AIエージェント多すぎて迷子になっていませんか

I'm sharing AI agents that are easy to use and show clear results.

Transcript

1. AI エージェント多すぎて迷子になっていませんか？ 〜コードも業務もAI に任せる時代の歩き方〜
2. AI エージェントとは？ AI(LLM) を含む複数のデバイスやWeb ツール既存の技術を 使って様々なタスクを自律的にAI へお任せする技術です。 環境の理解 課題の理解 行動 AI エージェントの3 ステップ
3. AI エージェント多すぎる問題
4. AI エージェント、気になるけど手が出せていない 名前だけは聞いたことがあるけど、種類が多くどれが何に使えるのかはよく分からない 便利そうだけど、種類が多すぎて迷ってしまう 少し触ってみたけど、うまく使いこなせずに止まっている そんな人も多い中で、今回は特に実用性が高く、 試しやすいエージェントを厳選して紹介します
5. 今回紹介するAI エージェントツール コーディング系 Claude Code Gemini CLI PR Agent 業務効率化系 n8n これらのツールは、単体でも強力ですが、 組み合わせることでさらに効果を発揮します 開発者の補助、あるいは自動化を目的としたツール 事務作業や通知、データ連携などを自動化するツール
6. n8n GUI で自動化フローを構築できるオープンソースツール ノーコード・ローコードでAPI 連携や通知処理が可能 Slack 、Notion 、Google Sheets など様々なサービスと接続できる 条件分岐、ループ、HTTP リクエスト、JavaScript の実行など、柔 軟性が高い 業務プロセスの自動化に最適で、導入の敷居が低く、 IT スキルが高くなくても活用できる点が特徴 セルフホストだと無料 , クラウド版は有料 docker run -it --rm \ --name n8n \ -p 5678:5678 \ -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \ docker.n8n.io/n8nio/n8n
7. n8n 例） Gmail からの空き日程に関するメールをトリガーに、AI エージェントがGoogle カレンダーを 確認し、空いている日程を自動抽出、その後、メールの下書きを作成。
8. Claude Code 自然言語からの高品質なコード生成が得意なAI アシスタント 要件や仕様を与えると、構造の整ったコードを出力してくれ る テストコードの生成、既存コードのリファクタリング、 設計の相談も可能 特に有効なのが、claud.md やmcp などのファイル, ツールを使ってエージェントの行動をカスタ マイズする方法 自分のプロジェクトに合わせて「教育」することで、 より高い成果を引き出せる 料金はMAX プランで月100 ドルと200 ドルがある 、Claude Code Action
9. Claude Code 自然言語からの高品質なコード生成が得意なAI アシスタント 要件や仕様を与えると、構造の整ったコードを出力してくれ る テストコードの生成、既存コードのリファクタリング、 設計の相談も可能 特に有効なのが、claud.md やmcp などのファイル, ツールを使ってエージェントの行動をカスタ マイズする方法 自分のプロジェクトに合わせて「教育」することで、 より高い成果を引き出せる 料金はMAX プランで月100 ドルと200 ドルがある 、Claude Code Action
10. Claude Code で MCP Server 利用について Claude code はmcp との相性が非常に高く、さまざまな用途で活用できます。 MCP Server とは？ 　MCP （Model-Computer Protocol ）Server は、 　AI エージェントが外部サービスと連携するためのインターフェースを提供するサーバーです。 ファイル操作 データベースアクセス 外部API の呼び出し 　といった処理を、AI が安全かつ柔軟に行えるようにする、 「AI の手となり足となる存在」です。 Claude Code × MCP の相性の良さ 　Claude Code はMCP と非常に相性が良く、 CLI からデータ処理・バッチ実行・外部連携ができることで、高度な処理に活用できます。 右の例ではSupabase という簡易的なデータベースやストレージの入ったバックエンド支援サー　 ビスのMCP Server を使ってAPI 開発を行っています。 claude mcp add ~
11. Claude Code Action について Github actions にclaude code を組み込める機能 Github からイシューを立て、@claude でメンション後、作業内容を指示すると claude が自律的にブランチを切りコードを修正追加しPR 作成手前までの作業を行う
12. Gemini CLI とは Google 製のAI をターミナルから直接利用できるツール コマンドラインで「この関数にテストを書いて」と指示するだけ で即時出力 開発中の細かい疑問や処理の最適化についてその場で相談できる 1 日あたり1,000 回のリクエストを無料 $ gemini " この関数のパフォーマンスを改善する方法は？" 日常的にCLI を使う開発者にとって、もっとも直感的に使えるAI の一 つ
13. PR Agent とは GitHub 連携のAI レビューアシスタント プルリクエストを自動で読み込み、意図を解釈した上でレビュー コメントを生成 セキュリティや設計上の懸念点を指摘したり、より良い実装方法 を提案してくれる Claude Code やGemini CLI で生成したコードをPR として提出し、 PR Agent でレビューを回すという連携が可能 PR-Agent コメント: このコードではメモリリークの可能性があります。リソースの解放処理を追加する ことをお勧めします。 AI 同士のやりとりで、開発〜レビューの一部を自動化できるようにな る
14. 連携例 Claude Code でコードを作り、PR Agent でレビューする 1 Claude Code で要件を渡してコードを生成 2 Git にPush してPull Request を作成 3 PR Agent が自動でレビューを実行 4 必要なら修正指示もAI で反映 この流れをテンプレート化すれば、軽微な機能実装なら 自動化も可能に
15. Claude Code でコードを作り、PR Agent でレビューするデモ
16. 個人的におすすめな技術検証のレベル分け レベルA ：ミッションクリティカル 　即日対応 　対象：業務の根幹に関わる技術 　行動：当日中に検証→ 導入提案 　例：セキュリティ関連、基幹システム効率化 　理由：競争優位性への直接的インパクト レベルB ：マネージド 　1 週間以内 　対象：既に安定した形で提供されているサービス 　行動：1 週間以内に検証→ 導入提案 　例：クラウドサービス、SaaS 製品、広いコミュニティ 　理由：リスクが低く、ROI が明確 レベルC ：発展途上 　様子見戦略 　対象：まだ発展途上でリソースを要する技術 　行動：マネージド化を待つ 　例：OSS 、自己デプロイ必須ツール 　理由：コスト対効果とリソース効率を重視
17. まとめ AI エージェントは増えているが、焦って全部触る 必要はない とりあえず流行りは軽く触っておく 小さなプロセスから導入して、徐々に組み合わせ を広げていくのが現実的な始め方 まずは「一つ使ってみる」 ところからスタートしてみましょう
18. 質問などあれば！