2022年11月にOpenAIがChatGPTをリリースして以来、大規模言語モデル（LLM）は急速に進化し、その能力は飛躍的に向上しました。しかし、単体のLLMだけでは実世界やビジネスの現場の複雑な問題を解決することは困難だという課題が存在します。そこでこの課題を解決するために登場し、グローバルに急速に注目を集めたのが「AIエージェント」です。本記事では、n8nを活用した企業向けAIエージェント開発・内製化支援において日本で最も実績のある株式会社homulaのAIエージェントチームが、AIエージェントとは一体何なのか解説し、ノーコードAIエージェントビルダーのn8nを使って実際にAIエージェントを構築する方法を解説します。
AIエージェントとは、与えられた情報をもとに、
するシステムです。従来の言語モデル（LLM）は膨大な訓練データから学習した知識に基づいて文章を生成したり、質問に回答したりする能力を持っていますが、大きな制約があります。それは「外部世界と直接やり取りする能力がない」という点です。例えば、最新のニュースを検索したり、カレンダーに予定を追加したり、Eメールを送信したりといった操作を行うことができません。
これに対してAIエージェントは、基盤となる言語モデルを中心に据えながらも、外部ツールとの連携や自律的な意思決定プロセスを組み合わせることで、より幅広いタスクに対応できる拡張されたシステムです。
モデルとエージェントの根本的な違い
従来の言語モデル（LLM）やそれを元に作られたchatgptのようなチャットボットアプリは膨大な訓練データから学習した知識に基づいて文章を生成したり、質問に回答したりする能力を持っていますが、大きな制約があります。それは「外部世界と直接やり取りする能力がない」という点です。例えば、運用しているSNSの更新、最新のニュースを検索、カレンダーに予定を追加、Eメールを送信といった操作を行うことができません。
これに対してAIエージェントは、基盤となる言語モデルを中心に据えながらも、外部ツールとの連携や自律的な意思決定プロセスを組み合わせることで、より幅広いタスクに対応し、実際にタスクの実行まで行うことが可能です。
モデルとエージェントの比較表：
| 特性 |
モデル |
エージェント |
| 知識範囲 |
訓練データに限定 |
外部システムを通じて拡張可能 |
| 推論 |
単一の推論/予測 |
複数ターンの推論と意思決定 |
| ツール |
ネイティブなツール実装なし |
ツールを積極的に使用 |
| ロジック層 |
実装なし（プロンプトで誘導） |
ネイティブな認知アーキテクチャ |
| 状態管理 |
セッション履歴の管理なし |
会話履歴や状態を管理 |
| 自律性 |
受動的（応答のみ） |
能動的（計画と実行） |
AIエージェントの主な特徴
AIエージェントがユーザーに代わって信頼性高く、一貫して動作するために、以下の重要な特性を備えています。
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LLMによるワークフロー管理と意思決定: 大規模言語モデル（LLM）を活用してワークフローの実行を管理し、意思決定を行います。ワークフローの完了を認識し、必要に応じて自律的に行動を修正できます。また、失敗した場合には実行を停止し、制御をユーザーに戻すことができます。
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多様なツールへのアクセスと動的な選択: 外部システムと連携するための様々なツールにアクセスできます。これにより、状況を把握したり、アクションを起こしたりすることが可能です。ワークフローの現在の状態に応じて適切なツールを動的に選択し、明確に定義されたガードレール（制約）の範囲内で常に動作します。
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記憶と文脈認識: タスク全体を通して文脈を維持し、以前のやり取りや指示を記憶します。この永続的な記憶により、過去の作業に基づいてタスクを進め、単純な質問応答システムでは不可能な方法でニュアンスを理解することができます。
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ツール連携: CRM、分析プラットフォーム、メールシステムなどの多様なソフトウェアと連携し、情報を収集したり、アクションを実行したりできます。これにより、エージェントは「知っていること」に限定されず、積極的に情報を取得し、システムを操作して目標を達成することができます。
要するに、AIエージェントはLLMを「頭脳」とし、様々なツールを「手足」として活用することで、ユーザーの目標達成のために自律的に行動する「デジタルチームメイト」として機能します。
RPAやオートメーションとの違い
企業における業務効率化の推進において、RPA（Robotic Process Automation）や様々なオートメーションツールが広く活用されてきました。これらの技術は反復的な定型業務を自動化し、大きな効果を発揮しています。しかし、AIエージェントは、これらの従来のオートメーションとは根本的に異なる、より高度な能力を秘めています。
- **従来のRPA・オートメーションツール – 決められた手順を「なぞる」：**RPAや一般的なオートメーションツールは、事前に設定されたスクリプトやルールに厳密に従い、決められた手順を忠実に実行します。 例外処理の能力は限定的で、想定外の状況には対応できません。人間に代わって定型業務を効率化する優れたツールですが、その本質は「指示された通りの繰り返し作業」にあります。
- **AIエージェント – 状況に応じて「自ら考え、柔軟に行動する」：**これに対し、AIエージェントは、状況を認識し、自ら判断し、目標達成に向けて柔軟に行動します。 大規模言語モデル（LLM）などのAI技術を基盤とし、以下のような能力を持ちます。
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目標志向性: 特定のタスクだけでなく、最終的な目標を理解し、達成のための最適な行動を自ら選択します。
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状況適応性: 環境の変化や予期せぬ事態にも対応し、計画を動的に修正しながら処理を進めます。
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推論と意思決定: 収集した情報に基づき、論理的な推論を行い、自律的に意思決定を下します。
