⾃分（たち）だけの AI Agent を作ろう ⾃然⾔語駆動の独⾃ Agent AI 推進・Agent 開発 2025年7⽉30⽇ 

Agenda 1. ⾃⼰紹介 2. LLMプラットフォーマー怖い 3. ⽣存戦略︓⾃然⾔語だけで Agent を作る 4. 実際に私が作ったAgentの紹介 5. ローカルで運⽤する優位性 6. まとめ 

Agenda 1. ⾃⼰紹介 2. LLMプラットフォーマー怖い 3. ⽣存戦略︓⾃然⾔語だけで Agent を作る 4. 実際に私が作ったAgentの紹介 5. ローカルで運⽤する優位性 6. まとめ 

⾃⼰紹介 @yugen_matuni 1 • ⾃⼰紹介 ◦ 「まつにぃ」（國松）という名前で活動 ◦ ⼤阪出⾝で2⼈の⼦ども（兄弟） ◦ 現在暫定無職 • 経歴 ◦ ⼤⼿物流企業 AI推進担当兼PM ◦ 現場でのAI活⽤のハンズオンやオンボーディ ング ◦ LLMアプリケーションの開発（Difyなど） • 趣味 ◦ ⾃然⾔語によるAgent開発 ◦ AI技術の最新動向追跡 ◦ ファッションやカメラ 

⾃⼰紹介 @yugen_matuni 2 Cursor や ClaudeCode、Gemini CLIを 使ったことある⽅いらっしゃいますか︖ これらのツールが救世主となります。 

⾃⼰紹介 @yugen_matuni 3 先⽇Dify協賛のハッカソンに出場してきました • 出てきたお題は「RAG（契約書・トークスクリプト・ FAQ）を含んだ、営業マンをサポートするチャットbot」 • 開始と同時にお題が開⽰されたので、要件定義から設計 、フローとデータセット作成、評価までを120分で構築し なければ... • 課題のポイント ◦ 時間制限︓120分以内 ◦ RAGの精度 ◦ 営業現場での実⽤性 

⾃⼰紹介 @yugen_matuni 4 結果からいうと、優勝できました!! • ⾃作Agentが⼤活躍!! ◦ Agentとともに要件定義を実施 ◦ DifyのDSLは"9割"を⾃動⽣成 ◦ 残された時間を応対精度や分岐処理精度に注⼒ • 結果 ◦ UX の良さ、RAGの精度を評価されて最優秀賞を獲得 ◦ 限られた時間でもAgentの補佐で⾼精度チャットbot を作成できたのが評価ポイント 

⾃⼰紹介 @yugen_matuni 5 "⾃分だけのAgentを組んでいたから ハッカソンに優勝できたのでは︕︖" ということで本⽇はMyAgentを作っていこうという趣旨で⾏きます。 

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LLMプラットフォーマー怖い @yugen_matuni 6 LLMプラットフォーマーが既存サービスを飲み込む • OpenAI︓本⽇登場したStudyを始めとした、Agent、DeepResearch、o3、Sora、image1、 AdvancedVoiceなどで多分野に展開 • Google︓YoutubeやGWSなどGoogleサービスへの互換や強⼒なマルチモーダル、Google Pixcel統合、 AgentSpace • Anthropic︓MCPやClaude CodeによるCLIの流⾏、AWS環境への適合性などで開発ツール領域で爆発的に 需要増 各プラットフォーマーが「汎⽤AI」を軸に、ユーザーを⾃社エコシステムに囲い込む戦略を加速中 

LLMプラットフォーマー怖い @yugen_matuni 7 ChatGPTの急速な拡⼤ ChatGPT週次ユーザー（億⼈） 2 4 0 1 2 3 4 5 2024年8⽉ 2025年2⽉ ChatGPT毎⽇プロンプト（⼗億回 /⽇） 10 25 0 5 10 15 20 25 30 2024年12⽉ 2025年7⽉ Copilot MAU（百万⼈） 25 33 0 10 20 30 40 2024年中頃 2025年5⽉ • ChatGPT週次ユーザー︓6か⽉で2倍（2億→4億⼈） • ChatGPT毎⽇プロンプト︓7か⽉で2.5倍（10億→25億回/⽇） • Microsoft Copilot MAU︓1年で1.3倍（2,500万→3,300万⼈） • Copilot累計DL︓7倍増（500万→3,600万DL） ハイペースで出現する汎⽤的な機能がこれだけのユーザーに⼀瞬で配られる 

