2026年最高のノーコードAIエージェントビルダー7選

「ノーコードAIエージェントビルダー」には2種類ある(そしてそれが重要な理由)

最も時間の節約になった視点の転換がこれです。「no-code AI agent builder」で検索すると、同じラベルをつけた、まったく異なる2種類の製品が出てきます。

1つ目の陣営は汎用キャンバスビルダーです。Botpress、Voiceflow、Stack AI、Relevance AI、そしてMicrosoftのCopilot Studioが該当します。何もない状態のドラッグ&ドロップキャンバスとノードのライブラリが与えられ、サポートボット、リードジェネレーションフロー、社内オペレーションアシスタントなど、ほぼ何でも作れる自由があります。この自由さがセールスポイントです。しかしそれは同時に落とし穴でもあります。何もないキャンバスということは、すべてのノードが何をするかを決めるのはあなた自身だということだからです。

2つ目の陣営はサポート特化型エージェントです。eesel AIのようなツールがこれにあたり、サポートチケットの解決という1つの仕事のために作られていて、あらかじめヘルプデスクに接続された状態で提供されます。設計すべきキャンバスはありません。ZendeskやFreshdeskを接続し、ナレッジベースを指定すれば、初日から実際の回答の下書きを始めます。

抽象的にどちらが「優れている」ということはありません。ただし、答えている問いがまったく違います。キャンバスビルダーが答えるのは「思い描けるどんなエージェントでも作るにはどうすればいいか?」という問いです。サポート特化型ツールが答えるのは「今週、一次対応チケットの山に溺れないようにするにはどうすればいいか?」という問いです。自分が実際にどちらの問いを抱えているかを知ることが、意思決定の8割を占めます。

「ノーコード」は「作業ゼロ」ではない

キャンバスの魅力はよくわかります。あるお客様は、より安いツールに乗り換える際に「AIのおかげで、今なら自分たちで作るのも十分可能だから」と言っていました。その発想は完全に理解できます。ただ、その後「自分たちで作る」ことが実際に何を意味するのかを目の当たりにしました。

エージェントを作ること自体は簡単な20%にすぎません。残りの80%は、どの製品のスクリーンショットにも映らない作業です。ナレッジソースの接続、インテントのマッピング、モデルが自信を持てないときのフォールバックロジックの作成、エスカレーションルールの設定、そして実際の顧客に任せる前のテストです。

この最後のステップで最も苦労するケースを見てきました。私たちはこの3年以上、AIエージェントを実際のサポートキューに投入し続けてきましたが、最も恐ろしい失敗パターンは、自信ありげな口調で静かに間違った回答をするボットです。あるエージェントが10ターンにわたって「検索を実行中」とナレーションしながら実際にはAPIを一度も叩いておらず、それなのに存在しない解決を報告していたのを目にしたこともあります。だからこそ、私が最も信頼しているツールは本番投入前に過去のチケットに対してロールアウトをシミュレーションできるようになっています。そうすれば、間違った回答は顧客の受信箱ではなく、サンドボックスの中で確認できます。

私が重視した評価基準

リストに入る前に、私が使った評価基準を紹介します。自分の状況に合わせて重み付けしてみてください。

• 最初のエージェントが動くまでの時間。 エンジニアでない人が、デモではなく実際に動くものをどれだけ早く用意できるか?
• 課金単位と規模拡大時のコスト。 会話単位か、クレジット単位か、実行単位か、チケット単位か? 月々の請求額が気づかぬうちに膨らむのはここです。
• サポートへの対応度。 専用のサポートチャットボットのようにヘルプデスクに接続して過去のチケットから学習できるか、それとも自分でゼロから構築するプロジェクトになるか?
• コントロールとエスカレーション。 AIがいつ動き、いつ人間に引き継ぐかを正確に決められるか?
• デプロイ前のテスト。 顧客に触れる前に、どう振る舞うかを確認できるか?
• ガバナンス。 RBAC、SSO、監査ログ、そして大企業が必ず尋ねてくるコンプライアンス認証。

