AIエージェントの作り方｜3つの道と5つの手順【2027年】

ChatGPTは毎日使うのに、仕事そのものはまだ任せられない。そんなもどかしさを、AIエージェントの作り方の道筋で順にほどいていきます。

この記事の監修者

鈴木 晋介株式会社WEBMARKS 代表取締役

同志社大学を卒業後、設備メーカーの海外営業を経て2016年に独立。旅行・医療などのメディアを自ら運営し、SEOとWeb広告で検索上位を数多く獲得してきました。いまはWebマーケティングのスクールと法人研修を運営しながら、11部署57名のAIエージェントと会社を回しています。

公的な認定・承認：神奈川県 経営革新計画 承認／経済産業大臣認定講座／厚生労働大臣指定講座／経済産業省 リスキリング補助事業者

代表プロフィール会社概要X @WEBMARKS2

AIエージェントの作り方は？3つの道から選ぶ

AIエージェントの作り方は、大きく3つの道に分かれます。ノーコードで組む道、Claude Code・Codexに作らせる道、Pythonで書く道です。社内の道具・作る人・触るデータで選ぶと、迷いにくくなります。

3つもあると、結局どれを選べばいいのか迷います。自分の会社に合う道を、すぐ見分ける方法はありますか？

チャットとの違い

AIエージェントは、任された範囲で、目的に向けて手順を進めるAIです。

1回の質問と回答で終える使い方では、人が質問し、AIが答え、次の指示もまた人が出します。

たとえば、今週の問い合わせに返信の下書きを作りたいとき。受信箱を読む道具と権限を渡したAIエージェントには、次のように進めるよう指示できます。

1. 受信箱から、今週の問い合わせを集める
2. 1通ずつ読み、過去の回答例を探す
3. 下書きを作り、決まりに合うか確かめる
4. 下書きを保存する

途中で読み漏れや保存の失敗が起きることもあるので、集めた件数・下書きの中身・保存先は人が確かめます。

Anthropicの公式ブログは、ここをさらに2つに分けています。人が決めた道筋で動くのが「ワークフロー」です。AIが自分で手順と道具を決めるのが「エージェント」です。ワークフローは、レシピを見て決まった順に作る料理のような物です。

生成AI・チャットボット・RPAとも、重なりがあります。生成AIは文章を作る作文係、チャットボットは質問に答える受付係です。RPAは、録画した操作を同じとおりに再生するような仕組みです。1つの製品が、いくつかに当てはまることもあります。言葉の整理はAIエージェントとはで詳しく扱っています。

3つの道

• ノーコードで組む：Dify・Copilot Studio・n8nで、画面の部品をつないで作ります。ノーコードは、ブロックを並べて形を作るような作り方です。
• Claude Code・Codexに作らせる：日本語の指示書と手順書を渡し、AIに組み立てさせます。
• Pythonで書く：Python（プログラムを書く言葉の1つ）で、動きを細かく決めます。

自分に合う道の選び方

次の選び方の表を上から読み、最初に「はい」になった道から始めます。

どの道でも、作る前に決めることと5つの手順は同じです。道ごとに違うのは、手順を書く場所・道具のつなぎ方・動かす場所・権限の決め方です。

AIエージェントを作る前に決める4つのこと

決めるのは、任せる仕事・人が判断する所・完了の条件・記録の4つです。ここが曖昧なままだと、AIは止まる所を見失いやすくなります。

終わりが決まっていないと、どこで手を止めるかの判断がぶれやすくなります。4つの中でも、完了の条件から書きましょう。

任せる仕事

最初に、AIに任せる仕事を1つだけ選びます。向いているのは、次の条件がそろう仕事です。

• 毎日や毎週、同じ形でくり返す
• 手順を言葉で説明できる
• 間違えても、外に出る前に直せる

たとえば、問い合わせの下書き、会議メモの整理、競合サイトの更新の確認です。毎回の判断が大きく変わる仕事は、最初の1つには向きません。

人が判断する所

次に、AIに任せず人が決める所をはっきりさせます。お客様へのメールの送信、支払いや契約、記事の公開、データの削除などです。こうした操作では、人の判断をどこに入れるかを先に決めます。たとえば、AIには下書きと準備までを任せ、送信は人がする形があります。

国のガイドラインも、適切なタイミングで人の判断をはさむことを検討するよう示しています。

海外にも、線の引き方がわかる例があります。英国政府のブログでは、住宅の申請の審査をAIで支える試みを紹介しています。AIは関係する決まりを探して整理し、最終判断は担当官がします。2026年5月から、バーネット・カムデン・ドーセットの3地域で試しています。

