【完全ガイド】OpenAI AgentKitとは？｜エージェント構築・デプロイ・評価を一気通貫で行う新ツール

はじめに

AIエージェント開発、最近すごく話題ですよね✨
でも実際に「自分でエージェントを作ろう！」と思うと、ツールの選定や設定、外部接続などでつまずいてしまう人も多いのではないでしょうか。

これまでは、AIエージェントを動かすために複数のツールやAPIを組み合わせる必要がありました。 たとえば「ワークフローを構築するツール」「外部データを読み込むツール」「評価用の仕組み」などをそれぞれ管理する必要があり、かなり複雑だったんです。

そんな課題を解決するために登場したのが、OpenAIの新ツール「AgentKit」です。 AgentKitは、エージェントの構築からデプロイ、そして最適化までを一気通貫で開発できるフルスタック環境。 しかもノーコードでワークフローを設計できる「Agent Builder」も搭載されているので、開発初心者でも気軽に始められます。

この記事では、AgentKitの概要・主要コンポーネント・開発手順・Copilot Studioとの違いまでを、丁寧にわかりやすく解説していきます。 読後には「自分でもエージェントを作ってみよう！」と思えるはずです😊

📘 AIエージェント開発を体系的に学びたい方へ

『AIエージェント開発／運用入門（Amazon）』 （楽天ブックス版はこちら）は、 AgentKitの理解にも役立つ「RAG」「MCP」「LLM-as-a-Judge」などの基礎をやさしく解説している良書です。 実践前に読んでおくと、この記事の内容がぐっと理解しやすくなります！

ではさっそく、AgentKitがどんなツールなのか詳しく見ていきましょう👀

---

AgentKitとは？概要と登場背景

AgentKit（エージェントキット）は、OpenAIが提供するフルスタックAIエージェント開発ツールです。 これまでChatGPTやAssistants APIなどを使ってバラバラに行っていた作業を、ひとつの統合環境でまとめて扱えるようにしたのが大きな特徴です。

つまり、AgentKitを使えば、エージェントの「構築」から「デプロイ」「評価」までを一気通貫で行えるんです。 これまで必要だった複雑なAPI設定や外部ツール連携の手間を、大幅に削減できます。

その中心となるのが、Responses API。 これは、従来の「Chat Completions API」と「Assistants API」を統合した新しい仕組みで、 モデルの出力をより柔軟に扱えるようになっています。

AgentKitでは、このResponses APIを基盤にして、次の3つの主要コンポーネントが提供されています。

• Agent Builder：ノーコードでマルチステップAIエージェントを構築できる開発ツール
• ChatKit：作成したエージェントをアプリやWebサイトに埋め込むためのUIキット
• Connector Registry：データや外部ツールとの接続を一元管理する仕組み

これらを組み合わせることで、まるでレゴブロックのようにエージェントの構成を組み立てられるのがAgentKitの魅力です🧩 特に、Agent Builderはドラッグ＆ドロップ操作だけでワークフローを設計できるため、 ノーコードツールとしても注目を集めています。

さらに、ChatKitを使えば、開発したエージェントを数分でWebサイトに埋め込むことも可能。 OpenAIがバックエンドをホスティングしてくれるので、自社サーバー不要で即運用できるのも嬉しいポイントです。

---

⚙️AgentKitの3つの主要コンポーネント

AgentKitは、大きく分けて以下の3つのコンポーネントから構成されています。

1. Agent Builder（ノーコードのエージェント構築ツール）
2. ChatKit（エージェントUIをアプリやWebに組み込むためのキット）
3. Connector Registry（外部ツール・データ連携の一元管理）

それぞれの役割を順に見ていきましょう✨

① Agent Builder

Agent Builderは、マルチステップAIエージェントを視覚的に構築できるノーコード開発ツールです。 ドラッグ＆ドロップで「ノード（処理単位）」を並べるだけで、エージェントの思考・判断・出力をデザインできます。

構築画面はまるでフローチャートのようで、初心者でも直感的に操作可能。 条件分岐（If / else）やループ（While）、人間による承認（User approval）なども組み込めるため、 高度なビジネスロジックをノーコードで作れるのが特徴です。

さらに、LLMによる自動評価（いわゆるLLM-as-a-Judge）にも対応しており、 AIエージェントの出力品質を自動チェックすることもできます。

📘 実際に手を動かして学びたい方へ

『つくりながら学ぶ！生成AIアプリ＆エージェント開発入門』 （楽天ブックス版はこちら）は、 AgentKitやGemini CLIのようなAI開発ツールを使って、実際にエージェントを作りながら学べる内容になっています。 「理論よりもまず手を動かしたい！」という方にぴったりの一冊です💡

