PipedriveとAgentKitの連携:2025年版ガイド

Kenneth Pangan
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Kenneth Pangan

Amogh Sarda
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Last edited 2025 10月 30

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もしあなたが営業チームの一員なら、常に競争優位性を求めていることでしょう。一分一秒が重要な現代において、AIを使って面倒な作業を処理することは、もはやSFの世界の話ではなく、基本的なニーズとなりつつあります。だからこそ、Pipedriveのような堅実なCRMと、OpenAIのAgentKitのような新しいAIツールキットを連携させるという話を聞けば、少し興奮するのも無理はありません。

この記事では、PipedriveとAgentKitの連携がどのようなものになるか、その概要を率直にご紹介します。連携によって実現できる素晴らしい機能、直面するであろう課題、そしてなぜ多くのチームにとって、よりシンプルですぐに使えるソリューションの方が現時点では賢明な選択となりうるのかについて解説していきます。

Pipedriveとは?

AIの深掘りをする前に、まずはPipedriveについて簡単にご説明します。Pipedriveは、その核心において、実際にモノを売る人々のために作られた営業特化型のCRMです。会社全体のオールインワンソリューションを目指す一部のプラットフォームとは異なり、Pipedriveは営業チームが見込み客をパイプライン上で進め、案件を成約させることに特化しています。

その主な特徴は、視覚的なセールスパイプラインです。これにより、すべての案件がどの段階にあるかをいつでも明確かつシンプルに把握できます。しかし、それは単なる見栄えの良いダッシュボード以上のものです。Pipedriveは、リードの管理、会話の追跡、そして反復的な営業タスクの一部を自動化するのに役立ちます。独自のAIセールスアシスタントや、何百もの連携機能を備えたマーケットプレイスも擁しており、このプラットフォームがすでに自動化に精通していることを示しています。そのため、AIでさらに一歩先を目指したいチームにとって、絶好の出発点となるのです。

Pipedriveの視覚的なセールスパイプラインの様子。チームが案件を追跡し、リードを効果的に管理するのに役立ちます。PipedriveとAgentKitの連携により、このプロセスが強化される可能性があります。::
Pipedriveの視覚的なセールスパイプライン。チームが案件を追跡し、リードを効果的に管理するのに役立ちます。PipedriveとAgentKitを連携させることで、このプロセスをさらに強化できます。

OpenAIのAgentKitとは?

ChatGPTのことはもちろんご存知でしょうが、OpenAIが取り組んでいるのはチャットボットだけではありません。AgentKitは、実際のビジネスタスクに対応できるAIエージェントを構築するための、野心的な新しいツールキットです。Zapierやn8nといった自動化プラットフォームに代わる、強力なローコードの選択肢となることを目指しています。その目的は、人々がAIワークフローを作成するために多数の異なるツールを継ぎ接ぎする手間をなくし、すべてを一つの屋根の下に集約することです。

Pro Tip
AgentKitの「エージェントビルダー」を理解する最良の方法は、デジタルのホワイトボードとして考えることです。様々なAIスキルをドラッグ&ドロップし、他のアプリと接続できます。まるでレゴブロックで自分だけの小さなAIアシスタントを組み立てるような感覚です。

AgentKitの主要な構成要素

AgentKitは、4つの主要なパーツで構成されており、それぞれがパズルの異なるピースを担っています。

  • エージェントビルダー: これがメイン機能で、エージェントのロジックを設計し、実行すべきすべてのステップを接続するための視覚的なキャンバスです。

  • ChatKit: 構築したエージェントを、カスタマイズ可能なチャットインターフェースとともに独自のアプリに直接組み込むことができるツールセットです。

  • Evals for Agents: エージェントが実際にどれくらいうまく機能しているかを測定するためのツールで、実務で本格的に使用する前にその信頼性をテストできます。

  • コネクターレジストリ: エージェントを他のアプリや社内ツールに安全に接続するためのシステムで、これによりデータの取得やアクションの実行が可能になります。

これらのパーツを組み合わせることで、非常に完成度の高いツールキットとなります。しかし、後述するように、これは明らかに高度な技術スキルを持つチームを対象としています。

PipedriveとAgentKitの連携はどのように機能するのか

では、どうすればAgentKitとPipedriveを連携させることができるのでしょうか? 通常、この接続はモデルコンテキストプロトコル(MCP)と呼ばれるものを通じて行われます。MCPは、AIモデルが外部ツールに安全に接続して使用できるようにする「翻訳機」のようなものだと考えてください。MCPサーバーは基本的にAIに対して、「ほら、これが君が使えるツールで、これがその使い方だよ」と伝えます。