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ツール活用: 必要に応じて、ウェブ検索やデータベース連携など、多様なツールを自律的に判断し活用します。
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学習と進化: 経験から学び、パフォーマンスを継続的に改善していきます。
AIエージェントの構成要素
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モデル：モデルとは言語モデル（LM）のことを指し（gpt, gemini, claude等）、エージェントの「脳」とも言える部分で、思考や計画、言語処理の中心を担います。
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ツール：エージェントがアクションを起こすために使用できる外部関数またはAPIのことを意味します。言語モデルは文章処理に優れていますが、実世界を直接認識・操作することはできません。ツールはこのギャップを埋め、エージェントが外部システムやデータと相互作用できるようにします。
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オーケストレーション層：「オーケストレーション層」は、エージェントが賢く行動するための司令塔のようなものです。これは、エージェントが外部から情報を受け取り、内部でじっくり考え、そしてその考えに基づいて次に行うべき行動や決定を下すまでの一連のプロセス全体を管理します。エージェントの「記憶（Memory）」を保持し、現在の「状態（State）」を把握し、論理的な「推論（Reasoning）」を行い、そして将来の行動を「計画（Planning）」することを可能にします。「プロンプトエンジニアリング」や「インストラクション」もエージェントの振る舞いを制御するオーケストレーション層の一部と考えることができます。
AIエージェントの種類 – シングルAIエージェントとマルチAIエージェント
AIエージェントは、大きく分けて単一で動作するシングルAIエージェントと、複数のエージェントが連携するマルチAIエージェントシステムに分けられます。
それぞれに特徴と適する用途があります。
シングルAIエージェント
シングルAIエージェントは、特定のタスクや領域に特化した機能を持ち、独立して動作します。例えば、カスタマーサポートチャットボット、個人アシスタント、文書要約ツールなどが該当します。
特徴：
- 設計と実装が比較的シンプル
- 特定のタスクに特化して高いパフォーマンスを発揮
- レスポンスが速い（通常は1回のモデル呼び出しで完結）
- 明確な責任範囲
制限：
- 複雑な多段階タスクの処理が困難
- 知識やスキルの範囲が限定的
- 問題解決のアプローチが単一的
マルチAIエージェント
マルチエージェントシステムは、専門家チームのように、それぞれが特定の領域に特化した複数のエージェントが協力して複雑な問題を解決するアプローチです。
特徴：
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専門性の分散： 各エージェントが特定の役割や専門知識を持つ
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独立性： 各エージェントは独自のLLM、ツール、コンテキストを持つ場合がある
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協働性： エージェント間でのコミュニケーションと目標共有
マルチAIエージェントの利点：
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精度向上： エージェント同士が互いの作業を確認することで、より正確な結果が得られる
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効率向上： 並行して作業することで、タスク完了の速度が向上
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複雑なタスク処理： 大きなタスクを小さな、より管理しやすいサブタスクに分解
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スケーラビリティ： 専門的な能力を持つエージェントを追加することで容易に拡張可能
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耐障害性： 一つのエージェントが失敗しても、他のエージェントがその責任を引き継ぐことが可能
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ハルシネーションとバイアスの軽減： 複数のエージェントの視点を組み合わせることで、より信頼性の高い出力を実現
マルチエージェントの実装パターン例：
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階層型パターン： 中央のオーケストレーターエージェントがクエリを分類し、専門エージェントにルーティング
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ダイヤモンド型パターン： 専門エージェントの応答が中央の調整エージェントを通してユーザーに届く
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P2P（ピアツーピア）パターン： エージェント同士が直接連携して情報を交換
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協調型パターン： 複数のエージェントが同じタスクの異なる側面に取り組み、結果を統合
実際のビジネスシーンでは、これらのパターンを組み合わせて使用することが多く、特定のユースケースに最適な構成を採用します。
n8nは、コーディングの知識が最小限でも、ユーザーフレンドリーなドラッグ＆ドロップインターフェースを通じてワークフローを構築し、プロセスを自動化できる ローコード/ノーコードのツールです。これにより、ITの専門家でなくても、誰もが簡単に自動化に着手できます。
n8nの基本概念
n8nでワークフローを構築する上で不可欠な基本概念があります。
