MCP 対 RAG 対 AI エージェント:2025 年の AI をリードするのはどれか?
AIと自動化

MCP 対 RAG 対 AI エージェント:2025 年の AI をリードするのはどれか?

GPT-4、Claude、Llama は、大規模言語モデルが実行できることの限界を押し広げてきましたが、その中核は依然として基本的な言語生成に依存しています。

これらはスマートに聞こえるかもしれませんが、ほとんどのモデルには、過去のやり取りの記憶や、複雑なタスクに対して自律的に行動する能力はまだ備わっていないのが現状です。そこで登場するのが、次世代の AI アーキテクチャです。

検索拡張生成(RAG)エージェント、メモリコンテキストプロンプト(MCP)エージェント、AI エージェント、つまり、テキスト予測を超えて、根拠のある知識、コンテキスト認識、目標主導のアクションを実現する 3 つのアプローチをご紹介します。

このブログでは、RAG、MCP、AI エージェントについて詳しく説明し、それぞれをいつ使用すべきかを理解して、ClickUp を使用してそれらを 1 つのインテリジェントでスケーラブルなワークスペースに簡単に統合する方法をご紹介します。

📮 ClickUp Insight:アンケート回答者の 88% は、個人的なタスクに AI ツールを毎日使用しており、55% は 1 日に数回使用しています。職場での AI の活用はどうでしょうか?プロジェクト管理、ナレッジマネジメント、コラボレーションのあらゆる側面を集中管理する AIを利用することで、情報検索に費やしていた時間を毎週 3 時間以上節約できます。これは、ClickUp ユーザーの 60.2% が実現していることです。

RAG、MCP、AI エージェントの概要

MCP と AI エージェントに対する RAG の評価を簡単にまとめました。詳細な説明、定義、例などについては、スクロールしてご覧ください。

主な目標最新の知識を提供対話の継続性を維持するタスクの実行、問題の解決
コアメカニズム検索 → 拡張プロンプト → 生成メモリ → プロンプトの拡張 → 生成プラン → 実行 → 観察 → 反復
解決する古いモデル、幻覚LLMのステートレス性行動実行能力の欠如
ツールへのアクセス検索と検索エンジン前提知識不要広範:API、ファイル、アプリ、ウェブ、コード
アーキテクチャLLM + リトリバーLLM + メモリマネージャーLLM + ツール + 記憶 + 実行ループ
活用事例ナレッジボット、カスタマーサポート、法務検索チャットボット、オンボーディングアシスタントDevOps エージェント、スマートスケジューラー、CRM ワークフロー

要約:

  • RAG は、AI が知らないことを解決します。
  • MCP は、AI が記憶していないことを解決します。
  • エージェント は、AI がまだできないことを解決します。

最も高性能な AI システムには、ClickUp Brain のように、この 3 つがすべて組み合わされている場合が多いです。今すぐお試しください!🚀

RAG(Retrieval-Augmented Generation)とは何ですか?

検索拡張生成(RAG)は、ベクトルデータベース、API、プライベートドキュメントなどの外部ソースから最新の情報を取得して、応答を生成する前に、LLM によって生成された応答の精度と関連性を高める AI アーキテクチャです。

RAG は、モデルが「記憶している」情報だけに頼るのではなく、一元化されたナレッジストアからリアルタイムで現実世界のデータを取得し、より現実的で信頼性の高い出力を生成します。

類似性検索などの技術を活用することで、RAGエージェントは知識ベースから最も関連性の高いデータを1回の検索で抽出します。これにより、抽出された文脈をモデルの推論ループに組み込むことで、現実的な応答を生成できます。

🔍 ご存じでしたか?LLM の幻覚の 60%以上 は、コンテキストの欠落や古さによって引き起こされています。 検索機能強化生成は、検証可能な情報源に基づいて出力を裏付けることで、この問題を軽減します。

仕組み:ユーザーがプロンプトを送信すると、RAG はまず、接続されたデータソースから関連コンテンツを取得します。この情報は、多くの場合、サポート記事、社内 wiki、契約書などの取得文書から抽出され、プロンプトに追加されます。これにより、モデルのコンテキストが現実世界との関連性でより豊かになります。このセットアップにより、LLM は、トレーニングだけでなく、実際のリアルタイムの事実に基づいて応答を生成します。

