AgentKitとは？OpenAIのAIエージェントビルダー実践ガイド

テクノロジー関連のニュースをフォローしている方なら、OpenAIが最近開催したDevDayイベントについて耳にしたことがあるかもしれません。そこで発表された最も大きなニュースの一つが、視覚的なドラッグ＆ドロップインターフェースでAIエージェントを構築できるツールキット、AgentKitです。コーディングの深い知識は必要ないとされています。

これは間違いなく興味深い進展です。しかし、ビジネスチーム、特にカスタマーサポート部門にいるのであれば、一歩引いて考える価値があります。飛びつく前に、AgentKitが実際に何をするのか、何をしないのか、そしてそれがあなたの特定のニーズに適したツールなのかを理解する必要があります。

まず明確に：複数の「AgentKit」が存在します

さて、最初に一つはっきりさせておきましょう。「AgentKit」で検索すると、同じ名前の製品がいくつか見つかり、少し混乱するかもしれません。

次のようなものが見つかるでしょう：

• Inngest社のAgentKit: これは、長くて複雑なタスクを処理できる、耐久性のあるAIエージェントを構築する開発者向けのコードファーストのフレームワークです。

• Coinbase社のAgentKit: これは、AIエージェントがブロックチェーンネットワークと安全に対話するのを助けるための特定のツールキットです。

どちらもそれぞれ素晴らしいものですが、このガイドで取り上げるのは、話題になっているOpenAIのAgentKit、2025年のDevDayカンファレンスで発表されたものです。

OpenAIのAgentKitとは？

では、皆が話題にしているOpenAIのAgentKitとは何でしょうか？これは、さまざまなタスクを処理できるAIアシスタントを作成するための、OpenAIプラットフォーム上のオールインワンの作業場のようなものだと考えてください。

かつてAIエージェントを構築するには、多くの異なるツールを寄せ集める必要がありました。ワークフローのロジック用、データ接続用、さらに多くの手動テストやUIデザインが必要でした。AgentKitにおけるOpenAIの目標は、すべてを一つの場所にまとめることで、これらすべてを簡素化することです。CEOのサム・アルトマンが説明したように、その考えは「はるかに少ない摩擦で」エージェントを構築・管理するために必要なすべてを提供することです。これはエージェントをアイデアから実用的な製品にするための堅実なツールキットですが、間違いなく開発者を念頭に置いて作られています。

AgentKitの主要コンポーネントを詳しく見る

AgentKitは単一の製品ではなく、エージェントを最初から最後まで構築するのに役立つ4つの主要な部分からなるコレクションです。

AgentKitのエージェントビルダー：AIワークフローのためのビジュアルキャンバス

これが主役です。エージェントビルダーはドラッグ＆ドロップ式のキャンバスで、AIがどのように考え、行動するかを視覚的にマッピングできます。さまざまな「ノード」を接続してワークフローを構築し、エージェントが使用できるツールを指定し、逸脱しないようにルールを設定します。バージョン管理やライブプレビューといった便利な機能があり、技術チームが迅速に構築・テストを行う上で大きな助けとなります。

AgentKitのChatKit：エージェント用の埋め込み可能なUI

エージェントの頭脳を構築したら、人々がそれと対話する方法が必要です。そのためにあるのがChatKitです。これは、ウェブサイトやアプリに直接ドロップできる、あらかじめ構築されたチャットインターフェースです。応答のストリーミング、会話スレッドの追跡、小さな「入力中…」インジケーターなど、開発者がゼロから構築するには驚くほど時間がかかるフロントエンドの細かい詳細をすべて処理してくれます。

AgentKitコネクタレジストリ：データソースの統合

エージェントの性能は、アクセスできる情報によって決まります。コネクタレジストリは、基本的に管理者がAIのさまざまなデータソースへのアクセスを管理するための中央ハブです。Googleドライブ、Sharepoint、Microsoft Teamsなどの人気ツールに安全に接続できるため、エージェントが閲覧できる情報を制御できます。

AgentKitのEvalsとファインチューニング：パフォーマンスの測定と改善

エージェントを構築することは一つのことですが、それが確実に機能することを確認するのはまた別の課題です。AgentKitには、これを支援するためのEvalsと呼ばれる評価ツールキットが含まれています。開発者はテストシナリオを構築してエージェントのパフォーマンスを確認し、そのロジックをチェックし、プロンプトを自動的に調整することさえできます。より深く掘り下げたい場合は、AIモデルの中核となる推論自体をファインチューニングすることも可能です。

OpenAI AgentKitの約束と潜在的な限界

AgentKitは非常に印象的に聞こえますし、開発者にとっては確かにそうです。しかし、ツールが強力だからといって、あらゆる状況、特に動きの速いカスタマーサポート環境に適しているわけではありません。

このOpenAIの短いビデオでは、AgentKitの発表と、それが現実世界のタスクを自動化する可能性について簡単に紹介しています。

AgentKitの約束：AIエージェント開発の加速

開発者にとって、AgentKitは大きな存在です。複雑で多段階のAIエージェントの構築を間違いなく簡素化します。すべてを統合することで、技術チームが漠然としたアイデアから実用的な製品へとずっと迅速に移行するのを助けます。すでにRampのような企業が、数ヶ月かかっていたエージェントを数時間で構築したという話も聞こえてきています。

