AIエージェントを作る3つの方法と、ノーコードツールDifyを使った実践5ステップを解説。プログラミング未経験でも業務自動化を実現できる具体的な手順を紹介します。
AIエージェントの作り方完全ガイド：ノーコードからフルコードまで3パターンの実践手順
AIエージェントを自分で作りたいと考えている方に向けた実践ガイドが公開されました。このガイドは、AI専門ニュースメディアAINOWが提供するもので、プログラミング未経験者から開発者まで、それぞれのスキルレベルに合わせた作り方を解説しています。ノーコード・ローコード・フルコードという3つの開発パターンの選び方から、Difyを使った具体的な5ステップの実践手順、さらに費用相場や失敗しないための注意点まで網羅されています。このガイドを読めば、自分に合った方法でAIエージェントを完成させる道筋が見えてきます。業務自動化を検討している方や、AIエージェント開発に興味がある方に役立つ内容です。
このガイドについて
このガイドは、AI専門ニュースメディアAINOWが公開したものです。AIエージェントという言葉を耳にする機会が増える中で、実際にどう作るのか、自分にも作れるのかを知りたいと考えている方に向けて作成されました。作り方の選択を誤ると、必要以上の学習コストがかかったり、途中で挫折したりするという課題に対応するため、スキルレベル別の選び方診断から実践ステップまでを体系的に整理しています。プログラミング未経験の業務担当者から、Pythonで本格的な開発をしたい技術者まで、幅広い読者を対象としています。
3つの開発パターンの選び方
AIエージェントの作り方は、開発の自由度に応じて3つのパターンに分けられます。ノーコードは、プログラミング知識がなくてもGUI操作でAIエージェントを作れる方法です。画面上でLLM（大規模言語モデル）やツールをフォーム入力や設定だけで組み合わせるため、コードを書く必要がありません。代表的なツールにDify（ディファイ）やMicrosoft Copilot Studioがあり、Difyは無料プランから試せ、チャット形式のAIエージェントを短時間で作成できます。プログラミング未経験の業務担当者でも、自分の手で最初の1つを完成させられる点が特徴です。
ローコードは、一部のロジックを設定やシンプルなコードで組み込みながら作る方法です。ノーコードツールでは対応しきれない条件分岐や外部システム連携を、簡易な設定やスクリプトで補えます。n8n（エヌエイトエヌ）やAutomation Anywhereのようなツールが代表的で、GUIでワークフローを組みつつ、必要な箇所だけコードを追加できます。ノーコードの手軽さを保ちながら、業務システムとの連携など一歩進んだ自動化に対応できる点が利点です。
フルコードは、Pythonなどのプログラミング言語を使い、AIエージェントの動作を自由に設計する方法です。LangChainやCrewAIといったフレームワークを使えば、複数のAIエージェントを連携させる複雑な処理も実装できます。社内システムと深く連携させたい場合や、独自の判断ロジックを組み込みたい場合に選ばれる方法で、開発に時間はかかりますが、業務要件に合わせた柔軟なAIエージェントを構築できます。
開発前に準備すべき3つのこと
AIエージェントを作り始める前に、準備しておくべきことが3つあります。まず、日常業務の中でAIエージェントに任せたい作業を具体的に洗い出します。対象業務が曖昧なまま開発を始めると、機能が定まらず完成までに時間がかかるためです。議事録の要約、メールの一次対応、請求書データの入力といった、手順が決まっている繰り返し業務が適しています。業務を具体的に洗い出しておくことで、次のステップで必要な機能やツールを迷わず選べます。
次に、AIエージェントを何のために作るのか、目的とゴールを明確にします。目的が定まっていないと、開発中に機能を追加し続けてしまい、完成が遠のきます。「毎日30分かかっている議事録作成を5分に短縮する」のように、具体的な時間や数値で目標を設定することが重要です。ゴールを明確にしておくと、完成後に効果を検証しやすくなり、社内への説明もしやすくなります。
最後に、洗い出した業務と目的に合わせて、開発方式を選びます。業務が単純な繰り返し作業であればノーコード、外部システムとの連携が必要であればローコードかフルコードが適しています。この段階で方式を決めておくことで、次の実践ステップに迷わず進めます。
ステップ1：Difyのアカウントを作成する
