AgentKitとMake：どちらのAI自動化ツールがあなたに合っていますか？

仕事の自動化のために「AIエージェント」の構築を検討しているなら、OpenAIのAgentKitとMakeという2つの大きな名前に行き当たったことがあるでしょう。どちらも複雑なタスクを処理することを約束していますが、そのアプローチは全く異なります。AgentKitは、OpenAIエコシステム内で直接、スマートで対話型のワークフローを構築するための専門的なツールキットです。一方、Makeは、考えられるほぼすべてのウェブアプリを接続するために構築された大規模な自動化プラットフォームです。

では、どちらを選べばよいのでしょうか？このガイドでは、AgentKitとMakeの本当の違いを詳しく解説します。AIの賢さ、他のツールとの連携方法、コスト、そしてそれぞれが得意とする分野について掘り下げていきます。最後まで読めば、どちらがあなたの目的に合っているかが、より明確になるはずです。

OpenAIのAgentKitとは？

AgentKitは、AIエージェントを構築、ローンチ、調整するためのOpenAIのオールインワンツールボックスと考えてください。これは単一のツールではなく、連携して機能するいくつかの強力なパーツで構成されています。

• エージェントビルダー: ドラッグ＆ドロップでエージェントの動作を設計し、異なるバージョンを管理できるビジュアルなワークスペースです。

• ChatKit: コーディングの手間をかけずに、洗練されたカスタマイズ可能なチャットウィンドウをアプリやウェブサイトに組み込むための便利なキットです。

• 評価とガードレール: エージェントのパフォーマンスをテストし、逸脱を防ぐための安全ルールを設定する組み込みツールです。

これは、すでにOpenAIを利用しており、複数のツールを組み合わせることなく、顧客向けの高度なチャットボットを構築したいチームのために作られています。

Makeとは？

Makeは、以前はIntegromatという名前で知られていたかもしれません。その使命は、異なるアプリやサービスを接続し、コーディングなしで反復的なタスクを自動化することです。

Makeでは、1,600以上のアプリケーションからなる巨大なライブラリからモジュールを視覚的にリンクさせることで、「シナリオ」を構築します。もともと「AIエージェント」作成ツールとして作られたわけではありませんが、その柔軟なルーターとフィルターのシステムにより、エージェントのように振る舞う複雑な複数ステップのAIワークフローを設計できます。お気に入りのソフトウェアツールを多数使用するバックエンドプロセスを自動化する必要がある場合に最適な選択肢です。

詳細比較

それでは、詳細に入っていきましょう。どちらのプラットフォームもビジュアルビルダーを提供していますが、実際に構築できるものやその方法はかなり異なります。

AI機能とワークフローロジック

エージェントロジックに焦点を当てるAgentKit

AgentKitは、推論し、ツールを使い、会話を続けることができるエージェントを作成するために生まれました。そのビジュアルビルダーは、異なるエージェントがどのように連携し、情報をやり取りしてタスクを完了するかを設定することに重点を置いています。これは、構造化されたエージェント主導の体験を構築するのに最適です。

とはいえ、一部の初期ユーザーからは、ワークフローがやや硬直的に感じられるとの指摘もあります。AgentKitはステップバイステップのパスに依存することが多く、小さな決定点ごとに「if/else」ノードを手動で接続する必要があります。ツールのリストを見て適切なものを自律的に選択するような、AIの魔法のような機能はまだありません。最大の強みは、組み込みの評価機能で、顧客と対話する前にデータセットに対してエージェントの回答をテストし、そのパフォーマンスを確認できる点です。

エージェントのようなワークフローへのMakeのアプローチ

Makeは異なる方法でこれを実現します。モジュールとルーターの強力な組み合わせを使用して、分岐ロジックを作成します。これはタスクベースの自動化に非常に優れています。例えば、「請求書を含む新しいメールが届いたら、AIモデルに主要な詳細を抽出させ、それをGoogleスプレッドシートの新しい行に挿入する」といったフローを簡単に設定できます。