ワークフローは、複数のノードを接続してプロセスを自動化する仕組みで、料理のレシピに例えることができます。カレーライスのレシピには材料のリスト、下準備の方法、調理の手順が書かれているように、n8nのワークフローは「ある目的を達成するための一連の自動化されたステップ全体」を指します。
ノードは、ワークフローの構成要素であり、各ノードはワークフロー内の単一のステップやアクションを表します。
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トリガーノード: これは自動化を開始するノードであり、エージェントフレームワークが「どこで、いつ、どのように開始するか」を決定するものです。
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アクションノード: アプリケーションやサービス内で具体的なアクションを実行するノードです。例えば、Google Sheets, Airtable, Notion, WhatsApp, Telegram, Gmail, Outlookなど様々なアプリケーションと連携し、数千もの異なるアクションを実行することができます。
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AIエージェントノード: エージェントを自律的に動作させるためのノードで、ワークフローをエージェントシステム内のエージェントに変えます。検索および取得機能の追加、メモリの保存、大規模言語モデルチェーンの開始、感情分析など、多岐にわたる機能を提供します。
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ユーティリティノード: データ変換ツールやデータ保存ツールなどの機能を提供するノードです。これらのツールはn8nに組み込まれており、データの整理、変更、または他の場所への送信に役立ちます。
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コードノード: コードの実行、HTTPリクエストの作成、ウェブフックの設定、JavaScriptの実行などが可能なノードです。これらはエージェントを次のレベルへ引き上げます。
このガイドでは、n8nを使ってAIエージェントをゼロから構築する手順を詳しく解説しています。基本的なチャットアシスタントの構築を例に、ワークフローのトリガー設定、AIエージェントノードの追加、チャットモデルの連携、そしてプロンプトの構成方法について掘り下げて説明します。
1. ワークフローの作成とトリガー設定
AIエージェントの構築は、n8nの新しいワークフロー作成から始まります。
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空白のワークフロー: n8nアカウントにログイン後、新しい空白のワークフローを作成します。
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トリガーの選択: ワークフローの開始方法（トリガー）を選択します。ここでは、ユーザーからのチャットメッセージに応答するチャットアシスタントを構築するため、「チャットメッセージ受信時」オプションを選びます。
- このチャットトリガーは、n8nのチャットUIと統合されており、ワークフローのインラインテストや公開が容易なため、AIエージェントを始めるのに最適です。
- トリガーノードの主な役割は、ユーザーの入力を収集し、次のステップへ渡すことです。
2. AIエージェントノードの追加と設定
チャットトリガーの次に、AIエージェントの「思考」を担うノードを追加します。
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ノードパネル: トリガーノードの「プラス」ボタンをクリックしてノードパネルを開き、「AI」セクションに進みます。
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AIエージェントノードの選択: 「AIエージェント」ノードを選択し、ワークフローに追加します。
- このノードは、ユーザーからのメッセージを受け取り、タスクを実行して応答を生成する中核となります。
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必須の依存関係 – チャットモデル: AIエージェントノードを機能させるには、最低でも1つの**モデル（LLM）**が必要です。これがエージェントの「思考」を司ります。
- OpenAIのモデル（例: GPT-4o）を使用する場合、まずOpenAI APIキーをn8nに認証情報として追加します。この認証情報はワークフローとは別に安全に管理されます。
- モデルの選択後、LLMの動作を調整するためのさまざまなオプション（例: 温度パラメータなど）も設定できますが、これらは詳細な調整用です。
3. AIエージェントのテストと主要設定
チャットモデルの設定が完了したら、AIエージェントの動作をテストし、主要なパラメータを設定します。
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インラインテスト: n8nのチャットボタンを使って、AIエージェントを直接テストできます。「こんにちは」などのメッセージを入力すると、エージェントからの応答が確認できます。
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このテストを通じて、チャットトリガーからAIエージェントノードへ入力データ（chatInputやsessionIdなど）がどのように渡され、エージェントがどのような出力を生成しているかを確認できます。
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プロンプトソース（ユーザーメッセージ）: これはエージェントに「完了させたいタスク」や「質問」を伝える部分です。
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デフォルトでは「前のノードから自動的に取得」に設定されており、チャットトリガーからのユーザー入力（chatInputキー）を自動的に参照します。
- 必要に応じて「以下で定義」に切り替え、静的なテキストでタスクを直接入力することも可能です。
このように、n8nでは、ユーザー入力の受け取り、AIモデルを使った処理、そしてエージェントの行動を定義するプロンプトの設定という一連の流れを、視覚的なワークフローで簡単に構築し、テストすることができます。
