【2025年版】AIエージェントツールおすすめ48選！開発・業務・データ分析を加速する最先端AIを徹底比較

こんにちは！toiroフリーランス編集部です。

ChatGPTの登場以降、AIは文章生成や検索の枠を超え、実際に「行動」できるフェーズに突入しました。

そんななか注目を集めているのが、「AIエージェント」と呼ばれるツールです。

AIエージェントは、単なる質問応答ではなく、アプリをつくったり、業務フローを自動化したり、データを分析して意思決定をサポートしたりと、まるで「人間のチームメンバー」のように活躍します。

今回は、現在注目されているAIエージェントツール48選をジャンル別に紹介。

開発支援、自律型フレームワーク、RPA、データ分析、チャット対応まで、幅広く網羅しています。

AIエージェントとは？仕組みとできることを解説

近年、AI技術の進化によって注目されているのが「AIエージェント」と呼ばれる存在です。

これは、ChatGPTのような会話型AIとは一線を画し、「自律的に行動できるAI」という新しいジャンルを切り拓いています。

AIエージェントの最大の特徴は、「指示に対して、最適な手段を自分で考え、ツールやAPIを組みあわせて実行する能力」にあります。

たとえば、ユーザーが「レストランの予約と交通手段の手配をして」と頼めば、AIエージェントは自動でWebを検索し、予約サイトにアクセスし、スケジュールを調整し、地図アプリやカレンダーと連携して完了させる、といった複数ステップの処理を自律的にこなせます。

これを可能にしているのが、自然言語処理 × ツール実行 × メモリ保持 × ループ制御といった複合的な技術です。

具体的には、以下のような能力を備えているAIが多くなっています。

• 自然言語での指示を理解する（大規模言語モデルによる）
• 外部ツールやAPIと連携してタスクを実行する
• 進行中のタスクの状態を記憶し、判断を継続する
• 目標を達成するまで自動的に反復・試行錯誤する

このようなAIエージェントは、開発支援・業務自動化・カスタマー対応・データ分析など、あらゆる分野に応用されています。

なかには、まるで人間のチームメンバーのようにプロジェクトに参加し、開発者と共同でアプリをつくりあげていくような例も登場しています。

また、2025年時点では「Firebase Studio」や「Devin」など、エンジニア向けに特化したAIエージェントの進化が目覚ましく、コーディング・設計・テスト・デプロイに至るまで、AIが主導で進められる時代が到来しつつあります。

従来のAIは「受け身」であり、ユーザーからの指示を待つ存在でした。

現在、AIエージェントはより「能動的」で、ユーザーの意図を汲みとり、先回りして行動する存在へと変貌を遂げています。

まさに「実行できるAI」として、ビジネスや開発の現場に革命を起こしつつあるのです。

AIエージェントについて詳しく知りたい方は、こちらのコラムを参考にしてみてください。

＜関連コラム＞

AIエージェントとは？仕組みや特徴を徹底解説！生成AIやRPAと何が違う？

開発支援系AIエージェント

設計から実装まで支える“開発特化型”AIパートナー

AIエージェントの活用分野として、特に急速な進化を遂げているのが「ソフトウェア開発支援」の領域です。

近年では、コードの自動生成やレビュー、テストの自動化、インフラ構成の提案、ドキュメントの整備まで、AIが一貫して開発工程をサポートすることが一般化しつつあります。

これにより、開発速度の向上だけでなく、品質や再現性の確保、チーム間のナレッジ共有にも大きく貢献しています。

特に近年は、単なる補助ツールにとどまらず、AIが「開発パートナー」として機能するレベルに進化しており、業界内での注目度はますます高まっています。

ここでは、開発現場での実践的な活用が期待される注目のAIエージェントツールを厳選して紹介します。

Firebase Studio

Gemini統合で進化したGoogleの次世代AIエージェント開発環境

Firebase Studio（ファイアベース スタジオ） は、Googleが2025年4月に正式リリースしたAIエージェント開発支援プラットフォームです。

従来のFirebaseの機能に加え、最新の生成AI「Gemini」を統合。

UIビルダーやCloud Functions、データベース管理、認証機能などを、ひとつの環境でまとめて扱える統合開発ツールとして進化しています。

最大の特徴は、Geminiとのシームレスな連携によってAIエージェントのプロトタイプ開発が爆速になる点です。

たとえば「ユーザー登録機能をつくって」と自然言語で入力すれば、必要なUI、バリデーション処理、バックエンドコードまでを自動で生成。

AIが文脈を理解し、最適な構成を提案してくれるため、開発工数の大幅な削減が可能になります。

また、ノーコード・ローコードツールとしての柔軟性もあり、エンジニア以外の職種でも直感的に使える設計が特徴です。

生成AI＋エージェント型開発を、誰もが手軽に使える形にした、まさに「次世代のAIアプリ開発プラットフォーム」といえるでしょう。

Firebase Studioの基本情報

Devin

初の「自律型AIソフトウェアエンジニア」として話題沸騰

Devin（デヴィン）は、Cognition Labsが2024年3月に発表した革新的なAIエージェントで、「世界初の自律型AIソフトウェアエンジニア」として注目を集めています。

単なるコーディング支援にとどまらず、自然言語で指示を与えるだけで、要件の解析、コードの作成、単体テスト、デバッグ、さらにはGitHubへのプッシュまで、エンジニアの一連の作業を自動で実行します。

特筆すべきは、マルチステップのタスクを自己判断で処理できる点。

たとえば「このバグを修正してリリースして」と依頼すると、該当コードの解析から修正、テスト、リリース準備までを一気通貫でこなします。

これにより、従来のAIツールではむずかしかった「自律的に動く開発エージェント」としての役割を果たせるのがDevinの大きな強みです。

現在は限定公開中ながら、その将来性は業界内でも非常に高く評価されており、「AIエージェントによるソフトウェア開発」の実用化が現実味を帯びてきました。

Devinの基本情報

Devika

オープンソースで進化するAI開発エージェント

Devika（デヴィカ）は、「オープンソース版Devin」として2024年に登場したAIエージェントで、自然言語での指示をもとにWeb検索、コード生成、ファイル操作、タスクの分割と管理などを自律的に行える、開発支援に特化した自律型AIエージェントです。

開発元は個人プロジェクトからスタートしたものの、GitHub上で急速に注目を集め、現在では多くの貢献者によって進化をつづけています。

Devikaの最大の特徴は、内部に複数のツールを連携したマルチエージェント設計をとり入れており、設計から実装、テストまでの工程を自動で進行できる点にあります。

また、ブラウザ操作やファイル作成なども自律的に行えるため、簡単なアプリのプロトタイピングやスクリプト作成などにも最適。

完全無料で誰でもローカル環境に導入できる点も、エンジニアにとって大きな魅力となっています。

AIエージェントによる開発体験を試したい方におすすめの一ツールです。

Devikaの基本情報

Smol Developer

わずか数行の指示でアプリが動くAIエージェント

Smol Developer（スモール デベロッパー）は、ミニマルかつ高性能なAI開発エージェントとして登場したオープンソースプロジェクトです。

2024年以降、GitHubで話題となり、わずか数行のプロンプト入力から、アプリ全体の構成・設計・実装を生成できる点が注目を集めています。

特徴は「小さく賢い」構造。

数千行におよぶコードを自動生成できるだけでなく、複数ファイルの依存関係を把握し、構造的に正しいコードベースを構築します。

指示を与えると、Smol AIエージェントが、モジュール分割やUIコンポーネント、API連携、ユニットテストまでを一気に作成してくれる設計になっており、まさにエンジニアの右腕として活躍します。

現在はコマンドラインから操作するシンプルなインターフェースですが、ほかのツールと組みあわせて、ChatGPTやLangChainなどとの連携を通じた複雑な開発ワークフローの一部にも組み込むことが可能です。

