【2025年10月7日リリース】OpenAI Agent Builderは何がすごい？料金や使い方、Dify・n8nとの違いを解説

公開日

2025.10.08

更新日

2025.10.09

#ChatGPT #AIエージェント #AIワークフロー #OpenAI

DXコラム編集部

「プログラミング経験は少しあるけど、自分でAIエージェントを作れるほどじゃない」「DXを進めたいが、どこから始めればいいか迷っている」

そんな企業のDX担当者の悩みを解決する画期的なツールが登場しました。OpenAIが2025年10月に発表した「Agent Builder」は、まるでレゴブロックを組み立てるような感覚でAIエージェントを構築できる革新的なローコードツールです。※現時点では一定プログラミング経験のある人の方が使いこなせるツールであるため本記事ではローコードツールとして扱います。

このツールの登場により、これまで専門知識が必要だったAI導入が劇的に簡単になり、プログラミング経験のある技術者が、より効率的に本格的な業務自動化を実現できるようになりました。本記事では、Agent Builderの機能から競合ツールとの違い、実際の導入方法まで詳しく解説します。

OpenAI Agent Builderの基本概要

Agent Builderとは何か？OpenAIが提供する革新的ツール

OpenAI Agent Builderは、2025年10月6日のDevDay 2025で発表された、ローコードでAIエージェントのワークフローを視覚的に設計できるツールです。従来のAI開発では、複雑なプログラミング言語の習得や、バージョン管理のない複雑なオーケストレーション、カスタムコネクター、手動評価パイプラインなど、多くの技術的課題がありました。

Agent Builderは、これらの課題を一気に解決できる可能性があります。ドラッグ&ドロップの直感的な操作により、プログラミング経験のある開発者がより効率的にエージェント（AI業務自動化フロー）を構築できるのが最大の特徴です。まるでフローチャートを描くような感覚で、AIの「思考の流れ」を設計できるため、プログラミング知識を持つ開発者が、従来よりも短時間で本格的なエージェントを作成可能です。

実際に、日本のLINEヤフー株式会社では、Agent Builderを使って2時間未満で作業アシスタントエージェントを構築したという事例も報告されています。

「Agent Builder により、エージェントを全く新しい方法でオーケストレーションできるようになりました。エンジニアと各分野の専門家が 1 つのインターフェースで連携できるようになりました。最初のマルチエージェントワークフローを構築し、2 時間以内に実行できたため、エージェントの作成と展開にかかる時間が大幅に短縮されました。」

— LYコーポレーション

出典：OpenAI「Introducing AgentKit」2025年10月

ローコードでAIエージェントを構築できる仕組み

Agent Builderの革新性は、複雑なAI処理を「ノード」という部品に分割し、それらを視覚的に組み合わせることで動作させる仕組みにあります。従来なら何百行ものコードが必要だった処理も、マウス操作だけで実現できるでしょう。

具体的な構築プロセスは以下の3ステップです。

デザイン（設計）：Agent Builderでワークフローを組む
パブリッシュ（公開）：Workflow IDを発行
デプロイ（配置）：ChatKitに組み込むか、SDKコードをダウンロード

この仕組みにより、「アイデアを思いついたその日に実用レベルのエージェントを作り上げる」ことが現実になりました。プレビュー機能で即座に動作確認もできるため、「ここを変えたらどうなる？」という試行錯誤も簡単に行えます。

AgentKitエコシステムの全体像

Agent Builderは単独のツールではなく、OpenAIの「AgentKit」エコシステムの中核を担っています。AgentKitは以下の4つの主要コンポーネントで構成されています。

AgentKitの構成要素

Agent Builder：ビジュアルキャンバスでのワークフロー作成・バージョン管理
ChatKit：カスタマイズ可能なチャットUIの製品埋め込みツール
Connector Registry：データ・ツール接続の中央管理システム
Guardrails：安全性チェック機能（PII検出、ジェイルブレイク防止等）

