どうも、Fujinです。
最近、僕のXのポストがちょっとした話題になっていまして。
「オープンAIをクビになった23歳」っていうテーマで書いたんですけど、これが結構反響があったんですよね。
この話、何かというと、オープンAIでAIの致命的な欠陥を発見したレオポルドさんという23歳の若者がいるんです。
彼は会社の上層部にその危険性を訴えたんだけど、聞いてもらえなかった。
だから、外部にその情報を公開した、っていう流れなんです。
で、彼が発表したレポートの中で、とんでもない予測を立ててるんですよ。
**「AGI（汎用人工知能）は2027年に来る」**って。
多くの専門家が「いやいや、まだ数十年は先でしょ」って言ってる中で、彼は「もうすぐそこだ」と。
その根拠として、AIの能力が**「年に27倍」**のペースで向上してるから、って言ってるんです。
27倍って、ヤバくないですか？
でも、冷静に考えてみると、あながち大げさじゃない気もするんですよね。
1年前の動画生成AIなんて、今と比べたら正直、見てられないレベルでした。
カクカクしてて、不自然で、「まあ、AIが作りました」って感じが丸出しだったわけです。
それが今やどうでしょう。
音声もついて、映像も滑らかで、もうほとんど人間が作ったものと見分けがつかないクオリティのものが作れるようになってきてる。
この進化のスピードを考えると、来年の今頃には、今のAIがさらに27倍賢くなってるってことですよね。
そう考えると、2027年にAGIが来るっていうのも、現実味を帯びてきませんか？
もう、2年もないですよ。1年半後には、世界がガラッと変わってるかもしれない。
そんな時代がすぐそこまで来ている中で、僕たちがただ「すごいねー」って見てるだけじゃ、もったいない。
というか、乗り遅れたらヤバい。
そこで今回は、これからの時代を生き抜くために超重要になってくる**「AIエージェント」**について、話をしていきたいなと思います。
AIエージェントって、実は難しくないんです
「AIエージェント」って言葉を聞くと、どんなイメージを持ちますか？
たぶん、映画に出てくるジャーヴィスみたいに、何でもお願いできる超高性能な汎用AIを想像する人が多いんじゃないでしょうか。
「今日のスケジュールを教えて」 「このテーマで資料を作っておいて」 「面白いジョークを言って」
みたいに、何でもこなしてくれる、みたいな。
で、そういうイメージがあるから、「AIエージェントを自分で作る」ってなると、途端に「いやいや、そんなの無理でしょ」「プログラミングとか専門知識がめちゃくちゃ必要なんじゃないの？」って、ハードルを高く感じちゃうんですよね。
でも、そのイメージ、実は**大きな誤解**なんです。
むしろ、その「何でもできるAIを作ろう」っていう考え方こそが、AIエージェント構築の挫折ポイントになっちゃってる。
AIエージェントって、もっともっとシンプルでいいんです。
別に、世界を救うスーパーAIじゃなくていい。
**「たった一つの、あなたが面倒に感じている作業」**を自動化してくれる。
それだけでも、立派なAIエージェントなんです。
例えば、
- 毎日大量に届くGmailの中から、重要なものだけを要約して教えてくれるエージェント
- 転職サイトを巡回して、自分の希望条件に合う求人が出たら通知してくれるエージェント
- Web会議の音声を自動で文字起こしして、議事録のたたき台を作ってくれるエージェント
どうでしょう？
これなら、なんだか自分にも作れそうな気がしてきませんか？
AIエージェントっていうのは、あなたの**「小さな分身」**であり、**「特定のタスクに特化した秘書」**なんです。
今回は、そんな「自分だけのAIエージェント」を作るための具体的なステップを、誰にでも分かるように解説していきたいと思います。
【初心者でもOK】自分だけのAIエージェントを作る6つのステップ
じゃあ早速、具体的な構築方法について話していきますね。
大きく分けて、6つのステップで進めていきます。
ステップ1：たった一つの「めんどくさい」に絞り込む
これが一番大事なステップです。
最初から「あれもこれもできる万能なやつ」を目指さないこと。
まずは、あなたが普段の生活や仕事の中で感じている**「これ、地味にめんどくさいんだよな…」**っていうタスクを一つだけ見つけてください。
本当に、ささいなことでいいんです。
「毎日チェックしてるニュースサイトの記事を要約してほしい」とか。 「特定のキーワードを含むXのポストを自動で収集してほしい」とか。
ポイントは、**「自分が本当に使うものを作る」**ってこと。
よくある失敗例が、チュートリアルとかで紹介されている「Gmailを要約するエージェント」を、普段まったくGmailを使わない人が作っちゃうケース。
作ってみたはいいけど、結局使わないから、達成感もわかないし、次につながらない。
それじゃ意味ないですよね。
だから、まずは自分の日常を棚卸しして、「どの作業を自動化できたら一番嬉しいか」を真剣に考えてみてください。
ここがしっかり決まれば、AIエージェント作りの半分は成功したようなものです。
ステップ2：AIの「頭脳」を選ぶ (LLMの選択)
タスクが決まったら、次はAIエージェントの頭脳になる部分、つまりLLM（大規模言語モデル）を選びます。
「うわ、なんか専門用語出てきた…」って思うかもしれないですけど、全然難しくないです。
要は、**ChatGPT**とか、**Claude**とか、**Gemini**とか、みんなが普段使ってるあのAIたちのことです。
最近は、これらのAIの能力を自分のアプリやサービスに組み込めるように、「API」っていう形で提供されてるんです。
