AIエージェントの作り方｜初心者でも無料×ノーコードで始める全手順

「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、質問に対して文章生成や要約、翻訳などを行う対話型の生成AIです。質問内容に応じて、回答や文章案を生成してくれます。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、以下のような複数のタスクを自ら実行し、ゴールを達成します。

• ①計画を立てる

• ②ツールを使う

• ③自らタスクを遂行する

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。

こうしたAIエージェントの仕組みは、自作ツールだけでなく、すでにビジネス向けの製品にも組み込まれています。

例えば、AI議事録作成ツール『Rimo Voice』の「Rimo Actions」機能は、会議の議事録をもとにAIが自律的にタスクを抽出「提案資料を作成する」「比較表をまとめる」といった実行計画を立て、成果物の生成までを自動で行います。

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。

• 単純作業の自動化による生産性の向上

• 人件費・外注コストの削減

• 24時間稼働によるビジネスチャンスの創出

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時間継続的に処理できます

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。

こうした定型作業のなかでも、特に多くのビジネスパーソンが時間を取られているのが、会議後に発生する一連の事務作業です。以下のような業務が1件の会議ごとに30分〜1時間かかることも珍しくありません。

• 議事録をまとめる

• タスクを洗い出す

• 担当者に共有する

• フォローメールを送る

AI議事録ツール『Rimo Voice』のRimo Actions機能を使えば、議事録からのタスク抽出・提案資料の作成・メールの下書き・Slackでの共有までをAIが自動で実行してくれます。

これにより会議後の事務作業に費やしていた時間をそのまま、戦略立案や顧客対応に振り向けられるようになるでしょう。

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。

これらの業務に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す。

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、レポートすることもできます。

AIエージェント作成におすすめの7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ありますが、ここではスキルレベルに合わせて選べる代表的な7つのツールを紹介します。

▶︎ツール比較表

※ノーコード：コーディング知識不要で作成可
※ローコード：最小限のソースコードで開発可能
※フルコード：コーディング知識が必須

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。

以下では、これらの中から厳選した5つのツールについて特徴を詳しく解説します。

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。

ChatGPT（初心者向け）｜手軽にノーコードで専用AIを作れる

ChatGPTには、用途に合わせて専用AIを作れる「GPTs」という機能があります。GPTsは、ChatGPTを自分向けにカスタマイズできる機能です。

作成手順はシンプルで、ChatGPTの画面から「GPTを作成する」を選びます。エージェントの「役割」と「指示」をテキストで入力し、参照させたいPDFやテキストファイルをアップロードするだけで完成します。

たとえば「あなたは社内の就業規則に関する質問に答えるアシスタントです。回答は添付資料に基づいてください」のようにプロンプトを設定すれば、内容に沿って回答するエージェントが作れます。

プログラミング知識は一切不要で、最も手軽にAIエージェントを試せる方法です。

ただし、GPTsは会話に特化しているため、外部ツールとの連携や複雑なワークフローの自動化には向きません。定型的な質問応答やナレッジ検索がメインの用途です。

Microsoft Copilot Studio（初心者向け）：Microsoft 365環境との連携に強い

Microsoft Copilot Studioは、Microsoftが提供するAIエージェント構築プラットフォームです。 Microsoft 365を導入している企業にとっては、SharePointやTeams、Outlook、OneDriveなど既存の社内環境と連携しやすい点が強みです。

手順は、Copilot Studioの作成画面で新しいエージェントを作成し、役割・応答ルール・参照するナレッジソース（SharePoint上の社内ドキュメントなど）を設定するだけです。

完成したエージェントはTeams上のチャットボットとしても公開でき、社内メンバーがすぐに利用できます。

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。

【7ステップで完成】ノーコードでのAIエージェントの作り方

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。

• ステップ1：事前準備（目的の明確化とナレッジの整理）

• ステップ2：Difyを使用するための環境設定

• ステップ3：Difyのアカウント登録

• ステップ4：ワークフローの作成と設計図（ノード）の配置

• ステップ5：各ノードを設定する

• ステップ6：各ノードの詳細設定とプロンプトの入力

• ステップ7：プレビューと公開

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：事前準備（目的の明確化とナレッジの整理）

AIエージェントを作る際は、以下のような事前準備が大切です。

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、ファクトチェックAIエージェントを作成してみます。

ステップ2：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3：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4からAIエージェント作りを始められます。

ステップ4：ワークフローの作成と設計図（ノード）の配置

ファクトチェックの方法は複数あります。

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してもらう仕組みの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今回作成するファクトチェックエージェント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】

1. 開始ノード

2. 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)

3. 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)

4. 回答ノード

ステップ5：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合わせると出てくる＋ボタンを押すと、さまざま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、Step4で設計した通りにノードを設置します。

ステップ6：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。

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7：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でテストできます。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見てみましょう。

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、各モデルの発表年などの関連情報も提示されています。

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、作成したAIエージェントを自分専用のアプリとして使えるので、さまざまな作業を効率化できるでしょう。