🧠 ご存じでしたか? LLM はデフォルトで永続的なメモリを持っていません。MCP のように、プロンプトに以前のコンテキストを明示的に入力しない限り、すべての対話は最初の対話として扱われます。

なぜ重要か:RAGは、モデルの再トレーニングなしで、出力結果を回収したデータと外部知識に根拠付けることで、幻覚を大幅に削減します。

また、モデルを再トレーニングすることなく、最新データや独自データにアクセスすることも可能です。モジュール式であるため、さまざまな検索エンジンに組み込むことができ、特殊なタスクのために複数の AI モデル構成で運用することも可能です。

もちろん、引用もサポートしています。引用があることで、モデルが追跡可能な情報源から正しい答えを生成していることを確認できるため、ユーザーの信頼が高まります。

RAG エージェントの使用例としては、RAGを使用して、社内の wiki から返金ポリシーを即座に検索し、正確なセクションを引用して、数秒で役立つ回答を提供するカスタマーサポートボットがあります。

RAG エージェントの使用例としては、RAGを使用して、社内の wiki から返金ポリシーを即座に検索し、正確なセクションを引用して、数秒で役立つ回答を提供するカスタマーサポートボットがあります。

ClickUp Brain は、ClickUp ワークスペースからデータを取得します。

留意すべき課題:RAG システムでは、正しい情報を検索するために慎重な調整が必要です。また、レイテンシーが発生する可能性があり、チャンクサイズ、埋め込み、プロンプト構造の管理には多大な努力が必要となります。特に、重要度の高いクエリの検索精度を向上させようとする場合は、その傾向が顕著です。

知識の検索に RAG を使用すべきか、ファインチューニングを使用すべきか検討している方は、RAG とファインチューニングの比較ガイドで、その違いをわかりやすく解説しています。

知識の検索に RAG を使用すべきか、ファインチューニングを使用すべきか検討している方は、RAG とファインチューニングの比較ガイドで、その違いをわかりやすく解説しています。

RAG の例をいくつかご紹介します。

  • ポリシーや価格に関する質問に答えるボットをサポート
  • 社内ドキュメントを掘り起こすエンタープライズ検索ツール
  • ライブ市場データを使用した財務要約
  • 最新の判例を引用した法的ツール

💡 プロのヒント:RAG を使用する場合は、ドキュメントを意味のある小さなセグメント(100~300 トークン)に分割して、検索の精度を高めてください。大きすぎるとコンテキストが希薄になり、小さすぎると論理が断片化されます。

MCP(メモリコンテキストプロンプト)とは?

メモリコンテキストプロンプト (MCP) は、LLM がメモリをシミュレートして、複数の対話間でコンテキストを維持できるようにする手法です。これらのモデルは本質的にステートレスであるため、MCP は過去の対話や関連するユーザーデータを新しいプロンプトにフィードバックすることで、そのギャップを埋めます。

MCP は、複雑なインフラストラクチャを構築することなくメモリを拡張するための、軽量なモデルコンテキストプロトコルを定義しています。新しい MCP サーバーを導入する場合も、既存の MCP ツールと統合する場合も、目標は変わりません。それは、コンテキストを維持し、トークンの使用量を削減することです。

🧩 ご存じでしたか?ClickUp Brainは、手動入力なしで SOP、過去のタスク履歴、ドキュメントを表示することができます。これは、MCP スタイルのコンテキスト認識機能がすでに組み込まれているからです。

仕組み:システムは、以前の会話のターンや構造化されたメモリデータを保存します。その後、新しいプロンプトが入力されると、意味検索、要約、またはスライディングウィンドウを使用して関連のある部分を選択し、そのコンテキストを最新の入力に追加します。その結果、以前に起こったことを認識したかのような応答が返されます。