Smol Developerの基本情報

GitHub Copilot X

GitHubが進化させた“実行型”AIエージェント

GitHub Copilot X（ギットハブ コパイロット エックス）は、MicrosoftとOpenAIの技術を基盤に、GitHubが開発した次世代のAIコーディングアシスタントです。

従来のGitHub Copilotから大幅に進化し、単なる補完だけでなく、マルチステップのタスク実行や自然言語での指示理解、ターミナル操作の自動化など、よりAIエージェント的な役割を果たすようになりました。

特筆すべきは、GitHub IssuesやPull Requestへの自然言語対応や、Copilot Chatによるリアルタイムのコーディング相談機能です。

さらに、Visual Studio CodeやJetBrainsなどのIDEとシームレスに統合され、使い慣れた開発環境から離れることなく、AIエージェントの力を最大限に活用できます。

リファクタリング、テストコード生成、コードの意味解説など、日常的な開発タスクを「任せられる」レベルにまで引き上げたGitHub Copilot Xは、すでに多くの開発チームの「第二の開発者」として導入が進んでいます。

GitHub Copilot Xの基本情報

Cursor

コードの意味も流れも“理解”して提案するAIエージェントIDE

Cursor（カーソル） は、ChatGPTの技術を活用した革新的なAI搭載型コードエディタで、単なる補完にとどまらず、プロジェクト全体の文脈を理解したうえで提案・修正・生成が可能なAIエージェントIDEです。

特徴的なのは、コード全体をスキャンし、自然言語での要望をもとに複雑なリファクタリングやマルチファイル対応の修正を実行できる点。

たとえば「API呼び出しを非同期に書き換えて」「バリデーションを強化して」などの指示に対し、関連ファイルも含めて一貫した修正案を提示します。

また、ターミナル操作やファイル作成、ライブラリ選定までサポートする柔軟なエージェント機能も搭載。

初心者にとっては「相談しながらコーディングできるIDE」、上級者にとっては「雑務を任せて本質に集中できる開発環境」として機能します。

Copilotよりも深く文脈を読みとり、プロジェクトに合わせた提案を行うCursorは、開発を「理解して動くAI」とともに行いたいユーザーに最適な選択肢です。

Cursorの基本情報

Tabnine

オンプレ対応・チーム導入も可能な老舗AIコーディングエージェント

Tabnine（タブナイン） は、AIコーディングアシスタントの草分け的存在として知られるツールで、LLMベースの自動補完により開発の生産性を大幅に向上させるAIエージェントです。

GitHub Copilotが話題になる以前から多くの開発者に支持されてきました。

最大の特徴は、オンプレミス環境への導入が可能な点。

これにより、機密情報を外部に送信することなく社内で安全にAIアシスタントを運用できるため、金融・医療・法務などのセキュリティ要件が厳しい業界にも導入されています。

また、チーム単位でのコード補完精度を最適化できる機能や、個々のプロジェクトに合わせたモデルカスタマイズも強力です。

対応言語も非常に幅広く、エンタープライズ向け機能も充実。

企業や組織での本格導入を見据えたAIエージェントツールとして、いまなお根強い人気を誇ります。

Tabnineの基本情報

Codeium

無料で高性能、チーム利用にも対応する急成長AIエージェント

Codeium（コーディアム） は、無料で使えるにもかかわらず非常に高性能なコード補完・生成機能を備えたAIコーディングアシスタントです。

2023年以降急速に注目を集めており、GoogleのGeminiやOpenAIのCodexとは異なる独自LLMを採用しているのが特徴です。

導入は非常にシンプルで、JetBrains系IDEやVS Codeへの拡張機能として簡単に組み込めるため、開発初心者でもすぐに試せます。

応答速度が非常に速く、ローカル環境でもサクサク動作する点も好評です。

さらに、チーム管理機能やセキュリティオプションも用意されており、商用利用を視野に入れた開発環境にも対応。

コストを抑えて高機能なAIエージェントを導入したい企業やスタートアップにとっても、有力な選択肢となっています

Codeiumの基本情報

Amazon Q Developer

AWS公式のAIコーディングアシスタント

Amazon Q Developer（アマゾン キュー デベロッパー）は、Amazonが提供する開発者向けのAIコーディングアシスタントで、特にAWS環境との統合性が高いAIエージェントです。

リアルタイムでコードの補完・提案を行い、セキュリティやベストプラクティスを考慮したコード生成が可能です。

最大の特長は、Amazonのセキュリティスキャナーと連携して安全なコードを推奨してくれる点。

例えば、ログイン処理やデータベース接続など、ミスが命とりになる場面でも、ベストプラクティスに則った安全な実装をサポートしてくれます。

また、PythonやJava、JavaScriptなど複数言語に対応しており、Lambda関数などAWS上のアプリ開発との相性が非常によいのも魅力です。

AWSユーザーにとっては、最も自然に使えるAIエージェントの一つといえるでしょう。

Amazon Q Developerの基本情報

SWE-Agent

自己改善ループを搭載した自律型AIソフトウェアエンジニア

SWE-Agent（エスダブリューイー エージェント） は、Meta（旧Facebook）の研究チームが2024年に発表した、AIによる完全なソフトウェア開発タスクの実行を目指すAIエージェントです。

特に注目されているのが、「自己改善ループ（self-improvement loop）」と呼ばれる仕組み。

生成したコードを自ら評価し、必要があれば修正・改善を行うサイクルを備えており、人間のソフトウェアエンジニアのように学習しながら成長していきます。

コード生成だけでなく、ドキュメントの参照、タスク分割、テストの実行、リファクタリングなどを一貫して実施できるのが大きな特徴です。

現在はPythonベースのプロジェクトに特化していますが、将来的にはより多言語への対応が期待されています。

研究用に提供されているオープンソースのAIエージェントでありながら、その性能と設計思想は、商用ツールに大きな影響を与えています。

SWE-Agentの基本情報

Replit Agent

クラウドIDEと融合したリアルタイムAIコーディングパートナー

Replit Agent（リプリット エージェント）は、クラウドIDE「Replit」が生んだ革新的AIコーディング機能です。

自然な言葉でアイデアをコードに変える、まるでベテランエンジニアのような存在です。

最大の特徴は、自然言語によるアプリ自動生成。

「To-Doリスト作成」「チャットアプリの基本構造生成」といった指示で、必要なコードを瞬時に生成でき、初心者でも複雑な記述に戸惑わず、アイデアを形にできます。

既存コードへの指示も自然言語で可能で、「エラーハンドリング追加」「UI変更」など、Replit Agentが適切に提案・実行します。

クラウドベースも魅力であり、複雑な環境構築は不要、ブラウザ一つでプログラミングを開始できます。

教育現場や学習支援にも最適で、自然言語での対話を通じ、プログラミングの概念や構文を直感的に理解でき、AIチューターのように、学習者のペースに合わせて開発をサポートします。

Replit Ghostwriterの基本情報

OpenDevin

完全オープンなAIエージェント開発環境、Devinに触発された次世代ツール

OpenDevin（オープンデヴィン） は、話題のAIソフトウェアエージェント「Devin」にインスパイアされて誕生した、完全オープンソースのAIエージェント開発環境です。

コミュニティ主導で開発が進められており、商用版Devinとは異なり、自由にカスタマイズ・拡張して利用できます。

OpenDevinの目的は、ターミナル操作、ファイル編集、ウェブ検索、マルチステップ思考などをすべてAIエージェントが自律的に行う開発支援を、誰でも使える形で実現すること。