しかし、ここにはトレードオフもあります。Makeには、長期記憶や独自のツール選択といったエージェント特有の概念のための組み込みシステムがありません。プロセスの「思考」部分は、ステップバイステップで自分で構築する必要があります。AgentKitには、独自のルールがあるにせよ、これらの概念が組み込まれています。

サポート自動化のためのeesel AIという選択肢

重要なのは、カスタマーサポートのように具体的で重要な分野を扱う場合、汎用ツールは扱いにくく感じ始めることがあるという点です。AgentKitの厳格なフローは、予測不可能な顧客からの質問にはあまり適しておらず、考えられるすべてのサポート問題に対してMakeでロジックを構築するのは現実的ではありません。

ここで、eesel AIのような専門プラットフォームが登場します。これは、サポートの会話専用に構築された、完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを提供します。（注文状況に関する質問など）特定の種類のチケットを自動化する一方で、複雑な問題は人間のチームにエスカレーションされるように、きめ細かな制御が可能です。何よりも、過去のサポートチケットから学習するため、そのロジックはチームが既に問題を解決している方法に基づいています。

eesel AIのような専門ツールがチケット分析から解決までカスタマーサポートプロセスをどのように自動化するかを示すワークフロー図。AgentKitとMakeの議論における重要なポイントです。

エコシステムと連携

AgentKit: 深いが狭い

AgentKitが本当に優れているのは、OpenAI独自のモデル（GPT-5など）やサービスとのシームレスでネイティブな接続です。すべてが箱から出してすぐに連携するように設計されています。

デメリットは、彼らの世界にかなり閉じ込められてしまうことです。AnthropicやGoogleのモデルを簡単に切り替えて、自分の目的にどれが最適かを確認することはできません。GoogleドライブやSharePointなどのエンタープライズデータソースとの連携はサポートしていますが、事前に構築されたアプリコネクタのリストは、他と比較すると非常に少ないです。

Make: 広く柔軟

Makeの際立った特徴は、1,600以上のネイティブアプリ連携を誇る巨大なライブラリです。人気のあるソフトウェアを使用しているなら、Makeにはそのためのコネクタがある可能性が非常に高いです。これにより、技術スタック全体で作業を自動化するのに非常に役立ちます。

また、汎用のHTTPモジュールを使用して、好きなAIモデルを呼び出すこともできます。これにより完全な自由が得られますが、AgentKitのシンプルなクリック＆コネクトスタイルと比較すると、少し技術的な設定が必要になります。

サポートチームにとって深い連携がより重要な理由

カスタマーサポートチームにとって、1,600個の汎用コネクタを持つことは、毎日使用するいくつかのツールとの深く、ワンクリックで連携できることほど有用ではありません。eesel AIは、ヘルプデスク（Zendesk、Freshdesk、Intercomなど）、社内ナレッジベース（ConfluenceやGoogle Docsなど）、チャットツール（Slackなど）に即座に接続します。さらに重要なのは、単に接続するだけでなく、過去のチケットやナレッジベースの記事でAIをトレーニングし、最初からあなたのビジネスを理解することです。

eesel AIが異なるソースからの知識を一元化してサポート自動化を強化する方法を示すインフォグラフィック。AgentKitとMakeの比較における汎用ツールとは対照的です。

導入とユーザーエクスペリエンス

AgentKit: 洗練されたフロントエンドがすべて

ここがAgentKitの真骨頂です。ChatKitコンポーネントを使えば、美しく、レスポンシブで、完全にブランド化されたチャットウィジェットを数分でウェブサイトに公開できます。顧客向けのエージェントを構築し、多くのウェブ開発作業なしでプロフェッショナルに見せたい場合に大きなプラスです。

プラットフォーム全体がOpenAIによって管理されているため、セットアップとメンテナンスが容易です。ただし、クローズドソース製品であるため、データとその保存場所に対する制御は少なくなります。

Make: バックエンドに集中

Makeは舞台裏のオペレーターです。美しいインターフェースを必要としない、目に見えないワークフローの自動化に優れています。そのビジュアルデバッガは、複雑なシナリオで何が問題だったかを突き止め、プロセスがどこで壊れたかを正確に確認するのに非常に役立ちます。