このエコシステム全体が連携することで、エージェントの設計から本番運用、安全性確保まで一貫してサポートします。特に注目すべきは、GPT-5やGPT-4oといった最新モデルに即座にアクセスできる点で、常に最高性能のAI機能を活用できる環境が整っています。

出典：OpenAI「Introducing AgentKit」　2025年10月

Agent Builderの使い方・導入手順

導入前の準備：必要な環境とスキル

Agent Builderの導入は比較的簡単ですが、スムーズな運用のためには事前準備が重要です。

技術的要件

OpenAIアカウント（API利用可能なもの）
インターネット接続環境
モダンなWebブラウザ（Chrome、Firefox、Safari等）
基本的なWebアプリケーションの操作知識

組織的準備

自動化したい業務プロセスの明確化
関係者への事前説明と合意形成
データ管理・セキュリティポリシーの確認
予算とコスト管理体制の整備

スキル要件

基本的なプログラミング知識が必要ですが、以下のスキルがあると更に導入がスムーズに進みます。

業務フローの図解・整理能力
基本的なIT用語の理解
問題解決への論理的アプローチ
チームでの調整・コミュニケーション能力

導入の4ステップ

1. アカウント設定とアクセス権限

まず、OpenAI Platformにアカウントを作成し、Agent Builderにアクセスします。

OpenAI Platform（https://platform.openai.com/）にアクセス
アカウント作成またはログイン
Agent Builder（https://platform.openai.com/agent-builder）に移動
「Create」ボタンをクリックして新規ワークフロー作成開始

初回利用時は、API利用に関する規約確認や課金設定が必要になる場合があります。

2. 最初のエージェント作成

初心者は豊富なテンプレートから始めることをおすすめします。

テンプレート選択（Customer Service、Data Analysis等）
テンプレートのカスタマイズ
必要なノードの追加・削除
各ノードのパラメーター設定
ワークフロー全体の確認

テンプレートを使用することで、ベストプラクティスに従った構成を学びながら、実用的なエージェントを短時間で作成できるでしょう。

3. テストとデバッグ

作成したエージェントは必ずテストを行います。

- プレビューモードでの動作確認
- 様々な入力パターンでのテスト
- エラーハンドリングの確認
- 処理時間とコストの測定
- 期待する結果との比較・調整

テスト段階で十分な検証を行うことで、本番運用でのトラブルを未然に防げます。

4. 本番環境へのデプロイ

テストが完了したら、本番環境にデプロイします。

「Publish」ボタンでワークフローを公開
Workflow IDの取得
ChatKitを使用したUI統合、またはSDKコードのダウンロード
本番環境での最終動作確認
運用開始とモニタリング設定

デプロイ後も継続的なモニタリングと改善が重要になります。

Agent Builderの料金体系

Agent Builderの料金体系は、他の多くのSaaSツールとは異なる特徴的な構造になっています。

基本料金：現時点では無料

Agent Builder自体の利用料は2025年10月7日時点では無料で、ワークフローの設計・編集に関してはゼロコストで利用できます。これは、OpenAIがエージェント開発の民主化を目指していることの表れと言えるでしょう。

従量課金制（API使用量ベース）

実際の費用は、エージェント実行時のAPI使用量に対してのみ発生します。具体的な料金は以下の要素によって決まります。

使用するモデル（GPT-4o、GPT-5等）
処理するトークン数（入力・出力）
外部ツール連携の回数
ファイル検索・ベクトルストレージの使用量

コスト管理のポイント

プレビューでの頻繁なテストは課金対象になるため注意
不要なAPI呼び出しを避ける効率的なワークフロー設計
定期的な使用量レポートの確認
予算上限の設定によるコスト制御

出典：OpenAI　「API Pricing」　2025年10月

Agent Builderの主要機能と特徴

ビジュアルワークフロー設計機能

Agent Builderの最大の特徴は、複雑なAIワークフローを視覚的に設計できるビジュアルキャンバスです。従来のプログラミングでは、処理の流れをコードで表現する必要がありましたが、Agent Builderでは画面上に配置されたノード（処理ブロック）を線でつなぐだけで、AIエージェントの動作を定義できます。