UIやプロンプトエディタも用意されており、AIと対話しながら複雑な開発タスクを完結できます。

エンジニア向けではありますが、環境構築さえ済ませれば、ブラウザから簡単にAIエージェントと共同開発できるのも特徴。

今後の機能追加やプラグインエコシステムの発展も注目されており、Devinにつづく「自律型AIエージェントの民主化」を担う存在です。

OpenDevinの基本情報

Open Interpreter

ローカルで動く自由なAIエージェント

Open Interpreter（オープン インタープリター） は、コーディング、ファイル操作、データ処理、自然言語の対話などを自動でこなす、ローカル完結型のAIエージェントです。

オープンソースで提供されており、PC内のCLIや各種ファイル、ウェブ操作などをAIが安全に自動化します。

最大の特徴は、インターネットに依存しない構成です。

ローカル環境で動作するため、プライバシーを重視するユーザーにも安心して利用できる点が評価されています。

また、PythonやBashをはじめとする複数の言語に対応しており、自然言語で指示するだけでコードを書いたり実行したりできます。

例えば「このCSVファイルの中身をグラフにして」といった自然言語の指示に対し、AIがPythonコードを生成・実行し、グラフを表示するなど、分析やタスクの自動化にも最適です。

開発者やデータ分析者にとって、柔軟かつ信頼性の高いAIエージェントとなるでしょう。

Open Interpreterの基本情報

自律型・マルチエージェント系AIエージェント

複数AIが連携し自走する“次世代の知的エージェント群”

AIエージェントのなかでも、より高度なタスク処理や自動化を可能にする「自律型AI」「マルチエージェントシステム」は、次世代のAI活用を担う中核技術として注目を集めています。

これらのツールは、単一のAIによる応答ではなく、複数のAIエージェントが役割を分担して連携し、マルチステップのタスクを自律的に実行するのが特徴です。

たとえば、「市場調査→情報収集→分析→レポート生成」という一連のプロセスを、複数のAIエージェントが協調して完了させることが可能になります。

近年は、人間の介入を最小限にしながらも、複雑な業務や創造的タスクを遂行できるAIエージェントの実装が、LangChainやAutoGenといったフレームワークを通じて急速に進んでいます。

このセクションでは、「自走するAIエージェント」のなかでも、特に話題性・実用性の高いツールをご紹介します。

LangChain

AIエージェント開発の定番ライブラリ

LangChain（ラングチェーン） は、複数のAIエージェントを連携させたアプリケーションを構築できるPython/JavaScriptライブラリです。

ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）にタスクを「実行」させるためのフレームワークとして、AIエージェント分野で急速に存在感を高めています。

LangChainの強みは、ツール使用・外部API呼び出し・複数エージェントの連携処理などを自然言語ベースで構築できる点です。

たとえば、RAG（Retrieval-Augmented Generation）でデータベースに接続して回答を生成したり、Webブラウジングを通じた情報収集を行わせたりといった複雑なステップをもつAIタスクを「パイプライン」的に構築できます。

また、LangChainはAgentExecutorやMemory、Toolなど豊富な抽象化機能を備えており、LLMに一連の思考と行動を組み合わせる「推論と実行」の自律的ワークフローを構築するための土台を提供します。

AIエージェントアプリをゼロからつくるのではなく、組み立てる形で開発したいユーザーにとって理想的な選択肢といえるでしょう。

LangChainの基本情報

LangGraph

マルチエージェントの対話を自在に設計できる自律AIフレームワーク

LangGraph（ランググラフ）は、人気のAIフレームワーク「LangChain」から派生した、マルチエージェント対話の構築に特化したオープンソースライブラリです。

状態遷移型の構造をもち、複数のAIエージェントやツールが協調しながらタスクを遂行する「会話のフロー」を柔軟に定義できます。

LangChainとの親和性が高く、Memory、Tool、Agentといったコンポーネントをそのまま流用しつつ、「誰が何をするか」「何を受けとって、どこに渡すか」といったワークフロー設計が可能。

分岐やループを含む複雑なエージェントの連携も、シンプルなコードで表現できるのが大きな魅力です。

自律的なAIエージェントシステムを構築したいエンジニアや研究者にとって、LangGraphは非常に強力な選択肢といえるでしょう。

LangGraphの基本情報

CrewAI

AIエージェントがチームで協働する新時代のフレームワーク

CrewAI（クルーエーアイ）は、複数のAIエージェントがそれぞれの役割をもち、協力してタスクを遂行するマルチエージェントシステム構築のためのPythonフレームワークです。

2024年末から注目を集め、2025年に入ってから一気に話題化。

AIエージェントの「チーム化」を可能にすることで、より複雑で長期的なプロジェクトへの対応が可能になりました。

CrewAIでは、開発者がそれぞれ異なるスキルをもつAIエージェント（例：リサーチャー、プランナー、エディター）を定義し、それらを一つのチームとして連携させます。

各エージェントは指示された役割に基づいて自律的に行動し、チーム全体で一つの成果物を生み出す協働構造が組み込まれています。

また、LangChainやOpenAI、AnthropicなどのLLMプロバイダーとの連携も容易で、柔軟なワークフロー設計や実験がしやすいのも魅力です。

AIによる分業・協業の概念を試したい人に最適なツールといえるでしょう。

CrewAIの基本情報

AutoGen

複数エージェントの会話設計もできる、Microsoft Research発の強力フレームワーク

AutoGen（オートジェン）は、Microsoft Researchが開発したオープンソースのAIエージェントフレームワークです。

特徴は、複数のAIエージェントが互いに会話しながらタスクを分担・協力して解決する「マルチエージェント」設計が可能な点にあります。

単一エージェントでの処理に限らず、エージェント同士の役割分担や対話プロトコルを柔軟に構築できるため、複雑な問題解決にも対応できます。

AutoGenでは、OpenAI APIやAzure OpenAI、ローカルLLMなど、さまざまなLLMプロバイダーを利用可能。

自然言語でのやりとりを通じて、データ分析、コード生成、ドキュメント作成など、多彩な業務に応用できます。

また、開発者が「人間エージェント」として会話に参加できる点もユニークで、AIとの協働によるインタラクティブな作業スタイルを実現します。

エンタープライズ向けに拡張性と制御性も重視されており、RAG（Retrieval-Augmented Generation）との連携や、ログ管理・エージェント状態の可視化などもサポート。

多人数のAIエージェントが協調して働く環境を構築したいプロジェクトに最適なAIエージェントツールです。

AutoGenの基本情報

AgentOps

AIエージェント運用の“監視・管理プラットフォーム”という新発想

AgentOps（エージェントオプス）は、AIエージェントの開発・デプロイ後の「運用」を専門に支援する新しいカテゴリのツールです。

多くのAIエージェント開発ツールが「つくること」に焦点を当てるなか、AgentOpsは「動かす」「改善する」「管理する」という運用フェーズに特化しています。

このツールの大きな特徴は、エージェントの動作ログや応答内容のモニタリング、パフォーマンスの可視化、改善提案など、運用中のエージェントの振る舞いを詳細に分析できる点にあります。

特にマルチステップ処理や自律行動を行うエージェントでは、ログのトレーサビリティやエラー分析が不可欠。

AgentOpsはそれらをグラフィカルに管理可能にし、開発者が継続的にエージェントを育成・最適化できる環境を提供します。

LangChainやAutoGen、ReActベースのカスタムエージェントとも連携可能で、既存の開発フローにも組み込みやすいのも魅力。

まさに「AIエージェントのDevOps基盤」ともいえる存在で、エンタープライズ用途を見据えた高度なAIエージェント運用を目指す企業にとって心強い選択肢となるでしょう。

AgentOpsの基本情報

Camel AGI

役割分担型エージェントが生み出す“AI同士の対話”

Camel AGI（キャメル エージーアイ）は、異なる役割をもつ複数のAIエージェントを同時に動作させ、協調的なタスク遂行を実現するユニークなAIエージェントフレームワークです。

