2025年のトップAIエージェントビルダー

AIエージェントは、企業や開発者の課題解決のアプローチを変革しています。適切なフレームワークを使えば、従来の自動化を超えるAIエージェントを構築でき、システムがリアルタイムで学習・適応・意思決定できるようになります。

これらのエージェントは繰り返し作業を自動化し、リアルタイムの洞察を提供し、より賢い意思決定を可能にすることで、チームがイノベーションや戦略に集中できる時間を生み出します。

導入が進む中で、これらのエージェントを支えるフレームワークやプラットフォーム（AIエージェントビルダー）も多様なニーズに応えるべく進化しており、インテリジェントなシステムの設計・展開・拡張がこれまで以上に容易になっています。

AIエージェントビルダーとは？

AIエージェントビルダーは、開発者や企業が入力を理解し、情報を処理し、意味のある行動を取るエージェント型AIシステムを作成できるよう設計されたツールです。

優れたAIエージェントビルダーには、あらかじめ用意されたモジュールが備わっており、開発者はニューラルネットワークを一から作り直すことなく、ソリューションの構築に集中できます。複雑さを抽象化し、開発を効率化し、新旧システムへのシームレスな統合を可能にする点が大きな価値です。

AIエージェントビルダーの主なユースケース

AIエージェントビルダーは、自動化やデータ処理、顧客対応などの業務で特に力を発揮します。最新のLLMの力により、顧客からの問い合わせ対応や文書要約など、これまで手作業だった多くの業務が完全に自動化できるようになりました。

しかし、これらのビルダーの真価は、エージェントがインターネットと連携したり、膨大かつ専門的な知識を活用する場面で発揮されます。

カスタマーサポートの自動化

AIエージェントは、日常的な顧客対応を自動化し、応答時間を短縮し、複数チャネルで24時間サポートを提供することで、顧客満足度の向上と運用コスト削減を実現します。

単純な問い合わせ対応だけでなく、顧客の感情を把握したり、リアルタイムでフィードバックを収集したりも可能です。CRMシステムと連携することで、よりパーソナライズされたサポートも提供できます。これにより、複数チャネルで一貫した効率的なサービスを顧客に届けられます。

例：FAQ対応、チケットのエスカレーション、ライブチャット応答。

タスク自動化

AIエージェントは、繰り返し作業の自動化やCRM・プロジェクト管理ツールとの連携によって、社内業務の効率化やミスの削減に貢献します。

また、部門間のワークフロー管理や承認プロセスの自動化、期限管理なども可能です。反復的な業務を自動化することで、企業は貴重な時間を戦略的な取り組みに振り向けられます。

例：データ入力、メール仕分け、タスクスケジューリング。

営業・マーケティング

AIエージェントは、リード獲得の自動化や見込み客の育成、パーソナライズされた顧客体験の提供を通じて、マーケティングパイプラインを強化し、売上向上に貢献します。

見込み客への積極的なアプローチやパフォーマンス指標の追跡により、AIエージェントは営業パイプラインの効率と成果を高めます。

例：リードの選別、キャンペーン最適化、個別アプローチ。

ITサポート

AIエージェントは、技術サポート依頼の自動化やシステムのヘルスチェック、エンジニアリング業務でのチーム連携を支援し、IT運用を強化します。

エンジニアチーム向けには、コードレビューやリグレッションテストの自動化も可能で、品質と生産性の維持に役立ちます。サポート依頼の自動化やシステム監視など、さまざまな業務も自動で行えます。

例：パスワードリセット、エラー監視、システム診断。

AIエージェントビルダーの選び方

選択肢が多く、どれを選べばよいか迷うこともあるでしょう。以下のチェックリストを参考に、候補を絞り込んでみてください。

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チームと協力して、自社にとって本当に必要な機能を明確にしましょう。ニーズがはっきりすれば、最適なビルダー選びもずっと簡単になります。

2025年注目のAIエージェントビルダー7選

AIエージェントは、実験的なプロジェクトから本番環境のインフラへと進化しました。以前はノートブック上で動いていたプロンプトチェーンも、今では監視やリトライ、リアルタイムのオーケストレーションを備えた本格的なシステムとして運用されています。

