2026年に試すべきトップ10 AIエージェント管理プラットフォーム

ビジネスは、必要に応じて思考し、判断し、行動できるスマートシステムを求めています。現実世界では、言うは易く行うは難しです。

なぜなら、仕事があまりにも多くのツールに分散し、中間に関与する人が多すぎると、自動化に隙間が生じ始めるからです。

そしてワークフローが複雑になればなるほど、何が壊れたのか、その原因を特定するのが難しくなります。

この変化により、エージェント開発の優先度が高まりました。メッセージ作成や文書要約（これは簡単な部分）ができるからではなく、ツール内で自律的に行動できるからです。

本記事では、主要なAIエージェント管理プラットフォームを分析し、各プラットフォームの得意分野と、ワークフローに最適な選択方法を解説します。

AIエージェント管理プラットフォームで重視すべきポイントとは？

AIエージェントは一過性のトレンドではありません。ガートナーは、AIエージェントが日常の仕事の意思決定の15%を担うと予測しています。

チームでAIエージェントの導入を検討しているなら、エージェント管理プラットフォームには以下の機能が必要です：

AIエージェント管理プラットフォーム一覧

最高のAIエージェント管理プラットフォーム

次に、主要なAIエージェント管理プラットフォームと、それぞれの最適な活用シーンを見ていきましょう。

1. ClickUp（統合プロジェクト管理とワークフロー自動化に最適）

「AIエージェント」と聞くと、多くの人がビジネスとは切り離された独立したボットを想像しがちです。

世界初の統合型AIワークスペースであるClickUpはこの概念を覆します。タスク、ドキュメント、チャット、所有者、期日、依存関係、優先度など、エージェントが動作するために必要な洞察を保持するAIエージェント管理プラットフォームです。

つまり、エージェントを構築してからプロセスへの組み込み方法を考えるのではなく、プロセスから始め、エージェントをそこに組み込むのです。

その実現を支える要素をご紹介します。

ClickUp Super Agents：ワークフロー向けに既製かつカスタム構築済み

ClickUp Super Agentsは常にワークスペースを監視し、トリガーに基づいて特定のアクションを実行するようトレーニング可能です。これらのエージェントは定義したロジックで動作しますが、基本的な自動化ルールをはるかに超えた機能を備えています。

これらの特化型エージェントは文脈を分析し、適切なワークフローのトリガーを起動し、人間（または相互に）とコミュニケーションを取りながら仕事を進めます。

ClickUpには、特定のワークフロー向けに構築された複数の事前構築済みエージェントエクスペリエンスが含まれています。

例：

AIエージェントを効果的に管理するため、ClickUpでは以下の設定が可能です：

また、自社ビジネスと同様の動作（独自のルール、引き継ぎ手順、エスカレーション経路）を持つAIエージェントを構築したい場合、ClickUpはワークスペースの設定に基づいて動作・実行可能なカスタムエージェントをサポートしています。

このビデオでは、20分⏰未満で独自のエージェントを構築する方法を紹介します：

ClickUp Brain：エージェントを支える文脈認識型AI

AIエージェントが実行者であるならば、ClickUp Brainはエージェントがあなたの仕事を理解する手助けをする層です。なぜなら、それはあなたのワークスペース情報（タスク、ドキュメント、所有者、期限、コメント）や接続されたアプリと連動しているからです。

2つの大きなメリットが得られます：

🎯 より優れた文脈理解（エージェントは推測しません）実際のプロジェクト履歴、依存関係、チームの優先度に基づいた意思決定を行います。そのため、ランダムなチームメンバーに連絡したりタスクを繰り返したりする代わりに、チームのワークフローを反映した行動を取ります。

🎯 迅速な実行（エージェントが要約・プラン・実行を一元的に実施）。 すべてが同一システム内で完結するため、エージェントはプラットフォームを切り替えたり、連携されていない情報源からデータを取得したりすることなく、更新情報の確認、要約の作成、タスクの割り当てが可能です。