🧩 面白い事実:MCP はチャットだけにとどまりません。 インタラクティブなフィクションゲームでも使用されており、プレイヤーの選択がストーリー展開に影響を与えます。AI アシスタントと RPG のキャラクター?基本的にはいとこ同士です。👯‍♂️

重要ポイント:MCP により、より自然で多回にわたる会話が可能になります。AI ツールがユーザーの好みを記憶し、進捗を追跡し、本格的なメモリアーキテクチャを必要とせずにタスクの継続性をサポートします。また、軽量で実装が比較的容易であるため、反復的なワークフローや会話型のワークフローに最適です。

特に IT チームにとって、MCP はワークフロー全体でユーザーのコンテキストを柔軟に保持する方法を提供します。メモリ、コンテキスト、自動化を組み合わせた、IT プロフェッショナル向けにカスタマイズされた AI ツールの詳細をご覧ください。

MCP の採用が拡大するにつれ、より多くのチームが、独自の MCP サーバーを介してメモリフローをカスタマイズし、独自のビジネスルールに合わせた応答動作を実現しています。

MCP の活用例をいくつかご紹介します。

  • MCP を使用するジャーナリングアシスタントは、先週あなたがバーンアウトについて書いたことを思い出し、あなたがメンションしたウォーキングブレイクを試してみたかどうかを優しく尋ねてくれます。
  • より長いワークフローで構造化されたメモリを保持する必要があるチームの場合、MCP の拡張機能により、モジュール式の拡張が可能になり、ツール、ユースケース、時間を超えて会話の一貫性を維持できます。

留意すべき課題:トークンのリミットは引き続き適用されるため、含めることができるメモリの容量には制限があります。無関係または不適切に選択されたメモリはモデルを混乱させる可能性があるため、何を保持し、いつ含めるかを慎重に検討した戦略が不可欠です。

MCP の例をいくつかご紹介します。

  • ユーザー名や過去のやり取りを記憶するチャットボット
  • 学生の進捗を追跡する教育ツール
  • ユーザーの行動に応じて適応するストーリー主導のアプリ
  • ユーザーの履歴や好みを記憶するオンボーディングフロー

💡 プロのヒントClickUp のカスタムフィールドとコメントをMCP の記憶のヒントとして使用してください。AI が ClickUp Brain でそれらを参照すると、よりスマートでパーソナライズされた提案が返されます。

AI エージェントとは?

AI エージェントは、LLM をさらに一歩前進させ、受動的な応答者から能動的な実行者に変えます。エージェントは、単に回答を生成するだけでなく、目標を設定し、意思決定を行い、行動を起こし、フィードバックに基づいて適応します。エージェントは、言語と自動化の架け橋となる存在です。

それぞれの違いは以下の通りです。エージェントは、1 週間のソーシャルメディアの投稿のプランニングなど、定義された目標から作業を開始します。次に、その目標をステップに分割し、API や検索エンジンなどのツールを使用して、コンテンツの作成やスケジュール設定などのタスクを実行し、その結果を評価します。

エージェントは、指示に従うだけでなく、推論、行動、反復を行います。各意思決定ループは、プログラムまたは学習したエージェントの行動の影響を受けるため、エージェントは目標や制約の変化に動的に適応することができます。

高度な AI エージェントは、多くの場合、複数のエージェントが専門的なタスクで連携するマルチエージェントシステム内で動作します。これらの自律型エージェントは、エージェントのロジックに基づいて動作し、変化する入力に適応しながらタスクを自律的に実行します。

たとえば、専門 AI エージェントは、大規模なワークフロー内の財務、コンテンツ、QA などの特定の役割を処理するようにトレーニングすることができます。

💡 プロのヒント:AI エージェントのフローは、まずリスクの低い自動化(コンテンツ生成やステータス更新など)でテストし、その後、スプリントのプランニングやバグの優先順位付けなど、影響の大きいワークフローに移行してください。

たとえば、特殊な AI エージェントは、大規模なワークフロー内の財務、コンテンツ、QA などの特定の役割を処理するようにトレーニングすることができます。

💡 プロのヒント:AI エージェントのフローは、まずリスクの低い自動化(コンテンツ生成やステータス更新など)でテストし、その後、スプリントの計画やバグの優先順位付けなど、影響の大きいワークフローに移行してください。