理想:自動化できること

一度接続されれば、その可能性は非常に興味深いものになります。AgentKitの推論能力と、Pipedriveアカウント内の豊富な営業データを組み合わせることで、理論的には非常に役立つ自動化を構築できるでしょう。

  • ハンズフリーのリードエンリッチメント: Pipedriveで新しいリードを取得し、オンラインでLinkedInプロフィールや企業情報を見つけ出し、連絡先レコードを自動的に入力するエージェントを想像してみてください。もう手作業での検索は不要です。

  • よりスマートなリードの評価: エージェントが新しいリードの詳細を確認し、理想的な顧客プロファイルと比較して適合度をスコアリングし、誰も指一本動かすことなく適切な営業担当者に割り当てることができます。

  • 会議準備の自動化: 電話会議の1時間前に、エージェントが見込み客の会社に関する最新ニュースを収集し、Pipedriveからの過去の会話をレビューし、営業担当者向けに簡単なブリーフィングを作成します。

  • 能動的なパイプライン管理: 停滞している案件を監視するエージェントを持つことも可能です。そのエージェントは、案件が停滞している理由を突き止め、次のステップを提案したり、状況を再び動かすためにフレンドリーなフォローアップメールを作成したりできます。

現実:なぜ構築は見た目より難しいのか

ここで理想が現実の壁にぶつかります。これらはすべて素晴らしい響きですが、AgentKitのような汎用ツールキットでこれらを構築するには、いくつかの大きな障害が伴います。

第一に、「ノーコード」よりもはるかに複雑です。 AgentKitにはビジュアルビルダーがありますが、エラーを処理し、予期せぬユーザーリクエストに対応し、安全に実行できるエージェントを作成するには、技術的なノウハウが必要です。これはドラッグ&ドロップというよりは、安定したシステムを設計することに近く、ソフトウェアエンジニアリングに近い感覚です。

第二に、コネクターライブラリが小規模で新しいという点です。AgentKitはまだ新しいため、Zapiern8nのような確立されたプラットフォームと比較すると、あらかじめ構築されたコネクターのリストは非常に小さいでしょう。Pipedriveをチームが依存している別のツールに接続する必要がある場合、おそらくカスタムコネクターを自作する必要があり、それでは「ローコード」プラットフォームの本来の目的が損なわれてしまいます。

第三に、AgentKitは特化されていません。 これはあらゆる種類のエージェントを構築するために設計された広範なプラットフォームです。営業やカスタマーサポートチーム独自のワークフロー向けに特別に設計されたものではありません。つまり、白紙の状態から始めるということです。Pipedriveのデータで本当に役立つものにするためには、すべてのプロンプトを作成し、ロジックを設計し、すべての安全チェックをゼロから構築する必要があります。

最後に、予測不能なコストと不透明なROIが挙げられます。これらのプラットフォームの価格設定は、しばしば「トークン」に基づいており、これはAIが「思考」した量に応じて支払うことを意味します。これにより、月々の請求額が全くの予想外になる可能性があります。さらに重要なのは、エージェントを本番稼働させる前に実際のデータでどのように動作するかを簡単に確認する方法がないため、投資が報われるかどうかは賭けになるということです。

よりシンプルな代替案:営業とサポートのためのeesel AI

カスタムAIエージェントをゼロから構築することは、未来に向けた素晴らしいアイデアですが、ほとんどのチームは6ヶ月に及ぶ研究プロジェクトにならずに今日から機能するソリューションを必要としています。ここで、eesel AIのような専用プラットフォームが役立ちます。これは、既存のセットアップに直接プラグインして、最前線のサポートを自動化し、初日から営業チームを支援するように設計されています。

数ヶ月ではなく数分で本番稼働

セットアップの違いは歴然です。eesel AIは信じられないほど簡単に使えるように作られています。Pipedriveの案件に関する多くの顧客との会話が記録されているであろうZendeskFreshdeskIntercomなどのヘルプデスクに、ワンクリックで接続できます。開発者や複雑なAPI作業は必要ありません。接続した瞬間から、eesel AIは過去のサポートチケット、ヘルプ記事、社内のGoogleドキュメントなど、既存のナレッジから学習を開始します。

強力なシミュレーションでテスト

eesel AIの最大の利点の一つは、シミュレーションモードです。エージェントを構築してただ祈るのではなく、安全な環境で自社の過去の数千件の顧客チケットを使ってAIをテストできます。

これにより、実際の顧客向けに稼働させる前に、AIが単独で解決できるチケット数と節約できるコストを現実的に予測できます。AgentKitのような汎用ツールに伴う当て推量をすべて取り除き、自信を持って導入することができます。