AIを活用したプロジェクト要約：複数のプロジェクトレベルで文脈に沿った実用的な要約を提供

ClickUpのAI搭載プロジェクト要約は、散在する更新情報を瞬時に明確化します。ワークスペース内の全アイテムを手動で確認することなく、進捗状況や障害要因を素早く把握できます。

プロジェクト更新に加え、この機能は実行を積極的に支援します。ClickUpBrainはAIを活用してタスクを自動化します。サブタスクの自動生成、依存関係の定義、プロジェクトの進捗に基づくタイムラインの調整などです。知的なプロジェクトコーディネーターのように振る舞い、発生した事象を要約するだけでなく、注意が必要な点を強調表示するため、迅速な軌道修正が可能です。

プロジェクト概要をリクエストするだけで、文脈を認識した洞察と即実行可能な提案を含むスマートな要約が得られます。

自動化：日常の仕事を効率化し、手作業を削減

ClickUp自動化では、シンプルなビジュアルビルダーでトリガー-条件-アクションのワークフローを作成できます。

迅速なセットアップのため、タスクの割り当て、コメントの投稿、ステータスの変更、リストの移動など、一般的なワークフローを処理する既製の自動化テンプレートのライブラリが利用可能です。

また、フォーム送信時やタスクステータス変更時など、ClickUpのイベントをトリガーとした電子メールの自動化も可能です。これは、関係者やクライアントとのコミュニケーションを積極的に維持したい場合に特に有用です。

ClickUpの主な機能

ClickUpの制限事項

ClickUpの価格

ClickUpの評価とレビュー

実際のユーザーはClickUpについてどう評価しているのか？

あるRedditユーザーがClickUpSuper Agentsをこう評価しています：

現在、機能やバグがリリース済みとマークされた際にトリガーされるエージェントを1つ設定しています。このエージェントはClickUpタスクを読み取り、GitHubを参照した後、ローリングリリースノートのドキュメントを自動的に更新し、営業およびマーケティングチームに通知します。これまで、散在するタスク説明や開発者のコメントを、技術的知識のないマーケティングチームでも容易に理解できるフォーマットで、整理された読みやすいメモにまとめるという優れた役割を果たしてきました。

2. Voiceflow（会話型AIエージェントの構築と拡張に最適）

Voiceflowは、チャットと音声の両方に対応した会話型エージェント構築のために設計されています。ドラッグ＆ドロップ式のフローチャートインターフェースにより、コードを書くというよりアイデアをスケッチしているような感覚で操作できます。数分で顧客とのやり取り全体を設計し、即座にテストし、一からやり直すことなく調整が可能です。

このツールでは、単一のエージェントを設計し、ロジックを再構築することなく、ウェブチャット、メッセージングアプリ、さらには電話（IVR）など複数のチャネルに展開できます。このようなオムニチャネル対応は時間を節約し、特にあらゆるタッチポイントでのサポートやクエリに対応できるAIワークフォースを構築しようとする場合、一貫性を保つのに役立ちます。

エージェントはFAQ、ヘルプドキュメント、製品コンテンツをリアルタイムで参照できるため、運用チームが何かを更新すると、エージェントの回答も自動的に更新されます。

Voiceflowの主な機能

Voiceflowのリミット

Voiceflowの価格

Voiceflowの評価とレビュー

Voiceflowについて実際のユーザーはどのように評価しているのでしょうか？

G2ユーザーによるVoiceflowの評価例：

Voiceflowの最も優れた点は、その驚くほど直感的で柔軟な操作性です！ビジュアルフロービルダーを使えば、複雑な会話体験も圧倒されることなく簡単に設計できます。音声アシスタントとチャットアシスタントの両方を、一箇所で素早くプロトタイプ作成、テスト、デプロイできる点が特に気に入っています。