Camel（Collaborative Agents for Multi-agent Environment based Learning）は、まさに「AIエージェント同士が会話し、共同で問題解決にあたる」という概念を体現したシステムです。

最大の特徴は、あらかじめ定義された「役割ベース」の対話モデル。

たとえば「エンジニア」「プロダクトマネージャー」「ユーザー」といった役割をAIに割り当て、各自がその立場から対話・議論を行いながら、最適なアウトプットに向かって進行していきます。

これにより、ユーザーは一人のアシスタントAIでは得られない、立体的でバランスのとれた視点を得られるようになります。

Camel AGIは、教育・議論支援・製品設計・研究開発など、複数視点が重要なシーンでの活用が期待されています。

LangChainやOpenAIのAPIと組み合わせて、自律型の「チームAI」を構築したい開発者にとって、魅力的なフレームワークとなるでしょう。

Camel AGIの基本情報

Voyager

Minecraft内で“進化する”自律型AIエージェント

Voyager（ボイジャー）は、Minecraftの仮想世界を舞台に、自ら探索し、試行錯誤を繰り返しながら「スキル」を習得していく、自律型AIエージェントの研究プロジェクトです。

マイクロソフトとスタンフォード大学が共同で開発したこのエージェントは、強化学習や自己改善メカニズムを駆使し、環境とのインタラクションから独自の「知識ライブラリ」を形成していく点が特徴です。

従来のLLMベースAIは、プロンプトでの指示待ちが基本でしたが、Voyagerは自らタスクを生成し、道具をクラフトし、未知の環境で学びつづけるという、自律行動型エージェントの理想形を体現しています。

学習したスキルは再利用され、より複雑なタスクへと挑むループが内在しており、まるで「AIが自分で成長していく」ような体験を可能にします。

研究ベースのプロジェクトではあるものの、AIエージェントが「自律的にタスクを発見し、自己進化する」というアプローチは、将来のあらゆるAI活用に大きな示唆を与えるものです。

Voyagerの基本情報

Cognosys

ローカル実行可能なオープンソースAIエージェント

Cognosys（コグノシス） は、オープンソースで提供されている自律型AIエージェントプラットフォームで、ローカル環境でも動作可能な点が大きな特徴です。

LangChainベースで構築されており、マルチステップのタスク実行、外部ツールとの連携、メモリ機能による自己改善といった、AIエージェントの基本機能が一通りそろっています。

Cognosysの最大の魅力は、インターネット接続が不要な環境でもLLMベースのエージェントが動作可能な点です。

たとえば、MistralやLLaMAなどの軽量ローカルモデルを使えば、企業内や高セキュリティ環境下でもAIエージェントを活用できます。

UIは直感的で、チャット型インターフェースから複雑な指示を入力して、ファイル操作や外部API実行なども行える柔軟な設計です。

開発者やリサーチャーがカスタマイズしながら使うことを想定した設計のため、上級者向けではあるものの、自律型AIエージェントを自前で構築・運用したい層にとって非常に魅力的なツールです。

Cognosysの基本情報

Reka AI Agent

独自LLMで進化するマルチモーダルAIエージェント

Reka AI Agent（レカ エーアイ エージェント） は、Reka社が開発したマルチモーダル対応の自律型AIエージェントです。

独自開発された大規模言語モデル「Reka Core」や「Reka Flash」を搭載しており、自然言語はもちろん、画像、コード、表データなど複数形式の入力に対応できるのが大きな特徴です。

エージェントは状況に応じてツールや外部APIを呼び出し、目標達成のために複数のアクションを自動で選択・実行します。

また、ユーザーの指示を文脈的に理解し、マルチステップでの思考・実行を行える能力も高く評価されています。

特に、Reka Flashは軽量かつ高性能なモデルとして、オンプレミスや組み込み系環境でも実行可能です。

Reka AI Agentは、開発者向けのAPI提供に加え、企業向けのプライベート環境導入にも対応しており、セキュリティ要件の厳しい場面でも活用が進んでいます。

業務フローの自動化、マルチモーダル検索、分析補助など、さまざまなユースケースに対応可能な柔軟性を備えたAIエージェントです。

Reka AI Agentの基本情報

Meta AI Agents

Llama 3を核とした次世代AIエージェント構想

Meta AI Agents（メタ エーアイ エージェンツ） は、Meta（旧Facebook）が2024年から発表してきた次世代AIプラットフォームの構想であり、同社の最新LLM「Llama 3」シリーズを中核に据えた自律型AIエージェントの展開を指します。

2025年4月以降、その具体的な展開が加速しています。

現在は主に実験的フェーズにありながらも、SNS連携、検索支援、パーソナルエージェントとしての活用が想定されており、広範な分野での実装が進められています。

特徴的なのは、Metaの広範なプロダクト群（Instagram、WhatsApp、Messengerなど）と自然に統合される設計。

たとえば、メッセンジャー上でユーザーが予定調整を依頼すれば、AIエージェントが自動でスケジュールを整理し、関係者へ連絡を行う――といった“行動するAI”の実装が想定されています。

また、Llama 3はオープンモデルとしての高い柔軟性をもち、カスタムエージェント開発やローカル実行環境への組み込みにも適しているため、今後の発展性に大きな期待が寄せられています。

Metaが描く「AIパーソナルエージェント時代」の本格始動に注目です。

Meta AI Agentsの基本情報

業務自動化・RPA系AIエージェント

日々のルーチンを代行する“頼れる業務オートメーター”

日々の業務のなかで繰り返される定型作業やルーチンワーク。

その多くは、AIエージェントによって自動化できる時代に入りました。

特に注目されているのが、「業務自動化」や「RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）」の領域におけるAIエージェントの活躍です。

これらのAIエージェントは、メール対応やスケジュール調整、データ入力、ファイル整理、アプリ間のタスク連携など、人手に頼っていた作業を高速かつ正確に処理してくれます。

さらに最近では、生成AIやマルチエージェント技術を組み合わせた「自律的に判断し行動できるRPA」も登場し、従来のRPAとは一線を画す高度な自動化が可能となっています。

ここでは、AIエージェントによる業務効率化の先端をいく注目ツールをご紹介します。

AutoGPT

自己完結型のタスク実行AIエージェント

AutoGPT（オートジーピーティー）は、OpenAIのGPTシリーズをベースに開発された自律型AIエージェントで、指定された目的に基づき、必要なタスクを自ら分解・実行・改善しながら完遂を目指すという革新的なアプローチが特徴です。

従来のプロンプト単位の応答型AIとは異なり、AutoGPTは自らの行動計画を立案し、APIの呼び出し、Web検索、ファイル生成といったアクションを繰り返しながら、ユーザーの目標達成をサポートします。

たとえば「新製品の市場調査をしてレポートを作成して」と指示すれば、検索エンジンを使って情報収集し、内容を要約し、レポート形式のファイルを生成する――そんな一連のプロセスを人の介入なしに自走できるのです。

現在は開発者向けの実験的な位置づけではあるものの、そのコンセプトは多くのAIエージェントのベースとなっており、自律的に動作するAIの代表格ともいえる存在です。

AutoGPTの基本情報

AgentGPT

ブラウザ上で動く自律型AIエージェントの実験場

AgentGPT（エージェントジーピーティー）は、AutoGPTと同様に自律型AIエージェントのコンセプトを体験できるツールですが、その最大の特徴は、Webブラウザだけで簡単に試せるという手軽さにあります。

プログラミングやローカル環境の構築が不要で、目的を入力するだけでエージェントが自律的にタスクを分解・実行していく様子を確認できます。

たとえば「Web3のトレンドを調査してレポートを作成」と入力すれば、インターネット検索を繰り返しながら情報を収集し、整理された文章として出力するところまで自動で行ってくれます。