このビジュアル設計により、技術的背景を持つ開発者がより効率的に以下のような複雑な処理を構築できます。

条件に応じた処理の分岐
ループ処理による反復作業
外部システムとのデータやり取り
人間の承認を挟む業務フロー

実際の操作感は「まるでパズルを組み立てるような感覚」と評価されており、早期テスターからは「ゲームをプレイしているような没入感がある」という声も聞かれます。

豊富なノード種別とテンプレート

Agent Builderでは、様々な機能を持つ「ノード」を組み合わせてワークフローを構築します。ノードは大きく4つのカテゴリに分類され、それぞれ特定の役割を担っています。

ノード種別と機能の一覧表

カテゴリ	ノード名	主な機能	活用場面
Core Nodes	Start	ワークフローの入力受付	ユーザー入力の処理開始点
	Agent	AIモデルへの指示・応答生成	メイン処理・判断・生成
	Note	コメント・メモ機能	設計意図の記録
Tool Nodes	File Search	ベクターストア検索（RAG）	文書検索・知識参照
	MCP	外部サービス連携	Gmail、Zapier等との接続
	Guardrails	安全性チェック	PII検出・不適切出力防止
Logic Nodes	If/else	条件分岐処理	判断に基づく処理切り替え
	While	ループ処理	繰り返し作業の自動化
	Human Approval	人間承認待ち	重要判断での人手確認
Data Nodes	Transform	データ形式変換	JSON変換・フォーマット調整
	Set State	状態・変数管理	データの一時保存・共有

これらのノードを組み合わせることで、単純な質問応答から複雑なビジネスプロセス自動化まで、幅広い用途のエージェントを構築できます。

出典：OpenAI　「Node reference」　2025年10月

リアルタイムプレビュー＆デバッグ機能

Agent Builderの実用性を高めているのが、構築中のエージェントをリアルタイムでテストできるプレビュー機能です。ワークフローを組み立てた直後に、実際の動作を確認できるため、問題があれば即座に修正できます。

プレビュー機能の主な特徴は以下の通りです。

ChatGPT風のインターフェースでエージェントと対話
各ノードの処理結果を段階的に確認
エラーや予期しない動作の早期発見
処理時間やコストの事前把握

この機能により、「作ってみたものの、思った通りに動かない」という従来の開発での課題が大幅に軽減されるでしょう。

GPT-5 Proとの完全統合

Agent BuilderはOpenAIの最新モデルであるGPT-5 ProやGPT-4oと完全に統合されており、高度な自然言語理解や推論能力をフルに活用できます。この統合により、以下のような高度な機能を簡単に実装できるようになりました。

複雑な文書の理解と要約
多段階の論理的推論
コンテキストを保持した長期対話
専門分野での精密な判断

特に注目すべきは、MCP（Model Context Protocol）技術による高度なエージェント間連携です。従来のAPI連携とは異なり、エージェント同士でコンテキスト（文脈）を共有し、より精度の高い処理を実現できるでしょう。

出典：OpenAI　「Agent Builder公式ドキュメント」　2025年10月

競合ツールとの詳細比較分析

Agent BuilderとDifyの違い

DifyはオープンソースのAIアプリケーション構築プラットフォームとして広く利用されていますが、Agent Builderとはいくつかの重要な違いがあります。

開発環境と統合性

Agent BuilderはOpenAI公式ツールとして、GPT-5やGPT-4oなどの最新モデルに即座にアクセスできる優位性があります。一方、Difyは複数のLLMプロバイダーに対応している反面、最新機能の利用には時間差が生じることがあります。

セキュリティと安全性

Agent BuilderにはGuardrails機能が標準搭載されており、個人情報の検出やジェイルブレイク防止が自動的に行われます。Difyでもセキュリティ機能はありますが、設定や運用により多くの手間が必要になる可能性があります。

使いやすさ

両ツールともローコード開発を謳っていますが、Agent Builderはよりシンプルな操作性を重視しています。Difyは柔軟性に優れる反面、初心者には複雑に感じられる場合もあるでしょう。