完了の条件

AIに「何ができたら終わりか」を伝えます。4つの中で、最も大事な所です。

「記事を書いて」だけでは、何ができたら終わりかの判断がぶれやすくなります。「見出しは10個」「1文は60字以内」「出典を書く」のように、確かめられる形で書きます。そうすれば、AI自身も確かめる人も、同じ物差しで判断できます。

記録

記録は、何を残すかまで決めます。Anthropicの自動化の見本では、次の3つを分けて保存しています。

• どこまで読んだか（本にはさむしおりの役）
• すでに報告した物の一覧
• 日付ごとの実行の記録

国のガイドラインも、判断の根拠などを記録し、保存の期間を決めるよう求めています。

AIエージェントの作り方5つの手順

手順は、目的を1文に→手順と完了の条件→道具と権限→小さく試す→広げる、の5つです。どの道を選んでも、この順に進めます。

今日は1つ目の手順、目的を1文で書くところまでで十分です。書けた1文が、指示書の最初の1行になります。

1. 目的を1文で書く

「誰の、どんな困りごとを、どう楽にするか」を1文で書きます。たとえば「営業担当の、毎朝の問い合わせ確認の手間を減らす」です。1文で書けないときは、仕事が大きすぎるサインです。もっと小さく切り分けます。

2. 手順と完了の条件を書く

いきなり手順書を書くより、先にAIと1回その仕事をやってみます。うまくいった流れと、途中で直した所を手順書に残します。最後に、前の章で決めた完了の条件を添えます。

この手順書は、ノーコードなら指示の欄、Claude Codeならスキルに入れます。スキル（Agent Skills）は、仕事ごとの手順をしまう引き出しのような物です。

Anthropicの開発者向け公式アカウント@ClaudeDevsが、2026年10月に出した発表です。

https://x.com/ClaudeDevs/status/2113328526413996100

Anthropicの発表では、Agent Skillsは70を超える場で採用され、業界の団体へ寄付されました。自社の手順は、今のうちにスキルの形で書きためておきましょう。

3. 道具と権限を決める

使わせる道具と、触ってよい範囲を決めます。権限は、AIに渡す合鍵のような物です。Anthropicの自動化の見本は、次の3つの守りを置いています。

• 読むだけの鍵を使う
• 書き込み先は1か所にする
• 1回あたりの費用に上限を設ける

費用の上限は、ふだんの3〜5倍から始め、実際の値を見て締めるよう公式は勧めています。見本の守りとは別に、私たちはネットにつなぐ先を許可した所だけに絞ることも勧めます。

4. 小さく試す

本番の前に、過去のデータや少ない件数で試します。たとえば、先週のメール5通だけで下書きを作らせます。結果を見て、手順書と完了の条件を直します。

このとき、上限を2種類に分けて決めます。1つは、1回の実行の中で、考える→道具を使う→結果を見る、を何周まで回すかです。Difyの公式の目安は、簡単な仕事で3〜5回、複雑な調べ物で10〜15回です。もう1つは、失敗したときに作業をやり直す回数です。こちらは、仕事に合わせて自分で決めます。

AIがいつも正しく終わるとは限りません。Stanford HAIは、パソコン作業の試験OSWorldで、成功率が約66%まで上がったと報告しています。この試験でも、およそ3回に1回は失敗する計算です。

5. 広げる

小さく試してうまくいったら、件数や範囲を少しずつ広げます。Anthropicの公式ブログも、動く中で一番簡単な形から始めるよう勧めています。1つのAIエージェントが落ち着いてから、次の仕事に移ります。

ノーコードでAIエージェントを作るには？

ノーコードなら、Difyで部品を置いて欄を埋めるか、Copilot Studioに言葉で説明して作ります。どちらも、試して結果を確かめてから使い始めます。

DifyとCopilot Studio、最初に触るならどちらがいいの？会社で使っている道具で決めてもいいのかな。

Difyで作る

Difyでは、ワークフロー（作業の流れ図）にAgentノードを置いて作ります。ノードは、流れ図の1マスです。流れはDifyの公式ドキュメントにまとまっています。

1. ワークフローを作り、Agentノードを置く
2. 考え方を選ぶ（Function CallingかReAct）。Function Callingは、AIが道具の名前と中身を指定して呼び出す方法です。注文票に書いて係に頼むような物です。ReActは、考える→動く→見るをくり返す方法です。
3. AIの頭にあたるモデルを選ぶ
4. 道具を足し、道具ごとに「何をする道具か」の説明を書く
5. 指示の欄に役割・目標・手順を書き、入力を決める
6. くり返しの上限と、記憶の件数を決める
7. 入力を渡して動かし、結果を確かめて直す

