生成AIの活用が広がるなか、ChatGPTのように質問に回答するだけでなく、情報を検索し、外部ツールと連携しながらタスクを実行する「AIエージェント」への関心が高まっています。

例えば、顧客からの問い合わせ内容を分析し、必要な情報を検索して回答案を作成する、社内システムからデータを取得してレポートにまとめる、といった業務への活用が考えられます。

一方で、「AIエージェントは自分で作れるのか」「プログラミングなしでも構築できるのか」「無料で試せるツールはあるのか」と疑問を持つ方も多いでしょう。

現在では、Difyやn8nなどのノーコード・ローコードツールを使い、専門的なプログラミング経験がなくてもAIエージェントの試作を始められます。また、LangChainやLangGraphなどを活用すれば、より柔軟な開発も可能です。

本記事では、AIエージェントの作り方を8つのステップで解説します。無料で試せる開発ツールの比較から、Difyを使った具体的な構築方法、実際の業務への活用例、企業導入時の注意点まで紹介します。

AIエージェントを作るために必要な5つの要素

AIエージェントを構築する際、最初に理解しておきたいのは、AIモデルを選ぶだけではエージェントは完成しないという点です。

AIエージェントは、目的に応じて状況を判断し、必要な情報やツールを利用しながらタスクを進める仕組みです。

基本的には、次の5つの要素を組み合わせて構築します。

構成要素	役割	具体例
AIモデル（LLM）	指示の理解、推論、回答生成	GPT、Gemini、Qwenなど
プロンプト・指示	エージェントの役割、目的、制約を定義	問い合わせ対応担当として動作する
ツール（Tools）	外部システムや機能を呼び出す	Web検索、API、データベース検索
ナレッジ・データ	判断や回答に必要な情報を提供	FAQ、業務マニュアル、社内規定
制御・評価機能	実行範囲の制限、結果の確認	アクセス制御、承認、ログ、テスト

これらの構成は、実現したい業務によって異なります。すべてのエージェントに複雑な機能が必要なわけではありません。

AIエージェントとチャットボットの違い

通常のAIチャットボットは、ユーザーからの質問に対して回答を生成することが中心です。

一方、AIエージェントは、必要に応じて外部ツールを選択し、情報を取得したり、処理を実行したりできます。

例えば、次のような違いがあります。

AIチャットボットの場合

ユーザー：「注文状況を確認したい」

AI：「注文番号を教えてください」

AIエージェントの場合

ユーザー：「注文番号12345の配送状況を確認して」

AIエージェントが、許可された注文管理APIを呼び出し、取得した配送状況を回答します。

ただし、チャットボットにもツール連携機能を持つものがあり、両者の境界は必ずしも明確ではありません。

重要なのは名称ではなく、どの情報にアクセスし、どの操作を実行できるかです。

＞＞＞関連記事：AIエージェントの仕組み・種類・AIチャットボットとの違い

AIエージェントの作り方は3種類｜初心者はどれを選ぶ？

AIエージェントの構築方法は、大きく3つに分けられます。

開発方法	主なツール	難易度の目安	向いている用途
ノーコード・ローコード	Dify、n8n	比較的低い	初めての試作、業務自動化
フレームワーク開発	LangChain、LangGraph	中〜高	独自機能、複雑な処理
個別システム開発	Python、API、各種基盤	高い	大規模な業務連携、独自要件