重要ポイント:AI エージェントは、エンドツーエンドのワークフローを処理し、さまざまなツールや環境に対応し、人間による絶え間ない入力の必要性を軽減します。自律性が役立つ、反復的で複雑な、または複数のステップからなるプロセスに最適です。また、エージェントが優先度を判断し、システムと調整し、ワークフロー全体の矛盾を解決しなければならない、より複雑な意思決定の可能性も広がります。

実際の動作についてご興味がありますか?マーケティングの自動化から IT トラブルシューティングまで、エージェントシステムによってワークフローがすでにどのように変革されているかを強調する、業界を横断する最も強力な AI のユースケースをいくつかご紹介します。

競合他社の製品発売を調査し、対応キャンペーンを作成し、プラットフォーム全体でスケジュールを設定し、そのすべてをClickUp ワークスペースに記録するマーケティングエージェントを想像してみてください。そのすべては、人間の介入を必要とせずに実行されます。

競合他社の製品発売を調査し、対応キャンペーンを作成し、プラットフォーム全体でスケジュールを設定し、そのすべてをClickUp ワークスペースに記録するマーケティングエージェントを想像してみてください。そのすべては、人間の介入を必要とせずに実行されます。

注意点エージェントは外部システムにまたがり、さまざまな ツールの使用 に依存するため、より慎重な調整が必要です。構築やデバッグもより複雑になります。特に、重要なシステムに接続している場合は、慎重に監視し、サンドボックスでテストする必要があります。また、エージェントは複数の LLM を呼び出すため、リソースを大量に消費する可能性があります。

AI エージェントの例をいくつかご紹介します。

  • コードレビューやリポジトリの更新を自動化する開発チーム
  • マーケティングチームが調査やキャンペーンプランニングの負担を軽減
  • IT部門がアラートを分類し、修正を実施する
  • カレンダー、リマインダー、電子メールを管理するパーソナルエージェント

さまざまな業界でエージェントシステムがどのように活用されているかご興味がありますか?当社のAI ユースケースガイド では、AI エージェントがマーケティング、エンジニアリング、オペレーションのワークフローにどのように変革をもたらしているかを紹介しています。

🧩 興味深い事実:一部の AI エージェントは、パフォーマンスのフィードバックに基づいて、その場ですぐに自分自身を再プログラムすることができます。これは、さらに進化した「失敗から学ぶ」という概念です。

また、一部の AI エージェントは ReAct などのツールを使用して、文字通り「思考を声に出して」表現し、行動を起こす前にその推論をステップごとに書き出します。これは、パズルを解く前に自分の考えを日記に書き留めるようなものです。

さまざまな業界でエージェントシステムがどのように活用されているかご興味がありますか?当社のAI 活用事例ガイド では、AI エージェントがマーケティング、エンジニアリング、オペレーションのワークフローにどのように変革をもたらしているかを紹介しています。

🧩 興味深い事実:一部の AI エージェントは、パフォーマンスのフィードバックに基づいて、その場ですぐに自分自身を再プログラムすることができます。これは、さらに進化した「失敗から学ぶ」という概念です。

また、一部の AI エージェントは ReAct などのツールを使用して、文字通り「声に出して考える」ことで、行動を起こす前に自分の推論をステップごとに書き出します。これは、パズルを解く前に自分の考えを日記に書き留めるようなものです。

RAG、MCP、AI エージェント:どれを使用すべきか?

