AIエージェントの作り方｜数名の会社でも作れる3つの方法

「AIエージェントって聞くけど、うちみたいな数名の会社でも作れるものなの？」そう思っている代表の方、実は多いんです。専任のエンジニアがいなくても、AIエージェントは作れます。

結論から言うと、作り方は大きく3つ。ノーコードツールを使う方法、ChatGPTやClaudeのカスタム機能を使う方法、APIを使って自社専用に開発する方法です。この記事では、それぞれの作り方と、自社に合うのはどれかの選び方が分かります。

AIエージェントとは何か？ChatGPTとの違いを先に知っておく

「質問に答えるAI」と「仕事を進めるAI」は別物

ChatGPTやClaudeに質問を打ち込んで、答えをもらう。これはもう多くの会社が日常的にやっていますよね。

でも、AIエージェントはもう一歩先にあります。指示を受けたら、自分で考えて複数のステップをこなし、最後まで仕事を完了させる仕組みのことです。

例えばこんな場面を想像してみてください。「今月の請求書をまとめて、未払いの会社に催促メールの文面を作って」と頼むと、エージェントはまず請求データを確認し、未払いを抜き出し、文面を作る、という一連の作業を自分で組み立てて実行します。

『それって結局チャットAIと何が違うの?』と思う方もいるはずです。チャットAIは1問1答が基本ですが、エージェントは「次に何をすべきか」を自分で判断しながら進める点が大きく違います。

自社で作る前提で考えると何が変わるか

市販のAIエージェントサービスを使う選択肢もあります。ただ、既製品は汎用的に作られているので、自社特有の業務フロー(見積書の独自フォーマット、社内だけで使う略語など)にはそのまま合わないことも。

自社用に作る一番のメリットは、自社のやり方に寄せられることです。使っているスプレッドシートの形式や、いつもの承認ルートに合わせて作れます。

ただし、ゼロから全部自前で作る必要はありません。後で紹介する3つの方法のうち、どれを選ぶかによって、必要な知識も費用も大きく変わってきます。

自社用AIエージェントの作り方、大きく3つの方法がある

難易度と費用で見る3つの道

AIエージェントの作り方は、大きく「ノーコードツール」「チャットAIのカスタム機能」「API開発」の3つに分かれます。

この順番は、だいたい難易度が上がる順番でもあります。最初のノーコードは今日から触れますが、できることはシンプルな業務に限られがち。APIでの開発は自由度が高い分、設計と運用の手間がかかります。

どれが正解ということはなく、「どの業務を、どこまで自動化したいか」で選ぶのが基本です。

まず全体像を表で見てみる

目安として、それぞれの特徴を整理するとこうなります。数字はあくまで一般的な目安なので、実際の見積もりは個別に確認してください。

方法	向いている業務	必要なスキル	費用感の目安
ノーコードツール	決まった手順の自動化(通知・転記・簡単な返信文作成など)	専門知識不要、設定操作のみ	月額数千円〜数万円程度
チャットAIのカスタム機能	社内向けの相談役、資料作成の下書き、1次対応	プロンプト作成の知識があると良い	月額数千円〜(既存プランの範囲内で可能な場合も)
API開発	複数システムをまたぐ業務、自社データを深く使う処理	開発の知識、または開発を依頼できる相手	規模により数十万円〜

表を見ると、「まずは小さく試して、効果が見えたら次の方法に進む」という流れが現実的だと分かるはずです。

3つを組み合わせて使う会社も多い

実際には、1つの方法だけに絞らず、業務ごとに使い分けている会社も少なくありません。

例えば、問い合わせ対応はノーコードツールの自動返信、社内の資料作成相談はチャットAIのカスタム機能、顧客データと連携した見積もり作成はAPI開発、というように分けるイメージです。

最初から全部を揃える必要はありません。一番手間がかかっている業務から、小さく試していきましょう。

方法1 ノーコードツールで作る(最短・一番手軽)

どんなツールがあるか、何ができるか

ノーコードツールは、画面上でブロックを並べるようにAIエージェントの動きを設定できるサービスのことです。代表的なものとしては、ZapierやMakeといった業務自動化ツール、国産のものだとDifyなどが知られています。

2026年11月時点の目安として、こうしたツールは「メールが来たら内容を要約してSlackに通知する」「フォームの回答を自動でスプレッドシートに整理する」といった、手順が決まった業務の自動化と相性が良いです。最新の機能や料金は各社の公式サイトで確認してください。

プログラミングの知識がなくても、マニュアルを見ながら半日〜数日で最初の1つは動かせることが多いです。

向いている会社・向いていない業務

専任の担当者がいない会社ほど、まずはここから試すのがおすすめです。小さく始めて、うまくいかなければ設定を直せばいいので、失敗してもダメージが少ないんです。

一方で、判断が複雑な業務(過去のやりとり全体を踏まえて個別に文面を変える、など)には向きません。『うちの業務は細かい例外が多いから無理かも』と思う方もいるかもしれませんが、まずは例外を除いた「型になる部分」だけを自動化してみるのも手です。

実は、ノーコードで作ったものが社内の最初の成功体験になり、次の投資判断がしやすくなるという効果もあります。

方法2 ChatGPTやClaudeのカスタム機能で作る

カスタムGPT・プロジェクト機能の使い方

ChatGPTには「カスタムGPT」、Claudeには「プロジェクト」という機能があります。どちらも、よく使う指示やルール、参照してほしい資料をあらかじめ設定しておける仕組みです。

例えば、自社の商品説明や過去の提案書を読み込ませておけば、「この条件で見積もりの下書きを作って」と頼むだけで、自社の言葉遣いに近い文章が返ってくるようになります。

