【生成AIによる業務変革LOG #9】

2025年、AIエージェント技術が普及し始めた理由と、OpenAI Agent Builderで実際に作ってみた話

最新世代のモデルでは、

• タスク分解
• 手順の再計画
• 適切なツール選択
• エラー時の自己修正

といった、複数の工程にまたがる「段取り」を扱う能力が、従来と比べて向上しています。
従来のモデルでは、ReActなどの手法を用いて、「考える」「行動する」「結果を受け取る」という流れをプロンプトで明示的に与えることで、振る舞いを安定させる工夫が一般的でした。
一方、2025年時点のモデルでは、目的と制約を与えるだけで、次に取るべき行動をモデル自身が判断できるようになってきています。
これは、エージェント的な振る舞いをプロンプト技術で補っていた段階から、モデル自身の前提能力として期待できる段階に近づいた、と捉えることができます。
技術者の感覚としては、AIエージェントを成立させるための最低条件が、実務で破綻（はたん）しにくい水準に達しつつある、という変化です。

2025年は主要ベンダーが一斉に動きました。

• OpenAI：AgentKit
• Google：Google ADK
• Microsoft：Microsoft Agent Framework

「Chatボット API」ではなく
"AIエージェント構築のためのAPI"を提供しはじめたことで、AIエージェントは特定の研究分野ではなく、標準的なアプリ構成になりつつある
という状況になっているように思います。

2024～2025年にかけて、ノーコードでLLMアプリを構築できるツールとしてDifyが台頭しました。
Difyによって、

• プロンプトのGUI設計
• RAGやツールの統合
• ワークフローの可視化
• 簡易的なAIアプリの公開

といったことがノーコードでできるようになりエンジニアではない人でもある程度生成AIアプリを作ることができるようになり、一気に広まっていったように思います。

「何をすればよいか」を、AI自身が段階に分けます。
→ 人が一つ一つ指示しなくても、
やるべき作業の流れを組み立てる。

文章を返すだけでなく、

• 調べる
• 計算する
• データを読む・書く
• 外部サービスを呼び出す

といったことを行います。

一回で終わらず、

• どこまで終わったか
• 何がうまくいかなかったか
• 次に何をするか

を意識しながら処理を続けます。

Dify などの外部プラットフォームでも GPT 系モデルは利用できますが、OpenAI Agent Builder はOpenAIが公式に提供するツールであるため、

• 新しいモデルや仕様への対応が比較的早い
• OpenAI が想定する最新モデルの使い方に沿って設計できる

という特徴があります。
特に、推論を伴うタスクやツール呼び出しを含む処理については、最新世代モデルを前提とした構成を、そのまま GUI 上で定義できるという点は、公式ツールならではの利点と言えます。

また、
GUIで作ったAIエージェントに関してスムーズな本番環境への移行が期待できる

OpenAI Agent Builder で定義したエージェントは、 OpenAI が提供するエージェント向けの実行基盤／API（例えば Responses API や Agents SDK といった公式ツール）から そのまま呼び出して利用できます。
つまり、OpenAI Agent Builder は GUIとコードが完全に地続きになっています。
この辺りはエンジニアとしてはとても評価できる部分だと思います。

• ①
  エージェントを画面に配置する
• ②
  どんな感じで調査をしてほしいかを書く
• ③
  ツールで「ウェブ検索」を指定

• ①
  エージェントを配置する
• ②
  説明にどのように分析してほしいかを指定する
• ③
  「コンテキストを追加する」から前のエージェントの出力をコンテキストに設定する

• ①
  エージェントを画面に追加する
• ②
  説明にどのように資料を作成してほしいか入れる

今回はマークダウンを形式として指定しています。

画面上部の実行マークを押すとプレビュー画面が画面が開きます。
好きなプロンプトを入れて実行すると3つのエージェントをしっかりと経由してマークダウン形式で出力してくれました。

• "プロンプトで無理やり制御する"必要がない
• 実行ログが強力でデバッグしやすい
• とりあえずのPoCを作るには圧倒的に早い
• GUIで作ってから API 移行できるのが良い
• LangChain より圧倒的に学習コストが低い

• 言語モデルの能力が「段取り」に最適化された
• プラットフォーム側が"エージェント前提"のAPIを整備
• OpenAI Agent Builderによりハードルが一気に下がった
• エージェントの利用が 研究から実務へ 移行した年

2025年は「エージェント実用化元年」だったと言えると思います。

• 多くの業務システムに"常駐AIエージェント"が組み込まれる
• 企業ごとに専用エージェントが存在する世界が当たり前に
• ワークフローより"自律タスク処理"が主役になる
• エージェント同士の連携が一般化
• RPAやiPaaSを実行基盤として、AIエージェントが判断を担い、RPAやiPaaSが処理を実行する構成になる

2025年は「エージェントが作れる年」 2026年は「エージェントが働く年」
になると予想しています。
このようにエージェントの存在はエンジニアのあり方を180度変えるようなゲームチェンジャーとなりつつあり、そうなってしまう未来がすぐそこです。2026年以降はエージェントとどう付き合っていくか。エージェントではできないことは何かといったところでエンジニアとしての価値を伸ばしていかなければならないと思います。

• ※
  いずれの資料も 2026.2.19 時点の情報です。

• REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS
• OpenAI API Platform Documentation
• AgentKit が登場
• Agent Development Kit
• Microsoft Agent Framework