ユーザーは、実行ログをリアルタイムで閲覧しながら、エージェントの思考と行動のプロセスを追うことができます。

ブラウザ上で動作するため、AIエージェントを「試してみたいけど開発はできない」という初心者にもおすすめ。

自律型AIの基礎的な理解やデモンストレーション用途にも向いています。

AgentGPTの基本情報

UiPath AI Center

RPAの定番UiPathが展開するAIエージェント連携基盤

UiPath AI Center（ユーアイパス エーアイセンター）は、RPA（Robotic Process Automation）の世界的リーダーであるUiPath社が提供する、AIと自動化ワークフローを連携させるためのプラットフォームです。

AIエージェントによる業務自動化を現場レベルで実現する強力なインフラとして注目されています。

このツールでは、事前学習済みモデルやカスタムAIモデルを、UiPath Studioで構築したワークフローに直接組み込むことが可能です。

たとえば、OCRで読みとった帳票データをAIで分類し、自動で社内システムに入力するような、従来は人手が必要だった作業を完全に自動化できます。

RPAエージェントとAIエージェントの融合により、単純作業の自動化だけでなく、判断が必要な業務まで対応可能に。

クラウド上でもオンプレミスでも動作し、企業のニーズに応じて柔軟に運用できるのも強みです。

UiPath AI Centerの情報まとめ

Power Automate

Microsoftが提供する業務自動化のオールラウンダーAIエージェント

Power Automate（パワー オートメート）は、Microsoftが提供するクラウドベースの業務自動化プラットフォームで、AIエージェントによる業務効率化を手軽に実現できるツールです。

特にMicrosoft 365との高い親和性をもち、OutlookやTeams、Excelなどとの連携が強力なことから、ビジネス現場での導入実績が多数あります。

このツールは、GUIベースの操作で誰でも簡単に自動化フローを構築できるのが特徴です。

さらにAI Builderを活用することで、画像認識、自然言語処理、予測モデルなどのAI機能もノーコードで追加可能。

たとえば、受信したメールの添付ファイルをAIで分析し、自動でフォルダに振りわけたり、Excelに内容を記録するといった高度な処理も実現します。

MicrosoftのAIエージェント基盤であるCopilotとの連携も進んでおり、「言葉で命令して業務を自動化する」未来型の操作体験が提供されています。

WindowsユーザーやMicrosoft製品を日常的に使っている企業にとって、もっとも自然なAIエージェント導入手段のひとつといえるでしょう。

Power Automateの基本情報

Superagent

API連携が得意なスクリプト不要の万能AIエージェント基盤

Superagent（スーパーエージェント）は、開発者向けに設計された軽量で柔軟性の高いAIエージェントプラットフォームです。

特徴は、非常にシンプルなインターフェースと、あらゆる外部APIとの連携を前提とした設計。

Node.jsベースで構築されており、オープンソースで提供されているため、自由度の高いカスタマイズが可能です。

このツールの魅力は、各種エージェント機能（自然言語処理、情報収集、対話、実行）を、モジュール単位で構築できる点にあります。

たとえば、外部の天気情報API、CRM、スプレッドシートなどと組みあわせて、自律的に動くタスクボットをすばやく作成できます。

Web UIも提供されており、ノーコード的にエージェントを組み立てることも可能。

また、クラウド環境とローカル実行の両方に対応しており、プライバシーやセキュリティ要件の高いシーンにも導入しやすい点が評価されています。

AIエージェント開発を柔軟に試したい開発者やスタートアップにとって、Superagentは最初の一歩として最適なツールのひとつです。

Superagentの基本情報

Bardeen AI

日常業務の手間を減らす“ノーコード自動化エージェント”

Bardeen AI（バーディーン エーアイ）は、ブラウザ上でのルーチンタスクを自動化することに特化したノーコード型AIエージェントツールです。

Web上での情報収集、スクリーンショット、メール送信、データ転記など、日々の細かい作業をドラッグ＆ドロップで自動化できます。

最大の魅力は、技術知識不要で誰でも操作できる設計と、Chrome拡張として動作する利便性。

たとえば「新着リード情報をCRMに自動で登録し、チームにメール通知」などの業務を、自然言語やテンプレート選択だけで即座に実現可能です。

また、Google Sheets、Notion、Gmail、Slackといったビジネスツールとの連携機能も豊富で、社内の定型業務を効率化したいチームにとって非常に有用です。

AIによる提案型自動化も備えており、「この業務を効率化したい」と入力すれば、適したワークフローを自動生成してくれる点も画期的です。

Bardeen AIの基本情報

Relay.app

人とAIが協働する次世代オートメーションプラットフォーム

Relay.app（リレイ ドット アップ）は、AIエージェントと人間の「協働」に焦点を当てたワークフロー自動化ツールです。

従来のRPAや自動化ツールと異なり、人間の判断や承認を必要とする工程を「人間タスク」としてワークフローに組み込み、AIエージェントと自然に連携させることが可能です。

たとえば、AIが営業メールの下書きを作成し、ユーザーが内容を確認・修正して送信する、といったフローを1つのシナリオ内で構築できます。

このような「人間とAIのハイブリッドワーク」は、完全自動化がむずかしい現場において特に有効です。

UIも直感的で、ノーコードでワークフローを作成可能。

Google Workspace、Slack、Salesforce、HubSpotなど主要なSaaSともスムーズに連携し、マーケティング、営業、人事などの業務において柔軟な自動化を実現します。

Relay.appの基本情報

データ分析・自然言語DB操作系AIエージェント

会話だけで分析を実現する“対話型アナリスト”

ビジネスの意思決定やレポーティングに欠かせない「データ分析」の領域でも、AIエージェントが革命をもたらしつつあります。

SQLやPythonといった専門的な知識がなくても、自然言語で「売上の週次推移を教えて」や「2023年の顧客離脱率をグラフで表示して」といった問いかけができるのが最大の特長。

データベースやBIツールと連携し、質問に対して適切なクエリを生成・実行したうえで、可視化やレポートまで自動で行うAIエージェントは、もはや「話せるアナリスト」と呼ぶにふさわしい存在です。

このセクションでは、特に注目度の高いデータ分析・自然言語DB操作系AIエージェントツールを紹介していきます。

ChatGPT（ADA）

対話でデータ分析ができるOpenAIのビジネス特化型エージェント

ChatGPT（ADA）（チャットジーピーティー エーディーエー）は、OpenAIが提供するChatGPTの有料プランに組み込まれた、データ分析支援に特化したAIエージェントです。

ADAは「Advanced Data Analysis」（高度なデータ分析）の略で、もともとは「Code Interpreter」や「Pythonモード」として知られていた機能を発展させたもの。

ユーザーの自然言語の問いに応じて、データの読み込み・前処理・分析・可視化までを自動で実行します。

CSVやExcelファイルをアップロードすれば、たとえば「売上が最も高かった月は？」「商品カテゴリごとの平均利益をグラフで示して」などの指示にすぐ応答。

統計処理やデータの変換も自動で行うため、分析の専門知識がなくても高度なインサイトを得ることができます。

ビジネスチーム、マーケター、コンサルタントなど、エンジニア以外の職種でも活用できるのが魅力。

OpenAIの最新LLM「GPT-4o」と連携することで、単なる分析支援にとどまらず、意思決定そのものをサポートする強力なAIエージェントへと進化しています。

ChatGPT（ADA）の基本情報

Pandas AI

Pythonユーザー向けに進化した“会話するデータ分析ライブラリ”

Pandas AI（パンダス エーアイ）は、人気のPythonライブラリ「pandas」に自然言語インターフェースを加えることで、コードを書く手間を最小限に抑えた次世代のデータ分析AIエージェントです。

従来のpandasではPythonコードの知識が必須でしたが、Pandas AIを導入することで、英語や日本語による指示だけで集計やグラフ作成、統計分析までを実行可能になります。