設定自体は、チャット画面の指示に従って資料をアップロードし、役割や口調を日本語で書いておくだけ。ノーコードツールよりもさらに取りかかりやすい方法です。

できることと、できないことの境目

ここが大事なところです。カスタムGPTやプロジェクト機能は、あくまで「会話の中で考えてもらう」仕組みなので、他のシステム(メールソフトや顧客管理ツールなど)と自動で連携して動き続けることは基本的にできません。

「毎朝自動で起動して処理を終わらせる」というような、人の操作なしで動く自動化がしたい場合は、次に紹介するAPI開発か、ノーコードツールとの組み合わせが必要になります。

とはいえ、社内の相談役・下書き作成役としては十分すぎるくらい力があります。まずはここで「どんな指示を出せば使いやすいか」の感覚をつかんでおくと、他の方法に進む時にも役立ちます。

当社でも、似た課題に取り組んだことがあります。

方法3 APIを使って自社専用に開発する

APIで作るとは、具体的に何をすること?

APIというのは、AIの機能をプログラムから呼び出すための仕組みのことです。これを使うと、自社の業務システムやデータベースと直接つないで、人の操作なしで動くAIエージェントが作れます。

「毎日決まった時間に在庫データを確認して、発注が必要な商品を自動でリストアップする」「問い合わせフォームの内容を分類して、担当者に自動で振り分ける」といった、複数の判断とシステム連携が絡む業務はこの方法が向いています。

当社でも、似た課題に取り組んだことがあります。

AI導入支援という形で、業務フローの整理からAPI連携まで一緒に組み立てることもできます。

自社でやるか、頼むかの判断

『エンジニアがいないうちの会社では無理なんじゃないか』と感じる方も多いと思います。実際、API開発はある程度の技術知識が必要になるので、専任の担当者がいない会社では、外部に依頼するケースが多いです。

依頼する場合は、丸ごと任せるのではなく「どの業務を、どこまで自動化したいか」を先に自分たちで固めておくと、見積もりの精度も上がります。この点は次の章で詳しく触れます。

ただ、依頼する=高額というわけでもありません。対象業務を絞れば、思っているより小さな規模から始められることも多いので、相談してみる価値はあります。

どの方法を選ぶべきか？会社の状況別の判断基準

人数・業務の複雑さで選ぶ目安

代表1人や兼任担当者だけの会社であれば、まずはノーコードツールかチャットAIのカスタム機能から試すのが現実的です。操作を覚える時間が少なくて済みますし、失敗してもすぐやり直せます。

一方、複数のシステムをまたぐ業務が多い、あるいは顧客対応の量が増えてきて人手が追いつかない、という状況であれば、API開発も検討する段階に来ているかもしれません。

「今の業務量が増えても、同じ人数で回せるかどうか」を1つの判断ラインにしてみてください。

よくある遠回りのパターン

いきなりAPI開発から始めて、「結局そこまで複雑な処理は必要なかった」と後で分かるケースもあります。せっかく時間とお金をかけたのに、という状況は避けたいですよね。

逆に、ノーコードツールだけで何とかしようとして、できないことを無理に組み込もうとして設定が複雑になりすぎる、というパターンもあります。

結論から言うと、小さく試して、必要になったら次の方法にステップアップするのが一番無駄が少ない進め方です。

作る前に決めておきたい3つのこと

1. 目的をひとつに絞る

「業務全体をAI化したい」という気持ちは分かりますが、最初から広く手を出すと、どこから手をつければいいか分からなくなります。

まずは「この1つの業務の、この部分だけ」を決めてください。例えば「問い合わせメールへの一次返信だけ」「月末の請求書チェックだけ」のように、具体的な範囲にするのがポイントです。

2. 任せる範囲と、人がチェックする範囲を分ける

AIエージェントに仕事を任せるといっても、最初から全部お任せにする必要はありません。むしろ最初は、AIが作った案を人が確認してから実行する、という形にしておくのが安全です。

特に、金額が発生する処理や、顧客に直接送る文面は、しばらくは人の目を通す運用にしておきましょう。慣れてきたら、少しずつ自動化の範囲を広げていけばいいんです。

3. 誰が運用するかを先に決める

作った後、設定を見直したり、うまく動かない時に調整したりする担当が必要です。専任者がいない会社では、ここが一番つまずきやすいポイントなんです。

「作って終わり」ではなく、兼任でもいいので誰かが定期的に様子を見る体制にしておきましょう。月に一度振り返る時間を決めておくだけでも、運用が安定しやすくなります。

まとめ

AIエージェントの作り方は、ノーコードツール、チャットAIのカスタム機能、API開発の3つが基本の道筋です。まずは自社の業務量や人数に合わせて、小さく始めるところから考えてみてください。

『自分たちだけで判断するのは不安』という場合は、業務の整理から一緒に考えるところから始めても大丈夫です。当社では、Web広告の運用代行(手数料10%・月額最低5万円、税別)に加えて、AI導入支援(1業務10万円〜、顧問の場合は月5万円〜、税別)も行っています。どの方法が自社に合うか迷ったら、業務の整理から一緒に相談することもできます。

— ご確認いただきたい点を含め、回答します。 – **文字数**: 本文は約4,800字(タグ除く)で、仕様の範囲(4,500〜6,000字)に収めています。 – **構成**: h2を8本、各h2の下にh3を2〜3本配置しました。``は冒頭直後・中盤(方法2の後)・まとめの後の3回、“は「方法3 APIを使って自社専用に開発する」の章に1回入れています。 – **表**: 3つの作り方の比較表(向いている業務・必要なスキル・費用感の目安)を1つ入れています。 – **規制・実績表現**: 社名・業種別実績・AIツールの契約数などは記載せず、当社サービスへの言及は最後のまとめ付近のみ、料金は仕様で指定された範囲内の記述にしています。