AIエージェントは、人間の指示を待つだけでなく、目標達成のために自律的に考え、行動する「次世代のAI」です。
この記事では、
✔︎ 業務自動化
✔︎ チャットボット
✔︎ パーソナルアシスタント
✔︎ 研究支援 の4つのユースケースを例に、
実際にどう作るかまで具体的に解説します。
この記事でわかること
- 具体的なAIエージェントの作り方（ステップ付き）
- 初心者〜上級者までの方法
- 使用ツール・コード例・設定例まで
- WordPress で公開できる記事原稿形式
AIエージェントとは？
AIエージェントとは、
ユーザーが与えた「目標」を達成するために、
- 計画を立て
- タスクを分解し
- 必要な処理を実行する
AIのことです。
生成AI（ChatGPT等）が「対話や文章生成」に特化しているのに対し、
AIエージェントは自律的に動く「AIの分身」と考えると理解しやすいです。
用途①：請求書処理を自動化する業務エージェント
目的
PDF 請求書を自動で読み取り → 情報を抽出 → 会計ソフトに登録する
使用ツール
| 役割 | ツール |
|---|---|
| ファイル格納 | Google Drive |
| OCR（PDF→テキスト） | Google Vision API / Azure OCR |
| 自然言語処理 | OpenAI API（GPT-4） |
| 自動化 | Zapier / Make |
| 会計連携 | freee / マネーフォワード API |
AIエージェントの作り方｜構築ステップ（ノーコード寄り）
1. Google Drive に請求書格納フォルダを作る
例：請求書自動処理フォルダ
2. Zapier で Zap（自動処理フロー）を作成
Step ①：ファイル追加トリガー
- 「New File in Folder（Google Drive）」 を選択
- 先ほどのフォルダを指定
Step ②：OCR（PDF→テキスト）
- Google Vision API を使う
- PDF をテキストに変換します
Step ③：AIに情報抽出（OpenAI）
Zapier で以下のプロンプトを使います：
以下のOCRテキストから、JSON形式で
{
"請求元会社名": "...",
"請求日": "...",
"合計金額": "...",
"品目": [...]
}
で返してください。
【OCRテキスト】
{{OCR_Output}}
Step ④：会計ソフト API に送信
- freee / マネーフォワード API に POST
- 必要なフィールドに JSON を突っ込むだけ
※ API キーを Zapier の Webhooks で使います
運用ポイント
✔︎ エラー発生時は Slack や Email で通知
✔︎ OCR が苦手な請求書は専用テンプレ化すると精度向上
✔︎ Zapier 無料枠でも試せますが、処理量が多い場合は Make (Integromat) も検討
用途②：社内FAQ対応チャットボット
目的
社員からの問い合わせに自動で答えるチャットエージェントを運用する
使用ツール
| 方式 | ツール例 |
|---|---|
| ノーコード | Dialogflow / LINE Bot Builder |
| API カスタム | Python + ChatGPT API |
| 高精度回答 | LangChain +ベクトル検索 |
AIエージェントの作り方｜ノーコードで作る手順（Dialogflow）
1. Dialogflow にログイン
- 新しいエージェントを作成
- 言語：日本語
2. インテント（質問・回答）を登録
例：
質問：有給休暇の申請方法は？
回答：人事システムにログイン → メニュー「休暇申請」から行ってください。
複数の言い回し（類義表現）も登録します
3. Slack / LINE と接続
- Slack Bot を作成して Webhook URL を紐付け
- Bot が呼ばれると Dialogflow から回答が返ります
ChatGPT API を使う場合（中級者向け）
Pythonで簡単な処理例：
import openai
openai.api_key = "sk-..."
def faq_answer(input_text):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": input_text}]
)
return response.choices[0].message["content"]
この関数を Slack / LINE などの Bot フローに組み込みます
高精度化（ベクトル検索 + LangChain）
- 社内文書を PDF / テキストでまとめる
- ベクトル化して Pinecone や Chroma に格納
- ユーザー問い合わせ → 類似文書を検索
- 検索結果をコンテキストに GPT-4 に投げる
これで「社内ルールに即した回答」が可能になります
用途③：パーソナルアシスタント
目的
「今日のスケジュール＋リマインダー」「ToDo 追加」「会議準備用資料収集」などの自動補助
使用ツール
| 役割 | ツール |
|---|---|
| 音声入力 | OpenAI Whisper |
| 言語理解 | GPT-4 |
| 外部連携 | Google Calendar / Slack / Notion |
| 自動化 | Zapier / Python |
AIエージェントの作り方｜初心者向け（Zapier と Google カレンダー）
1. Zapier トリガー
- 毎朝 7:30 起動
2. Google カレンダーから予定を拾う
→ 例：3件
3. ChatGPT に要約させて Slack に通知
プロンプト例：
今日の予定を一覧で教えて、
重要度が高いものには⭐をつけてください：
{{Calendar_Events}}
中級者向け（音声・API 統合）
- 音声入力を Whisper で文字化
- ChatGPT で理解・分類（予定/メモ/質問）
- Google Calendar API で登録・変更
例：
「来週水曜の午前に経営会議を入れて」
→ Google カレンダーに登録
→ Slack に通知
用途④：研究・論文調査サポートエージェント
目的
PDF 論文を読み → 要点を抽出 → 比較 → レポート生成
使用ツール
| 種類 | ツール |
|---|---|
| 読み込み | ChatPDF / Humata |
| 自動化 | LangChain + LlamaIndex |
| 検索 | Pinecone / Weaviate / Chroma |
LangChain + LlamaIndex で作る手順
1. PDF をテキスト化してベクトル化
from llama_index import SimpleDirectoryReader
reader = SimpleDirectoryReader("pdfs/")
docs = reader.load_data()
ベクトルストアに登録
2. 「検索 → 回答」の流れを作る
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("この論文の結論を教えて")
print(response)
これで「問いに答えながら」論文集を扱える AI になります
技術レベル別 開発ロードマップ
初心者
- ノーコード中心
- Zapier / Dialogue エージェント
中級者
- Python + OpenAI API
- ベクトル検索（Pinecone）
上級者
- LangChain / AutoGPT / CrewAI
- 複数エージェントの役割分担
まとめ：まずは「小さな自動化」から始めよう
AIエージェントは、高度なイメージがありますが、
日常の繰り返し作業から順番に任せることで、確実に価値を出せます。
🔹 毎日のスケジュール通知
🔹 FAQ の自動応答
🔹 メール処理の一部代行
こうした小さな成果を積み重ねていくことで、
“あなた専用の AI チーム”ができていきます。