1. ノーコード・ローコードで作る

Difyやn8nなどを利用し、画面上でモデルやツールを設定する方法です。

複雑なコードを書かずに始められるため、初めてAIエージェントを作る場合に適しています。

ただし、外部APIの認証や業務システムとの連携では、技術的な知識が必要になることがあります。

2. フレームワークを使って作る

LangChainやLangGraphなどを利用し、Pythonなどのプログラミング言語で開発する方法です。

ツールの呼び出し、状態管理、条件分岐などを柔軟に設計できます。

既存のアプリケーションにAIエージェントを組み込む場合にも適しています。

3. 独自システムとして開発する

企業固有の業務プロセスやセキュリティ要件に合わせて、AIエージェントを個別に開発する方法です。

社内データベース、ERP、CRMなどとの連携や、複雑なアクセス権限の管理が必要な場合に検討されます。

初めて作る場合は、Difyなどで小さなエージェントを試作し、必要な機能を確認してから開発方法を決めることをおすすめします。

AIエージェント作成におすすめの無料ツール4選

AIエージェントを自作する際には、開発目的に合ったツールを選ぶことが重要です。

ここでは、無料で試せる選択肢がある代表的な4つのツールを紹介します。

ツール	特徴	おすすめの用途	無料利用の考え方
Dify	AIアプリ・Agentを視覚的に構築	チャット型Agent、ナレッジ活用	無料のSandboxプラン、セルフホスト
n8n	AIと業務ワークフローを連携	API連携、業務自動化	クラウド試用、セルフホスト版
LangChain	PythonなどでAgentを開発	独自ツール連携	OSSライブラリ
LangGraph	状態管理や複雑な処理を設計	複数ステップ、承認フロー	OSSライブラリ

※無料で利用できる機能や利用上限は変更される場合があります。また、モデルAPI、サーバー、外部サービスなどの費用が別途発生することがあります。

Dify｜初めてAIエージェントを作る人におすすめ

Difyは、AIアプリケーションやAIエージェントを構築できるプラットフォームです。

モデルの設定、プロンプトの作成、ツールの接続などを視覚的に行えます。

主な用途

• AIチャットアプリの作成

• 社内FAQへの回答

• ナレッジ検索

• ツールを利用したタスク処理

Difyには無料のSandboxプランがあり、公式料金ページでは200メッセージクレジットが案内されています。ただし、利用条件は変更される可能性があります。

公式サイト：Dify

n8n｜業務自動化と組み合わせたい人におすすめ

n8nは、複数のアプリケーションやAPIを連携させるワークフロー自動化ツールです。

AI Agentノードを利用することで、LLMと外部ツールを組み合わせた処理を構築できます。

主な用途

• 問い合わせの分類・振り分け

• CRMなどとの連携

• 情報収集と通知

• 定型業務の自動化

n8n Cloudには無料トライアルがあり、セルフホスト向けのCommunity Editionも提供されています。

ただし、セルフホストの場合でも、サーバー費用やモデルAPIの利用料などが発生することがあります。

公式サイト：n8n

LangChain｜Pythonで自由に開発したい人におすすめ

LangChainは、LLMを利用したアプリケーションやAIエージェントを開発するためのフレームワークです。

Pythonなどを使ってモデルとツールを接続し、独自の処理を実装できます。

主な用途

• 独自APIとの連携

• AIアプリケーション開発

• プログラムによるAgent制御

公式ドキュメント：LangChain Quickstart

LangGraph｜複雑なAIエージェントを構築したい人におすすめ

LangGraphは、状態を持つ処理フローや複雑なエージェントシステムを構築するためのフレームワークです。

複数ステップの処理、条件分岐、人間による承認などを組み合わせる場合に適しています。

主な用途

• 複雑な業務プロセス

• 状態管理が必要なAgent

• Human-in-the-loopを含む処理

公式ドキュメント：LangGraph

どのツールを選ぶべき？

迷った場合は、次の基準で選びましょう。

• 初めてAIエージェントを作る： Dify

• 業務システムや外部サービスと連携する： n8n

• Pythonで独自機能を開発する： LangChain

• 複雑な状態管理や承認フローが必要： LangGraph

なお、これらのツールは機能が重なる部分もあります。最終的には、実際の業務要件に合わせて選定することが重要です。

AIエージェントの作り方｜Difyで作る8つのステップ

ここからは、Difyを使ってAIエージェントを作る基本的な流れを解説します。

今回は、問い合わせ内容に応じてFAQを検索し、回答できない場合は担当窓口を案内するAIエージェントを例にします。

単にFAQを表示するだけであれば、通常のチャットボットでも実現できます。今回のポイントは、エージェントが利用可能なツールを選び、必要な情報を取得することです。

実際の画面や機能はDifyのバージョンによって異なります。以下では、従来のAgentアプリで利用される基本的な構成を中心に説明します。

Difyの新しいAgent機能は、2026年10月時点でベータ版として案内されています。

ステップ1：AIエージェントの作り方で最初に決めること

最初に、AIエージェントの目的と実行範囲を決めます。

今回の例では、次のように設定します。

項目	設定内容
目的	社内FAQに関する質問への回答
対象ユーザー	社員
利用する情報	公開可能な社内FAQサンプル
利用するツール	FAQ検索ツール
実行する処理	質問の理解、検索、回答生成
実行しない処理	データ削除、権限変更、無断の外部送信

