AIエージェントの作り方｜ノーコードで始める4つの手順と道具

この記事でわかること

• AIエージェントを作る4つの手順と、その順番にする理由
• 任せる作業の選び方と、手順を書き出すときの型
• ノーコード・既存AIの機能・開発の3つの道具の選び方と、Copilotで作る場合の範囲
• 小さく試して確かめる手順と、止める条件の決め方
• 作った後に権限を足す順番と、作り始めて止まる4つのパターン

AIエージェントの作り方｜道具より先に任せる作業を決める

AIエージェントは、目的を受け取り、資料の検索やファイルの操作などの道具を使いながら、複数の手順を自分で進めるAIです。チャットで1回答えを返すAIと違い、作業の途中で次に何をするかをAI自身が選びます。

AIエージェントを作るとは、この「自分で進める範囲」を、任せる作業・手順・使ってよい道具・人が確かめる場面の4つで決めることです。どの製品で作る場合も、決める中身はこの4つから大きく外れません。

4つの手順の全体像

AIエージェントの作り方を、本記事では次の4つの手順に分けます。

1. 任せる作業を1つに絞る
2. 作業の手順と、人が判断する分かれ目を書き出す
3. 作業の性質に合う道具を選ぶ
4. 人が確認する場面を決めて、小さく試す

AIエージェントは道具を選ぶ前に手順を書き、試した結果で手順を直していくことで、使える形になります。

道具が3番目にあるのは、同じ作業でも、手順を書き出してみると必要な道具が変わるからです。資料を読んで要約するだけなら既存のAIの機能で足り、結果を外のサービスへ書き込むなら、接続と権限を扱える道具が要ります。

手順1｜任せる作業を1つに絞る

AIエージェントを作る最初の手順は、任せる作業を1つに絞ることです。「経理を楽にする」のような目的のままでは、AIに渡す手順も、確かめる基準も決まりません。

最初の1つに向く作業の4条件

最初に任せる作業は、次の4つの条件にどれだけ当てはまるかで選びます。4つの条件は本記事の整理です。

• 毎週または毎日、同じ形で発生している
• 手順を人に説明するとき、言葉で書き出せる
• 出来上がったものを、人が見て良し悪しを判断できる
• 間違っても、外に出る前に止めるか元に戻せる

4つ目が満たせない作業、たとえば顧客へ直接送るメールや、取り消せない支払いの処理は、最初の1つから外します。仕組みに慣れ、確認の場面を決めたあとで、範囲を広げるほうが安全です。

当社が任せている作業｜採用の面談準備

当社では、営業・採用・バックオフィスを含む20名以上が、業務別のエージェント30種以上を日常の業務で使っています。代表例が採用の面談準備で、面談の準備から質問カード、面談後の記録までをエージェントで半自動化しています。

採用の面談準備は、面談のたびに発生し、手順が決まっていて、出来上がった質問カードを担当者が見て判断でき、社外に出る前に止められる作業です。4つの条件すべてに当てはまります。

手順2｜作業の手順と、人が判断する分かれ目を書き出す

2つ目の手順は、選んだ作業を、人に引き継ぐときと同じ粒度で書き出すことです。AIエージェントは、書かれていない前提を推測で埋めるため、手順の抜けがそのまま誤りになります。

書き出す4つの項目

手順は、次の4つの項目に分けて書くと、そのままAIへの指示として使えます。

4つ目の「人の判断」は、AIエージェントを作るときに抜けやすい項目です。ここを空欄にすると、AIは判断まで自分で進め、担当者は出来上がりを見て初めて想定と違うことに気づきます。

AIエージェントに渡す手順書では、AIが進める段より先に、人が判断する段を書いておくことが誤りを減らします。

手順が決まりきっているなら、エージェントにしなくてよい

書き出した手順が毎回まったく同じなら、AIに次の一手を選ばせる必要はありません。Anthropicは2024年12月の解説「Building effective agents」で、決められた順に処理を流す仕組みをワークフロー、AIが自分で手順と道具の使い方を決める仕組みをエージェントと呼び分けています。