② ChatKit

ChatKitは、Agent Builderで作成したAIエージェントを、 自分のアプリやWebサイトに簡単に埋め込むためのUIコンポーネントです。

HTMLタグ（<openai-chatkit>）を貼り付けるだけで、 ChatGPT風のチャットUIを即時に実装できます。 しかも、ストリーミング出力やスレッド管理、思考過程の可視化にも対応しており、 ユーザー体験を損なわずに高度な会話機能を提供できます。

バックエンドのホスティングやスケーリングはすべてOpenAIが管理してくれるため、 開発者はUIカスタマイズとエージェントの設計に集中できます。

もし、よりコードレベルでの制御や独自設計を行いたい場合は、 ChatKitの代わりにAgent SDKを使うのがおすすめです。

③ Connector Registry

Connector Registryは、AgentKit全体で使う外部データやツールの接続を 一元的に管理するためのハブです。 Dropbox、Google Drive、SharePoint、Microsoft Teamsなどの 事前構築コネクタを簡単に追加でき、MCP（Model Context Protocol）にも対応しています。

これにより、企業や開発チームは複数のワークスペースで共有可能な 統合データソースを管理できるようになります。 現在はChatGPT EnterpriseやEduユーザー向けにベータ提供中です。

---

🧩Agent Builderで作るエージェント開発手順

ここでは、Agent Builderを使って実際にAIエージェントを構築する手順を紹介します。 まずはシンプルな「会社説明エージェント」を作成し、その後に少し高度な「質問拒否機能つきエージェント」を実装してみましょう。

① RAGを使った会社説明エージェントの作り方

まずは、会社紹介PDFをもとに質問に答えるエージェントを作ってみます。 この例では、File Searchツール（RAG：Retrieval-Augmented Generation）を利用して、 ユーザーの質問に対して会社情報をもとに回答できるようにします。

手順

1. Agent Builderにアクセス： AgentKitの管理画面からAgent Builderを開きます。
2. 新しいワークフローを作成： 「Create」をクリックして新規プロジェクトを作成。
3. Agentノードを配置： エージェントの名前と指示文を設定します。
   例：「あなたは会社についての質問に答えるサポートエージェントです。」
4. File Searchノードを追加： 「Tools」カテゴリから「File Search」を選び、ワークフローに接続します。
5. PDFファイルをアップロード： 会社案内などの資料をアップロードして、検索対象として紐づけます。
6. プレビュー実行： 実際に質問を入力して動作を確認します。
7. 問題なければ「Publish」： 公開してChatKitやAgent SDKでデプロイできるようにします。

これで、簡単なRAGベースの質問応答エージェントが完成です🎉 コードを書かなくても、ドラッグ＆ドロップ操作だけでここまでできるのがAgent Builderのすごいところですね。

---

② 質問拒否機能を持つ発展型エージェントの作り方

次に、エージェントが「テーマ外の質問には答えない」ようにする方法を紹介します。 この仕組みはLLM-as-a-Judgeと呼ばれ、AI自身に質問内容を判定させる手法です。

手順

1. Endノードを追加： ワークフローの最後に「End」を追加し、最終出力を定義します。
2. タスク判別用Agentノードを挿入： 指示文に「この質問が“自社（例：Galirage）”に関するものであるかを判定してください」と記述。 出力スキーマにBoolean型の変数「is_about_galirage」を追加します。
3. If / elseノードを追加： 条件式に「input.output_parsed.is_about_galirage == true」を設定し、 Trueの場合だけ元の会社説明エージェントにつなげます。
4. Transformノード（拒否メッセージ）を追加： False側には「Transform」ノードを接続し、固定メッセージを設定します。
   例：「申し訳ありませんが、その質問にはお答えできません。」
5. 動作確認： テーマ外の質問を入力し、拒否メッセージが正しく表示されるか確認します。

このように、Agent BuilderではAIが自ら判定を行うことで、 不要なAPIリクエストを抑えつつ精度の高い応答を実現できます。

LLM-as-a-Judgeをうまく活用すると、AIアシスタントの信頼性を大きく向上させることができます💡

---

🚀ChatKitを使ったデプロイ手順

Agent Builderで公開（Publish）したワークフローは、ChatKitを使えば最短数分でWebサイトに埋め込めます。ここでは「バックエンドでクライアントシークレットを発行 → フロントでUIを表示」の流れをサクッと解説します。