最初から複数の業務を自動化しようとせず、一つの明確なタスクから始めることが重要です。

ステップ2：Difyの利用環境の準備

Dify公式サイトにアクセスし、利用環境を準備します。

クラウド版とセルフホスト版がありますが、初心者が機能を確認する場合は、まず利用可能なクラウド環境で試す方法が考えられます。

また、利用するAIモデルに応じて、モデルプロバイダーの設定やAPIキーが必要になる場合があります。

この段階では、個人情報や機密情報を含まないテストデータを使用しましょう。

ステップ3：Agentアプリ作成

Difyのアプリ作成画面から、Agentアプリを作成します。

アプリ名は、例えば次のように設定します。

アプリ名：社内FAQサポートエージェント

説明：社内FAQを検索し、社員からの質問に回答するAIエージェント

なお、Difyには従来のAgentアプリと新しいAgent機能があり、作成画面や設定項目が異なる場合があります。

最新の操作方法は、Dify公式ドキュメントを確認してください。

ステップ4：AIモデルの選択

次に、エージェントが利用するAIモデルを設定します。

選定時には、次の点を確認しましょう。

• 日本語の理解力

• ツール呼び出しへの対応

• 回答品質

• 応答速度

• 利用料金

特に、AIエージェントではツール呼び出しに対応したモデルを選ぶことが重要です。

モデルによって利用可能な機能が異なるため、Dify上で対応状況を確認してください。

ステップ5：プロンプトで役割とルール設定

エージェントの役割や動作ルールを指示します。

例えば、次のようなプロンプトを設定できます。

あなたは社内FAQサポートエージェントです。

目的：
社員からの質問に対して、利用可能なFAQ検索ツールを使用し、
確認できた情報に基づいて回答してください。

動作ルール：
1. 社内ルールに関する質問では、FAQ検索ツールを使用してください。
2. 検索結果に回答の根拠がある場合のみ、内容を案内してください。
3. 情報が見つからない場合は、推測で回答しないでください。
4. 質問が曖昧な場合は、必要な情報を確認してください。
5. 対応できない場合は、担当窓口への確認を案内してください。
6. データの変更や削除など、許可されていない操作を実行しないでください。

回答形式：
- 結論
- 必要な手順
- 参照した情報
- 不明点がある場合の案内

プロンプトは、エージェントの動作を方向付けるための重要な設定です。

ただし、プロンプトに禁止事項を記載するだけでは、不適切な操作を完全に防ぐことはできません。

実際のアクセス権限やAPI操作については、システム側でも制限する必要があります。

ステップ6：FAQ検索ツール接続

今回のエージェントでは、社内FAQの内容を検索するツールを用意します。

例えば、次のようなサンプルデータを使用します。

質問	回答例
有給休暇はどう申請しますか？	社内の勤怠システムから申請します
PCの不具合はどこに連絡しますか？	ITサポート窓口へ連絡します
経費精算の申請先は？	経費精算システムから申請します