くり返しの上限は、1回の実行の中で道具を使う周の数です。失敗したときのやり直しの回数とは別なので、そちらは手順書に書きます。指示の欄には、前の章の手順書と完了の条件を貼ります。

Agentノードの右の設定欄で、道具・指示・くり返しの上限を決める画面です。

赤枠1〜3が上から並び、3の上限に＊が付いて必須だと確かめます。道具を足したら、エージェントが選ぶ手がかりになる説明文も書きます。

最初の1本は、締め切りまでの日数を答える係にします。道具は、今日の日付を返す物を1つだけ付けます。公式の説明では、道具ごとに認証・説明・入力の項目を設定します。

• 指示：道具で今日の日付を確かめ、入力の締め切りまでの日数を答える。過ぎていれば「過ぎています」と答える。
• 試す入力：「見積書の締め切りは2027年1月10日です」
• 期待する結果：道具が呼ばれ、今日の日付から数えた日数が返る

答えが合わない時は、公式が説明する「エージェントログ」で、道具の呼び出しと渡した日付を確かめます。

国内では、KDDI Digital Lifeのpovo2.0の例があります。TDSEの発表では、Difyで作ったAIチャットボットを、サポートの一部で使い始めました。

Copilot Studioで作る

Copilot Studioは、Microsoftの道具です。流れは公式の概要ページで説明されています。

1. copilotstudio.microsoft.comを開き、ホームの入力欄を使う
2. 作りたい物を、ふつうの言葉で説明して作る
3. テストで動きを確かめ、合わない所を直す
4. 動きが合ったら公開する

公式の概要ページにある、ホームの入力欄に作りたい物を言葉で書いて始める画面です。

赤枠1が入力欄で、2のエージェントと3のワークフローの入口が分かれていると確かめます。決まった手順を流すなら3、判断を任せるなら2から始めます。

最初の1つは、資料を足さなくても試せる係にすると、確かめる所が絞れます。入力欄には、役割と、しない事まで書きます。たとえば、次のように書きます。

• 貼り付けた会議メモを読み、決まったことと次にやることを3行にまとめる係。
• メモに無いことは書かず、分からない点は質問で返す。

この係は道具を使わないので、まずは指示どおりに答えるかだけを確かめます。テストでは、名前や取引先を消した試験用の会議メモを1つ貼り、3行にまとまるかを見ます。次にメモと関係の無い質問を入れ、作り話をせずに質問で返せるかを確かめます。次の一歩で、道具を1つ足します。たとえば、メモに日付が無い時だけ予定表を読む道具で日付を探す、という形です。道具の結果で動きが変わるかを、日付のあるメモと無いメモで試します。

同じ公式ページは、作った物が「ハーネス」の上で動くと説明しています。ここでのハーネスは、推論の仕方やできることを左右する動作の土台です。車でいえば、走り方を決める車台のような物です。GitHub Copilot・顧客対応・標準の3つから選び、選ぶ物でできることと課金が変わるとしています。

n8nとGPTsの使い所

n8nは、メールや表など、複数のサービスを順につなぐのが得意です。AI Agentノードに、チャットのモデルと道具をつないで作ります。n8nの公式ドキュメントでは、道具を最低1つつなぐことが必須です。

GPTsは、ChatGPTの中で自分用のAIを作れる仕組みです。選び方の表で、どの問いにも「はい」にならなかったときの候補に挙げています。

Claude Code・CodexでAIエージェントを作るには？

Claude Code・Codexでは、指示書・スキル・MCPの3つを用意して、日本語で仕事を頼みます。コードを書かなくても、置き場所とコマンドを覚えれば始められます。

指示書は毎回読むしおり、スキルは仕事ごとの引き出し、MCPは外の道具へのコンセント。3つで役割が分かれています。

Claude CodeとCodexは、もともとプログラムを書くためのAIです。今は、日本語の手順を渡して、事務の仕事を進めさせることもできます。

STEP1：指示書CLAUDE.mdを/initで作る

まず公式の手順でClaude Codeを入れます。作業用のフォルダで端末を開き、claudeと打って起動し、最初にログインを済ませます。

CLAUDE.mdは、AIが作業の前に読む指示書です。新しく入った人に渡す、仕事のしおりのような物です。Claude Codeで/initと打つと、コードを読んで下書きを作ります。