⭐ ClickUpの強み： 多くのチームはAIから実効性のある結果を得られずにいます。戦略が強力なROIをもたらすと回答したのはわずか7.2%で、昨年導入したツールを既に廃止したチームは半数近くに上ります。

最大の理由は？AIスプロール現象、つまり連携不足のツールが過剰に存在し、調整が不十分であることです。

ClickUp BrainGPTがゲームを変える。検索、自動化、作成を含むすべてを1つのスマートワークスペースに統合。仕事を完了するために複数のアプリを探す必要はもうありません。

音声で話しかけ、テキストで入力し、バックグラウンドで自動実行。音声優先コマンド（ClickUp Talk-to-Text経由）、ChatGPT/Claude/Geminiなどの最先端モデル、Google Drive/Notion/GitHub/SharePointとの深い連携により、ClickUp Brain MAXは仕事の統合と簡素化を実現します。

3. Devin AI（企業ソフトウェアエンジニアリング自動化に最適）

Devin AIは、AIエージェントによるソフトウェアエンジニアリングワークフローの自動化に特化して構築されています。「このモジュールをリファクタリングする」や「レポート作成ダッシュボードを構築する」といった指示を与えるだけで、ツールがコードベース全体で仕事を開始します。ETL移行や大規模なリファクタリングなどのタスクを処理するため、複数のタイプのAIエージェントが並行して動作します。

「Ask Devin」のビジュアルインターフェースは、AI搭載のIDEアシスタントのように機能します。コードのアップロード、質問、簡単な説明の取得が可能です。対話間でコンテキストを維持するため、ドキュメントとツールを頻繁に切り替えるよりも自然な操作感を実現します。

そしてすべてが記録されます。つまりデヴィンが一度解決した問題は、次回検索可能になるのです。まるでコードし、文書化し、学習しながら進化する開発者エージェントを擁しているかのようです。

Devin AIの主な機能

Devin AIの制限事項

Devin AIの価格

Devin AIの評価とレビュー

実際のユーザーはDevin AIについてどう評価しているのか？

あるRedditユーザーがDevinAIをこう評価しています：

私の会社の1つはかなり早い段階でDevinを採用しました。表面的には非常に印象的でした。Slackとの統合により、非常にアクセスしやすくなっていました。ユーザー体験も本当に優れていました。比較的高めの価格帯でもそれだけの価値があると感じました。

4. LangChain（カスタマイズ可能なLLM駆動型エージェントフレームワークに最適）

LangChainはオープンソースであるため、AIエージェントの動作を完全にカスタムできます。ReActなどの既製テンプレートが付属しており、迅速な導入を支援します。プロンプト、ツール、アクションを接続するだけで、ツールがバックグラウンドでフローを調整します。

エージェントはユーザーの入力に応じて、能動的に意思決定を行い、外部APIを呼び出し、ナレッジベースを検索し、データソースとやり取りできます。LangGraphでは、エージェントが状態を保存し、仕事を一時停止し、コンテキストを失うことなく中断した箇所から再開できるため、一度で完了できないビジネスプロセスに最適です。

LangChainの主な機能

LangChainの制限事項

LangChainの価格設定

LangChainの評価とレビュー

LangChainについて、実際のユーザーはどんな感想を持っているのでしょうか？

G2ユーザーによるLangChainの評価例：

Pythonで構築したあらゆるエージェント型AIや生成AIユースケースにおいて、私が頼りにしているフレームワークです。インストールはpip installコマンドで簡単に行え、ドキュメントも充実しています。提供する機能の数と柔軟性も優れています。

5. n8n（AIを活用したオープンソースワークフロー自動化に最適）

ベンダーに縛られずにAIを活用したワークフロー自動化を構築したいなら、n8nが最適です。オープンソースでセルフホスティング可能なため、自社インフラですべてを運用でき、データとワークフローを完全に制御できます。あらゆる大規模言語モデルを接続し、独自のビジネスルールを設定して、業務をスムーズに動かしましょう。