全体の流れ

1. ワークフローIDの取得： Agent BuilderでPublish後に発行されるWorkflow IDを控える。
2. サーバーでclient_secretを発行： OpenAI SDKを使い、/api/chatkit/sessionのようなエンドポイントで一時トークン（client_secret）を作って返す。
3. フロントでChatKitを初期化： CDNスクリプトを読み込み、取得したclient_secretとWorkflow IDで<openai-chatkit>を初期化。
4. 動作確認： ブラウザでチャットUIが表示され、会話できるかテスト。

---

① バックエンド（例：FastAPI + Python）

環境変数にOpenAIのAPIキーを設定した上で、/api/chatkit/sessionでclient_secretを発行します。期限の短いトークンにして、フロントからAPIキーを直接使わないのがポイントです。

# server/main.py
import os
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from datetime import timedelta
from openai import OpenAI

app = FastAPI()
client = OpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])

class SessionRequest(BaseModel):
    user_id: str

@app.post("/api/chatkit/session")
def create_session(req: SessionRequest):
    # 有効期限などは実運用に合わせて調整（例：15分）
    ttl = int(timedelta(minutes=15).total_seconds())
    session = client.chatkit.sessions.create(
        user_id=req.user_id,
        ttl_seconds=ttl
    )
    return {"client_secret": session.client_secret}

起動例：

uvicorn server.main:app --reload --port 8000

---

② フロントエンド（HTML + TypeScript）

CDN読み込みとタグ設置（HTML）

まず、ChatKitのスクリプトを読み込み、<openai-chatkit>を置きます。

<!-- public/index.html -->
<!doctype html>
<html lang="ja">
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
  <title>AgentKit Chat</title>
  <script src="https://cdn.openai.com/chatkit.js"></script>
  <style>
    body { font-family: system-ui, sans-serif; margin: 0; padding: 0; background:#fafbff; }
    .wrap { max-width: 960px; margin: 40px auto; padding: 0 16px; }
  </style>
</head>
<body>
  <div class="wrap">
    <h1>Company Assistant</h1>
    <openai-chatkit id="chat" style="height: 640px; width: 100%; border-radius:12px; box-shadow:0 6px 20px rgba(0,0,0,.08);"></openai-chatkit>
  </div>
  <script type="module" src="/main.ts"></script>
</body>
</html>

初期化コード（TypeScript）

バックエンドからclient_secretを取得し、Workflow IDと一緒に初期化します。

// src/main.ts
const WORKFLOW_ID = "YOUR_WORKFLOW_ID"; // Agent BuilderのWorkflow IDに置換

async function fetchClientSecret(userId: string) {
  const res = await fetch("/api/chatkit/session", {
    method: "POST",
    headers: { "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({ user_id: userId })
  });
  if (!res.ok) throw new Error("Failed to create session");
  const json = await res.json();
  return json.client_secret;
}

(async () => {
  const el = document.getElementById("chat") as any;
  const clientSecret = await fetchClientSecret("demo-user-123");
  // ChatKitカスタマイズ例
  el.theme = {
    radius: 12,
    fontSize: "14px",
    header: { title: "Company Assistant", showModel: false }
  };
  // Workflowとトークンを設定
  el.workflowId = WORKFLOW_ID;
  el.clientSecret = clientSecret;
})();

依存関係と起動

# 例：Viteでフロントを起動
npm create vite@latest agentkit-chat -- --template vanilla-ts
cd agentkit-chat
npm i
npm run dev
# もう一つのターミナルでFastAPIを起動し、/api をプロキシする設定をViteに追加

---

③ 動作確認チェックリスト

• ページ読み込み時にチャットUIが表示される
• メッセージ送信でストリーミング応答が返る
• RAGを使う場合、アップロードしたPDFの内容を引用して回答する
• トークンの有効期限切れ時は再取得（自動更新）される

---

実装のベストプラクティス

• APIキーをフロントに置かない： 必ずバックエンドでclient_secretを発行
• 権限の最小化： トークンは短命・用途限定（スコープ）で
• 監査ログ： 重要操作にはUser approvalノード＋ログ保存
• Guardrails： 入力検査・PII対策を有効化
• 評価ループ： 失敗事例を集め、LLM-as-a-Judgeで継続改善