RAG、MCP、AI エージェントのどれを選ぶかは、トレンドを選ぶことではなく、ワークフロー、データ戦略、最終目標に最適なアーキテクチャを整合させることです。

🧩 興味深い事実:2024 年、フォーチュン 500 企業の複数のチームが、エージェント型 AI システムを使用することでプロジェクト完了時間が 25% 以上短縮 したと報告しました。これは、デジタルチームメイトへの業務委託が実際に有効であることを証明しています。

より深い技術的根拠、実用的な例、および ClickUp が各ユースケースをどのようにサポートしているかを詳しく見ていきましょう。

🧠 RAGをいつ使用すべきか

RAG、MCP、AI エージェントにおける ClickUp 知識管理のユースケース
ClickUp 知識管理の使用例

RAGは、アプリケーションにおいて事実の正確性、データの鮮度、透明性が最も重要な場合に真価を発揮します。

RAGを使用するケース:

  • 大規模で頻繁に更新されるデータセット(社内 wiki、ドキュメント、SOP、製品仕様書)があります。
  • 追跡可能な情報源(つまり、「この答えはどこの情報から得たのか」など)が必要です。
  • LLM の出力を実際のコンテンツに根ざしたものにして、幻覚を削減したい。

使用例:

  • ClickUp Docs でホストされている会社のデータやナレッジベースから回答を引き出す、社内 AI アシスタント。
  • ポリシー文書や契約書から条項を検索する法務チーム
  • カスタマーサポートボットが、更新されたドキュメントからリアルタイムのトラブルシューティング情報を表示

🚀 ClickUp のメリットClickUp Docsでソースドキュメントを保存、構造化。ClickUpKnowledge Managementと Brain による AI 強化検索を追加して、新しいモデルをトレーニングすることなく、現実的な応答をリアルタイムで生成する RAG スタイルのアシスタントを作成できます。

また、RAG のようなアーキテクチャを使用して、情報に基づいたデータ駆動型の意思決定を行うために、他のチームが意思決定のための AI ツール をどのように実装しているかもご覧いただけます。

🚫 制限事項:RAG は推論や行動は行いません。主に情報の取得と要約を行います。

🧠 MCPをいつ使用すべきか

RAG 対 MCP 対 AI エージェントにおける MCP ユースケースのための ClickUp Brain
MCP のユースケース向け ClickUp Brain

会話の連続性、ユーザーの詳細情報の記憶、および対話間のコンテキストの維持が鍵となる場合は、MCP が最適な手法です。

MCPを使用するケース:

  • AI システムには、ユーザーの好み、以前の入力、過去の行動などを記憶しておく必要があります。
  • マルチターン会話や意思決定チェーンを管理しています。
  • 軽量なコンテキスト管理を、フルメモリデータベースを構築せずに実現したい。

使用例:

  • ユーザーが完了した作業(統合の設定など)を記憶する AI オンボーディングボット。
  • 目標やフォローアップを記憶している、パーソナルAI 生産性コーチ。
  • 過去のユーザー行動に基づいてアドバイスを調整する金融ツール。

🚀 ClickUp の利点:MCP スタイルのメモリは、タスク、ドキュメント、コメント、アクティビティログを通じて ClickUp に自然に統合されます。ClickUp Brain を使用すると、AI は、誰が何を担当しているか、最後に何が議論されたか、次に何を行うべきかなど、過去のコンテキストを抽出して提案を洗練することができます。

🚫 制限事項: MCP は依然としてプロンプトエンジニアリングに依存しており、通常、自らアクションを開始したり、動的に学習したりすることはありません。

AI エージェントとしての ClickUp AI の仕組み

AI エージェントは、質問に答えるだけではありません。観察、プランニング、実行、適応も行います。そして、まさにそれが ClickUp AI の機能です。

プロジェクトの管理、社内業務の自動化、AI ネイティブ製品の構築など、ClickUp は、チームと「連携」して、複雑さを増すことなく拡張可能なインテリジェントエージェントを立ち上げるための完璧な基盤を提供します。

✅ ClickUp AI がエージェント機能を備えている理由

AI エージェントとしての資格を得るには、システムは生成型 AI機能以上のものが必要です。目標指向のワークフロー内に、記憶、推論、行動、学習を統合する必要があります。

🧩 興味深い事実:エージェント型 AI のアイデアは、1980 年代の古典的な AI 研究から着想を得ています。この研究では、ソフトウェア「エージェント」が、記憶、目標、自律性を持つ小さなデジタル従業員のように行動すると想定されていました。