ビジュアルエディターは非常に直感的です。各ステップはキャンバス上のノードです。AIタスクをドラッグしてトリガーやデータベースに接続するだけで、エージェントが完成します。

ロールベースのアクセス制御により、ワークフローの作成・レビュー・実行権限を定義可能。バージョン管理機能で変更履歴の追跡やミス時のロールバックが容易に。環境分離（開発・ステージング・本番）により、自動化機能を安全にテスト・反復改善した後、本番環境にデプロイできます。

n8nの主な機能

n8nの制限事項

n8nの価格

n8nの評価とレビュー

実際のユーザーはn8nについてどう評価しているのか？

Capterraユーザーによるn8nの評価例：

このプラットフォームのセルフホスティングオプションは驚くべきものです。さらに、自動化スクリプトをTypeScriptまたはJavaScriptで記述できます。ウェブ開発者にとっては、自動化のために別の言語を学ぶ必要がないため、非常に有益です。

6. Crew AI（AIエージェントチームの運用を統括する企業に最適）

CrewAIは、複数のAIエージェントが実際のチームのように連携して動作するよう設計されています。クルーメンバーを設定し、役割を割り当て、協働方法を定義すれば、プラットフォームがバックグラウンドですべてを調整します。ビジュアルエディターと組み込みのAIコパイロットにより、ワークフロー作成をガイドする簡単なセットアップが可能です。

エンジニアはAPIを活用してロジックをカスタムできる一方、プロジェクト管理などの非技術者もコードに触れることなくUI経由でエージェントの設定・管理が可能です。

このツールはCRMや電子メール、webhookなどのツールとも接続するため、エージェントが稼働次第、メッセージへの応答、システム更新、アプリ横断的なアクションのトリガーが可能です。監視機能では、各エージェントの動作内容と理由を完全なログで確認できるため、デバッグが容易になります。

Crew AIの主な機能

Crew AIの制限事項

Crew AIの価格

Crew AIの評価とレビュー

Crew AIについて、実際のユーザーはどんな感想を持っているのでしょうか？

あるRedditユーザーがCrewAIをこう評価しています：

最近、CrewAIを使ってマルチエージェントワークフローを構築していますが、全体的に良好な体験を得ています。タスク分解とエージェントの連携はスムーズに機能しています。

7. Microsoft Copilot（Microsoft 365全体での統合AI生産性に最適）

Microsoft 365 エコシステム内で仕事をしている場合、Microsoft Copilot はワークフローの自然な拡張機能のように感じられます。

生産性向上のためのAIエージェント導入において、最も簡単な方法の一つです。CopilotはWord、Excel、Outlook、Teamsなどのツールに組み込まれているため、Copilot Studioでエージェントのやること（財務照合の自動化や内部チケット処理など）とアクセスすべきデータを選択するだけで、Microsoftのスタックを考慮した環境が自動的に構築されます。

これらのアプリではCopilotとのチャットも可能で、文脈に応じた有用な応答を受け取れます。Microsoft Graphを活用しているため、単一のアプリだけでなく組織全体のデータを理解します。

Microsoft Copilotの主な機能

Microsoft Copilotの制限事項

Microsoft Copilot の価格

Microsoft Copilotの評価とレビュー

Microsoft Copilotについて、実際のユーザーはどんな感想を持っているのでしょうか？

G2ユーザーによるMicrosoft Copilotの評価例：

Copilot Studioは、大量のコードを書かずに会話型AIエージェントを構築するという課題を解決します。技術的な負担を最小限に抑えながら、内部クエリの処理、反復タスクの自動化、プロセス案内を行うAIエージェントを設計・展開できます。

8. Vellum AI（企業グレードのAIワークフローとエージェント構築に最適）

エージェント構築では、タスクを平易な言語で記述するだけで、Vellumがツールと接続し、ロジックを処理し、各実行時の動作を正確に可視化する動作するエージェントを生成します。