---

⚖️ AgentKit vs Copilot Studio 比較表

どちらもノーコードでエージェントを作れる強力なツールですが、「制御性」と「統合エコシステム」に違いがあります。要件に合わせて選びましょう。

機能	AgentKit	Copilot Studio
AIエージェント構築	◎ ノーコードのビジュアル設計（Agent Builder）	◎ ノーコード構築に対応
挙動のきめ細かい制御	◎ ノード＋エッジ構成で条件分岐・ループ・承認を完全サポート	○ ワークフロー制御は可能だが柔軟性はやや限定
ナレッジ登録 / RAG	○ File Search＋MCPで外部知識を参照	◎ Web・SharePoint・ファイル等の標準連携が豊富
コネクタ	○ MCPで拡張可能（Connector Registryで一元管理）	◎ Microsoftエコシステム由来の標準コネクタが多数
トリガー/自動化	△ 基本はチャット起点（Agent SDKで拡張可）	◎ スケジュール/イベント/Power Automate連携が強力
データ分析・可観測性	○ 入出力ログ（Log）/評価トレース（Evaluation）	◎ 活動ログ/活動マップ/利用レポートなどが充実
評価（Evals）	◎ LLM-as-a-Judgeで高度評価が可能	○ 簡易評価が中心
展開チャネル	◎ ChatKit埋め込み／Agent SDK	◎ Teams／Web／モバイル など多チャネル

ざっくり言うと、「精密なワークフロー制御や評価まで作り込みたい」ならAgentKit、「Microsoft 365連携や組織内展開を素早く広げたい」ならCopilot Studioが向いています。

---

💡 ツール選定の指針

ここまで見てきたように、AgentKitとCopilot Studioは似ているようで、実は得意分野がまったく違います。 あなたの開発目的やチームの構成によって、選ぶべきツールは変わってきます。

AgentKitを選ぶべき人・ケース

• 開発者やエンジニア寄りの人
• 条件分岐やループなど、複雑なワークフロー制御が必要な場合
• エージェントの「評価」「最適化」「LLM-as-a-Judge」など、品質管理を重視したい人
• 自社アプリ・Webサービスに埋め込みUI（ChatKit）を導入したい人

AgentKitは、まさに“AI開発者のための総合開発環境”。 RAG構築からMCP連携、UIデプロイ、Evalsまでを一気に扱えるため、 「AIエージェントをプロダクトの一部として運用したい」人にぴったりです。

Copilot Studioを選ぶべき人・ケース

• 非エンジニアや業務部門のユーザー
• Microsoft TeamsやPower Platformなど、社内環境との統合を重視する場合
• ナレッジ登録やSharePoint連携など、情報資産を中心に活用したい企業
• トリガー設定（イベント／スケジュール）やワークフロー自動化を重視する場合

Copilot Studioは、OfficeアプリやTeamsと連携する「社内AIアシスタント」の構築に最適。 社内の問い合わせ対応やナレッジ活用を効率化したい企業にとって、管理コストが少なく導入しやすいのが魅力です。

💬 まとめポイント

• カスタマイズ性・制御性 → AgentKit
• 導入の手軽さ・社内統合性 → Copilot Studio

---

🏢 Agent Builderの活用事例

AgentKitはすでに、世界中の企業で導入が始まっています。 ここでは、実際にAgent Builderを使ってAIエージェントを構築した代表的な4社の事例を紹介します。

1. Ramp社 – バイヤーエージェントの自動化

経費管理ツールを提供するRamp社では、Agent Builderを使って「バイヤーエージェント」を構築。 顧客が希望するプランや価格を入力すると、AIが自動で見積り・条件交渉を行い、 担当者の承認を経て見積書を生成する仕組みを実現しました。 その結果、営業対応の初期フェーズが約40%効率化されたそうです。

2. LY Corporation社 – 社内アシスタントの構築

LY Corporationでは、社員向けの「ワークアシスタントエージェント」をAgent Builderで開発。 社内のFAQや業務フローを自動で検索・回答する仕組みを作り、 従業員の問い合わせ対応時間を大幅に短縮しました。

3. Canva社 – 開発者コミュニティ支援エージェント

Canva Developers向けコミュニティでは、AgentKitを活用した「開発者サポートエージェント」を運用中。 APIリファレンスやドキュメントをRAGで読み込ませ、質問内容に応じて適切なコード例を提案します。 この取り組みにより、開発者フォーラムでの重複質問が約30%減少しました。