Agent Builderとn8nの違い

n8nは豊富な外部連携機能で知られるワークフロー自動化ツールですが、AI機能の深い統合という点でAgent Builderとは方向性が異なります。

AI機能の統合度

Agent BuilderはAIモデルの推論能力を中心とした設計になっており、複雑な判断や生成タスクに優れています。n8nは外部サービスとの連携に強みがある一方で、AI特有の「思考プロセス」の設計には限界があるでしょう。

外部連携の豊富さ

n8nは千種類以上のアプリケーションとの連携が可能で、この点ではAgent Builderを上回ります。ただし、Agent BuilderもMCP技術により、今後連携可能なサービスが急速に拡大すると予想されます。

コストと運用

n8nはオープンソースとして無料で利用できますが、企業での本格運用には相応の技術的知識が必要です。Agent BuilderはAPI使用量に応じた課金制ですが、運用の手間は大幅に軽減されるでしょう。

Agent BuilderとZapierの違い

Zapierは自動化ツールの老舗として多くの企業で利用されていますが、AI時代の要求に対する対応という点でAgent Builderとは大きな差があります。

自動化の複雑さ

Zapierは「トリガー → アクション」の比較的シンプルな自動化に特化しています。Agent Builderは条件分岐、ループ、AI判断を組み合わせた複雑なワークフローを構築できるため、より高度な業務自動化が可能でしょう。

AI機能の活用

Zapierでも一部AI機能を利用できますが、あくまで既存ワークフローの一部という位置づけです。Agent BuilderはAI機能を中心とした設計のため、AIの能力を最大限活用できる構造になっています。

主要競合ツールとの機能・価格・適用場面の比較表

項目	Agent Builder	Dify	n8n	Zapier
価格モデル	API従量課金	無料版あり	オープンソース	月額課金
AI統合度	最高（GPT-5等）	高い	中程度	低い
外部連携	中程度（拡大中）	高い	最高	最高
使いやすさ	最高	高い	中程度	高い
セキュリティ	標準搭載	設定次第	設定次第	基本機能あり
適用場面	AI中心業務	AIアプリ開発	複雑連携	簡単自動化

この比較から、Agent BuilderはAI機能を中心とした高度な業務自動化に最適化されたツールと言えるでしょう。

セキュリティとガバナンス対策

Guardrails機能による安全性確保

Agent Builderには「Guardrails」という包括的な安全性確保機能が標準搭載されており、企業でのAI利用における主要なリスクを自動的に検出・防止します。

主要なGuardrails機能

PII（個人情報）検出とマスキング：名前、住所、電話番号等の個人情報を自動検出し、適切に処理
ジェイルブレイク防止：悪意のある入力によるAIの不正操作を検出・ブロック
コンテンツフィルタリング：不適切な出力内容の自動検出と修正
プロンプトインジェクション対策：システムプロンプトの改ざん試行を防止

これらの機能により、AIエージェントが企業の機密情報を誤って外部に漏洩したり、不適切な判断を行ったりするリスクを大幅に軽減できるでしょう。

エンタープライズ向けセキュリティ機能

大企業での利用を想定した高度なセキュリティ機能も提供されています。

Connector Registry

複数の部門やプロジェクトでのデータ接続を一元管理できるシステムです。管理者がGoogle Drive、SharePoint、Microsoft Teams等への接続を統制し、適切なアクセス権限を設定できます。

Human Approval機能

重要な判断や外部システムへの操作を行う前に、必ず人間の承認を求める仕組みです。例えば、1万円以上の支出や顧客データの変更等、事前に設定した閾値を超える操作では自動的に承認プロセスが開始されます。