ビジュアルビルダーでは、プロンプト、モデル、データソースをGUI上でドラッグ＆ドロップで操作できるほか、コードに埋め込むことも可能です。このハイブリッドなアプローチにより、技術チームと非技術チームが同じエージェント設計で共同作業できます。

プロンプトエディターでは、プロンプトの出力を並べて比較し、調整して即座に再実行できます。機能呼び出しもサポートされているため、エージェントはAPIを呼び出したり、フローの途中でロジックを実行したりできます。

Vellum AIの主な機能

Vellum AIの制限事項

Vellum AIの価格

Vellum AIの評価とレビュー

Vellum AIについて実際のユーザーはどのように評価しているのでしょうか？

RedditユーザーによるVellum AIの評価例：

Vellumはエージェントビルダーとして非常に実用的です。求める機能を記述するだけでワークフローを自動生成するため、実質的に学習曲線がありません。AI自動化における「バイブコーディング」アプローチは、エンジニアリングリソースを割きたくない場合に特に理にかなっています。

9. IBM WatsonX（企業AI開発とガバナンスに最適）

IBM WatsonXは、エージェントオーケストレーションツールを含むフルスイートのAIプラットフォームです。WatsonX Orchestrateでは、ステップをドラッグ＆ドロップするだけでワークフローを作成でき、契約書のレビューやカスタマーサポートの引き継ぎといった複雑なタスクを自動化できます。これらのマルチステップエージェントは、IBMツールとサードパーティツールの両方にまたがって接続します。

IBMの事前学習済みドメインモデル（例：watsonx.data）を自社AIユースケースに合わせて微調整し、組織のニーズに最適化されたエージェントを構築できます。エンジニアリング寄りのユーザーにはSDKも用意されており、実際のソフトウェアプロジェクトと同様にエージェントのスクリプト作成、バージョン管理、運用管理が可能です。

IBM WatsonXの主な機能

IBM WatsonXの制限事項

IBM WatsonXの価格

IBM WatsonXの評価とレビュー

IBM WatsonXについて、実際のユーザーはどのような評価をしているのでしょうか？

G2ユーザーによるIBM WatsonXの評価例：

IBM Watson x orchestrateは、自動化の複雑さを解消し直感的に操作できる点が優れています。複雑なコードや複数の非連携ツールに依存せず、平易な言語でタスクを委任し、AIエージェントがシームレスに連携して仕事を進めます。

10. Stack AI（ワークフローツール内でのAIエージェント展開を簡素化するのに最適）

Stack AIは、通常は手作業や高度な技術的専門知識を必要とするタスクの自動化に適しています。AIエージェントは、コードなしでデータを分析し、質問に答え、構造化された洞察を抽出し、情報に基づいて行動できます。

ローコードのビジュアルワークフロービルダーで、キャンバス上でロジックを組み立て、システムを接続できます。これにより、専門知識を持つ担当者が高度なプログラミングスキルなしでソリューションを作成できます。

このプラットフォームには、非構造化文書（PDF、スキャン、フォーム）を構造化データに変換する組み込みツールが備わっています。効率的なデータ抽出のため、検索拡張生成（RAG）技術を用いて企業ナレッジベースから引用付き回答を取得できるエージェントを作成できます。

Stack AIのベスト機能

Stack AIの制限事項

Stack AIの価格設定

Stack AIの評価とレビュー

Stack AIについて、実際のユーザーはどんな感想を持っているのでしょうか？

G2ユーザーによるStack AIの評価例：

私は主にStack AIを使って、クリエイティブワークフローの整理や効率化を支援するエージェントを構築しています。例えばクライアントのメモをブリーフに変換したり、レポートから素早くインサイトを引き出したりする作業です。また、シンプルなチャットボットの設定にも活用しています。社内利用（チームの質問対応）と、チャットボットが効果的なクライアントプロジェクトの両方で活用しています。

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