同じ解説は、できるだけ単純な方法から始め、必要になったときだけ複雑にするよう勧めています。手順が決まっている作業はワークフローとして組み、途中で判断が要る作業だけをエージェントに任せると、動きが読みやすくなります。

AIエージェントを作る価値があるのは、手順の途中で状況に応じた判断が要る作業で、毎回同じ順に流れる作業は決まった手順のまま自動化するほうが確実です。

手順3｜道具を選ぶ｜ノーコード・既存AIの機能・開発の3つ

3つ目の手順は、書き出した手順に合う道具を選ぶことです。AIエージェントを作る道具は、本記事では既存AIの機能・画面でつなぐ道具・開発の3つに分けて考えます。

選ぶ軸は、道具の名前や人気ではなく、手順2で書いた出力が社内で閉じるのか外へ働きかけるのか、そして社内の誰が作って直すかです。

表の分け方は、製品の公式の分類ではありません。料金はプランと契約で変わるため、本記事には書かず、末尾の出典に各社の公式ページを載せています。

ファクトボックス｜道具の公式の説明

AIエージェントの作り方をCopilotで試す場合

社内でMicrosoft 365を使っているなら、AIエージェントの作り方をCopilotで試すのが、手早い入口です。Microsoftの公式ドキュメントによると、Agent Builderでは作りたいエージェントを自然な言葉で説明すると、名前・説明・指示・参照する資料が設定され、作成前に試しに動かせます。

参照する資料には、SharePointの文書・公開のWebサイト・Teamsのチャット・Outlookのメールなどを指定できます。どの資料を使えるかは利用者のライセンスで変わると、同じドキュメントに注記されています。

Agent Builderでは、外部のサービスと連携する操作は作れません。予定の登録や表への書き込みのように外へ働きかける作業は、Copilot Studioへ写して作る形になり、つなぐ先ごとに権限を確かめる工程が増えます。

迷ったら、既存AIの機能から始める

3つのうちどれから始めるか迷ったら、既存AIの機能から始めます。Agent Builderも、手順と判断の分かれ目を書いた文書をAIが必要なときに読み込むClaude Codeのスキルも、コードを書かずに作れます。すでに社内で使っているAIの中で作れば、ログインの方法や、データの扱いを決めた契約がそのまま使え、新しく確かめる項目が少なくて済むからです。

Agent Builderで作ったエージェントが、書き込みが要ることで行き止まりになったら、そこが次の道具へ移る合図です。最初から開発を選ぶと、手順2の書き出しが固まる前に作り込み、作り直しが増えます。

道具は、作業の出力が読んで答えるだけか、外のサービスに書き込むかで選ぶと、作り直しが少なくなります。

任せる作業と道具の組み合わせを社内で検討するなら、自社で使えるヒントを、20の実例から探すもご利用ください。

自社で使えるヒントを、20の実例から探す

手順4｜人が確認する場面を決めて、小さく試す

4つ目の手順は、AIエージェントの出力を人が確認する場面と、止める条件を決めてから、小さな範囲で試すことです。1回うまく動いたことは、毎回うまく動くことを意味しません。

確認の場面は「外に出る直前」に置く

確認の場面は、AIの出力が社外や他の人の手に渡る直前に置きます。当社の例では、商談後のフォローのメールはエージェントがメールの下書きに保存するところまでで止め、送るかどうかは担当者が決めています。

秘密保持契約の一次確認を任せるエージェントも、自社の観点の一覧に沿って気になる条文と修正案を出すところまでで、最終の判断は人が持ちます。出力を「下書き」や「案」で止める形にすると、AIが誤っても、外に出る前に人が気づけます。

小さく試す4つのステップ

試すときは、次の順で範囲を広げます。

1. 過去に人がやった回の材料を3〜5件用意し、エージェントに同じ作業をさせて、人の結果と並べて比べる。比べる観点は、人の手直しが何か所要ったかです
2. 違いが出た回について、手順2の書き出しのどこが足りなかったかを直す
3. 作った本人だけが、本番の作業で1〜2週間使い、うまくいかなかった回を記録する
4. 記録を見て手順を直したあとで、同じ作業をする別の人に使ってもらう

