るチャットボットや自動応答システムは、従来のコードだけで構築する
近年、AI技術の急速な進化により、企業や開発者が求めるチャットボットや自動応答システムは、従来のコードだけで構築する方法から大きく変革しつつあります。OpenAIが発表した最新の「Agent Kit」は、エージェントの構築、デプロイ、評価を一元管理できる画期的なツールとして、スタートアップから大企業に至るまで幅広い現場で注目されています。
今回のデモンストレーションでは、Visual Workflow Builderを活用したエージェントの作成手法、外部ツールとの統合、評価システム（Evals）を駆使した実際のワークフロー解析など、従来の手法では困難だった複雑な処理やデータ連携がどのように簡略化されるかが実演されました。多様なユースケースに対応するため、カスタマイズ可能なUI「Chatkit」や、外部のMCPサーバとの連携も可能となり、リアルタイムなツール呼び出しや、エージェントのプロンプト自動最適化までが実現。
今回の記事は、エージェントの構築における複雑なプロセスをシンプルにし、さらに評価・改善のフェーズも迅速化することで、より信頼性の高いAIシステム作りに大きく貢献する内容となっています。多忙な営業担当者が情報収集やメール生成、リードの自動分析を行うなど、具体的なユースケースに基づいた実践的なデモは、実際に業務効率を大幅に向上させる可能性を感じさせます。今後、より多くの企業がAgent Kitを活用することで、AIによる自動化の恩恵が現場に広がっていくことは間違いありません。
Agent Kitとは？その革新的なエージェント技術の全貌と内部構造 Agent Kitを活用した実際のデモとその応用事例 ～シンプルな操作で高度なタスクを実現する現場レポート～ Agent Kit評価ツール（Evals）の詳細解説と今後の展望 ～実際の評価プロセスで見える課題と改善ポイント～ まとめ Agent Kitとは？その革新的なエージェント技術の全貌と内部構造
OpenAIが今回リリースした「Agent Kit」は、これまでエージェントを構築するために必要だった複雑なコード記述やバージョン管理、ツールの統合、UI構築に関する課題を一挙に解決するためのツール群です。長い開発サイクルを経なければ実現できなかった部分を、視覚的なワークフロービルダーと連携ツールによって劇的に効率化する仕組みが特徴です。従来はコードベースで記述し、更新時に破壊的な改修が必要であったり、複数のシステム間でのデータの連携やエラー処理に膨大な時間が割かれていましたが、Agent Kitではそのすべてが一つのプラットフォーム上で実現されます。ユーザーはエージェントの各コンポーネント（データの入力、ツール呼び出し、アウトプットの整形など）を直感的にドラッグ＆ドロップで構成でき、エラー原因があればシステム上で視認できるデバッグ機能も搭載されています。これにより、開発者は専門知識がなくても、あるいはコードの記述に不安がある場合でも、短期間で高性能なエージェントシステムを組み立てることが可能となりました。
Agent Kitの技術スタックは、エージェントビルダー、ツールとの統合、プロンプト自動最適化、ガードレール設定、そして実際に動作するUIであるChatkitと、複数のコンポーネントから構成されています。特にエージェントビルダーでは、エージェントを原子性の高い単位として定義し、各処理の段階ごとにバージョン管理がなされるため、更新時の破壊的な変更を避けつつ、スムーズな運用が可能となっています。さらに、接続するツールの管理はコネクタレジストリにより安全に取り扱われ、第三者モデルの利用や外部APIとの連携も実現されるため、再利用性の高い設計がなされている点も大きな魅力です。
具体例として、エージェントは、ある企業のセールスチームがリードの質を向上させるため、データ分析、リードのスクリーニング、そしてアウトバウンドメール生成といったタスクを処理するために利用されます。まず、質問分類エージェントが入力された問い合わせを解析し、問い合わせ内容が「データ分析」「メール生成」「リードスクリーニング」のいずれかに属するかを判定します。プロンプトの中には、モデルに対して厳密な出力フォーマットを求める指示が含まれており、ユーザーが指定したスキーマに沿って結果を出力するようになっています。そのため、後続の処理でエラーが起こる可能性が著しく低く、トラブルシューティングも迅速に行えます。