LLMプラットフォーマー怖い @yugen_matuni 8 ユーザー（社員）は性能や進化速度で勝る ChatGPT／CopilotなどのBigTech に流れがち ⾃社開発 GPT だけで戦うと三重苦に陥る • モデル更新の遅延 ◦ 最新技術への対応が遅れ る ◦ ユーザーの期待値に追い つかない • 増えていく便利なAgentの tool ◦ サードパーティ公式の MCP ◦ コード実⾏やブラウザ実 ⾏可能な仮想コンテナ • 洗練されたUIUX ◦ 世界最強のUIを持つ ChatGPT ◦ 世界トップクラスのユー ザー数を誇るXと統合した Grok あれこれ勝つの厳しいのでは︖ 

LLMプラットフォーマー怖い @yugen_matuni 9 ユニコーン企業だって安⼼ではない 代表例 Big Tech 介⼊点 定量的影響 主要な流出要因 Cursor Claude Code & Copilot Enterprise 訪問数 ⽉次 -14.6% 上位モデルを直接IDEに 組み込まれた競合が急増 Perplexity GPT-4o 無料公開 3か⽉で訪問数 -18.9% OpenAI公式チャットが ⾼速・⾼精度回答を提⽰ Big Tech の直接介⼊により、特化型 AI サービスが短期間で⼤幅な市場シェアを失う現象が加速 

LLMプラットフォーマー怖い @yugen_matuni 10 Cursor（AI コーディング IDE）への具体的影響 ⽉間訪問数推移 2,130 1,990 1,820 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200 2025/04 2025/05 2025/06 • 2025年6⽉実績 ◦ ⽉間訪問数︓1,820万（前⽉⽐-14.62%） ◦ 3か⽉連続減少 ◦ 累計減少幅︓▲25%以上 • Big Tech介⼊のタイミング ◦ 2025年5⽉︓Anthropic Claude Code正式公開 ◦ 同時期︓GitHub Copilot Enterprise GA • ユーザー流出の証拠 ◦ SNS上で「解約」「GitHub Copilot乗り換え」 急増 ◦ 有料プラン改定も重なり離脱加速 

LLMプラットフォーマー怖い @yugen_matuni 11 2025年 コーディングCLI連続リリース 1 Claude Code プレビュー 2025-02-24 エージェント型CLI 研究プレビュー開始 2 Claude Code サブスク化 2025-05-22 サブスクリプション 提供開始 3 Gemini CLI OSS参⼊ 2025-06-25 OSS AI Agent ターミナル統合 4 Qwen Code 中国参⼊ 2025-07-22 Gemini CLI フォーク 中国圏コミュニティ拡⼤ わずか5ヶ⽉間で3つの主要CLI がリリース - 開発者ツールの急速な進化 

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⽣存戦略︓⾃然⾔語だけで Agent を作る @yugen_matuni 12 "仮説"︓⾃然⾔語で"局所最適"にこだわり抜いた Agent が、 ビッグテックの波を受け流す盾になる 【⾃然⾔語Agentとは】 ⽂字通り⾃然⾔語、つまり我々でいうところのほぼ⽇本語で構築するAgentのこと。 • ⽇本語での指⽰・ルール定義が可能 • 業務に精通した現場担当者が直接構築可能 • 迅速な試⾏錯誤と改善が実現 → エンジニアに依存せず、また「今⾃分が欲しいもの」を実現しやすい 

⽣存戦略︓⾃然⾔語だけで Agent を作る @yugen_matuni 13 ⾃然⾔語Agentを作るには 業務整理 テキストデータ で⾔語化 Agentのruleに 落とし込み 何度もPDCA 【⾃然⾔語Agentの作成過程】 1. 業務整理︓現在の業務プロセスを可視化・分析 2. テキストデータで⾔語化︓業務ノウハウを⾃然⾔語で記述 3. Agentのruleに落とし込み︓⽇本語ルールをAgent仕様に変換 4. 何度もPDCA︓実運⽤での検証・改善を⾼速反復 → 各段階で⽇本語ベースの作業により、専⾨知識なしでもAgent構築が可能 

⽣存戦略︓⾃然⾔語だけで Agent を作る @yugen_matuni 14 具体的な作り⽅︓親Agent → ⼦Agent構造 【親Agent】トリガー定義 どんな時にどんなAgentを呼ぶのかという定義を⾏う 例︓「契約書確認」→契約書チェックAgent呼び出し 【⼦Agent】各専⾨能⼒・処理WF定義 それぞれの能⼒や処理ワークフローを詳細定義 例︓契約書Agent、FAQ Agent、データ分析Agent等 