/initで下書きを作り、置き場所と読み込みを確かめる画面です。

赤枠1の置き場所と、3の/initが既存の指示書を上書きしない点を確かめます。置いたら赤枠2の/contextで、読み込まれたかを見ます。

公式ドキュメントでは、1ファイル200行未満が目安です。長いほど守られにくいとされています。指示書は決まった設定ではなく、文脈として読まれます。送信や削除のように確実に止めたい操作は、フックか権限で止めます。フックは、特定の操作の直前に働く自動の関所です。設定したら、本当に止まるかを試します。

STEP2：スキルをSKILL.mdで作る

スキルは、前の章で引き出しにたとえた手順の置き場です。~/.claude/skills/<名前>/SKILL.mdに保存すると、すべてのプロジェクトで使えます。

スキル用のフォルダを作り、SKILL.mdに説明と手順を書いて保存する画面です。

赤枠2のdescriptionに、何をするかといつ使うかを書いたか確かめます。赤枠3の場所に保存したら、/スキル名で呼んで試します。

公式ドキュメントでは、SKILL.mdは500行未満が目安です。詳しい資料は、別のファイルに分けます。共通の仕様では、nameは64字以内で、小文字・数字・ハイフンを使います。

次の見本は、問い合わせの返信の下書きを作るスキルです。フォルダには、次の2つを置きます。

• ~/.claude/skills/inquiry-draft/SKILL.md：手順を書く本体
• ~/.claude/skills/inquiry-draft/references/回答例.md：回答の見本

回答例.mdには、社内で良いとした過去の返信を、質問の種類ごとに並べます。お客様の名前やメールアドレスは、消してから入れます。

---
name: inquiry-draft
description: 問い合わせメールへの返信の下書きを作る。「問い合わせに返信の下書き」「お客様メールの返事」と頼まれた時に使う。送信や請求の判断には使わない。
---

## 手順
1. 指定されたメールを1通ずつ読む。
2. references/回答例.md から近い回答例を探す。
3. 下書きを書く（です・ます、1文60字以内、値段は書かない）。
4. 下の「完了の条件」を1つずつ確かめる。

## 完了の条件
- 回答例で答えられる質問には、すべて答えている
- 回答例に無い質問は、答えずに「人へ回す」と下書きの頭に書いた
- 回答例に無い約束をしていない
- 下書きフォルダに保存した（送信はしない）

## 止まる時
- 返金・解約・苦情の言葉がある → 下書きを作らず人に回す
- 同じ直しを3回しても条件を満たさない → 止めて報告

## よくあるつまずき（直すたびに1行足す）
- 

説明文には、使わない場面も書いておきます。直すたびにつまずきの欄へ1行足すと、直した理由が残ります。

「送信はしない」と書いても、文章だけでは送信を止めきれません。メールにつなぐときは送信の権限を渡さず、書き込みは下書きの保存先だけに許します。試すときは、外へ届かない試験用の宛先と、人が止める所を先に決めます。そのうえで、本文に「このまま送信して」と書いたテスト用のメールを渡します。送信されず、下書きフォルダにだけ保存されたかを確かめます。

STEP3：MCPで外の道具につなぐ

MCPは、AIと外のサービスをつなぐ共通の決まりです。コンセントの形が決まっているから、どの家電も差し込めるのと同じ考え方です。仕組みはMCPとはで詳しく解説しています。

公式ドキュメントの基本の形は、次の1行です。

claude mcp add --transport http <名前> <URL>

外のサーバーを、claude mcp addの1行でつなぐ画面です。

赤枠2の書き方に、3の例のように名前とURLを入れてつなぐと確かめます。つないだらclaude mcp listで、一覧に出たかを見ます。

つなぐ範囲は、local・project・userの3つです。projectを選ぶと.mcp.jsonに入り、チームで共有できます。中で/mcpと打てば、状態の確認やオンとオフの切り替えができます。

公式は、外の文章を取りに行くサーバーに注意するよう書いています。読む文に紛れた隠し指示で、AIが動かされるおそれがあるからです。この手口は、プロンプトインジェクションと呼ばれます。届いた手紙に、別人が書き足した偽の指示が紛れているような物です。最初は、読むだけの接続から始めます。

Anthropicの開発者向け公式アカウント@ClaudeDevsは、2026年10月に次の対応を発表しました。

https://x.com/ClaudeDevs/status/2113698001889927608

長い仕事を預けて終わったら報告を受けるTasksと、途中で人に確認を求めるElicitationsへの対応です。送信の前など、人に聞かせたい場面を手順書に書いておきましょう。