比べる材料に過去の回を使うのは、正解が分かっているため、AIの出力の良し悪しをその場で判断できるからです。うまくいかなかった回の記録は、手順を直す一番の材料になります。

止める条件を先に決めておく

AIエージェントは、自分で次の手順を選ぶ分、想定と違う方向へ作業を続けることがあります。Anthropicの解説「Building effective agents」は、エージェントを隔離した環境で十分に試し、適切な安全策を設けることを勧め、繰り返しの回数の上限のような止める条件を入れることも一般的だとしています。

社内で試す段階では、少なくとも「何回やり直したら止めるか」「どんな出力が出たら人に渡すか」の2つを手順書に書いておきます。止める条件が無いエージェントは、誤った方向へ進んだときに、誰も気づかないまま作業を続けます。

AIエージェントは、うまく動いた回ではなく、うまくいかなかった回の記録から手順を直すことで、任せられる範囲が広がります。

作った後に足す権限の順番｜読み取り→下書き→書き込み

試し終えたエージェントに渡す権限は、読み取り、下書き、書き込みの順に1段ずつ足します。最初は資料を読むだけにし、次に出力を下書きや案として保存する権限を、手順が固まってから対象を絞って書き込みの権限を足します。

書き込みの権限を持たせた連携が、タスク管理ツールのタスクを誤って完了にした当社の例は、生成AIの情報漏洩リスクと対策｜漏れる経路は3つしかないで扱っています。段を1つ上げるたびに、上の4つのステップを小さな範囲からやり直します。

誰が使ってよいと決めるかという利用の承認や、どの操作の前に人に聞くか、止め方といった、任せる前に決めることの全体は、AIエージェントとは？｜生成AIとの違いと会社で使う3つの例で扱っています。製品の側の権限の仕組みはAIエージェント特有のセキュリティ｜プロンプトインジェクションと権限管理の実務で扱い、この記事は作る手順に絞っています。

失敗しやすい型｜作り始めて止まる4つのパターン

AIエージェントを作り始めて止まる会社には、いくつかの共通の型があります。次の4つは、4つの手順のどこを飛ばしたかで分けたもので、すべての失敗を網羅したものではありません。

1. 最初から複数の作業をまとめて任せる

1つのエージェントに、調べもの・資料作り・連絡までをまとめて任せると、どこで誤ったかが追えなくなります。うまくいかなかったときに、直すべき手順が特定できないため、作業を1つに戻して作り直すことになります。

2. 道具を選んでから、任せる作業を探す

話題の道具を先に入れ、使い道を後から探すと、道具でできることに作業を合わせてしまいます。手順1と手順2を飛ばした状態なので、作ったエージェントが誰のどの作業を楽にしたのかを説明できず、使われなくなります。

3. 出力を確かめる人を決めない

エージェントが作った資料や下書きを、誰がいつ見るかを決めないと、出来上がったものが置き場所に溜まるだけになります。確かめる人がいない出力は使われず、使われないエージェントは、手順を直すための失敗の記録も残しません。

4. 試す段階から書き込みの権限を渡す

試す段階で書き込みや削除の権限を渡すと、手順の抜けがそのまま社内のデータの変更として残ります。試す段階は読み取りと下書きまでに限り、書き込みは手順が固まってから足します。

作り始めて止まる型の多くは、4つの手順のどれかを飛ばしたことから生まれます。

限界｜この記事で解けないこと

この記事は、AIエージェントを作る前の決め方と試し方に絞っています。特定の道具の画面の操作手順と、プログラムの書き方は扱いません。画面と機能は更新が速く、手順を書いても短い期間で古くなるためです。

AIエージェントを入れた後に、作業の時間がどれだけ減るかも示しません。当社には、エージェントの導入前後を同じ条件で測った数字の在庫がなく、効果は任せる作業と手順の整い方で大きく変わります。