たとえば、「売上の中央値を出して」「カテゴリ別の売上を棒グラフにして」といった指示に対し、Pandas AIが自動的に適切なpandasコードを生成・実行。

生成AIとpandasの長所を融合することで、分析効率を飛躍的に高めてくれます。

エンジニアやデータサイエンティストはもちろん、Pythonに触れたばかりのユーザーでも直感的に扱える設計が魅力。

OSS（オープンソースソフトウェア）として提供されているため、カスタマイズやローカルでの運用にも柔軟に対応できます。

Pandas AIの基本情報

Seek AI

誰でも自然言語でDBを“聞ける”AIアナリスト

Seek AI（シーク エーアイ）は、SQLなどの専門知識をもたないビジネスユーザーでも、自然言語でデータベースにアクセスし、質問・集計・分析ができるAIエージェントです。

まるで社内に専属のアナリストがいるかのように、システムに「先月の売上は？」「人気の商品カテゴリを教えて」と尋ねるだけで、正確なデータとインサイトを即座に提供してくれます。

このツールの魅力は、社内のBIや分析ツールではカバーしきれない「日常の疑問」にも即応してくれる点。

現場の担当者が「データに聞く」文化を自然にもち込めることで、意思決定のスピードと質を大きく向上させます。

セキュリティとガバナンスにも配慮されており、大企業での導入事例も多数。

SQL自動生成や質問履歴のトラッキング機能も搭載されており、単なる自然言語インターフェース以上の価値を提供しています。

Seek AIの基本情報

DataGPT

対話からはじまる“AIデータ分析官”

DataGPT（データジーピーティー）は、自然言語での質問に答えながら、リアルタイムにデータを分析・可視化してくれるAIエージェントです。

ビジネスユーザーがSQLやPythonのスキルなしに、データから即座にインサイトを得られる点で注目を集めています。

このAIエージェントの最大の特長は「会話型ダッシュボード」のような体験。

たとえば「売上が急増した週はいつ？」「地域別に傾向をグラフにして」といった依頼にも、瞬時にデータベースから回答とビジュアルを提示します。

従来のBIツールとは異なり、直感的かつ動的なやりとりが可能なため、日々の意思決定にAIが伴走してくれる感覚が得られます。

また、企業内の複数のデータソースと連携して統合分析ができるほか、セキュリティ機能や権限管理も備えており、大規模導入にも対応。

社内に「AI分析官」を一人雇うような感覚で使える、次世代型のデータアシスタントです。

DataGPTの基本情報

Klio

ノーコードで構築できるAI分析ワークフロー自動化ツール

Klio（クリオ）は、データサイエンスや機械学習の知識がなくても使える、ノーコード型のAIエージェントプラットフォームです。

自然言語による命令で、データのインポートから前処理、モデル適用、分析結果の出力までをワークフローとして自動化できます。

最大の特徴は、テンプレートとステップベースの設計インターフェース。

ユーザーはあらかじめ用意されたAIタスクを組み合わせることで、複雑な分析処理もドラッグ＆ドロップで構築可能。

データ分析のプロセスを視覚的かつ反復的に最適化できる点が支持されています。

さらに、KlioのAIエージェントは、自律的にプロセスを学習し、ワークフローの改善提案を行う機能も備えています。

データ分析を業務にとり入れたいが、人材不足やスキル面の課題がある企業にとって、有力な選択肢となるでしょう。

Klioの基本情報

Akkio

ビジネスユーザー向けの超高速AI分析エージェント

Akkio（アッキオ）は、ビジネス現場に特化したノーコードAIエージェントツールとして注目を集めています。

専門的なプログラミング知識がなくても、ExcelやGoogleスプレッドシートなどの業務データを使って、数クリックで予測モデルを作成し、業務に活用できるのが最大の魅力です。

たとえば、売上予測、顧客離脱率の分析、リードスコアリングといった用途において、AkkioのAIエージェントは、データをアップロードするだけで最適なアルゴリズムを選び、結果をわかりやすいビジュアルで表示してくれます。

さらに、チャット形式でAIに質問することで、リアルタイムにインサイトを引き出すことも可能。

マーケティング担当者や営業マネージャーなど、現場の意思決定者が「その場で分析→その場で実行」できる業務変革の起点として、多くの企業に導入が進んでいます。

Akkioの基本情報

Chat2Query

自然言語でデータベース操作ができる次世代AIエージェント

Chat2Query（チャットトゥクエリ）は、自然言語での質問をSQLクエリに変換し、データベースからリアルタイムに回答を得られるAIエージェントツールです。

データアナリストやエンジニアだけでなく、非エンジニアのビジネス担当者も自らデータを引き出せるように設計されており、「会話するようにデータを扱える」革新的な体験を提供します。

例えば、「今月の売上トップ5商品は？」「新規顧客の地域別分布は？」といった質問を自然言語で入力するだけで、裏側でAIがSQLクエリを自動生成し、結果を表やグラフで返してくれます。

従来は分析担当者に依頼が必要だった集計作業も、自分で即座に対応できるようになるため、業務スピードが飛躍的に向上します。

複数のデータベースサービスに対応しており、BigQueryやSnowflake、PostgreSQLなどとの連携も容易。

日常業務のなかにAIエージェントが溶け込み、誰もが「意思決定に使えるデータ」をすぐに扱える環境を実現します。

Chat2Queryの基本情報

Bipp

リアルタイムSQL支援でデータ活用を加速するAIエージェント

Bipp（ビップ）は、SQLベースのBI（ビジネスインテリジェンス）ツールにAIエージェント機能を組み込んだ、次世代のデータ分析支援プラットフォームです。

単なるダッシュボードツールではなく、自然言語からのクエリ生成や、リアルタイム補完、構文修正、クエリの最適化まで、エンジニアリングとAIを融合させた高度な分析体験を実現します。

最大の特徴は、自然言語からクエリを生成する「AI SQLアシスタント」と、チーム全体でSQLコードをバージョン管理できる「Git連携」機能の融合。

これにより、分析チームが属人的にクエリを構築するのではなく、再利用可能で保守性の高いクエリ基盤を構築できます。

また、Bippは主要なクラウドデータベースに対応しており、リアルタイムでデータにアクセスしながら、インタラクティブな可視化を行うことが可能です。

エンジニア、アナリスト、マネージャーが同じプラットフォーム上で共同作業できる点も大きな魅力です。

Bippの基本情報

カスタマー対応・チャット系AIエージェント

顧客体験を進化させる“スマート接客AI”

カスタマー対応の領域においても、AIエージェントの活用が急速に進んでいます。

従来のチャットボットは、定型的なFAQ対応にとどまり、少し複雑な問い合わせには人間の介入が必要でした。

しかし、近年登場した生成AIベースのチャット系AIエージェントは、ユーザーの文脈を理解し、会話を自然につづけながら適切な解決策を提示することが可能になっています。