この仕組みの中核をなすのが、Agent Kitが採用している従来のエージェントSDKの進化系であり、視覚的な操作性と柔軟なルーティング機能を両立させている点です。たとえば、質問分類によって分岐先を条件分岐で決定し、データ分析エージェントの場合は外部のMCPサーバや、データベース（ここではデータブリックス）への問い合わせツールが自動で呼び出されます。ユーザーはツールの認証方式としてパーソナルアクセストークンを利用するなどして、セキュリティが保証される仕組みを導入できます。実際のデモでは、データブリックスへのクエリ発行時に、ユーザー操作による承認が求められる場面もあり、これによって予期しない誤作動やセキュリティリスクが抑えられるよう工夫されています。
また、Agent KitはUIコンポーネントとしてChatkitを提供しており、ここではエージェントが生成した結果を美しく表示するための豊富なウィジェットが用意されています。例えば、単にテキストで結果を出力するだけでなく、カスタマイズ可能なグラフや画像、さらには独自のブランドガイドラインに沿ったメール作成ウィジェットなどを利用することができ、ユーザー体験を向上させると同時にエージェントの有効性を証明しています。
Agent Kitの技術全体を理解するには、下記の主要コンポーネントがどのように連携しているかを知ることが重要です。
エージェントビルダー：視覚的にワークフローを構築するツール。エージェントの各処理ノードをドラッグ＆ドロップで整理でき、バージョン管理も可能。
コネクタレジストリ：安全に外部ツールやデータベースと連携するための管理機能。パーソナルアクセストークンやAPIキーを用いた認証をサポート。
内蔵Evalsシステム：リアルタイムの生成結果の評価を可能にする仕組み。評価プロセスにより生成内容の精度を高め、最適なプロンプト自動化を実現。
Chatkit：実際に動作するUIであり、ウェブ上や社内システムで即座にエージェント結果を表示するためのウィジェットが豊富に用意されている。
このようなコンポーネント間の連携により、開発者はエージェントの各構成要素を個別にテスト・評価しながら、最終的に高信頼性のエンドツーエンドシステムとして構築できます。セッション中では、データ試験や評価作業を担当したHenry氏が、具体的な評価プロセスとして個々のエージェントノードに対して「Evaluate」ボタンを用いてテストを実施する様子が紹介されました。各ノードは個別の評価ができ、それをまとめたTrace（処理の痕跡）として全体のパフォーマンスチェックが行われ、エラー検出や改善策の提案にもつながります。結果として、エンドユーザーに提示されるアウトプットには、専門家によるグレーディング基準が内蔵され、業務上の要求に即した高品質な回答を保証しています。
さらに、Agent Kitは従来のエージェントSDKと比較して、より直感的で視覚的な操作が可能となるため、プログラミング知識に自信のないユーザーでも扱いやすく、ラピッドプロトタイピングが実現できる点が大きな強みです。しかしながら、複雑なツール呼び出しや多種多様なユースケースに対応するためには、エージェントの動作全体を理解し、適切な評価基準やガードレール設定を行う必要があります。この点については、現状のデモでは機能の一部に細かい不具合が発生する場面もあり、ドラッグ＆ドロップの操作性においてわずかなバグが確認されたケースも報告されています。こうしたマイナス面も含め、改善が継続的に行われていることが分かり、ユーザーからのフィードバックを重視したアップデートが期待されます。
また、Agent Kitは各工程ごとに試行錯誤を重ね、業務側のニーズに合った評価ツールとして発展してきました。その結果、企業内で使われる内部生産性向上ツールや顧客サポートのトリアージ、さらにはマーケティングキャンペーンにおけるメール配信の自動化など、幅広いユースケースが実現されています。これらのシステムは、シンプルなUI操作と事前に用意されたテンプレートを活用しながら、構築にかかる時間を大幅に短縮する効果をもたらしています。エージェントの細部の動きを確認しながらトラブルシュートできるため、エラー発生時の迅速な修正やプロンプト最適化にも対応可能です。こうした運用方法は、デモの中でも明示されており、信頼性を高めるためのエンドツーエンド評価システムは非常に効果的と言えるでしょう。