Difyを使ったAIエージェントの作成は、まずアカウント作成から始まります。Difyの公式サイトからアカウントを作成し、無料プランでプロジェクトを開始します。無料プランはメッセージクレジットを消費するまで利用できるため、初期費用をかけずに試せます。まずは無料プランで操作に慣れ、必要に応じて有料プランへ切り替える進め方がおすすめです。有料プランは、Professionalプランが年払いで590米ドル（ワークスペースごと）、Teamプランが年払いで1,590米ドルとなっています。
ステップ2：知識ベース（RAG）を設定する
次に、社内マニュアルやFAQなど、AIエージェントに参照させたい資料をアップロードし、知識ベースを設定します。この設定により、AIエージェントは自社の情報に基づいた回答ができるようになります。RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）とは、外部の知識ベースから関連情報を検索して、LLMの回答に反映させる仕組みのことです。資料がない場合は、このステップを省略してもかまいません。知識ベースを設定しておくことで、一般的な回答ではなく、自社の業務に特化した正確な回答を生成できるようになります。
ステップ3：LLMとプロンプトを設定する
使用するLLM（ChatGPTやClaudeなど）を選び、AIエージェントの役割や回答のルールをプロンプトで指示します。プロンプトが曖昧だと、意図しない回答をする原因になるため、役割・制約・出力形式を具体的に書くことが重要です。例えば、「質問に答えてください」だけでなく、「社内マニュアルの範囲内で、わからない場合は不明と答えてください」のように制約まで指示します。プロンプトを具体的に設計しておくことで、業務で実際に使える精度を保てます。
ステップ4：外部ツールと連携する
メール送信やスプレッドシート更新など、AIエージェントに実行させたい操作を外部ツールとして連携します。連携するツールが増えるほど、AIエージェントが対応できる業務範囲が広がります。例えば、問い合わせ内容をスプレッドシートに記録したり、回答メールを自動送信したりする機能を追加できます。外部ツールとの連携により、単なる回答生成だけでなく、実際の業務処理まで自動化できるようになります。
ステップ5：動作確認して公開する
実際の業務データに近い入力でテストし、意図した通りに動くか確認します。問題がなければ公開し、社内での利用を開始します。公開後も回答内容を確認し、必要に応じてプロンプトを調整します。テストでは、想定される様々なパターンの質問を試し、回答の精度や外部ツールとの連携が正しく動作するかを検証します。運用開始後も継続的に改善を重ねることで、業務に最適化されたAIエージェントに育てていけます。
Pythonでのフルコード開発4ステップ
Pythonを使ったAIエージェントの作り方は4ステップで構成されます。まず、Pythonの実行環境を用意し、LangChainやCrewAIといったAIエージェント構築用のライブラリをインストールします。これらのライブラリを使うと、LLMとツールを連携させる処理を少ないコードで実装できます。開発環境の構築は、ノーコードと比べて初期設定に時間がかかりますが、その分自由度の高い開発が可能になります。
次に、OpenAIやAnthropicなどが提供するLLMのAPIキーを取得し、プログラムから呼び出せるように設定します。APIキーは第三者に漏れないよう、環境変数などで管理することが重要です。続いて、Web検索やデータベース参照など、AIエージェントに実行させたい機能をツールとして実装し、LLMから呼び出せるようにします。ツールの入出力を明確に定義しておくと、意図しない挙動を防げます。
最後に、想定される業務パターンでテストを繰り返し、意図した通りに動作するか確認します。うまく動かない場合はプロンプトやツールの定義を見直し、改善を重ねます。フルコード開発では、細かな調整が可能な反面、デバッグや改善に時間がかかるため、段階的にテストを進めることが成功の鍵となります。
開発費用の3パターン
AIエージェント開発の費用相場は、作り方によって3パターンに分けられます。自作・ノーコードで作る場合、費用はツールの利用料が中心です。Difyのようなノーコードツールは無料プランから試せ、機能を増やす場合のみ有料プランに切り替える料金体系のため、小規模な業務自動化であれば、初期費用をほとんどかけずに開発を始められます。
開発を外注する場合、要件の複雑さに応じて費用が大きく変わります。外部ツールとの連携数や、独自の判断ロジックの量に応じて開発工数が増えるためです。シンプルな業務向けAIエージェントであれば数十万円程度、複数システムと連携する複雑な要件では数百万円規模が目安です。自社で開発するリソースがない場合でも、要件を明確にしておけば適正な見積もりを得やすくなります。