ひと目でわかる、おすすめノーコードAIエージェントビルダー一覧

簡単な比較表です。価格はエントリー向け有料プランのものです。最も注意して読んでほしいのは課金単位の列です。

ここからは1つずつ詳しく見ていきます。各項目は同じ構成にしています。概要、最適な用途、料金、メリット・デメリット、そして総評です。

1. eesel AI

最適な用途: キャンバスを設計するのではなく、数分でヘルプデスクに接続された実際に動くAIエージェントが欲しいサポートチーム。

まずは私が最もよく知っているツールから始めます。正直に言うと、eesel AIは私が執筆を担当している会社です。このサポート向けの比較記事でトップに置いているのには明確な理由があります。サポート特化型陣営の最も分かりやすい例だからです。何もないキャンバスの代わりに、Zendesk、Freshdesk、Gorgiasといったヘルプデスクを接続すれば、既存のチケットとヘルプセンターから学習し、実際の回答の下書きを始めます。

一番強く推したい部分はシミュレーションモードです。エージェントが実際のチケットに1件でも回答する前に、過去数千件のチケットに対して再生し、実際に何を答えていたか、何を解決していたかを正確に確認できます。これは先ほど説明した「自信満々だが回答が間違っているボット」問題への対策であり、キャンバスビルダーを試すたびに一番恋しくなる機能です。

また、ノードをドラッグするのではなく、平易な言葉で挙動をカスタマイズできます。エージェントが返金対応を間違えているなら、一文でそう伝えるだけです。

料金: 従量課金制です。知っておくべきなのは、シート単位の料金も解決件数ごとの課金もなく、AIが実際に対応したやり取りに対してのみ支払うという点です。この予測しやすさは重要です。というのも、メッセージ単位の課金こそが、クレジット制のツールについてよく耳にする「これで破産しないだろうか」という不安を生む元凶だからです。最新の料金については料金ページをご覧ください。

メリット:

• キャンバス構築不要で、数分でヘルプデスク上に稼働
• 本番稼働前に過去チケットに対してシミュレーション可能
• 人間へのエスカレーションタイミングをコントロール可能
• シート料金なしの予測しやすい料金体系

デメリット:

• サポート専用に作られているため、汎用エージェントやリードジェネレーションフローを構築するツールではない
• あらゆるワークフローを自由に設計できる完全オープンなキャンバスが欲しいなら、汎用ビルダーの方が生の柔軟性は高い

私たちの見解: 実際の課題が「繰り返しの多いサポートチケットが多すぎる」ことなら、これは課題から動くエージェントまでの最短ルートです。他のツールが求める構築ステップを丸ごと省略できるからです。課題が「何にでも使えるエージェントを何でも作りたい」ということなら、この先を読み進めてください。

2. Botpress

最適な用途: 柔軟なビジュアルキャンバスが欲しく、本番投入までに時間を投資する意思のあるチーム。

Botpressは汎用陣営の中で最も強力な万能型で、実際にキャンバスが欲しいときに私が選ぶツールです。「他のサポートAIは回答するだけだが、Botpressは解決する」というのが謳い文句で、エージェントがFAQの受け流しだけでなく実際のアクションを取ることを意味します。ノーコードのStudioと、より深く踏み込みたい開発者向けのコードファーストキットが組み合わさっています。

特筆すべきは**自律ノード(autonomous node)**です。LLMが会話を生成し次のアクションを決定するノードで、ガードレールが必要な場面では決定論的なノードと組み合わせることもできます。強力な機能ですが、同時にこの陣営ならではのトレードオフも反映しています。その力をどう配線するかは自分次第だということです。

コミュニティの評判は好意的ですが、その裏にある落とし穴についても一貫して指摘されています。あるG2レビュアーは良い面をこう表現しています。

「大変な労力をかけずにチャットボットをデプロイできる素晴らしいツールです……たった1日、いくつかクリックするだけでボットを動かすことができました。」

Effortless Bot Creation and Deployment, G2

繰り返し挙がる不満は、本番用ボットにおける急な学習曲線と、古くなったドキュメントで、それぞれG2上で約30件のレビュアーが指摘しています。

料金: 会話数に応じた従量課金制で、LLMコストを含みシート料金はありません。Free(0ドル、100会話)、Plus(月150ドル、250会話)、Team(月750ドル、1,500会話)、そしてカスタムのEnterpriseがあります。追加会話は1件あたり0.50〜0.65ドルです。

メリット:

• 本当に扱いやすいビジュアルビルダーで、最初のボットをすぐに作れる
• 柔軟でエージェント的な挙動を実現する自律ノード
• シート料金なし、LLMの利用料込み

デメリット:

• 本番レベルのボットには急な学習曲線
• ドキュメントに関する不満が多い

総評: 柔軟なキャンバスが欲しく、それを学ぶ時間があるなら最良の選択です。構築せずにサポート解決だけが欲しいなら、必要以上に高機能なツールです。

3. Voiceflow

最適な用途: チャットと音声にまたがるエージェントを構築する会話デザイナー。

Voiceflowは、このカテゴリーの中でおそらく最高のビジュアルビルダーを持っており、専任の会話デザイナーに渡すならこれを選びます。自らを「AIカスタマーエクスペリエンスのためのオペレーティングシステム」と位置づけ、決定論的なワークフローと目標ベースのエージェント的な「プレイブック」を1つのキャンバス上で融合させ、Webチャット、音声、APIにまたがって使えます。

その作り込みの質は顧客の成果にも表れています。Trilogyは12週間で90製品にわたってサポートの60%を自動化しました。またホームページでは、あるサポート担当VPが、7,000件の中央サポートチケットのうち59%が完全にAIによって解決されたと報告しています。

繰り返し挙がる不満は、コストとシート数の2つです。過去にVoiceflowはトークン消費が激しく、あるRedditユーザーはこう不満をぶつけていました。

「今の問題は、トークン使用量が多すぎることです。GPT 3.5-turboを使ったシンプルな会話で2700トークンもかかります。」

u/Slow-Daikon-3222, Reddit

新しいクレジットモデルは改善にはなっていますが、60ドルのProプランは依然としてエディターシートが2つまでという上限があり、追加シートは1つ50ドルです。これはG2上で小規模チームから繰り返し指摘されている不満点です。

料金: 公開ページでは具体的な数字が伏せられていますが、実際のモデルは月額料金にクレジットとアドオンを加えたものです。Free(100クレジット、1回限り)、Proは月60ドルから(10,000クレジット)、Businessは月150ドルから(30,000クレジット)、そしてカスタムのEnterpriseです。G2評価は110件のレビューで4.6/5です。

メリット:

• チャットと音声における業界最高クラスのビジュアルビルダー
• モデル非依存、任意のLLMを持ち込める
• 開発からステージング、本番へと進む実際のパイプライン

デメリット:

• エントリープランはシート数2つまで、追加シートは1つ50ドル
• 複雑なロジックに関する学習曲線と薄いドキュメント

総評: マルチチャネルと音声対応のためのデザイナー向けの選択肢です。一次対応のチケット削減だけが目的なら、オーバースペックです。

4. Microsoft Copilot Studio

最適な用途: すでにMicrosoft 365とPower Platformを標準環境としている組織。

会社がTeams、SharePoint、Power Automateの上で動いているなら、Microsoft Copilot Studioが最も抵抗の少ない選択肢です。MicrosoftのローコードエージェントビルダーでPower Virtual Agentsの後継にあたり、自然言語でエージェントを記述し、自社のビジネスデータに基づかせ、チームがすでに使っているMicrosoftのチャネルに公開できます。

ここでの強みはエコシステムです。1,400以上のコネクター、Microsoft Graphを介したテナントグラフでのグラウンディング、そしてMicrosoft 365へのネイティブな公開機能です。Microsoftはフォーチュン500企業の90%が利用していると主張しています。Microsoft環境の企業にとって、この統合の深さは他に代えがたいものです。

一方で、G2のレビュアー(156件のレビューで4.4/5)によると、高度なワークフローには急な学習曲線があり、Microsoft以外のシステムとの統合は弱く、規模が大きくなるとコストが上昇します。

料金: Copilotクレジット単位で課金されます。目玉となるのは月200ドルで25,000クレジットのテナントパック(1クレジットあたり約0.008ドル)で、Azureサブスクリプションとの連携が必要な従量課金メータリングも利用できます。社内エージェント利用は、月30ドル/ユーザーのMicrosoft 365 Copilotライセンスに含まれています。機能ごとのクレジットレートは大きく異なる点に注意が必要です(通常の回答は1クレジット、エージェントアクションは5クレジット、テナントグラフクエリは10クレジット)。実際のコストはエージェントが何をするかによって大きく左右されます。