4. HubSpot社 – カスタマーサポートの効率化

HubSpotでは、Agent Builderを使って顧客対応エージェントを構築。 Guardrailsノードによる不適切発言の検出や、Human approvalノードによる人間チェックを組み込み、 高精度かつ安全なチャット対応を実現しています。

---

⚠️ Agent Builder利用時の注意点

Agent Builderは非常に柔軟で強力なツールですが、その分だけ設計や安全対策にも注意が必要です。 特に業務システムや社内データと連携する場合は、以下のポイントを意識しましょう。

1. ノードには「1機能1役割」を意識する

1つのノードに複数の処理を詰め込みすぎると、ワークフローが複雑になり、 バグやデータ不整合の原因になります。 Agent Builderでは「1ノード＝1処理」が基本設計です。 たとえば「判定」「変換」「出力」などをそれぞれ独立したノードに分けることで、 後から修正・再利用がしやすくなります。

2. 機密情報や個人情報は入力しない

Agent Builderはクラウド上で処理されるため、APIキーや個人識別情報を直接入力しないようにしましょう。 もし扱う必要がある場合は、変数化したり、バックエンド側で保護するなどの対応が必須です。

3. セキュリティ対策を徹底する

OpenAIが推奨しているAgent Builderの安全設計ガイドラインを以下にまとめました👇

• 信頼できない入力を「developer message」に直接組み込まない
• ノード間データは構造化データでやり取りする
• AIへの指示文には具体例や禁止事項などのガイドラインを含める
• モデルはGPT-5またはGPT-5-miniを使用する
• Human approvalノードを活用して重要操作を人間が承認
• GuardrailsノードをオンにしてPIIや脱獄プロンプトを検出
• テストと評価（Evals / Trace grading）を定期的に行う

4. 運用前のテストを怠らない

ノードが増えると、意図しないデータフローが起きやすくなります。 「プレビュー機能」でシナリオテストを複数回行い、正しい出力・エラー処理を確認しましょう。 また、運用開始後もログ分析やEvalsで定期的に改善を行うのがおすすめです。

---

🧩 まとめ

今回は、OpenAIの新ツールAgentKitについて、概要から開発手順、Copilot Studioとの比較までを詳しく見てきました。 最後に、この記事のポイントを整理しておきましょう。

• AgentKitは、AIエージェントの「構築・デプロイ・評価」を一気通貫で行えるフルスタック開発ツール。
• Agent Builderを使えば、ドラッグ＆ドロップで複雑なワークフローを構築できる。
• ChatKitを使うことで、数分でチャットUIをWebサイトに埋め込める。
• Connector Registryにより、Dropbox・Google Driveなどの外部データ連携も簡単。
• LLM-as-a-Judge機能で、AI自身による評価や質問拒否などの制御も可能。
• Copilot Studioとの比較では、AgentKitは開発者志向・Copilotは業務統合志向。

AgentKitはまだベータ段階の機能も多いですが、将来的には「AI開発の標準ツール」になる可能性が高い注目のプラットフォームです。 ノーコードでエージェントを作りたい人も、コードで細かく制御したい開発者も、どちらにも対応できる柔軟さが魅力です。

ぜひ今回紹介した手順を参考に、あなたのプロジェクトでもAgent Builderを使ってみてください✨ 試行錯誤しながら作っていく過程が、AIエージェント開発を理解する一番の近道です。

📘 学びをさらに深めたい方へ

『AIエージェント開発／運用入門』 と 『つくりながら学ぶ！生成AIアプリ＆エージェント開発入門』 は、どちらもAgentKitのようなAIエージェント設計を体系的に学べるベストセラーです。 実務でも役立つ実例が豊富なので、エンジニア・非エンジニア問わずおすすめです📖

次は、関連記事でAIエージェントやMCPをさらに理解していきましょう👇

---

🔗 あわせて読みたい

AgentKitやAIエージェント開発に興味がある方におすすめの記事をピックアップしました。 基礎から応用までステップアップしながら学べる内容です📚

• 【初心者向け】AIエージェントの作り方ガイド｜ノーコードでもできる自動化ツールの始め方
• Anthropic流！優れたAIエージェントツールの作り方徹底解説【MCP対応】
• GPT-5 Codex徹底解説！最強のエージェントコーディングAIの特徴と使い方
• SimAI徹底解説！Dify・N8Nと並ぶ最新AIワークフローツールの魅力と使い方
• Gensparkとは？初心者にもわかる次世代AIエージェントの特徴と使い方まとめ

---

よくある質問（FAQ）