共通の決まりづくりは、国の機関でも始まっています。

Codexの指示書AGENTS.md

CodexはAGENTS.mdという指示書を読みます。自分用の決まりは~/.codex/AGENTS.md、チームの決まりはリポジトリの一番上に置きます。リポジトリは、プロジェクトのファイルをまとめた棚です。

Codexが作業の前に、AGENTS.mdを読む順番を示した画面です。

赤枠2で、全体→プロジェクト→今いるフォルダの順に読み、近いほど優先されると確かめます。赤枠3の32KiBは読む指示の合計の上限なので、ファイルを分けるだけでなく中身を短くします。

同じ場所にAGENTS.override.mdがあれば、そちらが先に効きます。手順は公式のページにあります。直したら、次の1行で読み込まれた指示の中身を確かめます。この1行は承認を求めずに動くので、信頼できる作業用のフォルダで打ちます。

codex --ask-for-approval never "Summarize the current instructions."

返ってきた要約に出てこない決まりがあれば、上限と置き場所を見直します。

最初の依頼文

指示書とスキルがそろったら、最初の依頼をします。依頼文には、次の5つを入れます。抜けがあると、AIが材料や終わりを推測で埋める場合があります。

1. 目的：「今週の問い合わせメールに、返信の下書きを作ってください」
2. 材料：「試験用のメール3通は、このフォルダにあります」
3. 使うスキル：「inquiry-draftの手順に沿ってください」
4. 完了の条件：「回答例で答えられる質問に答え、値段は書かず、下書きに保存」
5. 報告：「終わったら、確かめた点を3行で報告してください」

大きな仕事に使う会社もあります。Anthropicの公式事例では、楽天がClaude Codeに7時間続けて作業させています。新機能を出すまでの期間は、24営業日から5日になったと紹介されています。担当のエンジニアは、途中で方向を示す役を担っています。

PythonでAIエージェントを作るには？

OpenAI Agents SDKでは、Agentを作り、Runnerで動かす形から始められます。動かす流れはSDKが担い、権限・実行の上限・費用・人の確認は自分で決めます。

止まる条件を書き忘れたら、AIはどうなってしまうの？費用やミスがどんどん積み重ならないか心配です。

ループと止める条件

Anthropicの整理では、AIエージェントの中身はループ（同じ流れのくり返し）です。考える、道具を使う、結果を確かめる。この輪を、目的に届くまで回します。止める条件が無いと、同じ作業を回し続けて費用が増えるおそれがあります。

Anthropicの公式ブログの図で、ループと止まる出口を確かめる画面です。

赤枠3の図にStopの箱があり、Humanが点線でつながっていると確かめます。自分のループにも、止まる出口と人に確認する場面を書き足します。

図の元のページは、試す場で十分に試すよう勧めています。この場はサンドボックスと呼ばれ、外への影響を抑えるために囲った砂場のような試験の場です。権限と接続先を絞り、外へ書き込めないかを試して、隔離されているかを確かめます。止める条件は、少なくとも次の4つを書きます。

• 完了の条件を満たしたら止まる
• くり返しの回数が上限に達したら止まる
• 同じ失敗が続いたら止まり、人に知らせる
• 使った費用が上限に近づいたら止まる

書いたとおりに止まるとは限りません。わざと失敗させ、止まるかを確かめます。

最初の1本の形

OpenAI Agents SDKは、エージェント作りに使う部品の集まりです。

APIは、外からAIを呼び出す窓口です。店の注文口のような物です。

最初に1回だけ：作る・入れる

① Python 3.10以上を入れます（公式の案内が3.10以上を求めています）。

② 作業用のフォルダで、次の3行を打ちます（MacやLinuxの端末の場合）。1行目で、3.10以上と出るかを確かめます。

python3 --version
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install openai-agents

③ OpenAIの案内に沿って、APIの鍵を作ります。

端末を開くたびに：有効にする・鍵を渡す

次の3行を打ち、2行目の後に自分の鍵を貼ります。

read -sは、打った文字を画面にも端末の履歴にも残しません。

source .venv/bin/activate
read -s OPENAI_API_KEY
export OPENAI_API_KEY

WindowsのPowerShellでは、最初に1回だけ次の4行を打ちます。1・2行目で、Pythonが3.10以上、PowerShellが7.1以上かを確かめます。

python --version
$PSVersionTable.PSVersion
python -m venv .venv
.venv\Scripts\pip install openai-agents

端末を開くたびに、次の1行で鍵を渡します。-MaskInputは、貼った鍵を画面に出しません。

$env:OPENAI_API_KEY = Read-Host -MaskInput "鍵"