開発せずにSaaS型のAIエージェントサービスを利用する方法もあります。あらかじめ用意された機能を月額課金で利用するため、開発工数をかけずに導入できます。月額数万円から利用できるサービスが多く、対応業務や利用人数に応じて料金プランが分かれています。開発リソースを確保できない企業でも、短期間でAIエージェントの活用を始められます。
失敗しないための3つの注意点
AIエージェントの作成では、事前に知っておくべき注意点が3つあります。まず、プロンプトの指示が曖昧だと、AIエージェントの回答精度が下がります。役割や制約が明確でないと、LLMが意図しない範囲まで回答を広げてしまうためです。プロンプトを具体的に設計しておくことで、業務で実際に使える精度を保てます。
次に、AIエージェントに与える権限やアクセスできる情報の範囲を設計しないと、情報漏洩のリスクがあります。AIエージェントは連携したツールやデータに自律的にアクセスするため、権限が広すぎると意図しない情報まで扱ってしまう場合があるためです。顧客情報を扱う業務では、AIエージェントがアクセスできるデータベースの範囲を必要最小限に絞り、操作ログを記録することが重要です。権限設計を事前に行っておくことで、業務範囲を広げても情報管理の安全性を保てます。
最後に、ノーコードツールで対応できない要件が出てきた場合は、フルコードへの移行を検討します。ノーコードツールは手軽さを優先した設計のため、複雑な条件分岐や独自システムとの深い連携には限界があるためです。複数のAIエージェントを連携させたい場合や、独自の判断ロジックを組み込みたい場合は、LangChainなどのフレームワークを使ったフルコード開発に切り替えます。限界を早めに見極めることで、無理にノーコードで作り込んで開発が停滞する事態を避けられます。
注目すべきポイント
このガイドで特に参考になる部分は以下の通りです。
- スキルレベル別の選び方診断：ノーコード・ローコード・フルコードの3パターンを、自分の目的とスキルに合わせて選べる明確な基準が示されています。合わない方法を選ぶと挫折の原因になるため、この診断は開発の成否を左右します。
- Difyでの具体的な5ステップ：アカウント作成から公開までの手順が、初心者でも迷わず進められるよう段階的に解説されています。特に知識ベース（RAG）の設定やプロンプト設計の重要性が強調されており、実務で使える精度を保つための具体的な指示方法が学べます。
- 費用相場の明示：自作・外注・SaaS利用の3パターンそれぞれの費用感が具体的に示されており、予算確保や導入方式の意思決定に役立ちます。無料プランから始められる点も、初期投資を抑えたい方にとって重要な情報です。
こんな人におすすめ
このガイドは以下のような方に特に役立ちます。
- 業務自動化を検討している担当者：議事録作成やメール対応など、繰り返し業務の自動化を考えている方は、ノーコードでの実践ステップを参考に、すぐに着手できます。
- プログラミング未経験でAIに興味がある方：コードを書かずにAIエージェントを作れるノーコードツールの存在と使い方を知ることで、技術的なハードルを感じずに挑戦できます。
- 開発者やエンジニア：フルコード開発の4ステップやLangChainなどのフレームワーク情報により、より高度なAIエージェントを構築するための道筋が見えます。
よくある質問
Q1. プログラミング知識がなくても本当にAIエージェントを作れますか？
A1. はい、ノーコードツールを使えば作れます。DifyやCopilot Studioは画面上の操作でLLMやツールを組み合わせる設計になっており、実際に業務担当者が社内FAQに回答するAIエージェントを自作するケースが増えています。
Q2. 作成にはどのくらいの期間がかかりますか？
A2. ノーコードでシンプルな業務を対象にする場合、準備を含めて数日から1週間程度です。フルコードで複数システムと連携する複雑な要件では数週間から数か月かかることもあります。小さな業務から着手すれば短期間で成果を得られます。
Q3. ノーコードツールの限界はどこで判断すればよいですか？
A3. 複数のAIエージェントを連携させたい場合や、独自の判断ロジックを組み込みたい場合が限界のサインです。複雑な条件分岐や独自システムとの深い連携が必要になったら、LangChainなどを使ったフルコード開発への移行を検討しましょう。