、基本的に一つ前のノードで生成された文章を示すものを選びましょう。今回の場合は、LLM1ではユーザーの質問{x}sys.query、LLM2でLLMの回答を示す関数LLM/{x}textを入力してください。
ステップ6：プレビューと公開
作成したAIエージェントが、正しく作動するかプレビューよりテストすることができます。今回は、【Appleの創業者であるスティーブ・ジョブズは、1965年に生まれ、iPhoneやMacBookといった革新的な製品を世に送り出しました。】という誤った文章（正しくは1955年生まれ）を修正できるかどうかみてみましょう。
プレビューで試してみたところ、間違いをしっかり指摘し修正してくれました。さらには、様々なモデルを何年に発表したのかなど関連情報もしっかりと提示しています。
思った通りに動いてくれていることが分かれば、「公開する」をタップして保存しましょう。
次回以降は、自身が作成したAIエージェントが自分自身の専用アプリ（以下のキャプチャ参照）として使えるので、様々な作業を効率化することができるでしょう。
【レシピ付き】AIエージェントの業務活用事例と作り方
より実用的な業務活用事例を3つ、Difyでの作り方レシピ付きでご紹介します。
これらを参考に、あなたの業務を効率化するオリジナルのAIエージェント作成に挑戦してみてください。
事例1：競合リサーチ自動化エージェント
AIエージェントの目的： 複数の競合他社のWebサイトを毎日巡回し、新着ブログ記事があれば、その内容を要約してSlackに通知する。
導入効果： 手作業での情報収集から解放され、競合の動向をリアルタイムで把握できる。
【Difyでの作り方レシピ（必要なノード）】 開始 ノード Webサイト読み込み ノード：競合サイトのURLから情報を取得する LLM ノード：取得した記事本文を要約する HTTPリクエスト ノード：要約結果をSlackに通知する |
「このエージェントを毎日定時に動かしたい場合は、Difyのスケジュール実行機能と組み合わせることで、完全に自動化することができます。
事例2：SNS評判監視エージェント
AIエージェントの目的： X（旧Twitter）で自社製品名を含む投稿を常時監視し、ネガティブな内容の投稿があった場合のみ、その投稿内容とURLを即座に担当者へメールで通知する。
導入効果： 炎上の火種を早期に発見し、迅速な顧客対応や危機管理に繋げられる。
【Difyでの作り方レシピ（必要なノード）】 開始 ノード ツール ノード（X API連携）：特定のキーワードで投稿を検索する LLM ノード：取得した投稿がネガティブかどうかを判定する 条件分岐 ノード：ネガティブと判定された場合のみ、次の処理に進む ツール ノード（メール送信）：担当者へアラートメールを送る |
LLMノードのプロンプトに「この投稿はネガティブですか？ Yes/Noで回答」などと指示し、Difyの条件分岐ノードでYesの場合のみ通知する、という賢い使い方ができます。
事例3：採用候補者スクリーニングエージェント
AIエージェントの目的： 応募者から送られてきた履歴書PDFを読み込み、募集要項と照らし合わせて必須スキルを持っているか評価する。評価結果と履歴書へのリンクを人事担当者が使う管理シート（Google Sheets）に自動で追記する。
導入効果： 人事担当者が一件一件履歴書を確認する手間を大幅に削減し、面接に進むべき候補者の選定をスピードアップできる。
【Difyでの作り方レシピ例（必要なノード）】 開始 ノード ファイルアップロードノード ：履歴書PDFをデータとして読み込む LLM（スキル評価）ノード：履歴書と募集要項を照合・評価する ツール（Google Sheets連携）ノード：評価結果をスプレッドシートに書き込む |
Difyの「ナレッジ」機能に募集要項を登録しておくと、LLMの評価精度がさらに向上します。
ノーコードでAIエージェントを作成するときのポイント
最後にノーコードでAIエージェントを作成する際のポイントを解説します。
1つずつ見ていきましょう。
ノーコードでのAIエージェント作成には限界がある
ノーコードツールは、用意された部品（ノード）を組み合わせることで機能します。そのため、日常的な定型業務の自動化は非常に得意ですが、社内の独自システムとの特殊な連携や、業界特有のデータを扱う極めて高度な分析など、用意されていない機能は実装できません。
複雑なタスクにはコーディングという選択肢も検討する
もしノーコードツールの限界を感じたなら、それはあなたのスキルが上がった証拠です。
その先の選択肢として、Pythonライブラリ（CrewAI, AutoGenStudioなど）を使ったコーディングによる本格開発があります。
完全にオーダーメイドのエージェントを開発したい場合の選択肢として覚えておきましょう。
課題解決の近道として特化型AIを活用する
「ノーコードの限界を超えたい、でもコーディングを学ぶ時間はない…」 そんな場合に最も賢い選択が、特定の業務に特化してプロが作り上げたAIサービスを利用することです。
その代表例が、多くのビジネスパーソンを悩ませる議事録作成です。
このタスクは、音声認識や要約など、自作するには非常に高度な技術が求められます。
まとめ
この記事では、AIエージェントの基本から、Difyを使ったノーコードでの具体的な作り方までを解説しました。AIエージェント開発が、今や誰でも挑戦できる身近なものになったことがお分かりいただけたかと思います。
しかし、AIエージェントを自作する中で、期待通りの精度が出なかったり、特定の専門業務（例えば、専門用語が飛び交う会議の議事録作成など）には歯が立たなかったり、といった課題に直面することもあるでしょう。
そうした場合、全ての業務を自作エージェントで解決しようとするのではなく、議事録作成のような専門的な業務は、そのタスクを完璧にこなすためだけにチューニングされた「特化型AI」に任せるのが、賢い選択です。
最終更新日: 2025 / 8 / 24
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