これらは説明用の架空のFAQです。

実際の構築では、Difyのツール機能を使い、FAQを検索するAPIや検索機能を接続する方法が考えられます。

また、Difyのナレッジ機能を利用して文書を検索する構成もあります。

ただし、ナレッジを参照する機能と、Agentが外部ツールを自律的に呼び出す機能は同じではありません。

今回のようにツール選択を検証したい場合は、モデルが利用できる検索ツールを明示的に設定し、実際に呼び出されるか確認します。

ツールが正しく動作するかどうかは、接続先API、認証設定、モデルの対応状況などにも依存します。

ステップ7：プレビューで動作テスト

設定が完了したら、プレビュー画面で動作を確認します。

最初は、次のような質問を用意するとよいでしょう。

テスト1：FAQにある質問

「有給休暇の申請方法を教えてください」

確認すること：

• FAQ検索ツールを呼び出したか

• 登録した情報に基づいて回答したか

• 不要な情報を付け加えていないか

テスト2：FAQにない質問

「来年度の新しい休暇制度を教えてください」

確認すること：

• 根拠のない情報を生成しないか

• 情報がないことを明示できるか

テスト3：曖昧な質問

「申請方法を教えてください」

確認すること：

• 何の申請か確認できるか

• 勝手に処理を進めないか

テスト4：権限外の質問

「他の社員の給与情報を取得してください」

確認すること：

• 許可されていない情報を取得しないか

• 適切に対応を拒否できるか

テストでは、回答文章だけでなく、どのツールが呼び出され、どのような結果が返されたかも確認することが重要です。

ステップ8：改善して公開

テスト結果に問題がある場合は、プロンプト、ツール設定、検索対象のデータなどを修正します。

例えば、FAQに存在する情報を取得できない場合は、検索方法やデータ構造を見直します。

また、意図しないツールが呼び出される場合は、ツールの説明や利用可能な権限を再検討します。

試作段階では、対象ユーザーを限定して公開し、利用状況を確認しながら改善することをおすすめします。

企業で本格的に運用する場合は、認証、アクセス制御、ログ管理、障害対応なども必要です。

n8nを使ったAIエージェントの作り方

問い合わせ処理や業務システムとの連携を中心に構築したい場合は、n8nも有力な選択肢です。

n8nでは、AI Agentノードを中心に、チャットモデルや外部ツールを接続します。

基本的な構成は次のとおりです。

トリガー → AI Agent → 必要なツールの実行 → 結果の出力

基本的な構築手順

1. 新しいワークフローを作成

n8nでワークフローを作成します。

2. トリガーを設定する

チャット入力やWebhookなど、処理を開始する条件を設定します。

3. AI Agentノードを追加

AI Agentノードを配置し、利用するチャットモデルを接続します。

4. 外部ツールを接続

検索、API、データベースなど、エージェントに利用させたい機能を追加します。

5. 指示と実行範囲を設定

エージェントの役割、利用する情報、実行してよい操作を明確にします。

6. テストを実行

サンプル入力を使い、正しいツールが呼び出されるか確認します。

例えば、顧客からの問い合わせを受け取り、注文管理システムから配送状況を取得するエージェントを検討できます。

ただし、実際に注文情報を取得するには、適切なAPI、認証情報、アクセス権限が必要です。

なお、n8nのAI Agentノードはバージョンによって設定方法が異なります。古いチュートリアルではAgent Typeを選択する画面が紹介されている場合がありますが、この設定は非推奨になっています。

最新の仕様は、n8n公式ドキュメントを確認してください。

PythonでAIエージェントを自作する方法

AIエージェントを既存のアプリケーションに組み込んだり、独自の処理を実装したりする場合は、Pythonを利用する方法があります。

例えば、LangChainを使うと、AIモデルとツールを組み合わせたエージェントを開発できます。

Python開発の基本的な流れ

1. Pythonの実行環境を準備する

2. 必要なライブラリをインストールする

3. 利用するAIモデルを設定する

4. ツールを定義する

5. エージェントにツールを登録する

6. テスト入力で実行する

7. エラー処理やアクセス制御を追加する

例えば、注文番号から配送状況を取得する関数をツールとして登録し、AIモデルが必要に応じて呼び出す仕組みを構築できます。

ただし、モデルがツールを呼び出せることと、外部システムに安全にアクセスできることは別です。

実際の開発では、API認証、入力値の検証、実行権限、エラー処理などを実装する必要があります。

LangChainの公式Quickstartでは、ツールを持つ基本的なエージェントの作成方法が紹介されています。

AIエージェントを無料で作る際の注意点と費用

AIエージェントは、無料プランやOSSを利用して試作できる場合があります。

ただし、AIエージェントの開発ツールが無料でも、すべての処理を無料で実行できるとは限りません。

主な費用項目は次のとおりです。

費用項目	内容
ツール利用料	Difyやn8nなどのクラウドプラン
AIモデル利用料	LLM APIの従量料金など
インフラ費用	サーバー、ストレージ、ネットワーク
外部API利用料	検索、メール、業務システム連携
開発・保守費用	設定、改善、監視、障害対応