Agent Kitを活用した実際のデモとその応用事例 ～シンプルな操作で高度なタスクを実現する現場レポート～
今回のセッションでは、Agent Kitを用いて実際の業務に直結する3種類のエージェントを構築するデモが行われました。まずは「質問分類エージェント」の紹介から始まり、問い合わせ内容を「データ分析」、「メールエージェント」、「リードスクリーニング」の3つに自動的に分類する仕組みが説明されました。分類された入力は、各エージェントが担当する専門領域に振り分けられ、例えばデータ分析エージェントでは、外部MCPサーバを経由してデータブリックスから情報を取得する処理が実行されます。エージェントは、回答がただのテキスト出力に留まらず、ユーザーにとって分かりやすいように、自然言語で整形された結果や、ウィジェットとして豊富なUIコンポーネントで表示されるため、業務現場での活用範囲は非常に広いものとなっています。
デモ中、開発者であるSamarth氏は、実際のエージェント構築の流れを画面共有しながら説明を行いました。彼は、エージェントの最初のステップとして、スタートノードから「質問分類エージェント」をドラッグ＆ドロップで配置し、そこに入力された問い合わせ内容を元に、以下の３種類のエージェントへ分岐する仕組みを構築しました。配置したエージェントは各々独自のプロンプトが設定され、出力フォーマットとしてJSON形式などのスキーマが定義されています。このようにして、「メール生成エージェント」が、提供されたPDFファイル内のキャンペーン資料や、既存のテンプレートと連携して、より具体的なメール文面を生成する一方で、「データ分析エージェント」は、MCPサーバに対して動的にクエリを発行し、結果をそのまま返答するという動作を実現します。さらに、「情報収集エージェント」は、インターネット上の公開情報から企業の基本情報や業績データを抽出するための構造化フォーマットを採用しており、エージェントの多角的な利用例として非常に印象的なものでした。
このようなデモが実現できる背景には、Agent Kitが内蔵する下記のような特徴が影響しています。
視覚的なワークフロー構築機能により、ノードごとの役割分担やツール呼び出しの順序が明確に定義できる点
各エージェントが出力するデータに対して厳密なスキーマ検証を実施し、後続処理への影響を最小限に留める仕組み
外部サービスへの認証と接続が、パーソナルアクセストークンやAPIキーを通じて安全に管理される仕組み
生成されたアウトプットをリアルタイムで評価・最適化するためのEvalsシステムと連携し、品質を常に改善するプロンプト最適化機能
デモの中で、具体的な事例として、企業の営業部門が忙しい中でリード獲得にかかる時間を節約するため、このシステムを用いてメールの雛形を自動生成し、短時間で複数の候補を提示するというプロセスが実演されました。さらに、内部生産性向上のため、チーム内での重複作業を防止する仕組みとして、データ分析から得られた結果が即座に、グラフやウィジェットによって表示されるなどの工夫がなされ、実務に直結する多彩な応用事例が示されています。システムの操作性はシンプルでありながら、複雑なタスクも背後で高度に並列処理されるため、実際の業務現場においては、従来数週間かかっていた開発工程を数日、あるいは数時間に短縮できる可能性を秘めています。
また、エージェント同士の連携によって、分岐条件が複雑な場合でも、最終的に一貫性のある出力が得られるように制御されています。たとえば、質問分類エージェントが出力した分類結果を状態変数として保持し、その後の条件分岐でデータやメール、リードの各エージェントに適切にルーティングする仕組みは、従来のコードベースでの実装では非常に手間がかかる部分でした。しかし、Agent Kitではその全てが視覚的に管理でき、操作ミスや設定漏れを低減する設計となっています。実際のデモ映像では、分類ミスが発生した場合に、システム内に原因を指摘するエラーメッセージが表示され、迅速なデバッグが可能である様子も確認されました。これにより、ユーザーが安心してシステムを運用できるよう、品質保証が徹底されていることが強調されました。