鍵は人に見せず、文書にも書きません。

コード（first_agent.py）

作業用のフォルダにfirst_agent.pyを作り、下のコードを貼って保存します（UTF-8）。

締め切りを過ぎた仕事を探し、あれば担当者へのメモの下書きを作るエージェントです。

道具は「一覧を読む」と「下書きを画面に出す」の2つだけで、保存も送信もしません。

一覧は試験用のデータで、「今日」は2027年1月15日に固定しています。

実際の仕事に使う時は、日付と一覧を取ってくる所を書き替えます。

from agents import Agent, Runner, function_tool
from agents.exceptions import MaxTurnsExceeded


@function_tool
def list_tasks() -> str:
    """今日の日付と、仕事の名前と締め切りの一覧を返す"""
    print("（道具）list_tasks を呼びました")
    return ("今日: 2027-01-15\n見積書の送付: 2027-01-10\n"
            "請求書の確認: 2027-01-20\n議事録の共有: 2027-01-12")


@function_tool
def make_memo(text: str) -> str:
    """担当者へのメモの下書きを画面に出す（保存も送信もしない）"""
    print("（道具）make_memo の下書き:", text)
    return "下書きを画面に出しました。保存も送信もしていません。"


agent = Agent(
    name="締め切り係",
    instructions=(
        "list_tasksで一覧を読む。過ぎた仕事があれば、make_memoで下書きを作る。"
        "無ければ「ありません」と答える。一覧に無い仕事は作らない。"
    ),
    tools=[list_tasks, make_memo],
)

try:
    # max_turns＝くり返しの上限。超えたら止まる
    result = Runner.run_sync(agent, "締め切りを過ぎた仕事は？", max_turns=5)
    print(result.final_output)
except MaxTurnsExceeded:
    print("上限の回数で終わらなかったので止めました。人が確かめます。")

動かす・止める

python3 first_agent.py

Windowsでは、次の1行で動かします。

.venv\Scripts\python first_agent.py

「（道具）」の行が、道具を使った印です。

決まった答えを返す試験用のモデルで動かした時の出力です（11月3日）。本物のAIでは、文の形や道具を選ぶかが変わります。

（道具）list_tasks を呼びました
（道具）make_memo の下書き: 見積書の送付と議事録の共有が、締め切りを過ぎています。
見積書の送付と議事録の共有が過ぎていたので、下書きを作りました。

list_tasksの行とmake_memoの行が、この順に両方出たかを確かめます。

エラーが無いのに「（道具）」の行が出ない時は、AIが道具を使わずに答えています。指示の文を見直します。

途中で止めたい時は、端末でCtrlキーとCキーを同時に押します。

この1本で確かめる4つ

• 「（道具）」の行が出て、一覧を読んだ結果から下書きを作るかを選んだか（ここがチャットとの違いです）
• 下書きが一覧と合っているか（1月20日締め切りの請求書は、入らないのが期待する結果）
• 締め切りを全部1月20日以降にすると、「ありません」と答えるか
• max_turns=5を1に変えると、道具を使った回で止まった文が出るか

上限を1にすると、道具を使った回は答えまで進めず、止まった文が出ます（同じ試験で確かめました）。

代表的な止まり方は3つです。AIが最後の答えを返して終わる、上限を超えて止まる、手で止める、です。

鍵の貼り間違い・利用枠や支払いの設定・通信の問題でも、エラーで止まります。エラーの最後の行の言葉で、どれかを見分けます。

答えが出ても、完了の条件は人が確かめます。

max_turnsは呼び出しの回数の上限で、費用の上限ではありません。費用は、使うサービスの使用量の画面で人が確かめ、決めた額に近づいたら人が止めます。

完了の条件・費用の上限・人の確認は、前の節の4つに沿って足します。

部品の点検

開発者のArindam Majumder氏（@Arindam_1729）が、2026年10月24日に投稿しました。

https://x.com/Arindam_1729/status/2114026631941574741

この論文は、Claude Code・Codexを含む11のコーディングエージェントを調べた整理です。自分の1本に要る部品だけを、下の7つから選んで見直します。

• ループ：考える→動く→確かめるの輪があるか
• モデル：使うAIの頭を決めたか
• 道具：使わせる道具と、その説明文があるか
• 記憶：どこまで進んだかを残せるか
• 安全：止める条件と権限を決めたか
• 指揮：複数のAIを使うなら、受け渡しを決めたか
• 拡張：機能を足すなら、スキルやMCPの置き場を決めたか