限界：AgentKitはあなたのカスタマーサポートチームに適しているか？

ここから話が少し複雑になります。サポートマネージャーやオペレーションリードにとって、「ノーコード」ビルダーというアイデアは魅力的ですが、現実は少し異なります。

• 開発者への依存： ドラッグ＆ドロップインターフェースはシンプルに見えるかもしれませんが、誤解しないでください。AgentKitはその核心において開発者向けのツールです。カスタムデータ接続の設定、APIコストの監視、パフォーマンステストの実行はすべて技術的なスキルを必要とします。サポートマネージャーが火曜の午後に気軽に使い始められるようなものではありません。

  • これは、最初からビジネスユーザー向けに設計されたeesel AIのようなプラットフォームとの大きな違いです。サポートマネージャーは、ヘルプデスクを接続し、AIに過去のチケットをトレーニング用に指示し、エンジニアに助けを求めることなく数分でエージェントを稼働させることができます。

• ビジュアルビルダーの複雑さ： そして、そのビジュアルビルダーについてですが、使ったことがある人なら誰でも知っているように、「ドラッグ＆ドロップ」はあっという間に複雑に絡み合った接続の網になり得ます。単純なFAQボットをマッピングするのは一つのことですが、現実世界のサポートエージェントはもっと多くのことを処理しなければなりません。チケットのトリアージの方法、人間にエスカレーションするタイミング、特定のアクションを実行する方法を知る必要があります。

  • ここで、eesel AIのエージェントに組み込まれているような、サポート用に構築されたワークフローエンジンが本当に役立ちます。AIがチケットをどのように処理すべきかについて、非常に具体的で詳細なルールを設定できます。さらに良いことに、実際の過去の何千ものチケットでどのようにパフォーマンスを発揮したかをシミュレートできるため、実際の顧客と話す前に何を期待すべきかを正確に知ることができます。

• 汎用ツールキット vs. 特化型ソリューション： AgentKitを汎用的なツールキットと考えてください。セールスツール、リサーチアシスタントなど、ほぼどんな種類のエージェントでも構築できます。しかし、すべてをこなせるように設計されているため、サポートチームがすぐに必要とする特定の機能は付属していません。

  • eesel AIのような特化型ツールは、カスタマーサービス専用に構築されています。ZendeskやFreshdeskでチケットにタグを付けてクローズする方法、Shopifyで注文情報を調べる方法、さらには解決済みの会話に基づいて新しいナレッジベースの記事の下書きを支援する方法などをすでに知っています。AgentKitでは、これらの接続やアクションをすべて自分で構築する必要があります。

AgentKitの価格設定とビジネスチーム向けの代替案

最後に、結論に移りましょう。これらすべてにどれくらいの費用がかかるのか、そしてあなたのチームにとってより予測可能な選択肢はあるのでしょうか？

OpenAIのAgentKit価格設定の理解

OpenAIによると、AgentKitツールは標準のAPIモデル価格設定に組み込まれています。AgentKit自体にサブスクリプション料金を支払うのではなく、使用した分だけ支払います。請求額は、APIの消費量、エージェントが処理するトークン数、行うコール数などに直接関連しています。

ここでの大きな落とし穴は、コストが予測不能であることです。サポートの量が突然急増した場合（セールやシステム障害時など）、OpenAIの請求額もそれに伴って急上昇する可能性があります。これにより、予算編成が悪夢のようになり、より多くの顧客を助けることでペナルティを受けているように感じることがあります。

カスタマーサポート向けのより良いAgentKit代替案：eesel AIプラットフォーム

強力な自動化を必要としながらも、財務的な当て推量を避けたいサポートチームにとって、eesel AIははるかに分かりやすい代替案を提供します。アプローチの違いは、両者を並べてみると明らかになります。

AgentKitの開発者オーバーヘッドなしでAIエージェントを始めよう

OpenAIのAgentKitがAIの世界にとって大きな出来事であることに疑いはありません。これにより、開発者はAIエージェントをより効率的に構築・管理できるようになります。

しかし、カスタマーサポートのような中核的なビジネス機能にとって、汎用的で開発者第一のプラットフォームを使用することには、独自の課題が伴います。複雑で、稼働までに時間がかかり、予算を立てるのが難しい場合があります。その仕事のためにすでに作られたツールを使えるのに、なぜゼロから始める必要があるのでしょうか？

eesel AIのような特化型のセルフサービスプラットフォームは、まさにこれらの問題を解決するために設計されています。サポートチームに、コードを書いたり、エンジニアの時間が空くのを待ったりすることなく、作業を自動化し、すべてのナレッジを統合し、ワークフローを改善する力を与えます。

サポート専用に設計されたAIエージェントが何ができるかをご覧になりたい方は、eesel AIを無料でお試しいただけます。最初のエージェントを数ヶ月ではなく、数分で立ち上げて稼働させることができます。