問い合わせ内容の自動分類、リアルタイム翻訳、多言語対応などの機能も充実しており、グローバル展開する企業にも最適です。

24時間365日稼働しつづけられる「デジタル接客担当」として、サポート業務の省力化と顧客満足度の両立を実現するAIエージェントたちを、ここで紹介していきます。

Zendesk AI

問い合わせ対応を劇的に効率化するAIアシスタント

Zendesk AI（ゼンデスク エーアイ）は、カスタマーサポート業界の老舗Zendeskが提供するAIエージェント機能です。

Zendeskの既存のCRM・ヘルプデスク機能に、生成AIを組み込むことで、よりスマートで迅速なサポート体験を実現しています。

AIはチケットの内容を理解し、問い合わせの分類や優先度の自動設定、回答案の自動生成などをリアルタイムで実行します。

オペレーターの負荷を軽減しながら、対応スピードと精度を高めてくれます。

さらに、過去の対応履歴やFAQデータベースを活用したパーソナライズ対応も可能で、顧客満足度向上にも貢献します。

多言語対応や自動翻訳機能も搭載しており、グローバルなカスタマーサポート体制にも最適なAIエージェントです。

Zendesk AIの基本情報

Drift

マーケティングとセールスを加速させるAIチャットエージェント

Drift（ドリフト）は、B2Bマーケティングに特化したAIチャットボットプラットフォームです。

特にWebサイト訪問者への即時対応、見込み顧客の獲得（リードジェネレーション）、営業チームへの効率的なリード引き渡しといった場面で力を発揮します。

AIエージェントは訪問者の行動パターンや閲覧履歴をもとに、最適なタイミングでチャットを開始し、パーソナライズされた質問や案内を提供します。

さらに、顧客の興味や行動スコアに応じて、自動的に営業担当者との会話へ引き継ぐなど、高度なセールス連携も可能です。

自然言語処理に基づく対応は非常にスムーズで、見込み客の離脱を防ぎ、コンバージョン率の向上に大きく貢献します。

マーケティングチームとセールスチームを横断して活用できる、実用性の高いAIエージェントです。

Driftの基本情報

Taskade Agents

AIエージェントと共同作業ができる次世代コラボレーションツール

Taskade Agents（タスケイド エージェンツ）は、チームの生産性を高めるために設計されたコラボレーションプラットフォーム「Taskade」に統合されたAIエージェント機能です。

プロジェクト管理、タスク分解、アイデア出し、文章の下書きなど、さまざまな作業を複数のAIエージェントと連携して行うことができます。

このツールの最大の特徴は、ユーザー自身がAIエージェントにタスクを指示できる点にあります。

たとえば「このプロジェクトのToDoリストをつくって」「この議事録を要約して」「この資料を編集して」など、自然言語で依頼するだけで、AIが実行可能なステップに自動分解して対応します。

また、AIエージェント同士が連携し、役割分担して作業を進める「マルチエージェント機能」も搭載されており、チーム作業の一部をAIに任せるという革新的な運用が可能になっています。

個人でもチームでも使える、柔軟性の高いAIエージェントツールです。

Taskade Agentsの基本情報

Kore.ai

高度な業務対話を可能にするエンタープライズ向けAIエージェントプラットフォーム

Kore.ai（コア エーアイ）は、自然言語処理と会話設計の先端技術を活用した、エンタープライズ向けのAIエージェント構築プラットフォームです。

企業内外のさまざまな業務に対応できるAIボット（エージェント）を、ノーコードで構築・管理できるのが最大の特徴です。

特にカスタマーサポートや社内ヘルプデスク領域においては、FAQ対応、業務プロセス案内、タスク実行の自動化など、複雑な問い合わせにも対応可能な高度な対話システムを提供します。

さらに、業務アプリとの連携もスムーズで、Salesforce、SAP、ServiceNow、Workdayなど、企業で使われている主要なシステムと連携し、実務レベルの処理を自動化できます。

音声対話やマルチチャネル対応にも優れており、Web、モバイル、IVR、SMS、Slack、Teamsなど、顧客や社員が利用するあらゆるチャネルで一貫性のあるAI対応を実現できます。

まさに、エンタープライズ業務に最適化されたAIエージェント基盤です。

Kore.aiの基本情報

Heyday

EC・小売業に特化したパーソナライズ接客型AIエージェント

Heyday（ヘイデイ）は、ECサイトや小売業向けに設計された、対話型のAIエージェントプラットフォームです。

ユーザーとのチャットを通じて商品提案、在庫確認、注文状況の案内などを行う「AI店員」のような存在で、カスタマーエクスペリエンスの向上と業務効率化を同時に実現します。

カナダ発のこのサービスは、自然言語処理技術を用いた会話設計と、顧客データや商品情報との統合によって、リアルタイムでのパーソナライズ対応を可能にしています。

ShopifyやMagento、Facebook Messenger、Instagram DMといった販売チャネルとの連携が強力で、マルチチャネルでの一貫した接客をAIエージェントが担ってくれます。

接客AIとしての完成度が高く、FAQ対応から、プロモーション提案、リテンション向上まで幅広いユースケースに対応可能。

EC運営における「売上アップに直結するAIエージェント」として注目されています。

Heydayの基本情報

Forethought

問い合わせ解決を“予測”するAIエージェント

Forethought（フォアソート）は、サポート業務における「問い合わせ内容の分類・応答・ナレッジ検索」までを自動化するAIエージェントです。

特徴的なのは、過去の対応履歴やFAQデータから学習し、問い合わせが来る前に「どんな質問が来るか」を予測する「Resolve」機能を備えている点です。

顧客対応を単なる受け身の作業ではなく、プロアクティブに進められるAIエージェントとして、ZendeskやSalesforceなどと連携し、チームの負担を大幅に軽減。

一次対応の自動化だけでなく、複雑な問い合わせは最適な担当者にエスカレーションするルーティング機能も高評価です。

業界を問わず、カスタマーサポート部門の生産性を底上げし、対応品質の一貫性を保つための「裏方の司令塔」として導入が進んでいます。

Forethoughtの基本情報

ノーコードでAIエージェントをつくれるツール

プログラミング不要！アイデアをすぐに形にできるAIエージェント開発プラットフォーム

近年、AIエージェントの開発は、エンジニアだけの特権ではなくなってきています。

特に「ノーコード」対応のAIエージェント開発ツールが続々と登場しており、非エンジニアのビジネスパーソンや企画担当者でも、AIの力を活かした業務支援ツールやチャットボットを自分で作成できるようになっています。

こうしたノーコードAIツールは、あらかじめ用意されたUIビルダーやテンプレート、API連携機能を活用することで、複雑なプログラミングなしに「質問への応答」「業務自動化」「データベース操作」などの機能をもつAIエージェントを設計・運用可能です。

「ちょっとした業務を自動化したい」「社内のQ&Aボットをつくりたい」などのニーズにも応える、注目のノーコードAIエージェント開発ツールを紹介します。

FlowiseAI

ノーコードでLangChainベースのAIエージェントを構築できるUIツール

FlowiseAI（フローワイズ エーアイ）は、オープンソースのLangChainフレームワークをベースにしたノーコードのAIエージェント構築ツールです。

ブロックをつなぐだけの直感的なUIで、複雑なエージェントの設計も可能。

エンジニアだけでなく、非エンジニアでも本格的なAIワークフローを構築できるのが大きな魅力です。

たとえば、「PDFから質問に答えるエージェント」や「Slackと連携して社内質問に回答するボット」なども、FlowiseAIならプログラミング不要で実装できます。

UIベースでLLMやツール、メモリ、プロンプトチェーンを自由に組み合わせることができるため、LangChainの機能を最大限に活かせます。

さらに、クラウドとローカルの両方で動作可能。

ローカル利用により、企業内での機密データを安全に扱える点も評価されています。

LangChainを試してみたい方や、自社にあわせたAIエージェントをノーコードでつくりたい方に最適なツールです。

FlowiseAIの基本情報

AutoChain

LangChainやLLMベースのエージェント構築を支援するオープンソースフレームワーク

AutoChain（オートチェーン）は、LangChainやLLM（大規模言語モデル）を活用したAIエージェントの開発を支援する軽量なオープンソースフレームワークです。

