2025年のトップAIエージェント・ビルダー

カスタマーサポートの自動化

AIエージェントは、定型的な顧客からの問い合わせに対応し、応答時間を短縮し、複数のチャネルで24時間365日のサポートを提供することで、顧客満足度を向上させ、運用上のオーバーヘッドを削減することができる。

単純な問い合わせにとどまらず、AIエージェントは顧客の感情を追跡し、リアルタイムのフィードバックを収集することができる。また、CRMシステムと統合し、高度にパーソナライズされたサポートを提供することもできる。この機能により、顧客は複数のチャネルで一貫性のある効率的なサービスを受けることができる。

例 FAQの処理、チケットのエスカレーション、ライブチャットの応答。

タスク・オートメーション

AIエージェントは、反復作業を自動化し、CRMやプロジェクト管理システムなどのツールと統合することで、社内のワークフローを合理化し、効率的でミスのないオペレーションを維持する。

これらのエージェントは、部門間のワークフローを管理するようにプログラムすることもでき、タイムリーな承認と期限の追跡を保証します。反復的なワークフローを自動化することで、企業は貴重な時間を節約し、戦略的イニシアチブに集中することができます。

例データ入力、メール仕分け、タスクスケジュール管理。

セールス＆マーケティング

AIエージェントは、リードジェネレーションの自動化、見込み客の育成、マーケティングパイプラインを強化することによるパーソナライズされた顧客体験の提供により、収益の向上を支援します。

AIエージェントは、潜在顧客と積極的に関わり、パフォーマンス指標を追跡することで、営業パイプラインの効率と効果の両方を向上させる。

例リードクオリフィケーション、キャンペーンの最適化、パーソナライズされたアウトリーチ

ITサポート

AIエージェントは、テクニカルサポートリクエストの自動化、システムの健全性の監視、エンジニアリングワークフローにおけるシームレスなチームコラボレーションを可能にすることで、ITオペレーションを強化します。

エンジニアリング・チームにとっては、コード・レビューの自動化やリグレッション・テストの実施により、一貫した品質と生産性を確保できる。さらに、サポートリクエストの自動化、システムの健全性の監視、追加タスクの実行が可能になる。

例パスワードリセット、エラー監視、システム診断。

1.ラングチェーン

LangChainは、ダイナミックでマルチターンな会話に秀でたコンテキストアウェアエージェントを構築するために設計された強力なフレームワークです。複数のバックエンドとシームレスに統合することで、LangChainは開発者が多様なアプリケーションのために非常に柔軟なワークフローを作ることを可能にします。

ホスティング：オープンソース。セルフホスティングが必要。

主な特徴

• ダイナミックでマルチな会話のためのモジュラー設計。
• 様々なバックエンドとの統合をサポート。

価格：オープンソースで利用は無料。追加の企業向けサポートには費用がかかる場合がある。

タグNLP, モジュラー, 柔軟性, 開発者に優しい.

2.ラマインデックス

LlamaIndexは、大規模なデータセットをAIのワークフローに統合し、データを照会して意思決定に利用する方法を強化することに特化しています。その高度なインデックス機能は、エンタープライズグレードのアプリケーションに最適です。

ホスティング：オープンソース。セルフホスティングが必要。

主な特徴

• テキスト、表形式データ、APIのための高度なデータインデックス作成。
• シームレスなクエリとモジュラーアーキテクチャ。

価格：オープンソースで無料。企業向け機能はリクエストに応じて利用可能。

タグデータドリブン, インデクシング, クエリ, エンタープライズ.

3.Botpress

Botpress は、AIエージェント駆動型システムを構築するためのプラットフォームです。ビジュアルなワークフロー設計、広範なAI統合、マルチチャネル対応により、顧客とのやり取りやワークフローの自動化に最適です。

主な特徴

• 非技術的なユーザーのための視覚的なワークフロー設計。
• マルチチャネルのサポートとシームレスな統合。

価格：無料プランと有料プランがあります。

タグエンタープライズ, ワークフローの自動化, ビジュアルデザイン.