ClickUp はあらゆる要件を満たしています。

機能ClickUp AI 機能
記憶✅ ClickUp Brain は、タスク、ドキュメント、コメント、ワークフロー全体のコンテキストを記憶します。
推論✅ AI はユーザーの意図を解釈し、履歴データを参照して、最適な次のステップを提案します。
プランニング✅ エージェントは、簡単な入力からタスク、目標、リマインダーを生成し、スケジュールを設定することができます。
実行✅ ClickUp 自動化機能により、エージェントはステータスの更新や所有者の割り当てなどのアクションを実行します。
ツールの使用✅ ClickUp は Slack、GitHub、Google カレンダーなどと統合されており、AI はシステム間で機能します。
フィードバックループ✅ アクティビティ追跡 + 条件付きロジックにより、エージェントは時間の経過とともに反応し、改善することができます。

統合された意思決定ロジックとクリーンなユーザーインターフェースを備えたClickUp AI は、ユーザーの入力を解釈し、ドメイン知識やビジネスルールと照合します。エージェントがユーザーのクエリによってトリガーされた場合でも、自動化されたワークフローによってトリガーされた場合でも、その制御メカニズムにより、コンテキストと意図に基づいた正確な出力が保証されます。

では、詳しく見ていきましょう。

🧠 ClickUp Brain = メモリ + コンテキスト認識

ClickUp Brainは、AI エージェントのニューラルコアです。浅いプロンプト履歴や外部データベースに依存するスタンドアロンのツールとは異なり、ClickUpBrain はワークスペース内に存在し、それをネイティブに理解します。データを単に保存するだけでなく、それを解釈して意味のあるアクションを実行します。

このようなコンテキスト認識は、統合されたメモリと推論がインテリジェントな実行のコアとなっている AI および機械学習システムにおける大きな飛躍です。

実際の活用例

ClickUp Brain は、タスクの更新、コメント、時間記録、期日の変更など、プロジェクトの履歴を即座に呼び出すことができます。たとえば、優先度の高いタスクがコメントで繰り返し遅延や障害が指摘されている場合、そのタスクをエスカレーションの対象としてフラグを立て、タイムラインの更新を提案したり、仕事の再配分をお勧めしたりすることができます。

RAG 対 MCP 対 AI エージェントにおける AI エージェントとしての ClickUp Brain
AI エージェントとしての ClickUp Brain

また、所有権と責任も理解しています。担当者、役割、依存関係はワークスペース構造の一部であるため、次のような質問をすることができます。

「これは誰の所有物ですか?」「これはブロックされていますか?」「設計担当者はこれを確認しましたか?

即座に正確な回答を得られます——往復のやり取りは不要です。

会議に関しては、ClickUp Brain は単なるメモ取り以上の機能を備えています。ClickUp Docs または AI メモ帳を使用すると、重要なアクションアイテムを抽出担当者を割り当てフォローアップタスクを自動的に作成することができ、会話を構造化された作業に変えることができます。

💡プロのヒント:完璧なミーティング AI コンパニオンをお探しですか?通話の文字起こし、アクションアイテム、担当者、ミーティングの要約を自動的に抽出できるコンパニオンをお探しですか?ClickUp AI Notetaker を試してみてください。

ClickUp AI は、オンボーディング に非常に役立ちます。新しいチームメンバーがタスクに参加すると、ClickUp Brain は、ブランドメッセージガイド、デザインリクエスト SOP、キャンペーンチェックリストなどの社内ドキュメントをプロアクティブに添付し、スムーズかつ迅速な業務開始を支援します。

🧠 なぜこれがゲームチェンジャーなのか

ほとんどのAI ツールは、手動でコンテキストを入力する必要があります。ClickUp Brain は、メモリと認識を実際のワークスペースに組み込むことで、その仕組みを一新しました。これにより、AI エージェントは次の機能を利用できるようになります。

  • 手動トレーニングなしで進行中のプロジェクトを理解する
  • タスク、ミーティング、タイムライン間でメモリを維持
  • スクリプトやセットアップなしで、ワークスペースの変更にリアルタイムで対応

これらすべてにより、AI は、ユーザーによる絶え間ない指示を必要とせずに、リアルタイムでインテリジェントな貢献を行う能力が高まります。カスタムメモリシステムを構築したり、モデルを微調整したりする必要はありません。ClickUp Brain は、導入初日からすぐに使用できます。