4. AIエージェントへの「指示」の与え方（プロンプトエンジニアリング）
AIエージェントにタスクを完了させるためには、主に2種類のテキストメッセージを使用します。これらは総称してプロンプトエンジニアリングと呼ばれます。
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ユーザーメッセージ: エージェントに「実際に何をやってほしいか」という具体的なタスク（指示）を記述します。
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システムメッセージ: エージェントがタスクを完了するための「コンテキスト（状況）」「動作」「ルール」を定義します。これは、AIエージェントがタスクをどのように実行すべきか、そのトーンや視点、機能に関する「取扱説明書」のようなものです。
システムメッセージを作成する際の最低限のチェックリストとして、以下の点が挙げられています。
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AIの役割を定義する: 例として「あなたは役立つアシスタントです」のように、エージェントの基本的な役割を明確にします。
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スタイル（トーン）を設定する: 「簡潔に、専門用語を避けてください」のように、出力のトーンや言葉遣い、長さなどを指示します。
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タスクに境界線を追加する: 「幻覚を見ないでください」や「ユーザーが何を求めているのかわからない場合は、質問を明確にしてください」のように、エージェントの行動に制約を設けます。
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静的コンテキストを含める: システムメッセージなどを通じてエージェントにあらかじめ与えておく情報を静的コンテキストといいます（一方で、実行時にツールなどを使いリアルタイムに自律的・能動的に取得する情報は動的コンテキストといいます）。静的コンテキストの例として「現在の時刻」を追加できます。n8nではシステムメッセージにてExpressionに切り替えJavaScript表現を使って、日付や時刻などの情報をシステムメッセージに含めることが可能です。
gpt4oはそれだけでは日付情報を答えることはできませんがシステムメッセージにて静的コンテキストで日付情報を与えておくことでAIエージェントが日付の回答をできるようになります。
5. AIエージェントに「記憶」を持たせる（メモリ機能）
現在のチャットモデルは、基本的に単一のメッセージに対して応答を予測する「関数」のように動作し、過去の会話のコンテキスト（記憶）を自動的には持ちません。しかし、AIエージェントがステートフル（状態を持つ）であるためには、過去のやり取りを記憶する必要があります。
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メモリの必要性: 過去の会話を記憶させることで、エージェントは文脈を理解し、一貫した対話ができます。ChatGPTのようなツールは内部でこのメモリ機能を使い、メッセージの履歴をモデルに送ってコンテキストを与えています。
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n8nでのメモリ: n8nのメモリ機能（例: Simple Memory）を使うと、エージェントが過去のメッセージを自動的に管理し、モデルに適切なコンテキストを提供できます。これにより、開発者はメッセージのスタックを手動で管理する必要がなくなります。セッションIDに基づいて会話履歴を追跡し、デフォルトでは最新の5つのメッセージ（コンテキストウィンドウの長さ）を記憶します。
6. AIエージェントを「公開」する
構築したAIエージェントは、簡単に公開して本番環境で利用できます。
- チャットトリガーをダブルクリックして「Make Chat Publicly Available」をクリック。
- 公開URLを通じてエージェントのチャットUIを利用できるようになります。
- これにより、ユーザーはWebブラウザからエージェントと直接やり取りできます。
n8nは、シンプルな自動化から複雑なAIエージェントの構築まで、あらゆるレベルのユーザーに対応する強力で柔軟なツールです。この記事で紹介した概念とベストプラクティスを理解することで、あなたは自信を持ってn8nを使いこなし、生産性を劇的に向上させ、より価値の高い仕事に集中できるようになるでしょう。
ノーコードAIエージェントプラットフォーム「Agens」を提供している株式会社homulaでは、n8nを活用したAIエージェント開発・内製化支援を専門的に行っております。
Agensが提供する価値
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専門知識の提供: n8nとAIエージェント構築における豊富な経験とノウハウを基にした技術支援
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内製化支援: 企業の技術チームがAIエージェントを自律的に開発・市民開発・運用できるようになるためのトレーニングとサポート
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カスタマイズ対応: 各企業の特定のビジネス要件に合わせたAIエージェントソリューションの設計・構築
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継続的サポート: 導入後の運用最適化、トラブルシューティング、新機能活用支援
こんな企業におすすめ
- n8nでのAIエージェント構築を本格的に検討している企業
- 社内でAIエージェント開発の知識を蓄積したい組織
- 既存システムとの連携を含む複雑なワークフローの自動化を実現したい企業
- AIエージェントの導入から運用までの全工程でサポートが必要な組織
詳細な相談やお問い合わせについては、株式会社homulaまでお気軽にご連絡ください。あなたの組織におけるAIエージェント活用の成功を、n8nの専門知識でサポートいたします。**
本記事の内容を実践し、さらに専門的な支援が必要な場合は、Agensチームの豊富な経験を活用して、あなたの組織に最適なAIエージェントソリューションを構築していきましょう。
（出典：オリコン）