さらに、デモでは、従来はユーザー自身でコードを書いていた部分を、直感的なUIとAIの力で代替する試みがなされ、エージェントの設計におけるプロンプトの重要性と、それを最適化するための自動改善機能が紹介されました。特に、エージェントが生成した文章について、ユーザーがフィードバックを行い、その結果を基にプロンプトが自動的に書き換えられる仕組みは、試行錯誤を大幅に簡略化するものとして高く評価されました。これにより、エージェント開発における煩雑な調整作業が軽減され、結果として市場への提供スピードが向上する点は、業界内でも大きな注目を集めることでしょう。
Agent Kit評価ツール（Evals）の詳細解説と今後の展望 ～実際の評価プロセスで見える課題と改善ポイント～
Agent Kitの大きな特徴の一つは、エージェントが動作した際のトレース情報と、その評価プロセス（Evals）を統合したシステムにあります。Henry氏が紹介したデモでは、各エージェントノードが実際に動作を開始する前に、「Evaluate」ボタンを押して個々の処理をテストできることが説明されました。これにより、エージェントは各単位で動作の正確性を確認できるため、システム全体の信頼性向上に大きく寄与しています。例えば、金融サービスの分野において、ある企業の売上や利益の分析を行うエージェントでは、実際の生成結果と、あらかじめ用意されたグラウンドトゥルース（正解データ）を比較することで、どの部分に誤差があるのか、または不足している要素がどこかを明確にすることができました
評価ツールはまず、各エージェントから出力されたデータを一覧表示するデータセット形式で提示され、ユーザーは生成された結果に対して、簡単なサムズアップやサムズダウン、さらには自由記述による詳細なフィードバックを入力することが可能です。こうしたフィードバックは、後に自動プロンプト最適化のアルゴリズムへと反映され、システム自体が自己改善する仕組みとなっています。さらに、複数のエージェントが連携して動作するシステム全体を評価するために、各トレース（処理の履歴）に対して、共通の評価基準を適用する仕組みが整っており、問題の根本原因を迅速に特定できるようになっています。
実際のデモでは、数件のトレースデータを用い、個々の生成結果に対して、エージェントが「買い」「売り」「ホールド」の推奨を含むかどうかや、競合他社との比較分析が適切に行われているかといった基準でグレーディングが実施されました。評価ツールは、非常に多くのデータを効率的に処理できる設計がなされているため、現場で実際に使われる際には、数十件、数百件のトレースに対しても瞬時に評価を実施できる点がその強みです。Henry氏は、特に評価の自動化に焦点を当て、ユーザーが手作業でプロンプトを調整するのではなく、システムが自律的に最適なプロンプトを提案する「Optimize」ボタンの存在を力説しました。これにより、例えばメールエージェントにおいて、わずか数件の事例からでも最適化が進み、実運用時のユーザー体験が格段に向上する可能性が示されています。
評価プロセスにおいては、各エージェントの生成結果の根拠を明示するため、詳細な「ラショナル」表示も行われ、どの部分が評価基準を満たしていないのか、具体的な問題点を抽出することが可能となっています。例えば、 CNBCやBaronsといった第三者の情報源が不適切に引用されているケースや、必須要素である買い・売り・ホールドの判断が欠如しているケースなど、明確なフィードバックが得られるため、システムの改善サイクルが短縮される仕組みが実装されています。こうした評価システムは、エージェントが現実世界の多様な状況や予期せぬ入力に対応する際の「弱点」を浮き彫りにし、それを逐次改善するための基盤となるものです。
評価システムはまた、ユーザー自身が評価基準（グレーダーのルーブリック）をカスタマイズできる柔軟性も持っています。ユーザーは自分たちの業務や目的に合わせて、重要視する評価項目を設定することで、システム全体がどのように動作すべきかを定量的に把握することができます。この点についてHenry氏は、エンドツーエンドのパフォーマンスを確認するためには、各エージェントの単独評価と全体評価の両方が不可欠であり、そのためのトレースグレーディングが非常に有用であると述べました。例えば、金融分析エージェントにおいては、結果が短文で片寄った回答を返す場合、システム全体として求める詳細な分析結果と乖離する恐れがあるため、そうした部分を見逃さずに改善案を自動提示する仕組みが今後の大きな改良点として挙げられています。