⚙️ ClickUp 自動化 = AI が実際の行動を開始する場所

ClickUp Brain はエージェントにコンテキストを提供します。自動化により、実行力を与えます。

シームレスなワークフローを実現する ClickUp 自動化
シームレスなワークフローを実現する ClickUp 自動化

ほとんどの自動化システムは単純な「if-this-then-that」のロジックに従いますが、ClickUp のエンジンはさらに一歩進んでいます。ルールと AI を組み合わせることで、ワークフローはチームの行動や活動にリアルタイムで適応するダイナミックなシステムになります。

🧩 ご存知でしたか? ClickUp 自動化機能では、ワークスペースの速度を低下させることなく、1 日あたり最大 100,000 件のロジックベースのワークフローを実行できます。さらに AI により、ダイナミックな意思決定機能も備わります。

実際の活用例:

たとえば、タスクに「レビューが必要」とマークされた場合、エージェントはチームに通知するだけでなく、レビュープロセス全体を開始します。

  • タスクを QA リードに再割り当てします。
  • Slack または Microsoft Teams で通知
  • タスクの種類に基づいてレビューのステップを含むチェックリストを作成します。
  • SLA ポリシーに合わせた期日を設定

また、入力フォームが送信されると、次のような処理を行うことができます。

  • 緊急度、依頼者、プロジェクトの種類などの重要な情報を抽出
  • リクエストの分類(バグ報告、マーケティング概要、サポートタスク)
  • サブタスクを含む新しいプロジェクトタスクを開始
  • 関係者を割り当て、開始日を自動的に設定

バグ報告もアクションアイテムになります。たとえば、「サイトがダウンしている」というコメントが投稿された場合、AI エージェントは次のことを行います。

  • AI 分類を使用して重大度を検出
  • タスクのステータスを「緊急」に更新
  • 問題をオンコールエンジニアに転送する
  • チェックリストをトリガーして、記録、修正、テスト、導入をすべて自動的に実行

🧩 面白い事実:ClickUp AI の最も人気のある自動化機能の 1 つは、「サイトダウン」、「404」、「エラーログ」などのフレーズに基づいて、タスクのコメントからバグを自動的に分類する機能です。瞬時に優先順位付けを行う、魔法のような機能です。

🧠 なぜこれがゲームチェンジャーなのか:

ClickUp 自動化は、ワークフローに合わせて拡張可能です。いくつかのトリガーから簡単に始め、コードを 1 行も記述することなく、ロジックや AI 搭載のアクションを段階的に追加することができます。

システムが進化するにつれて、AI エージェントも進化します。AI エージェントは、指示に従うだけでなく、チームの働き方を学習し、あらゆる場面でサポートします。

✍️ ClickUp AI + タスク = 勢いを推進する作成

タスク内の ClickUp AI は、単に役立つだけでなく、実際に運用にも役立ちます。

チャットボックスのように脇で動作するのではなく、仕事の中に存在し、チームが生の入力を構造化された共同作業に変換するのを支援します。

実際の活用例:

乱雑な会話を要約する長いスレッドをまとめたばかりですか?AI が重要な決定事項と次のステップを強調表示し、所有者を明確にしたタスクを作成します。

ClickUp Brain を使用してタスクを分析
ClickUp Brain を使用してタスクを分析

プロンプトをタスク概要に変換 「新しい GTM キャンペーンのランディングページを再設計してください」などの一文を入力すると、AI がそれを次のような完全なタスクの説明に展開します。

  • 成果物
  • KPI と目標
  • 推奨される協力者
  • 関連ドキュメントへのリンク(存在する場合)

タスクを自動的に整理ClickUp AI は、タスクを適切なリストにファイルし、#urgent や #UX などのスマートタグを提案し、文言自体から依存関係をフラグ付けすることができます。

コンテキスト内のコンテンツのドラフトフォローアップの電子メール、ミーティングの要約、進捗報告が必要ですか?ClickUp AI は、プロジェクトの進捗状況を完全に把握した上で、タスク内で直接それらを生成することができます。