AgentKitと同様に、クローズドソースのクラウド専用プラットフォームです。これは、自己ホストオプションを必要とする厳格なデータまたはセキュリティ規則を持つ企業にとっては、選択肢にならない可能性があります。

自信を持って導入することが鍵

AIエージェントを顧客に公開するのは、少し神経を使う作業です。一度の悪い体験が、良いことよりも多くの害をもたらす可能性があります。AgentKitはエージェントを評価するツールを提供していますが、eesel AIは強力なシミュレーションモードでさらに一歩進んでいます。安全なサンドボックス環境で、実際の過去のサポートチケット何千件分もAIをテストできます。これにより、パフォーマンス、解決率、コスト削減を、顧客が一人も話す前に正確に予測でき、自信を持ってローンチするのに役立ちます。

eesel AIのシミュレーションダッシュボード。AgentKitとMakeの議論において専門プラットフォームの重要な差別化要因です。

価格対決

プラットフォームにコミットする前に、どのように課金されるかを理解することは非常に重要です。なぜなら、2つのモデルは全く異なるからです。

AgentKitの価格設定

AgentKitには独自のサブスクリプション料金はありません。代わりに、コストはOpenAIのAPIモデルの使用量に直接関連しています。

• 仕組み: エージェントが使用する入力および出力トークンに対して支払います。

• 注意点: この価格設定は変動が激しい可能性があります。複雑なエージェントや忙しい月には、予想外に高い請求が来る可能性があり、予算編成が難しくなります。

Makeの価格設定

Makeは「オペレーション」に基づいて課金します。1回のオペレーションは、1つのモジュールによって実行される1つのアクションです。したがって、1回実行される10ステップのシナリオは10オペレーションを消費します。

• Free: 1,000 オペレーション/月

• Core: $9/月で10,000 オペレーション/月

• Pro: $16/月で20,000 オペレーション/月

• Teams: $29/月で40,000 オペレーション/月

• 注意点: 頻繁に実行されるワークフローや多くのステップを持つワークフローがある場合、これらのコストはかなり急速に上昇する可能性があります。

より予測可能な代替案

ほとんどの企業、特に顧客対応の役割では、予測不可能なコストに対処することはできません。そのため、eesel AIの価格設定は異なる方法で設定されています。月々のAIインタラクション数に基づいたシンプルなプランを提供しています。解決されたチケットごとの追加料金はないため、成功したり忙しい月があったりしてもペナルティを受けることはありません。このわかりやすいモデルにより、予算編成が簡単になり、請求書での不快な驚きを避けることができます。

eesel AIの価格ページ。AgentKitとMakeの議論で検討されたモデルに代わる予測可能な代替案を提供します。

仕事に適したツールの選択

さて、AgentKitとMakeの対決の評決はどうでしょうか？正直なところ、単一の勝者は存在しません。すべては、達成しようとしていることに適したツールを選ぶことにかかっています。

• AgentKitを選ぶべき場合: 洗練された顧客対応チャットボットを構築する必要があり、すでにOpenAIエコシステムに完全に依存している場合。そのChatKitと評価ツールはその目的に最適です。

• Makeを選ぶべき場合: 主な目標が、多数の異なるSaaSアプリを連携させてバックエンドプロセスを自動化することである場合。その巨大な連携ライブラリが最大の強みです。

両者の大きな注意点は？どちらのプラットフォームも、カスタマーサポート自動化の複雑な問題を解決するためにゼロから構築されたわけではありません。この分野では、深い知識の統合、専門的なワークフロー、そして安全な導入方法が求められます。

AgentKit vs Makeを超えて: サポートおよびITチーム向けの専門的な代替案

もしあなたがカスタマーサポートや社内ヘルプデスクのタスクを自動化する必要があるためにこれを読んでいるなら、汎用ツールでは限界があります。

eesel AIは、この世界のために特別に設計されています。数ヶ月ではなく数分で稼働できます。なぜなら、既存のすべての知識、過去のヘルプデスクチケット、Confluenceページ、Googleドキュメントなどから即座に接続し、学習するからです。強力なワークフローエンジンとリスクのないシミュレーションモードにより、自動化を完全に制御し、そのパフォーマンスに完全な自信を持つことができます。

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