将来的な展望としては、Agent Kitをクラウド上でホストする仕組みの拡充や、従来のチャットアプリケーションだけでなく、ウェブサイトや社内ポータルへのシームレスな統合、さらには画像やファイルなどマルチモーダルな入力に対応する機能も順次追加される予定です。これにより、文章だけでなくビジュアル情報も統合的に処理できるようになり、医療、法律、教育などさまざまな分野での応用が期待されます。現時点でも、評価プロセスで得られた具体的なフィードバックを元に、エージェント間の連携を改良するだけでなく、システム全体の動作検証を行うための「Trace」の閲覧機能や、ユーザーインターフェース上での実行ログの詳細表示機能が搭載されています。これらのツールは、システム運用中に発生するあらゆるエラーや予期せぬ入力に対して、迅速に原因を突き止め、修正を促すために非常に有効です。
全体を通して、Agent Kitの評価機能は、従来の手作業による調整に比べ、はるかに効率的かつ定量的な改善を促進する仕組みとなっています。エージェント一つひとつのパフォーマンスがシステム全体の品質に直結するため、この評価システムの導入は、今後のエージェント開発において必須のプロセスとなるでしょう。評価機能の充実と現場でのフィードバックを基に、ユーザーは継続的なPDCAサイクルを構築でき、結果として企業の生産性向上につながると確信されます。これまでの実績や実演された具体例は、Agent Kitが単なるツールに留まらず、これからのAIワークフロー全体を再定義する可能性を十分に秘めていることを示しています。
まとめ
今回ご紹介したAgent Kitは、エージェントを迅速に構築し、各工程での動作評価や自動最適化を可能にする統合プラットフォームです。従来の複雑なコード記述や個別システム間の連携問題を一挙に解決し、視覚的な操作性と安全なツール統合を実現することで、スタートアップから大企業まで幅広い現場での利用が期待されます。具体例として紹介した問い合わせ分類、データ分析、メール生成といったユースケースは、実際に業務で利用する際の具体的なメリットを示しており、実演デモにおいても評価機能を含めた一連のプロセスが詳細に解説されました。エージェントの各ノードの動作を個別にテストし、トレース情報を通じて改善策を立てる仕組みは、システムの信頼性向上に大きく貢献します。
また、Agent Kitはその柔軟な評価ツール（Evals）を活用して、ユーザー自身がシステムの弱点を迅速に把握できる環境を提供し、実際に現場で使う際の煩雑な工程を大幅に簡略化します。これにより、エージェント開発に伴うリスクやエラーを最小限に抑えるとともに、最適なプロンプト自動化によって常に品質の高いアウトプットを維持することが可能となります。さらには、チャットUI「Chatkit」を通じて、ブランドガイドラインに沿ったカスタマイズ可能なユーザーインターフェースが実現されるため、現場での利用環境は非常に使いやすくなっています。
今後は、クラウドでのホスティングやマルチモーダルな入力への対応、さらにはエージェント間の連携拡充が期待され、企業の実務における効率化・生産性向上が促進されるでしょう。開発者や運用担当者は、今回のセッションで紹介された機能や実演内容に基づき、自社の業務に適したエージェントシステムを構築し、より多くのユーザーに信頼されるサービスを提供できるようになると考えられます。
Agent Kitは、従来のエージェントシステムの複雑さを解消しながら、現実の業務ニーズに即した柔軟なシステムの構築を支援するための、今後のAIシステム構築の未来を切り開くツールであるといえるでしょう。今回のデモや解説を通して、実際に取り組む現場での具体的な課題とその解決策が明確に示され、次世代のエージェントシステムとして多くの注目を集めています。企業の営業支援、内部効率化、さらには幅広いマーケティング分野において、Agent Kitがもたらす可能性は計り知れず、今後も多くの事例が報告されることが期待されます。
参考：https://www.youtube.com/watch?v=sAitLFLbgDA
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