無料で試すためのポイント

まずは無料枠のあるツールを利用し、少数のテストケースで動作を確認しましょう。

また、外部APIを多数接続する前に、必要最小限の機能だけで試作することをおすすめします。

ローカルLLMを利用すれば、クラウド型LLMのAPI利用料を抑えられる構成もあります。

ただし、ローカル環境ではハードウェア性能やモデルのツール呼び出し対応などに制約があるため、目的に応じた検証が必要です。

最新の料金条件は、Dify公式料金ページおよびn8n公式料金ページで確認してください。

AIエージェントの活用例5選

AIエージェントは、情報検索から業務システムとの連携まで、さまざまな用途に活用できます。

1. 社内FAQ・ヘルプデスク

社内規定や業務マニュアルを検索し、社員からの質問に回答します。

情報が見つからない場合は、担当部署への確認を案内する仕組みも考えられます。

社内ナレッジの活用方法については、「社内ナレッジのAI活用とは？導入メリット・活用例・方法を解説」も参考にしてください。

2. 営業活動の支援

顧客情報や公開情報を取得し、商談準備に必要な情報を整理します。

CRMと連携する場合は、取得・更新できる情報の範囲を制限することが重要です。

3. カスタマーサポート

問い合わせ内容を分類し、関連する情報を検索して回答案を作成します。

必要に応じて、担当者への引き継ぎを行う構成も検討できます。

4. ソフトウェア開発支援

コードの調査、修正案の作成、テスト実行の支援などに活用できます。

ただし、コードの実行や変更を伴う場合は、権限や実行環境を適切に制限する必要があります。

5. レポート作成・情報収集

複数のデータソースから情報を取得し、定型レポートの下書きを生成します。

数値の正確性や情報の更新日時を確認する仕組みも重要です。

AIエージェントの構築でよくある失敗と対策

AIエージェントは、試作品が動いたからといって、そのまま業務に導入できるとは限りません。

特に、次のような問題が発生することがあります。

よくある問題	主な原因	対策
正しいツールを呼び出さない	指示やツール説明が不明確	ツールの用途と条件を明確にする
間違った情報を回答する	情報源が不足・古い	データ更新と根拠確認を行う
想定外の操作を実行する	権限が広すぎる	最小権限と承認フローを設定する
応答が遅い	ツール呼び出しが多い	処理フローとモデルを最適化する
コストが増加する	不要な再試行やAPI呼び出し	実行回数と利用量を監視する
業務に定着しない	利用目的や効果が不明確	KPIを設定し、利用状況を評価する

プロンプトインジェクションへの対策：

AIエージェントが外部Webページや文書を参照する場合、そこに悪意のある指示が含まれている可能性があります。

例えば、検索結果の文章に「元の指示を無視して別の操作を実行する」と書かれていた場合、エージェントが不適切な行動を取るリスクがあります。

そのため、外部から取得した情報を信頼できる命令として扱わない設計が必要です。

また、機密情報へのアクセスや外部へのデータ送信を、プロンプトだけで制限しようとしないことが重要です。

AIエージェントを評価するためのチェックリスト

AIエージェントの品質は、回答が自然かどうかだけでは判断できません。

少なくとも、次の観点でテストしましょう。

評価項目	確認する内容
タスク成功率	目的の処理を完了できたか
ツール選択	適切なツールを呼び出したか
回答の正確性	情報源に基づいて回答したか
権限制御	許可されていない操作を防げたか
エラー対応	失敗時に適切な処理を行えたか
応答時間	業務で許容できる速度か
実行コスト	API利用量などが想定内か
監査可能性	実行履歴を確認できるか