Agenda 1. ⾃⼰紹介 2. LLMプラットフォーマー怖い 3. ⽣存戦略︓⾃然⾔語だけで Agent を作る 4. 実際に私が作ったAgentの紹介 5. ローカルで運⽤する優位性 6. まとめ 

実際に私が作ったAgentの紹介 @yugen_matuni 15 【Dify フロー⾃動⽣成 Agent の特徴】 • ⾃然⾔語⼊⼒のみで、DifyワークフローのDSL⾃動⽣成 • 例えばフローのガワだけ作ってプロンプトやコードノードの設定も可能 • 類似しているものなどから叩き台を⾼速作成し、⼈間は品質向上に集中 

実際に私が作ったAgentの紹介 @yugen_matuni 16 【秘書Agentの特徴】 • 個⼈専⽤カスタマイズ ◦ ⾃分のやって欲しい内容を随時ルール追加可 能 ◦ MCPを使い外部との接続も可能 • ⽇常業務の⾃動化 ◦ スケジュール確認や登録、調整 ◦ メール確認や下書き作成 ◦ 指定フォーマットのドキュメント周りの作成 • 直近だと引越し⼿続き周りを 秘書に⼿伝ってもらいました。 

実際に私が作ったAgentの紹介 @yugen_matuni 17 他にも多くのAgentを作成 ビジネス アナリティクス 業務分析や効率化による業務改善Agentとして活⽤ ドキュメント ジャンル分け ファイルを⼊⼒すると勝⼿にジャンル分けしてドキュメントを最適な構造 に整理してくれる obsidian サポート URLなどから⾃動的に記事を⽣成したり、共通記事を紐づけたりする知識 管理Agent ⼩説作成 プロット⽣成から章⽴て、キャラクター設定まで⾃動化 Note作成 補助 WEBサービス「Note」への執筆サポートAgent 

実際に私が作ったAgentの紹介 @yugen_matuni 18 他の誰も使わないかもしれないけど、 ⾃分はめっちゃ使うAgentを使うことで、 私⾃⾝の効率は爆上がりしています︕ 

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ローカルで運⽤する優位性 @yugen_matuni 19 流⾏するVibecodingの落とし⽳ ※Vibecodingとは⽣成AI主体でコーディングを⾏うこと Vibecodingのリスク セキュリティ⾯での脆弱性が⾒落とされが ち ユーザーデータなどデータプライバシーへ の配慮不⾜ ⼤⼿企業のセキュリティ要件を満たし⾟い ローカル開発の安全性 ローカルファイルで検証することで安全性 を確保 開発コストを最⼩限に抑える CursorやClaudecodeのエンタープライズ 版で利⽤可能 

ローカルで運⽤する優位性 @yugen_matuni 20 ローカルAgentからSaaSへの進化も可能 1 ローカルPoC 概念実証・検証 2 内部検証 チーム内展開 3 機能拡張 最適化・PDCA 4 SaaS移⾏ クラウド展開 段階的アプローチの利点 • リスクを最⼩化しながら、実践的に段階的に拡⼤ • 全てのAgentを操作するプロンプトなどのドキュメントが残るので、移⾏しやすい • 必要に応じてSaaS化せずローカル運⽤継続も可能 

ローカルで運⽤する優位性 @yugen_matuni 21 何よりも⼿元で素早く構築して検証できることに価値がある 現場⽬線で構築/検証 アイデア → 実装 → 検証 最短1時間以内で検証 思い⽴ったら即構築 うまく動かなくても再構築可能 実際の業務で使いながら精度向上 創造性の解放 技術的制約よりもアイデア重視 ⾝近な⼈の「これが欲しい」こそが輝く プロトタイプから本格運⽤への⾃然な移⾏ 

Agenda 1. ⾃⼰紹介 2. LLMプラットフォーマー怖い 3. ⽣存戦略︓⾃然⾔語だけで Agent を作る 4. 実際に私が作ったAgentの紹介 5. ローカルで運⽤する優位性 6. まとめ 

まとめ ビッグテックが"共通機能"を飲み込み続ける時代、 深く、尖った、今⾃分が使いたい Agent こそ差別化要素かもしれません。 まずは困りごとやカイゼン活動からAgentを作ってみて。 回し、育て、独⾃データを蓄えて。 それが最後はボックテックに負けない⾃社資産となります。 ちなみに..... 

実は... このスライドも全てAgentに JSのコードベースで作成してもらっています PptxGenJSライブラリを使い、 Claude Codeでスライド構造を分析・⽣成し、 画像配置やレイアウトまで⾃動化。 安定してきたら公開予定です︕