特に自律的に行動するマルチステップAIエージェントのプロトタイプを、シンプルなPythonスクリプトで素早く構築したいユーザーに支持されています。

最大の魅力は「柔軟性」と「実験のしやすさ」。

AutoChainは、特定のGUIやテンプレートに縛られず、自分の設計思想に沿ってAIエージェントのステップやツールチェーンを定義できます。

Chain-of-Thoughtやツール呼び出し、外部API連携なども自在に組み込めるため、複雑な処理を伴うエージェントの実装にも対応します。

また、LangChainよりも設定が軽く、依存関係も少ないため、Pythonに慣れた開発者にとっては使いやすいツールといえるでしょう。

ノーコードではありませんが、カスタマイズ性を重視した開発者におすすめです。

AutoChainの基本情報

LangFlow

直感的なUIでLangChainエージェントを視覚的に設計・構築

LangFlow（ラングフロー）は、LangChainをベースにしたAIエージェントの構築を、視覚的かつノーコードで行える強力なUIツールです。

複雑なエージェントフローをノードベースのインターフェースで自由に組み立てることができるため、非エンジニアでもLangChainの活用に挑戦しやすくなります。

ドラッグ＆ドロップでモデル選択、プロンプト構成、メモリ設定、ツール連携などを直感的に行えるのが特徴で、プロトタイピングから本格運用まで幅広く活用可能です。

また、コードへのエクスポート機能も備えており、ビジュアルからはじめてコードに落とし込む「ハイブリッド開発」も実現できます。

LangFlowは、学習コストを抑えながらLangChainやLLMを使った高度なAIエージェントの構築に挑戦したいユーザーにとって、理想的なスタート地点となるでしょう。

LangFlowの基本情報

Superflows

ビジネスユーザーでも使えるノーコードAIエージェント自動化ツール

Superflows（スーパーフローズ）は、特に非エンジニアのビジネスパーソンに向けて設計されたノーコードのAIエージェント構築プラットフォームです。

アプリや業務ツールと連携しながら、自動応答、データ取得、ワークフロー自動化といった業務支援エージェントを簡単に作成できます。

UIは洗練されており、SlackやNotion、Google Sheetsなどと連携した業務オペレーションを、ステップごとに組み立てるだけでAIエージェントに変換可能。

専門知識がなくても実践的な業務フローをすぐに自動化できます。

また、Slackなどのチャットツール上で直接動作するエージェントの作成もサポートしており、チーム内の生産性を大幅に向上させます。

社内の手作業を省力化しつつ、柔軟に業務をカスタマイズできる点から、Superflowsは中小企業やスタートアップを中心に導入が進んでいます。

Superflowsの基本情報

用途・目的別おすすめAIエージェントまとめ

目的やスキルに応じて最適なAIエージェントを選ぶ

ここまで紹介してきた48個のAIエージェントツールは、それぞれ得意分野や利用シーンが異なります。

このセクションでは、ユーザーの目的別におすすめのAIエージェントをピックアップしてご紹介します。

開発初心者向け

ノーコード希望のビジネスパーソン向け

本格的な開発に挑みたい上級者向け

チーム利用に向くAIエージェント

ローカル完結・プライバシー重視ツール

このように、ユーザーのスキルや目的に応じて最適なAIエージェントを選ぶことが、効果的な導入の第一歩です。

AIエージェントツールのよくある質問

Q1. AIエージェントとは何ですか？

A. AIエージェントとは、ユーザーの指示や目的に応じて自律的に処理を行うAIのことです。

会話型AIと連携してタスクの実行・意思決定まで行えるのが特徴で、「実行できるAI」ともいわれています。

Q2. AIチャットボットとの違いは何ですか？

A. チャットボットは主に定型文や質問への応答をするのに対し、AIエージェントは複雑な判断・マルチステップの処理・外部サービスとの連携などを行うことができます。

Q3. なぜいま、AIエージェントが注目されているのですか？

A. 生成AI技術の進化により、単なるチャットや補助ではなく、「実行できるAI」としてさまざまな業務に活用できるようになったためです。

開発支援や自動化、データ分析など用途が急速に広がっています。

Q4. 無料で使えるAIエージェントはありますか？

A. Firebase Studio、Cursor、Codeiumなどは無料プランを提供しており、個人や中小企業でも試しやすいです。

Q5. 商用利用可能なツールはありますか？

A. 多くのAIエージェントは商用利用に対応していますが、プランや条件によって異なります。

利用規約や料金ページを確認することをおすすめします。

Q6. プログラミング初心者でも使えるAIエージェントはありますか？

A. FlowiseAI、LangFlow、Superflowsなどはノーコード対応で、専門知識がなくても簡単にAIエージェントを作成できます。

Q7. 日本語に対応しているAIエージェントはありますか？

A. 対応しているツールも増えてきました。

ChatGPT（ADA）、Firebase Studio、Kore.ai などは日本語対応が進んでいますが、ツールによって精度に差があるため注意が必要です。

Q8. 複数のAIエージェントを連携させることはできますか？

A. LangChainやAutoGenなどのマルチエージェント系ツールでは、複数のエージェントを連携させてタスクを分担させることができます。

Q9. AIエージェントを導入する際に必要な準備は？

A. 使用目的の明確化、対象業務の洗い出し、セキュリティ要件の確認が主な準備になります。

導入ツールによってはAPIキーやクラウド環境の準備も必要です。

Q10. 導入にかかるコストはどれくらいですか？

A. 無料プランもありますが、ビジネス利用では月額数千円〜数万円程度が相場です。

エンタープライズ向けは別途見積もりになる場合もあります。

Q11. セキュリティは大丈夫ですか？情報漏洩のリスクは？

A. 多くのAIエージェントツールはセキュリティ対策を講じていますが、利用者側の情報管理やアクセス制限の設定も重要です。

特に業務データを扱う場合は要注意です。

Q12. 社内にIT担当がいなくても導入できますか？

A. ノーコードツールやクラウド型のAIエージェントを選べば、ITの専門知識がなくても導入可能です。

設定が簡単なテンプレートも多く提供されています。

Q13. AIエージェント導入でよくある失敗は？

A. 「目的が曖昧なまま導入して成果が出ない」「業務フローに合わず定着しない」「セキュリティ要件を見落とす」といった失敗が多く見られます。

Q14. AIエージェントを比較する際のポイントは？

A. 利用目的との相性、日本語対応の有無、連携できる外部サービス、導入のしやすさ（ノーコードかどうか）、コストパフォーマンスなどが主な比較ポイントです。

まとめ

AIエージェントは「実行できるAI」時代のスタンダードへ

これまでのAIは、主に情報提供や文章生成、画像生成など「出力するだけ」の存在でした。

しかしいま、AIは次のステージへと進化しています。

それが「実行できるAI」＝AIエージェントです。

AIエージェントは、単に答えるだけではなく、自らタスクを計画し、ツールやAPIを使い、複数ステップを自律的に実行して目的を達成します。

コードを書く、データを分析する、Web操作を代行する、複雑な業務を丸ごと自動化する——これまで人がやっていた多くの業務がAIエージェントに置き換わりつつあります。

このコラムで紹介した48個のAIエージェントツールは、いずれもそれぞれの分野で最先端を行く存在です。

特に注目すべきは、以下の3つの変化です。

• 業務自動化の加速：RPAとの融合により、繰り返し作業や定型業務はAIエージェントが担う時代へ。
• 開発の民主化：ノーコード・ローコードの普及で、非エンジニアでもAIアシスタントを活用できるように。
• エージェント間の連携と自律性の進化：マルチエージェント構成が可能になり、より高度で柔軟なタスク遂行が可能に。

今後もAIエージェント技術は進化し、ますます私たちの業務や創造活動を支える存在になっていくでしょう。

もしあなたがまだAIエージェントを試したことがないのであれば、まさにいまがチャンスです。
「調べるAI」から「動くAI」へ——次世代のスタンダードに、あなたも一歩踏み出してみてはいかがでしょうか。

本コラムで触れた関連する技術について詳しく知りたい方はこちらをご参考ください。

＜関連コラム＞

AIエージェントとは？仕組みや特徴を徹底解説！生成AIやRPAと何が違う？

AIコーディングアシスタントとは？仕組みや生産性向上の理由を解説！

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