「AIエージェントビルダー」とは、ツールを横断して観察・判断・行動できるエージェントをチームで作成するためのフレームワークやプラットフォームのことです。コード主体で細かな制御ができるフレームワークと、実装の手間を抽象化してユースケースに集中できるプラットフォームに大別されます。

以下のビルダーは単に人気なだけでなく、日々の実運用で実力を証明しています。それぞれが特定の課題を他より優れた形で解決している点が評価されています。

1. Botpress

おすすめ： ビジネスシステムと連携し、状態管理やリアルタイム適応ができる堅牢なAIエージェントを、エンジニアリングの大幅な改修なしで構築したいチーム向け。

料金：

• 無料プラン：コアビルダー、1ボット、$5分のAIクレジット
• Plus：月額$89 — フローテスト、ルーティング、人による引き継ぎ
• Team：月額$495 — SSO、コラボレーション、利用状況の共有トラッキング

BotpressはAIエージェント構築プラットフォームです。エージェントはコンテキストを記憶し、ブロックされた際は一時停止し、必要なデータが揃えば自動で再開できます。

50以上のネイティブ連携機能を備えており、カレンダーやCRM、ヘルプデスク、ERPなどと即座に連携できるため、セットアップやAPIの手作業による接続の手間を大幅に削減します。

モデルの切り替えも標準搭載。開発者はGPT-4o、Claude、Gemini、オープンソースモデル間で、業務負荷やコスト、コンプライアンスに応じてエージェントの頭脳を柔軟に選択できます。

エージェントはビジュアルで設計可能。ビルダーはドラッグ＆ドロップのエディタでフローを描き、開発者はコードや高度なAPI呼び出しでロジックを拡張できます。

Botpressは本番運用に強い点が特徴です。非技術者にも扱いやすいシンプルさと、開発者向けの拡張性を両立し、エンタープライズ規模でも信頼性の高いエージェントを提供します。

主な機能：

• 自動で一時停止・再開するワークフロー
• 50以上のエンタープライズアプリとの事前連携
• GPT-4o、Claude、Gemini、オープンソース間のワンクリックモデル切り替え
• ビジュアルエディタ＋コードレベルのカスタマイズ

2. LangChain

おすすめ： エージェントの推論や実行ロジック、連携をPythonやJavaScriptで細かく制御したい開発者向け。

料金：

• Developer：無料 — 1ユーザー、月5,000トレース
• Plus：月額$39/ユーザー — トレース上限増加、LangGraphデプロイ
• Enterprise：カスタム — セルフホスト、SSO、利用量拡張

LangChainはAIエージェント構築用のフレームワークです。エンジニアがエージェントの計画、リトライ、外部ツール呼び出しの仕組みを細かく定義できます。

LangGraph拡張機能は、状態を持つ長時間実行されるワークフローを導入します。単一のプロンプトだけでなく、エージェントが目標達成まで継続的に適応しながらプロセスを管理できます。

しかし実際には、LangChainは混乱した状態になっています。ライブラリはサポートが不十分なモジュールの寄せ集めとなり、かつて協力していた企業も今では独自のフォークに移行しつつあります。

開発者は今でもデータベースやAPI、ベクトルストアに直接接続できますが、エコシステムは脆弱で、アップデートのたびに統合が壊れたり、責任の所在が曖昧だったりします。

主な機能：

• 推論ループ構築のためのコードファーストフレームワーク
• 状態を持つ長時間実行エージェントのためのLangGraph
• LLM、API、ベクトルストアとの豊富な統合
• 計画、リトライ、出力構造の制御が可能

3. LlamaIndex

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おすすめ： ドキュメント、テーブル、APIへの安定したアクセスが必要で、LLMの記憶だけに頼りたくないデータ重視のエージェントを構築するチーム向け。

料金：

• オープンソース: 無料で利用・セルフホスト可能
• エンタープライズ: サポート・スケーリング・マネージド導入のカスタム価格

LlamaIndexは、複雑なコンテンツをエージェントが実際にクエリできる構造化インデックスに変換することに特化したAIエージェント構築フレームワークです。生のドキュメントをスクレイピングするのではなく、テキスト・テーブル・API用のクエリ可能なレイヤーを提供します。