【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。

• 事例1：競合リサーチ自動化エージェント

• 事例2：SNS評判監視エージェント

• 事例3：採用候補者スクリーニングエージェント

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。

「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。

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。

• スモールスタート（PoC）で小さく始める

• 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

• 人による確認を前提に設計する

• セキュリティ対策と権限設計を忘れない

• 自作する業務と特化型AIに任せる業務を分ける

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。

スモールスタートで小さく始める

ノーコードでAIエージェントを作成するときは、いきなり全社の業務をAIに置き換えるのではなく、まずは特定部署のFAQ対応や週次レポートの下書きなど、影響範囲が小さく効果を測りやすい業務から始めましょう。

効果が確認できたら、対象範囲を段階的に広げるのがおすすめです。

少数のテストケースで動作を確認し、精度に納得してから本格導入しましょう。

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。

人による確認を前提に設計する

AIエージェントは高い精度でタスクを実行しますが、100%正確とは限りません。ハルシネーション（もっともらしい嘘）を生成するリスクは常にあります。

そのため、「AIの出力結果を人間が最終チェックする」ワークフローを設計段階で組み込んでおくことが重要です。

たとえば、AIが自動生成したレポートを担当者が確認してから送信する、AIが提案した回答を人間が承認してから顧客に返信するなど、「AIが下書き→人が承認→実行」のワークフローが効果的です。
特に、顧客対応や社外への情報発信など、ミスの影響が大きい業務では、人による確認を省略してはいけません。

セキュリティ対策と権限設計を忘れない

AIエージェントに社内データを参照させる場合、セキュリティ対策は避けて通れません。 特に注意すべきポイントは以下の3つです。

• AIエージェントがアクセスできるデータの範囲を限定する（全社員の個人情報にアクセスさせないなど）

• 実行ログを記録し、「誰が」「いつ」「何をAIに処理させたか」を追跡できるようにする

• データがAIの学習に使われないかを事前に確認する

Difyのクラウド版を利用する際も、機密性の高い情報を扱う場合はローカル環境での運用を検討しましょう（本記事のステップ2でも触れています）。 社内の情報セキュリティ部門と事前に連携しておくと、導入後のトラブルを防げます。

自作する業務と特化型AIに任せる業務を分ける

ノーコードで何でも自作できるわけではありません。AIエージェントには、自分で作ったほうがよい業務と、すでにある特化型サービスに任せたほうがよい業務があります。

自作が向いているのは、処理の流れがシンプルで、自社の事情に合わせて細かく調整したい業務です。たとえば社内FAQへの回答や、決まったフォーマットでのデータ整理などは、ノーコードツールで十分に対応できます。

一方で、複数の処理を組み合わせる必要がある業務は、ゼロから自作すると設計も運用も負担が大きくなりがちです。たとえば会議の内容からタスクを整理し、資料やドキュメントといった成果物の作成までをこなすには、文字起こし・要約・タスク抽出・資料生成といった工程をつなぎ合わせなければなりません。

こうした複雑な業務は、目的に合わせて設計済みの特化型AIを使うほうが、導入・運用のハードルを抑えやすくなります。実際に、会議後のタスク抽出から成果物の生成までを担うAIエージェント（Rimo Actionsなど）もすでに登場しています。

AIエージェントの作り方に関するよくある質問

ここでは、AIエージェントの作り方に関するよくある質問と回答をご紹介します。

Q. AIエージェントは無料で構築できますか？

無料で構築・利用できるツールはあります。代表的なものは以下のとおりです。

ただし、無料で使う際は以下の点に注意が必要です。

• 回数・容量制限：無料プランには1日の実行回数や処理できるデータ量の上限がある

• 学習データへの利用：無料版で入力したデータがAIモデルの改善（学習）に利用される設定（デフォルト）になっている場合がある。

Q. プログラミング知識がなくてもAIエージェントは作れますか？

はい、作れます。ChatGPT（GPTs）やDify、Microsoft Copilot Studioなどのノーコードツールを使えば、プログラミング知識なしで基本的なAIエージェントを作成できます。

本記事で紹介したDifyの7ステップも、コーディングは一切不要です。

Q. 社内の機密情報をAIエージェントに扱わせても安全ですか？

クラウド型ツールを使う場合は、データがAIの学習に使われないか、データの保管場所はどこかを必ず確認してください。

機密性の高い情報を扱う場合は、ローカル環境での運用や、ISO認証を取得したツールの利用が安心です。

会議後のタスク実行を自動化するならRimo Voice

会議の議事録作成からタスクの抽出・資料生成・共有まで一括で自動化したいなら、会議AIエージェント「Rimo Voice」のRimo Actions機能がおすすめです。

Rimo Actionsは、議事録からAIがタスクを自動で抽出し、実行計画の立案から成果物の生成までを一気通貫で行います。

▼イメージ：作成した議事録から、AIが自動でネクストアクション（タスク）を抽出・提案

▼イメージ：抽出したタスクをもとに、AIが過去の情報やWebを参照しながらドキュメントを自動生成

比較表やスライド資料が自動生成され、Gmailの下書きやSlackへの共有、Googleカレンダーへの次回打ち合わせ登録までボタンひとつで完結します。「会議をするだけで仕事が前に進む」体験を実現できます。

まずは無料トライアルで、AIエージェントが業務をどこまで変えてくれるか体感してみてください。

Rimo Actionsを含むRimo Voiceの機能や、企業での活用方法を詳しく知りたい方は、サービス紹介資料をご覧ください。