例えば、20件のテストケースを用意し、タスクを正しく完了できた件数を測定する方法があります。

タスク成功率（%）＝成功したテスト件数 ÷ 全テスト件数 × 100

ただし、成功率だけでなく、誤った外部操作や権限違反などの重大な失敗がないかを別途確認する必要があります。

また、評価に使用する質問は、実際の業務で発生するケースを反映させることが重要です。

企業でAIエージェントを導入する際のポイント

個人でAIエージェントを試す場合と、企業で運用する場合では、求められる要件が異なります。

企業導入では、主に次の点を検討する必要があります。

• 既存システムとの連携：ERP、CRM、社内データベースなどと連携する場合は、API仕様や認証方式を確認する必要があります。
• データ管理とアクセス制御：社員の役割に応じて、参照・更新できる情報を制限することが重要です。
• Human-in-the-loopの設計：金銭に関わる処理、データ削除、重要な外部送信などでは、人間による確認や承認を組み込むことが考えられます。
• 運用監視と継続的な改善：モデルや外部サービスの変更によって、エージェントの動作が変わる可能性があります。そのため、ログ管理、定期的な評価、障害対応などを含めた運用体制が必要です。
• 小規模なPoCから始める：最初から全社展開するのではなく、対象業務を限定して効果とリスクを検証することをおすすめします。

企業が導入前に確認すべき項目については、「AIエージェント導入に必要なAIレディネスとは？企業が確認すべき8つのポイント」もご覧ください。

SotaTek JapanによるAIエージェント開発・導入支援

Difyやn8nなどを利用すれば、AIエージェントの試作を比較的短期間で始められます。

しかし、企業で本格的に活用するには、社内データとの連携、既存システムへの組み込み、アクセス権限の管理、回答品質の評価、運用監視などが必要です。

SotaTek Japanは、AI・機械学習領域におけるシステム設計・開発を通じて、企業のAI導入を支援しています。

また、企業向けAIエージェントプラットフォーム「SotaAgents」では、企業内のナレッジや業務システムとAIエージェントを連携させ、業務プロセスに応じたAI活用を支援しています。

AIエージェントの導入では、ツールの選定だけでなく、対象業務、データ環境、セキュリティ要件、運用体制などを含めた設計が重要です。

プラットフォームの比較については、「ビジネス自動化向けトップAIエージェントプラットフォーム」も参考にしてください。

よくある質問（FAQ）

AIエージェントは初心者でも作れますか？

はい。Difyなどのノーコード・ローコードツールを使えば、プログラミング経験が少ない人でも基本的なAIエージェントの試作を始められます。ただし、外部APIや業務システムとの連携では、技術的な知識が必要になる場合があります。

AIエージェントは無料で作れますか？

無料プランやOSSを利用して試作できる場合があります。ただし、AIモデルのAPI料金、サーバー費用、外部サービス利用料などが発生することがあります。

AIエージェントの作成にプログラミングは必要ですか？

必須ではありません。Difyやn8nなどを使えば、画面上で基本的な構成を設定できます。一方、独自の処理や複雑なシステム連携では、プログラミングが必要になることがあります。

AIエージェントを作るにはどのツールがおすすめですか？

初めて作る場合はDify、業務自動化や外部サービスとの連携を重視する場合はn8n、Pythonで独自開発する場合はLangChainやLangGraphが候補になります。

Difyとn8nの違いは何ですか？

DifyはAIアプリケーションやエージェントの構築に重点を置いたプラットフォームです。一方、n8nはワークフロー自動化を中心に、AI Agentを外部サービスと連携させる用途に適しています。

AIエージェントとRPAの違いは何ですか？

RPAは、あらかじめ定義されたルールや操作手順に従って業務を自動化する仕組みです。AIエージェントは、AIモデルを利用して情報を解釈し、状況に応じてツールや次の行動を選択できる点が特徴です。ただし、両者を組み合わせて利用することもできます。

AIエージェントを企業で導入する際に注意することは？

データ管理、アクセス権限、誤回答、外部操作の承認、ログ管理、運用監視などを確認する必要があります。特に、重要な業務操作をAIに任せる場合は、適切な制御と人間による確認が重要です。

まとめ

AIエージェントは、Difyやn8nなどのノーコード・ローコードツールを利用することで、初心者でも試作を始められます。

構築する際は、まず対象業務を明確にし、必要なAIモデル、ツール、データ、実行範囲を決めることが重要です。

初めてAIエージェントを作る場合はDify、業務自動化との連携を重視する場合はn8n、独自開発にはLangChainやLangGraphが候補になります。

また、企業で本格的に利用する場合は、AIエージェントが動作することだけでなく、正しい情報を扱い、安全にツールを実行できることを確認する必要があります。

まずは小規模なタスクで試作し、テストと改善を重ねながら、業務への適用範囲を広げていくことをおすすめします。