こんにちは。

今回はエンジニアでなくても、AIエージェントでアイデアを実装できる時代へというテーマの記事になります。是非読んでいってください。

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マーケティング現場では、 「広告コピーを自動生成したい」「週次レポートを自動でまとめたい」 といった“AIで実現できそうなアイデア”が日々生まれています。

しかし、多くの場合は「実装にはエンジニアの手が必要」で、 せっかくの発想が形になるまでに時間がかかることが課題でした。

そんな中、OpenAIが公開した Agent Builder によって、 “ノーコードでAIエージェントを構築する” という新しい選択肢が生まれました。

Agent Builderは、テキスト生成モデル（GPTなど）をベースに、 チャットUI上でノードをドラッグ＆ドロップしてエージェントを構築できるツールです。

特徴は次の3つです。

• 🧠 思考をそのまま設計に変えられる：コードを書かずにAIフローを作れる
• 🔌 外部サービス連携が容易：Google Drive、Dropboxなどの情報源と接続可能
• 💬 チャット形式の出力：自然なUIでAIからの結果を受け取れる

また、Slackなど一部のサービスはデフォルトではコネクタが用意されていませんが、 Model Context Protocol（MCP） を使うことで、 自社環境に合わせたカスタム連携を実装することも可能です。 ただし、MCPを利用する場合には、自前でエンドポイントや認証処理を実装する必要があるケースもあり、 開発リソースを要する点には注意が必要です。

このように、標準連携とカスタム拡張を組み合わせることで、 非エンジニアでも業務に即したAIツールを自らデザインできるようになりました。

今回はテンプレートとして提供されている Web Research Agent + Summary Agent を使った例をご紹介します。 このエージェントは、企業やブランドの情報を自動で調査し、マーケティングに活かせる要約を生成します。

“You are a helpful assistant. Use web search to find information about the following company I can use in marketing asset based on the underlying topic. Put the research together in a nice display using the output format described.”

“Put the research together in a nice display using the output format described.”

Agent Builder上では、このようなプロンプトを設定し、 「Web調査 → 要約 → チャット出力」という一連のフローをノードで構築します。

Webからの調査結果は 構造化情報 としてまとめられます。
たとえば、「マクドナルド」を調査してみると、以下のような出力が生成されます👇

▼出力例①：Web調査エージェントでの構造化された会社情報

このように、業界・所在地・従業員規模・創業年などが統一フォーマットで整理され、 次の「要約エージェント」で扱いやすい形になります。

▼出力例②：要約エージェントでの最終出力

このような構成を使うと、以下のような利点があります。

• 🧩 ノーコードで構築できる：エンジニアに依頼せず、プロトタイプを即時作成
• 🌐 外部サービスと連携可能：Google Driveなどの社内データも検索対象に
• 💬 チャットUIで出力を確認：スプレッドシート保存が不要でも即利用できる
• 🔄 API連携やカスタムMCP拡張が可能：Slackなど非標準サービスとも統合できる

つまり、マーケター自身が「情報収集・整理・分析」を一気通貫で行えるようになるのです。

Agent Builderは、AI開発を専門職だけのものから、 「発想するすべての人の手に」戻すためのツールです。

今回紹介したWeb調査＋要約のワークフローは、ほんの一例。 キャンペーン分析、ブランドトーンチェック、顧客理解など、 アイデア次第でどんな用途にも応用できます。

ここまでお読みいただきありがとうございました。 Agent Builderのようなツールによって、誰もが自分のアイデアを形にできる時代が始まっています。 一方で、ビジネスの現場では、より複雑で個別性の高い課題に直面することも少なくありません。 私たちは、Agent Builderだけでは対応が難しいような課題にも真摯に向き合い、 AIの力で解決へ導くお手伝いをしています。

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