4.クルーAI

CrewAIはマルチエージェントコラボレーション用に設計されています。AIエージェントが連携して作業できるため、チーム指向のワークフローや複雑なオーケストレーションに最適です。

ホスティング：オープンソース。セルフホスティングが必要。

主な特徴

• 役割ベースのエージェント機能。
• シーケンシャルまたはパラレルタスクのワークフロー自動化。
• エージェント間のインテリジェントなコラボレーション。

価格：オープンソースで無料。企業向けオプションもあり。

タグコラボレーション, マルチエージェント, ワークフロー, チーム指向.

5.フィダータ

Phidata は、分析とレポート作成に特化したエージェントを専門としています。データの可視化と意思決定ツールに依存して業務を推進するビジネスに最適です。

ホスティング：オープンソース。セルフホスティングが必要。

主な特徴

• データの可視化と分析主導の洞察のためのツール。
• データを活用して意思決定を行うビジネス向けに設計されています。

価格：オープンソース。

タグ分析, レポート, データ中心, 可視化.

6.オートGPT

AutoGPTは、自律的なタスク実行のために設計された実験的なフレームワークです。開発者は、自律的にタスクを実行するエージェントを作成することができます。

ホスティング：オープンソース。セルフホスティングが必要。

主な特徴

• 完全に自律的なワークフロー。
• 特定の目的に対するタスク指向の設計。

価格：無料、オープンソース。

タグ自律型, タスク指向, 実験的, オープンソース.

7.AG2

AG2は、適応性と実際のAIアプリケーションを重視した次世代プラットフォームです。複雑なタスクに対応する柔軟で堅牢なシステムを必要とするイノベーター向けに設計されています。

主な特徴

• 複雑な作業に対する最先端の適応性。
• 堅牢なAPIサポート。

価格料金の詳細はお問い合わせください。

タグ適応力, 最先端, 実世界, 革新的.

1.AIエージェントは従来のチャットボットやRPAツールと何が違うのか？

AIエージェントは従来のチャットボットやRPAツールとは異なり、固定されたスクリプトや硬直したルールに従うのではなく、コンテキストを理解し、ユーザーの意図を推察し、取るべきアクションを動的に決定する。従来のチャットボットは事前に記述されたフローに基づいて応答するが、RPAボットは状況の変化に適応することなく繰り返しタスクを実行する。AIエージェントは、予測不可能な入力を処理し、複数のシステムと統合し、リアルタイムで意思決定を行うことができ、静的なツールではなく、自律的な問題解決者のように機能する。

2.プログラミングの知識がなくてもAIエージェントビルダーを使えますか？

多くのプラットフォームがドラッグアンドドロップのインターフェースやビジュアルフローエディタを提供しているため、プログラミングの知識がなくてもAIエージェントビルダーを使用することができます。これらのコード不要のツールは、コードを書くことなく会話をデザインし、エージェントをデプロイすることができますが、より高度なロジックや統合を構築するには、技術的なスキルが必要な場合があります。 

3.AIエージェントにおける「自律的」とは？

AIエージェントの文脈における「自律的」とは、エージェントが、人間から各ステップを明示的に指示されることなく、取るべき行動を決定できることを意味する。単一のスクリプトに従うのではなく、推論と利用可能なツールを使用して、特定の目標を達成するための行動を計画し、調整する。これによって、ユーザーの入力のバリエーションに対応し、結果を導くために独自に動作することができる。

4.AIエージェントはSiriやAlexaのようなデジタルアシスタントとどう違うのか？

AIエージェントは、SiriやAlexaのようなデジタルアシスタントとは異なり、質問に答えたり簡単なコマンドを実行したりするだけでなく、複数のステップのプロセスを実行し、コンテキストとデータに基づいて意思決定を行うように設計されているからだ。SiriやAlexaは通常、情報を提供したりスマートデバイスを制御したりするが、AIエージェントは、CRM記録の更新やビジネスプロセスのエンドツーエンドの管理など、複雑なワークフローを実行できる。 

5.ルールベースのワークフローとエージェントベースのワークフローの違いは何ですか？

ルールベースのワークフローとエージェント型のワークフローの違いは、ルールベースのワークフローは、あらかじめ定義された「もし、こうだったら」という指示に従うため、予期せぬシナリオに直面したときに破綻してしまうことである。対照的に、エージェント型ワークフローは、新しい情報に適応し、最適な行動方針を適応的に決定する。このため、エージェント型システムは、厳格なルールだけでは不十分な、複雑で変化しやすいタスクの処理にはるかに適している。