メリット:

• 他に類を見ないMicrosoft 365・Power Platform統合
• 1,400以上のコネクターとMCPサポート
• Purviewと管理センターによる強力なガバナンス

デメリット:

• クレジットレートが複雑で、規模拡大に伴い上昇
• Microsoftエコシステム外では弱い
• 高度なロジックには学習曲線がある

総評: Microsoftに全面的に依存しているならほぼデフォルトの選択肢です。そうでない場合、エコシステムの優位性は消え、複雑さを正当化するのが難しくなります。

5. Lindy

最適な用途: 個人や小規模チームが、パーソナルでアプリ横断的なワークフローを自動化する場合。

Lindyは、ここで紹介する中で最も親しみやすく、最もコンシューマー寄りのビルダーです。トリガー(「Gmailに新着メールが届いた」など)を選び、その次に何が起きるべきかを平易な英語で記述することでエージェントを作成します。現在のマーケティングは、受信箱に常駐しSMSでテキストを送ってくるパーソナルAIエグゼクティブアシスタントという打ち出し方に大きく寄っていますが、その裏側にあるエンジンは正真正銘のノーコード・トリガー駆動型エージェントビルダーです。

このリストの中で最も評価が高いツールで、G2では171件のレビューで4.9/5、使いやすさが群を抜いた強みです。一貫して挙がる不満は、やはりクレジットコストです。レビュアーは「クレジット不安」やタスクごとの予測しづらい料金体系を挙げ、トップのマイナス評価タグは「高い」です。

料金: Plus(月49.99ドル)、Pro(月99.99ドル)、Max(月199.99ドル)、カスタムのEnterpriseにわたる従量課金クレジット制で、7日間のトライアルがあります。各プランの正確なクレジット割当は、現在サイト上で公開されていない点に注意してください。

メリット:

• このリストの中で最も簡単な自然言語によるエージェント構築
• 数百のアプリにまたがるトリガー駆動型自動化
• セットアップが速く、受信箱や会議まわりのワークフローに強い

デメリット:

• レビュアーにはクレジット料金が予測しづらいと感じられている
• コンシューマー・パーソナルアシスタント寄りの位置づけで、チーム向けサポートツールとしては弱い

総評: 個人や小規模チームの自動化には最適です。チーム規模のカスタマーサポート向けには作られていないため、それが目的なら候補から外してください。

6. Stack AI

最適な用途: オンプレミス展開と厳格なガバナンスを必要とする規制の厳しいエンタープライズ。

Stack AI(現在はStackAIという1語のブランド名)は、ITチームやエンタープライズアーキテクチャチームを明確なターゲットとした、エンタープライズ最優先の選択肢です。「ITチームが安全なAIを仕事に取り入れる場所」というタグラインが、そのターゲット層を物語っています。ドラッグ&ドロップキャンバス上でエージェントをオーケストレーションし、LLM呼び出し、社内ナレッジに対するRAG、100以上の統合を連結させ、チャットボット、フォーム、バッチジョブ、APIとしてデプロイします。

差別化要因はすべてエンタープライズ向けです。SOC 2 Type II、HIPAA、GDPR、ISO 27001準拠に加え、オンプレミスおよびVPC展開が可能です。名前の挙がっている顧客は銀行、医療、政府機関にまたがります(Mayo Clinic、Nubank、BAE Systems)。1つ触れておくべき動きとして、サイト上のバナーでStackAIがAsanaに参加することが発表されています。複数年の契約を検討している場合は注視しておく価値があります。

G2では38件のレビューで4.5/5を維持しており、ワークフローをアイデアから稼働まで「週単位ではなく時間単位」で持っていける点が評価されています。一方で、ワークフローが大きくなるにつれてデバッグに手間がかかる点や、ドキュメントの遅れといった、よくある摩擦もあります。

料金: Freeプラン(0ドル、月500回実行、1シート)の次はすぐにカスタムのEnterprise見積もりとなり、「実行回数」で計測されます。セルフサーブの中間プランがないため、小規模チームにはこの飛躍が大きく感じられるでしょう。

メリット:

• エンタープライズグレードのセキュリティとコンプライアンス認証
• オンプレミス、VPC、Kubernetes展開
• キャンバス上でアイデアからワークフローまで速い

デメリット:

• FreeとEnterpriseの間にセルフサーブプランがない
• ワークフローが拡大するとデバッグが不透明になる
• Asanaによる買収でロードマップに不確実性が生じている

総評: データの所在をコントロールする必要がある規制業界には正しい選択です。小規模なサポートチームにはオーバースペックで、価格も見合いません。

7. Relevance AI

最適な用途: 営業、CS、マーケティングにまたがるマルチエージェントの「ワークフォース」を構築するオペレーションチーム。

Relevance AIは最も独自性のあるアプローチを取っています。1つのエージェントではなく、互いに仕事を引き継ぎ合う専門エージェントのチーム、つまり「AIワークフォース」を構築します。特筆すべき機能「Invent」では、平易な言葉でエージェントを記述するだけで、プラットフォームがプロンプトを生成し、接続すべきツールを提案してくれます。

これはサポートツールではなく、横断的なGo-to-Marketプラットフォームで、テンプレートの多くはAI BDRのような営業・CSの動きです。レビュアーはセットアップの容易さと、マークアップなしで自分のAPIキーを持ち込める透明性の高い料金モデルを高く評価しています。批判として、このリストの他のツールと同様に、規模拡大時のコストが高くなることと、管理・ガバナンス機能が価格の割に薄いことが挙げられます。

料金: クレジットベースで、上位プランほど実行あたりのクレジット消費が少なくなります。Free(0ドル、1日100クレジット)、Team(月199ドル、100,000クレジット)、Business(月599ドル、300,000クレジット)、そしてカスタムのEnterpriseです。G2では20件のレビューで4.3/5を維持しています。現在の料金ページはEnterpriseの「営業に相談」を前面に出していますが、セルフサーブプランは依然として存在します。

メリット:

• 引き継ぎを伴う本格的なマルチエージェントチーム
• 「Invent」によるエージェント作成の速さ
• マークアップなしの透明なモデル料金

デメリット:

• サポートではなくGTM向けに作られている
• 価格の割にガバナンス機能が薄い
• 規模拡大に伴いクレジットコストが上昇

総評: 収益系チーム全体にまたがるエージェント群が欲しいなら魅力的です。サポート用途に絞って使うツールではありません。

結局、どのノーコードAIエージェントビルダーを選ぶべきか?

1つの問いに答えれば、判断はすぐに絞られます。汎用エージェントを構築したいのか、それともカスタマーサポートの課題を解決したいのか、という問いです。

何でもありのエージェント構築が目的なら、エコシステムとスキルで選びましょう。柔軟な万能型ならBotpress、会話・音声設計ならVoiceflow、Microsoft環境ならCopilot Studio、規制の厳しいエンタープライズならStack AI、マルチエージェントのGTMならRelevance AI、パーソナル自動化ならLindyです。まだ絞り込み中であれば、ノーコードチャットボットツールの比較記事で汎用陣営についてさらに詳しく解説しています。

カスタマーサポートが目的なら、計算式は変わってきます。上記のキャンバスビルダーはどれも、フローの設計、ヘルプデスクの接続、自分自身でのテストを求めてきます。これこそ「ノーコード」がひっそりと隠している80%の作業です。サポート特化型ツールが取り除いてくれるのは、まさにこの作業です。だからこそ私は、何もないビルダーではなく、サポート向けに作られた会話型AIを、汎用のAIヘルプデスクと比べて検討することを勧めます。

以下のピッカーを使えば、出発点をすぐに絞り込めます。

eesel AIを試してみる

「趣味でエージェントを作ってみたい」ではなく、実際の課題がサポートチケットだからここまで読み進めたのなら、これが近道です。eesel AIはサポート特化型の選択肢です。Zendesk、Freshdesk、Gorgias、そしてヘルプセンターに接続し、過去のチケットから学習し、キャンバスを設計することなく実際の回答の下書きを始めます。

何度でも語りたい差別化ポイントはシミュレーションです。エージェントを過去数千件のチケットに対して再生し、顧客に触れる前に実際の解決率を確認できます。つまり、希望的観測ではなく根拠に基づいて本番稼働に進めるということです。料金は従量課金制でシート料金はなく、無料で試すことができます。キャンバスビルダーが約束する成果を、その隠れた80%の作業をせずに手に入れたいなら、まずはここから始めてください。