これを使えば、自分で一から巨大なAIモデルを訓練させたりする必要は全くありません。
既存の優秀なAIの頭脳を、いわばレンタルするような感覚で使えばOK。
「どのモデルが一番いいの？」って疑問に思うかもしれないですけど、正直、今の段階ではそこまで気にする必要はないです。
どのモデルもめちゃくちゃ優秀なので、まずは一番使いやすいと思ったもの（例えば普段から使い慣れているChatGPTとか）で始めてみるのがいいと思います。
ステップ3：AIに「手足」を与える (API・ツール連携)
頭脳（LLM）だけあっても、AIエージェントは何もできません。
頭で考えることはできても、実際に手足を動かして作業をすることができないからです。
そこで必要になるのが、このステップ3。
AIに、具体的な作業を実行するための「手足」を与えてあげます。
それが、**外部ツールとのAPI連携**です。
例えば、「受信したメールを要約するエージェント」を作りたいなら、Gmailと連携するための「Gmail API」を使わせてあげる必要があります。
「日程調整を自動化したい」なら、「GoogleカレンダーAPI」が必須ですよね。
AIエージェントは、ただのチャットボットじゃないんです。
LLMという「頭脳」が、「今やるべきことはこれだ」と判断したら、連携されたツールという「手足」を動かして、実際にタスクを実行する。
この「頭脳」と「手足」の連携こそが、AIエージェントのキモなんです。
ステップ4：「動き方」の設計図を作る (ワークフロー構築)
頭脳と手足が揃ったら、次は「どういう順番で、どう動くか」という設計図、つまりワークフローを作っていきます。
例えば、「Gmail要約エージェント」なら、
1. Gmail APIを使って、新しいメールが届いたかチェックする 2. 新しいメールがあったら、その本文をLLM（頭脳）に渡す 3. LLMに「この内容を3行で要約して」と指示を出す 4. LLMから返ってきた要約文を、SlackやLINEに通知する
みたいな流れですね。
このワークフローをどうやって作るかですが、最近は便利なツールがたくさんあります。
プログラミングが得意な人なら、v0(旧Vercel AI SDK)みたいなツールを使ってコードを書くのが早いかもしれません。
でも、「コードはちょっと…」っていう人でも大丈夫。
**n8n**とか**Make**みたいな、パズルみたいにブロックを繋いでいくだけでワークフローを自動化できる「ノーコードツール」がたくさんあるんです。
これらを使えば、プログラミング知識がなくても、直感的にAIエージェントの動きを設計していくことができます。
ステップ5：「見た目」と「記憶」は後回しでOK
ここまでで、AIエージェントの基本的な骨格は完成です。
よくここで、「もっと使いやすいように見た目（UI）を綺麗に作り込もう！」とか、「過去のやり取りを全部覚えさせておこう（メモリ機能）」とか、色々やりたくなっちゃうんですけど、**それは一旦待ってください。**
UIやメモリ機能は、凝り始めると無限に時間がかかります。
そして、そこでエラーが起きたりして、肝心のコア機能が動かなくなったら元も子もないですよね。
AIエージェント作りの初期段階で一番大事なのは、**「まずは、ちゃんと動くこと」**。
見た目がダサくても、長期的な記憶がなくても、まずは設計図通りにタスクを自動化できる、という成功体験を積むことが重要です。
UIなんて最低限でいいし、メモリも最初は「直前の会話だけ覚えておく」くらいの短期的なもので十分。
まずは動くものを作って、そこから少しずつ自分好みにカスタマイズしていく、という進め方がおすすめです。
ステップ6：小さな成功を繰り返す
一つのシンプルなAIエージェントが完成したら、おめでとうございます！
あなたはもう、AIエージェント開発者です。
ここからが、本当のスタート。
一つ作れるようになったら、また別の「めんどくさい」を見つけて、新しいエージェントを作ってみる。
「メール要約エージェントができたから、次は求人監視エージェントを作ってみようかな」 「今度は、カレンダー連携も使って、もっと複雑なやつに挑戦してみよう」
こんな感じで、**小さな成功体験をどんどん積み重ねていく**んです。
このサイクルをぐるぐる回していくうちに、自然とスキルが身についてきて、APIの使い方も、ワークフローの設計も、どんどん上達していきます。
そうやっていくうちに、いずれは複数の小さなエージェントを連携させた、もっとパワフルで、汎用的なAIエージェントを作ることも夢じゃなくなります。
最初からエベレストに登ろうとするんじゃなくて、まずは近所の小さな山から登り始める。
AIエージェント作りも、それと全く同じです。
なぜ今、AIエージェントを作るべきなのか？
ここまで、AIエージェントの作り方を話してきました。
「なんか、自分でもできそうかも」って、少しでも思ってもらえたら嬉しいです。
2027年にAGIが来るかもしれない、と言われるこれからの時代。
AIをただ「使う側」でいるのか、それとも**「作って、使いこなす側」**に回るのか。
ここには、とてつもなく大きな差が生まれてくると思います。
AIエージェントを自分で作れるスキルは、間違いなく、これからの社会を生き抜くための最強の武器になります。
自分の仕事や生活が劇的に効率化されるのはもちろん、もしかしたら、あなたが作ったエージェントが、他の誰かの問題を解決するサービスになるかもしれない。
可能性は無限大です。
今回紹介したステップを参考に、ぜひ、あなただけの「最初のAIエージェント」作りにチャレンジしてみてください。
未来は、もうすぐそこまで来ています。
じゃあね！