どの作業を最初に任せるかは、その業務の責任を持つ人が決めることで、外部の記事や講師が代われる判断ではありません。4つの条件は選ぶための材料で、答えそのものではありません。

よくある質問｜AIエージェントを作るときの疑問

Q. Agent BuilderとCopilot Studioは、どちらで作ればよいですか

A. 作業が資料を読んで答えるだけならAgent Builder、外のサービスへの書き込みや承認の工程が要るならCopilot Studioが候補になります。 Microsoftの公式ドキュメントは、Agent Builderでは外部のサービスと連携する操作を作れず、その場合はCopilot Studioへ写すよう案内しています。使える範囲はライセンスでも変わるため、社内の契約を先に確かめます。

Q. 作ったAIエージェントを、部署の全員で使えるようにするにはどうすればよいですか

A. 作った本人が本番の作業で使い、うまくいかなかった回の記録から手順を直してから、同じ作業をする人に渡します。 当社でも、1人が形にした手順を、ほかの人が呼び出せる形で共有しています。渡す前に、出力を誰が確かめるかを、使う人ごとに決め直します。

Q. AIエージェントを1つ作るのに、どれくらいの期間を見ておけばよいですか

A. 期間は、任せる作業と道具で大きく変わり、当社には同じ条件で測った数字がありません。 作る作業そのものより、過去の回と比べて手順を直す試しの段階に時間がかかることが多いため、試しの期間を計画に含めておきます。本記事の手順4では、本番で使う試しを1〜2週間置く形を例にしています。

Q. 作ったAIエージェントの手順書は、誰が直せばよいですか

A. その作業を普段している人か、作業の責任を持つ人が直します。 手順書の中身は業務の手順そのものなので、AIに詳しい人より、作業を知っている人のほうが抜けに気づけます。直した日と理由を記録しておくと、出力が変わったときに原因を追えます。

総括表｜AIエージェントの作り方4つの手順

4つの手順は、特定の製品の公式の手順ではありません。会社で使う前には、手順とは別に、権限を足す順番と利用の承認を決めます。

まとめ｜AIエージェントは何から作ればよいか

AIエージェントは、道具からではなく、任せる作業を1つに絞るところから作ります。手順と人が判断する分かれ目を書き出し、作業の性質で道具を選び、確認の場面と止める条件を決めて小さく試すと、作り直しを減らしながら任せる範囲を広げられます。

社内でAIエージェントを作るかを検討しているなら、次の3つから始められます。

1. 今日：自分の仕事から、毎週同じ手順でこなしている作業を1つ選ぶ
2. 今週中：その作業を、入力・手順・出力・人の判断の4つの項目で書き出す
3. 今週中：書き出した出力が社内で閉じるか外へ働きかけるかを確かめ、使っているAIの機能で作れるかを試す

最後に、社内で自分に問える1問を置きます。御社で最初にAIエージェントに任せる作業について、AIに決めさせず人が決める点を、手順書に1行で書けますか。

• AIエージェントの作り方は、任せる作業を1つに絞り、手順と人が判断する分かれ目を書き出してから道具を選ぶ順番が基本です。道具から入ると、何を任せるかが決まらないまま止まります
• 道具は、ノーコード・既存AIの機能・開発の3つから、作業が読んで答えるだけか、外のサービスに書き込むかで選びます。3つの分け方は本記事の整理です
• 作ったAIエージェントは、人が確認する場面と止める条件を決めてから、小さな範囲で試します。会社で使う前に、権限は読み取りから始め、利用の承認を取ります

社内のどの作業をAIに任せ、どこで人が確かめるかを整理するなら、自社で使えるヒントを、20の実例から探すからご確認いただけます。

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この記事について

本記事は、法人向けにClaude Codeの研修を提供するDAIJOBUが、AIエージェントを作る前の決め方と試し方を、各社の公式の案内と当社の社内での運用に沿って整理したものです。