このアプローチにより、データ量の多いワークフローで重宝されます。請求書やナレッジベース、構造化システムから確実に情報を取得したい場合、LlamaIndexはデータソースと推論の間をきれいにつなぎます。

一方で、複雑さがデメリットです。チャンク化や埋め込み、検索のための重複するモジュールが複数あり、インデックス作成に不慣れなチームには圧倒されることも。安定した結果を得るには調整が必要です。

主な機能：

• 非構造化・構造化データの高度なインデックス化
• エージェント応答の根拠となるクエリインターフェース
• エンタープライズワークフロー向けの拡張可能なコネクタ
• LangChainやCrewAIなどのオーケストレーションフレームワークと組み合わせて設計

4. CrewAI

おすすめ: 研究者・レビュワー・プランナーなど異なる役割が連携して共通の目標を目指すマルチエージェントシステムを設計するチーム向け。

料金：

• オープンソース: セルフホストは無料
• エンタープライズ: 有償サポート・マネージド導入あり

CrewAIは、コラボレーションのために設計されたAIエージェント構築フレームワークです。1つのエージェントが全てのタスクをこなすのではなく、専門的な役割を割り当てて連携させることができます。

この役割分担により、特にピアレビューやタスクの引き継ぎが有効なワークフローでは、より信頼性の高い結果が得られます。実際の人間のチーム運営に近い感覚です。

課題はオーケストレーションの手間です。役割やコミュニケーションパターン、ガードレールの設定が複雑になりやすく、エージェントが多すぎると互いに足を引っ張るリスクもあります。

主な機能：

• エージェントの役割ベースの専門化
• 設定ファイル駆動による順次・並列ワークフローのオーケストレーション
• エージェント間の透明なコミュニケーションとタスク引き継ぎ
• DockerやKubernetesによる本番運用対応のデプロイ

5. Semantic Kernel

おすすめ: Microsoftサービスと直接連携しつつ、コンプライアンスやIT管理を維持したいエンタープライズ向けAIエージェント構築に最適。

料金：

• オープンソース: MITライセンスで無料利用可能
• エンタープライズ: Azure契約によるサポート・スケーリング

Semantic KernelはMicrosoft製のエージェント構築フレームワークです。「スキル」や「メモリ」の抽象化により、エンタープライズワークフロー内でAIエージェントの挙動を予測しやすくします。

最大の強みは統合性です。標準でMicrosoft 365やAzureなど主要サービスと連携でき、エンタープライズがエージェントAIを導入しやすい環境を提供します。

一方で、対応範囲が限定的です。Microsoftのエコシステムに特化しているため、それ以外の環境では他の汎用フレームワークより柔軟性に欠けることがあります。

主な機能：

• Teams、Outlook、SharePoint、Dynamicsへのネイティブ対応
• 構造化されたエージェント挙動のためのスキル・メモリ抽象化
• 設計段階から組み込まれたエンタープライズ向けコンプライアンスとトレーサビリティ
• Azure環境全体での柔軟なデプロイオプション

6. AutoGPT

おすすめ: エージェントが自律的に目標達成へ向けてタスクを実行できるかを試したい開発者向け。

料金：

• オープンソース: 無料のコミュニティプロジェクト
• サードパーティフォーク: 有償ホスティング・マネージドサービスあり

AutoGPTは完全自律型エージェントの概念を広めました。目標を与えると、サブタスクを計画し、アクションを実行し、条件が満たされるか阻害されるまで作業を続けます。

多くの実験を生みましたが、実運用では課題も多いです。強い制約がないとタスクが迷走したり停止したりしやすく、本番ワークフローでの信頼性には限界があります。

それでもプロトタイピングには有用です。AutoGPTはエージェントに自律性を持たせた場合の可能性を示し、そのエコシステムは今も多くのフォークや拡張を生み出しています。