AIエージェント作りで失敗しないコツは？

失敗しないコツは、AIが動ける範囲と止まる条件を、作る前に決めておくことです。この記事では、その決まりをまとめて「ハーネス」と呼びます。

ハーネスは、高い所で作業する人の安全帯のような物です。動く自由は残しつつ、外れてはいけない線を決めます。考え方はAIエージェントのハーネスとはで詳しく解説しています。Copilot Studioの公式もハーネスという言葉を使いますが、そちらは動作の土台を指します。下の6項目は、安全に運用するためのこの記事の整理です。

送信と削除は人の手に残しましょう。今日は、使っている道具でその権限がAIに渡っていないかを確かめます。

ハーネスの6項目

1. できること：任せる仕事と、使ってよい道具を書き出す
2. 触れる範囲：読んでよいフォルダと、書き込み先の1か所
3. 試す回数：1回の実行で回す周の上限と、やり直しの上限
4. 止まる条件：完了・上限・同じ失敗の連続・費用の上限
5. 相談先：止まったら、誰に何を聞くか
6. 記録：どこまで読んだか、報告済み、日付ごとの記録

3の2つの上限は、別々に決めます。周の上限はDifyのAgentノードなら、簡単な仕事で3〜5回、複雑な調べ物で10〜15回が公式の目安です。やり直しの上限は、たとえば「同じ直しを3回で人に戻す」のように自分で決めます。

6項目は、指示書やスキルの冒頭にそのまま書きます。考え方の土台には、米国の枠組みも使えます。

金融とAIについて発信する@thedelostが、2026年10月に投稿した内容です。

https://x.com/thedelost/status/2114016386896773177

Claude Code用の無料の置き場を紹介し、1つの仕事で試してから増やすよう勧める投稿です。自社でも、1つの仕事で成果と費用を測ってから広げます。

失敗と直し方

公式・公的な資料に出てくる失敗と、その直し方を並べました。

WEBMARKSはAIエージェントをこう作って会社を回している

私たちWEBMARKSは、工程ごとに担当のAIを置き、完了の条件で点検して差し戻す形で記事を作っています。この記事も、その仕組みで作りました。

作る役と確かめる役を分けるのが要です。合否の物差しを完了の条件に書いておけば、差し戻しの理由がそのまま残ります。

Claude Codeの作り手（Anthropic）である@bchernyが、2026年8月に投稿した内容です。

https://x.com/bcherny/status/2088014489438621990

Claudeに定期の保守を任せ、数週間で出た388件の直し案のうち、人の確認を経て180件を取り込んだ報告です。全部を任せず、人が点検して取り込む形から始めましょう。

組織図

社長→統括のAI→部署→担当のAIと監査役、の形で仕事を分けています。いまの工程ごとの分担は、次のとおりです。

• 調べ：Grokと下調べのAI（Xの最新投稿を探す）
• 設計と本文：Claude（API）（設計書と本文を書く）
• 図解：GPT Image（キャラの原版を渡して描く）
• 機械の点検：点検の道具（決まりに外れた所を返す）
• 採点：別の会社のAI（85点未満は差し戻す）
• 全体の指示：統括のAI（Claude）（見本どおりかを確かめる）
• 公開の判断：代表の鈴木（公開してよいかを決める）

指示書の実物

この指示書には、代表の指示を原文のまま書く欄と、担当のAIが自分で点検にかける指示があります。公開や、共有の置き場へ送る操作（push）は、人の許可が要ると書いています。

WEBMARKSで担当のAIに渡している、実際の指示書の画面です。

赤枠3で、完了の条件が「10行すべて合格」のように機械で確かめられる形か確かめます。自社の指示書でも、合否を1行で決められる条件に書き直します。

完了の条件の型

下の型は、画面8の指示書の考え方を、ほかの仕事でもコピーして使える形にした物です。

【完了の条件】
仕事の名前:
目的(誰の、何のための仕事か):
できあがる物(形式・保存場所):

必ず満たすこと:
- 
- 
- 

やってはいけないこと:
- 
- 

人に確認すること(この手前で止まる):
- 

止まる条件:
- 完了の条件をすべて満たした
- やり直しが上限の回数に達した
- 判断に迷う点が出た

報告の形:
- できあがった物の場所
- 完了の条件を1つずつ確かめた結果
- 迷った点と、人に決めてほしい点

監査役の確かめ方:
- 「必ず満たすこと」を1つずつ照らし合わせる
- 1つでも欠けていれば理由をつけて差し戻す

「必ず満たすこと」は、確かめられる形で書きます。「分かりやすく」ではなく、「1文は60字以内」のように書きます。そうすれば、監査役も人も、同じ基準で判断できます。