ほとんどの AI ツールは文章の作成を支援します。ClickUp AI は、その成果物の出荷を支援します。それが違いです。

ClickUp Chatも AI を搭載しているため、休暇からオフィスに戻ったときや、長い会話のスレッドをすべて確認したくない場合などに、チャットを要約することができます。

ClickUp チャットと ClickUp AI を使用して会話を要約する
ClickUp チャットと ClickUp AI を使用して会話を要約する

🔗 ClickUp 統合 = 混乱のないツール間の実行

真の AI エージェントは、タスクリストだけにとどまりません。ツール間を接続し、データを取得し、仕事が発生した場所でアクションを実行する必要があります。そこで、ClickUp のネイティブ統合とオープン API が威力を発揮します。

AI エージェントは次のことができます。

Google カレンダーでミーティングをスケジュール担当者の空き状況に基づいて時間を提案し、イベントを自動作成して、そのリンクを ClickUp または Slack にドロップします。

Slack または Microsoft Teams で最新情報を送信マイルストーンの達成、期限の変更、障害の発生時にアラートをトリガーし、適切なコンテキストとともに適切な担当者にタグ付けします。

Jira や GitHub などの開発ツールに変更をプッシュ ClickUp でタスクが完了したら、タスクを QA に自動的に移動、問題のステータスを同期、プルリクエストにコメントを追加

Google ドライブまたは Dropbox からファイルを添付コメント内のファイルのメンションを検出し、クラウドストレージを検索して、適切な資産をタスクまたはドキュメントに直接リンクします。

その結果、エージェントはサイロ化されたボットではなく、真のチームプレーヤーになります。

🛠 独自の AI エージェントを構築(開発は不要)

ClickUp で強力なAI エージェントを設定するために、データサイエンティストや開発チームは必要ありません。視覚的なビルダー、自動化ロジック、すぐに使える AI アクションなど、必要なものはすべてすでに備わっています。

3 ステップで始めましょう

  1. トリガーを定義エージェントを起動する条件(タスクのステータス変更、新しいフォームの提出、フィールドの更新など)を決定します。
  2. AI ロジックを追加インテリジェンスをレイヤー化して、要約、分類、チェックリストの提案、緊急度やクライアントの種類に応じた優先順位付けを行います。
  3. 成果を設定次のアクションを自動化:タスクの割り当て、関係者への通知、期日の設定、スプリントやフォルダへのドロップなど。

AI エージェントが稼働すると、コードやトレーニング、チームの作業効率の低下を一切必要とせずに、すぐに仕事を開始できます。

🔍 ステップバイステップのヘルプが必要ですか? ワークフローの構築、成功条件の定義、応答性の高い自動化の作成方法 については、AI エージェントの構築方法に関するこのブログをご覧ください。

ワークフローの未来はエージェント型であり、それはすでに実現しています。

RAG、MCP、AI エージェントは、AI システム設計において、それぞれ強力かつ異なる目的を果たします。RAG はリアルタイムデータで出力を裏付け、MCP は長期記憶を対話に組み込みますが、将来を象徴するのは AI エージェント です。これは、プランニング、実行、学習、ツール間の統合を行う自律型システムです。

人工知能の将来的なトレンドが進化し続ける中、生成型 AI と外部システムおよび逐次的な意思決定の融合により、エージェントの運用方法も変化しています。エージェントは、テンプレート化されたワークフローに制限されることなく、外部データを組み込み、カスタムコードを実行して複雑なアクションを実行することができます。

ClickUp を使用すれば、未来について読むだけでなく、未来を構築することができます。自己運用型のワークフローの作成、AI 搭載のアシスタントの立ち上げ、部門横断的なチームの拡大など、ClickUp AI は、知識の集中化、実行の自動化、インテリジェントな意思決定をすべて 1 か所で実現するツールを提供します。

その結果、雑務が減り、勢いが生まれ、ワークフローが自動的に実行されます。

これが、エージェントの生産性です。ClickUp に登録して、AI エージェントを実際に試してみてください。