主な機能：

• 目標駆動の自律実行
• 自動タスク計画とメモリ活用
• 手動プロンプトなしでのツール実行
• コミュニティ主導の実験とフォーク

7. AutoGen

‍最適な対象： 構造化された対話を通じて計画、検証、適応を行う複数のエージェントが協力する会話型マルチエージェントシステムを試している開発者に最適。

料金：

• オープンソース: 無料で利用・拡張可能
• エンタープライズ: Microsoftエコシステム経由でカスタムライセンス・サポート提供

AutoGenはマルチエージェントの会話を構築するためのフレームワークです。エージェント同士が手順を提案し、結果を検証し、完了まで繰り返し対話する形でタスクを構造化します。

このアプローチは、デバッグやコード生成、計画など、反復的なやり取りが単一エージェントの判断よりも良い結果を生む場面で効果的です。

弱点は実用性です。こうした会話ループを本番で動かすには多くのリソースが必要で、ガードレールが不十分だとエージェントが無限に議論し続けてしまうリスクもあります。

主な機能：

• 複数エージェント間の会話型コラボレーション
• 反復的な計画と自己検証ループ
• 推論経路が明らかになるデバッグ可能な対話
• LLMや外部ツール実行との統合

今すぐAIエージェントの構築を始めましょう

AIエージェント構築ツールは、ワークフロー管理、タスク自動化、顧客対応を革新しています。AI活用プロセスを次のレベルへ引き上げたいなら、Botpressがその実現をサポートします。

モジュール設計、スムーズな統合、高度なAI機能を備えたBotpressは、単なるプラットフォームを超え、ニーズに合わせた自律型エージェントを構築できる堅牢なフレームワークです。

インテリジェントな自動化を体験し、今すぐBotpressで構築を始めましょう—無料でご利用いただけます。

よくある質問

1. AIエージェントは従来のチャットボットやRPAツールと何が違うのですか？

AIエージェントは、従来のチャットボットやRPAツールのように決まったスクリプトや固定ルールに従うだけでなく、文脈を理解し、ユーザーの意図を推論し、動的に行動を決定します。従来のチャットボットはあらかじめ用意されたフローに従って応答し、RPAボットは変化しない作業を繰り返し実行しますが、AIエージェントは予測できない入力にも対応し、複数システムと連携し、リアルタイムで意思決定できるため、静的なツールではなく自律的な問題解決者として機能します。

2. プログラミング知識がなくてもAIエージェント構築ツールは使えますか？

はい、多くのプラットフォームではドラッグ＆ドロップやビジュアルフローエディタなどのノーコードツールが提供されているため、プログラミング知識がなくてもAIエージェントを設計・導入できます。ただし、より高度なロジックや統合を行う場合は技術的なスキルが必要になることもあります。

3. AIエージェントの文脈で「自律型」とはどういう意味ですか？

AIエージェントの文脈で「自律型」とは、人間が一つ一つ指示しなくても、エージェント自身がどの行動を取るべきか判断できることを指します。単一のスクリプトに従うのではなく、推論や利用可能なツールを使って行動を計画・調整し、特定の目標達成に向けて自ら動きます。これにより、ユーザー入力のバリエーションにも対応し、独立して成果を出すことが可能になります。

4. AIエージェントはSiriやAlexaのようなデジタルアシスタントとどう違うのですか？

AIエージェントは、単に質問に答えたり簡単なコマンドを実行したりするだけでなく、複数のステップからなる処理を実行し、状況やデータに基づいて意思決定を行うよう設計されています。SiriやAlexaは主に情報提供やスマートデバイスの操作を行いますが、AIエージェントはCRMの更新や業務プロセス全体の管理など、より複雑なワークフローを実行できます。

5. ルールベースのワークフローとエージェント型ワークフローの違いは何ですか？

ルールベースのワークフローは、あらかじめ決められた「もし〜なら〜する」という指示に従い、予想外の状況には対応できません。一方、エージェント型ワークフローは新しい情報に応じて最適な行動を柔軟に判断します。そのため、エージェント型システムは複雑で変化の多いタスクにも柔軟に対応でき、単なるルールだけでは不十分な場面でも優れた効果を発揮します。