監査ログ機能

全ての操作履歴を記録し、後から検証できる機能も提供されています。これにより、問題が発生した際の原因特定や、コンプライアンス要求への対応が可能になるでしょう。

データプライバシーとコンプライアンス

企業でのAI利用において、データプライバシーの保護は最重要課題の一つです。Agent Builderは以下の対策を実装しています。

データ処理の透明性

処理されるデータの種類と用途の明示
データの保存期間と削除ポリシーの開示
第三者とのデータ共有に関する明確な規定

地域法規制への対応

GDPR（EU一般データ保護規則）への準拠
日本の個人情報保護法への対応
業界固有の規制要求への配慮

データローカライゼーション

必要に応じて、特定地域内でのデータ処理に限定する機能も提供されており、各国の法規制要求に柔軟に対応できる構造になっています。

社内ガバナンス体制の構築方法

Agent Builderを企業で安全に運用するためには、適切なガバナンス体制の構築が不可欠です。以下の内容を参考にし適切に活用・導入推進していきましょう。

推奨ガバナンス体制

AI活用推進チームの設置：技術者・業務担当者・法務担当者の混成チーム
利用ポリシーの策定：AI利用の範囲・制限・承認プロセスの明文化
定期監査の実施：利用状況・効果・リスクの定期的な評価
従業員教育の実施：適切な利用方法・リスク認識の社内浸透
緊急時対応手順の整備：問題発生時の迅速な対応体制

これらの体制整備により、AI技術の恩恵を享受しながら、リスクを適切に管理できる環境を構築できるでしょう。

出典：OpenAI　「Guardrails Documentation」2025年10月

Agent Builderの将来展望

OpenAIのエコシステム戦略

OpenAIは単なるAIモデルの提供者から、包括的なAIプラットフォーム企業への転換を図っており、Agent Builderはその戦略の中核を担っています。

OpenAIは「AI開発の民主化」を掲げ、誰でも簡単にAI機能を活用できる環境の構築を目指しています。Agent Builderはその第一歩として、ローコードでの高度なAI活用を可能にし、将来的には以下のような展開が予想されます。

ChatGPTとの更なる深い統合
企業向けエンタープライズ機能の拡充
業界特化型テンプレートの充実
サードパーティーとの連携エコシステム拡大

この戦略により、OpenAIは「AIを使う」企業から「AIと共に成長する」企業へのパートナーシップ構築を目指していると考えられます。

今後追加予定の機能

OpenAIは Agent Builder の継続的な機能拡張を予告しており、以下のような追加機能が期待されています。

短期的な追加予定機能

Workflows API の独立提供
ChatGPT内でのエージェント直接デプロイ機能
より多くの外部サービスとの連携オプション
パフォーマンス分析・最適化機能の強化

中長期的な展望

音声・画像処理機能の統合
リアルタイム処理能力の向上
業界特化型AIエージェントテンプレート
多言語対応の拡充

これらの機能追加により、Agent Builderはより幅広い業務分野での活用が可能になると期待されます。

AIエージェント市場の成長予測

AIエージェント市場は急速な成長が予測されており、Agent Builderはその成長を牽引する重要な要素となるでしょう。

市場規模の予測

大手コンサルティング会社の調査によると、AIエージェント市場は2030年までに数兆ドル規模に成長すると予想されています。この成長を支える主要因として、以下が挙げられています。

企業のDX推進ニーズの高まり
人手不足解決へのAI活用期待
AI技術の実用レベル到達
導入コストの大幅な低下

Agent Builderの市場でのポジション

ローコードでの開発環境を提供するAgent Builderは、この成長市場において「AI導入の入り口」としての重要な役割を果たすと予想されます。特に、これまでAI導入を躊躇していた中小企業での普及が加速し、市場全体の底上げに寄与するでしょう。

出典：McKinsey & Company　「The Age of AI」　2024年

まとめ

OpenAI Agent Builderは、AIエージェント開発の民主化を実現する画期的なツールです。プログラミング知識を活かしながら、ドラッグ&ドロップの直感的な操作で効率的に本格的な業務自動化エージェントを構築できる革新性は、企業のDX推進に大きなインパクトを与えるでしょう。

DifyやN8n、Zapierといった競合ツールと比較しても、AI機能の深い統合とセキュリティの標準搭載、そしてOpenAIエコシステムとの完全な統合という点で明確な優位性があります。特に、GPT-5やGPT-4oなどの最新モデルに即座にアクセスできる環境は、他のツールでは実現困難な大きなメリットと言えるでしょう。