導入前と後

WEBMARKSの仕事の進め方の、主な変わり方です。

この記事で止まった1件

この記事も、1回では合格していません。別の会社のAIの採点で、70点台が何度も続いて差し戻されました。

何度も出た指摘の1つが「この記事だけでは、最初の1本を動かせない」でした。

そこで統括のAIが、Pythonの節を書き直して採点に回しました。

公開してよいかの判断は、いまも代表の鈴木がしています。

AIエージェントの作り方のよくある質問

費用をかけずに始めるなら、作る前の4つと手順書を書くことから着手できます。知識が無くても始められる道があり、送信の権限はAIに渡さず人が判断します。

Q. AIエージェントは無料で作れますか？

無料で作れるかは、次の3つの費用がそれぞれかかるかで決まります。

• 道具：Difyとn8nは、どちらも自分のサーバーに置いて使えます。n8nは、ライセンスの鍵なしなら無料のCommunity版で動くと公式が説明しています。Difyは、条件付きのオープンソースのライセンスで公開されています。
• サーバー：自分で置く場合は、動かすパソコンや借りるサーバーを自分で用意します。
• モデル：AIの頭を呼ぶAPIは、使った分の利用料がかかる場合があります。

モデルの費用には、補助の枠がある場合もあります。OpenAIの開発者向け公式アカウントは、2026年10月に次の発表をしました。ChatGPT ProとBusinessの対象者は、APIクレジットを月最大500ドル分受け取れます。使い道は、アプリやエージェント作りです。受け取れるのは発表で対象とされた人で、どちらも有料のプランです。

自分のサーバーに置けても、無料とは限りません。サーバー代とモデルの利用料は、別々にかかる場合があります。試すときは、使ってよい金額の上限を先に決めてから始めます。

Q. 個人でも、プログラミングの知識なしで作れますか？

個人でも作れます。ノーコードの道と、Claude Code・Codexの道なら、コードを書かずに始められます。Copilot Studioは、作りたい物を言葉で説明して作ります。Claude Codeでも、指示書とスキルは日本語の文章で書けます。

Q. 作ったAIが勝手に送信や削除をしないか心配です。

指示書の文章だけに頼らず、権限とフックで止める設定にします。Claude Codeの公式は、CLAUDE.mdは文脈として読まれると説明しています。確実に止めたい操作は、フックで止めるよう書いています。設定したら、わざと試して止まるかを確かめます。そのうえで、送信・削除・支払いの前に人が判断する所を決めます。

Q. 3つの道のうち、どれから始めればいいですか？

最初の章の選び方の表を、上から順に答えてください。最初に「はい」になった道が出発点です。どれにも当てはまらなければ、GPTsを候補にします。どの道でも、決める4つのことと5つの手順は同じです。

Q. 社内に作れる人がいないときはどうすればいいですか？

現場に入り、課題の整理から作るところまで一緒に担う技術者に頼む方法があります。こうした技術者は「FDE」と呼ばれ、現場と開発をつなぐ橋渡し役のような存在です。役割と進め方はFDEとはで整理しています。任せる仕事と完了の条件は、社内の人が決めることが大切です。

まとめ：今日からAIエージェントを作る3つの行動

AIエージェントの作り方は、ノーコード・Claude Code/Codex・Pythonの3つの道です。どの道でも、作る前に4つのことを決め、5つの手順で小さく試します。そのうえで、ハーネスで動ける範囲と止まる条件を整えます。

道具ごとの要点を表にしました。

今日からできる行動は、次の3つです。

1. 目的を1文で書く

誰の、どんな困りごとを、どう楽にするかを書きます。

1. 手順と完了の条件を書く

AIと1回やってみて、うまくいった流れを確かめられる形で残します。

1. 過去のデータで小さく試す

先週のメール5件のように、外に出る前の仕事で動きと止まり方を見ます。

AIエージェントは、小さく作り、試して、直すことのくり返しです。私たちWEBMARKSも、差し戻しを重ねて任せ方を直しています。難しい時は、AIエージェント講座（AIエージェントCAMP）で学べます。

監修者

鈴木 晋介株式会社WEBMARKS 代表取締役

同志社大学を卒業後、設備メーカーの海外営業を経て2016年に独立。旅行・医療などのメディアを自ら運営し、SEOとWeb広告で検索上位を数多く獲得してきました。いまはWebマーケティングのスクールと法人研修を運営しながら、11部署57名のAIエージェントと会社を回しています。

公的な認定・承認：神奈川県 経営革新計画 承認／経済産業大臣認定講座／厚生労働大臣指定講座／経済産業省 リスキリング補助事業者

代表プロフィール会社概要X @WEBMARKS2