専用に構築されたエンジンで完全なコントロールを

eesel AIカスタマーサービスと営業のワークフローに特化して設計されているため、汎用ツールでは提供できないレベルのコントロールが可能です。

  • 選択的な自動化: AIが回答する質問の種類を正確に選択できます。簡単なものから始めて、それ以外はすべて人間に引き継がせることができます。慣れてきたら、より多くのことを処理させることが可能です。

  • カスタムアクション: eesel AIのエージェントは、単に回答を提供するだけではありません。Shopifyで注文を検索したり、ヘルプデスクのチケットフィールドを更新したり、特定のチームに会話を送信したりといったアクションを実行するように設定できます。

  • 透明性のある価格設定: eesel AIなら、忙しい月の後に驚くような請求書が届くことはありません。当社のプランはAIによる解決数ではなく、必要な機能に基づいているため、コストは常に予測可能です。

この動画は、RingoverのようなツールをPipedriveに直接統合することで、生産性をいかに向上させられるかを示しています。これはPipedriveとAgentKitの連携が目指すゴールと似ています。

PipedriveユーザーのためのAgentKit vs. Zapier vs. eesel AI

全体像を把握するために、Pipedriveを使用しているチームにとってこれらのツールがどのように比較されるかを簡単に見てみましょう。

機能OpenAI AgentKitZapiereesel AI
主な用途複雑なカスタムAIエージェントをゼロから構築。シンプルなトリガー&アクションのワークフロー自動化。最前線のサポート&営業タスクの自動化。
セットアップ時間本番稼働可能なエージェントに数週間から数ヶ月。数分から数時間。数分で本番稼働。
AIの専門性汎用AI。基本的なAI機能(テキスト生成など)。カスタマーサービス&営業向けに特化して構築。
テスト&シミュレーションプレビューモードでの手動テストが必要。個々のステップの基本的なテスト。本番稼働前に過去のデータで強力なシミュレーションが可能。
ナレッジソース利用可能なコネクターに依存(まだ多くない)。8,000以上のアプリ連携。過去のチケット、ヘルプセンター、ドキュメントなどから統合されたナレッジ。
価格モデルトークンベースおよび従量課金制の可能性(予測不能)。タスクベース(使用量が多いと高価になる可能性あり)。予測可能な月額料金、解決ごとの課金なし。

今すぐ実用的なAI自動化を始めよう:PipedriveとAgentKitの連携に関する結論

PipedriveとAgentKitの連携は、カスタムAIの未来を垣間見ることができる魅力的なものです。しかし、ほとんどのチームにとっては、急な学習曲線、未検証の信頼性、そして時間とリソースの多大な投資を伴う大きなプロジェクトです。

応答時間の短縮、反復的な質問への対応、エージェントがより重要な業務に集中できるようにするなど、今日現実の問題を解決する必要がある私たちにとって、専門的で使いやすいプラットフォームが最も手っ取り早い方法です。eesel AIは、数ヶ月かかるセットアップなしでカスタムAIワークフローの力を提供するため、来年ではなく今週中にソリューションを立ち上げることができます。

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よくある質問

PipedriveとAgentKitの連携は、外部データを見つけてリードエンリッチメントを自動化したり、見込み客をスコアリングしてリードの評価を改善したり、会議のブリーフィングを準備したり、停滞している案件を特定してアクションを提案することでパイプラインを能動的に管理したりできます。

AgentKitはビジュアルビルダーを提供していますが、堅牢でエラーのないPipedriveとAgentKitの連携を構築することは、単純な「ノーコード」よりも複雑です。安定したシステムを設計するためには、ソフトウェアエンジニアリングに似た技術的ノウハウがしばしば必要になります。

チームは、AgentKitの限られたコネクターライブラリ、営業に特化していない汎用的な性質、カスタムロジックをゼロから構築する必要性、そしてトークンベースの価格モデルに伴う予測不能なコストに苦労する可能性があります。

PipedriveとAgentKitの連携にかかるコストは、多くの場合トークンベースです。これはAIの使用量に応じて費用が変動し、月々の請求額が予測不能になることを意味します。これは、予測可能な月額料金を提供するeesel AIのような専門ツールとは異なります。

専門プラットフォームは、より迅速なセットアップを提供し、営業およびサポートワークフロー向けに特別に設計されており、過去のデータでの強力なシミュレーションテストなどの機能が含まれています。これにより、当て推量が減り、予測可能な結果で迅速な導入が可能になります。これは、PipedriveとAgentKitの連携の広範なアプローチとは異なります。

PipedriveとAgentKitの連携は、AgentKitコネクターレジストリに依存して他のアプリケーションや社内ツールにリンクします。AgentKitは新しいため、現在、事前に構築されたコネクターライブラリは小規模であり、多くのデータソースでカスタムコネクターが必要になる可能性があります。

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Kenneth Pangan

Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.

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