Google Geminiを使用したAIエージェントの構築方法

「単なるスクリプト」として始まったワークフローが、あっという間にミニプロダクトへと進化した経験があるなら、AIエージェント構築が人気を集めている理由がもうお分かりでしょう。

堅牢なAIエージェントは、ユーザー入力を受け取り、利用可能なツールを呼び出し、適切なデータソースから情報を取得し、タスクが完了するまでプロセスを継続的に推進します。

この技術的変革は既に加速しており、ガートナーは今年、企業向けアプリケーションの40%がタスク特化型AIエージェントを組み込むと予測している。

そこでGoogle Geminiが活躍します。Gemini APIを通じてGeminiモデルにアクセスすれば、応答案を作成するシンプルなAIエージェントから、複数のステップにまたがる複雑なタスクを処理するツール連携型エージェントまで、すべてを構築できます。

このガイドでは、Google Geminiを使用したAIエージェント構築方法について解説します。GoogleのGeminiモデルがエージェントワークフローに実用的な選択肢である理由、そして最初のプロンプトからテスト・リリース可能な動作ループを構築するまでの手順を学びます。

AIエージェントとは何か？

AIエージェントとは、ユーザーに代わってタスクを実行できるシステムであり、目標達成のためのアクションを選択します。標準的なチャットボットよりも段階的な指示が少なく済む場合が多く、単に応答を生成するだけでなく、エージェントの目的、現在の状況、使用が許可されているツールに基づいて次に何をすべきかを決定します。

実用的な考え方として：チャットボットが応答し、エージェントが行動する。

現代的なエージェントセットアップには、以下の基本ブロックが含まれます：

ここで複数のエージェントが登場します。マルチエージェントシステムでは、プラン担当、データ取得担当、出力作成・検証担当といった役割分担が可能です。こうしたマルチエージェント間の連携は、「調査担当＋執筆担当＋品質保証担当」のように役割が明確なタスクでは効果的ですが、調整のオーバーヘッドや障害発生ポイントが増加する側面もあります。

後ほど、まず単一のエージェントループから始め、作業負荷に真のメリットがある場合にのみ拡張する方法をご紹介します。

なぜGoogle GeminiでAIエージェントを構築するのか？

エージェント開発にGoogle Geminiを活用する利点は複数存在します。特にプロトタイプから実製品で安定稼働可能なシステムへの移行を目指す場合に有効です。

✅ GeminiでAIエージェントを構築すべき理由：

組み込みツールの使用と機能呼び出し

Geminiは機能呼び出しをサポートしているため、エージェントは外部機能が必要なタイミングを判断し、構造化されたパラメーターを渡すことができます。これが「答えはこうだと思います…」と「価格エンドポイントを呼び出し、最新の価値を確認しました」の違いです。

この機能は、データを取得したりアクションをトリガーしたりする必要があるあらゆるツールエージェントの基盤となります。

複数ステップ仕事のための長いコンテキスト

多くのエージェントワークフローは、スレッドを喪失することで失敗します。Geminiには非常に大きなコンテキストウィンドウをサポートするモデルが含まれており、エージェントが反復処理中に長い会話、仕様書、ログ、コードスニペットなどをワーキングメモリに保持する必要がある場合に役立ちます。

例えば、Pro版のGeminiは100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。

「データ」がテキストだけではない場合のマルチモーダル入力

エージェントが永遠にプレーンテキストだけを扱うことは稀です。Geminiモデルはマルチモーダルプロンプトをサポートしており、選択した統合パスに応じて画像、PDF、音声、ビデオなどのコンテンツを含めることが可能です。

これは、ファイルのレビュー、詳細の抽出、またはソース資料に対する出力の検証を行うエージェントを構築するチームにとって重要です。

より信頼性の高い応答のための接地オプション

エージェントが特定のソースに基づいて回答する必要がある場合、モデルの汎用知識だけに依存する代わりに、Geminiを外部システム（例：企業検索やインデックス化されたコンテンツ）に接続するグラウンディングパターンを使用できます。これにより、AIのトレーニングデータや知識の有効期限の問題も克服できます。

これは特に、監査可能性を重視し、根拠のない主張を減らすことに注力するプロダクトチームにとって重要です。

オープンソースフレームワーク全体での強力なサポート

すべてを一から構築したくない場合、GeminiはLangChainやLlamaIndexといったオープンソースフレームワーク、およびLangGraphのようなオーケストレーションレイヤーと組み合わせて使用されることが一般的です。

これにより、基本機能を再発明したり書き直したりすることなく、ツールルーティングや多ステップフローを処理できるエージェントを迅速に構築できます。

実用的なエントリーポイントと価格帯

多くのチームにとって、最初のステップは実験です。Googleのドキュメントによれば、Google AI Studioの利用は対応地域で無料であり、Gemini API自体も異なるレートリミットを持つ無料と有料のプランを提供しています。

これにより、プロトタイプを迅速に作成し、エージェント設計が安定したらスケールアップすることが容易になります。

プロトタイプから管理されたデプロイメントへの道筋

企業レベルの制御が必要な場合、GoogleはGemini Enterpriseの下でエージェントプラットフォームも提供しており、エージェントの展開と管理を一元的に行えます。プラットフォームレベルでGeminiモデルを用いた構築環境が必要な場合は、そのスタックの一部としてAgent Builderを利用できます。

エージェントがツールを呼び出す方法、応答を検証する方法、回答を確認できない場合にクリーンに終了する方法を標準化すれば、この組み合わせは驚くほどシンプルに感じられるでしょう。

Google Geminiの始め方

Google Geminiの始め方がわからない？ 簡単に説明しましょう。

主に安全なアクセス設定と、システムに合った開発経路の選択が重要です。シンプルなAIエージェントのプロトタイプを作成する場合、Gemini APIとAPIキーがあれば迅速に開発を開始できます。

本番ワークフロー向けのエージェントを構築する場合、最初のステップからセキュリティのある鍵の管理と明確なテストプロセスをプランすべきです。

✅ Google Geminiを始めるステップを以下で確認しましょう：

ステップ1：前提条件を確認し、エージェントの実行場所を選択する

最初のステップは、Googleアカウントを使用してGoogle AI Studioを開くことです。GoogleはここでGemini APIキーとプロジェクトを管理するため、アクセスと初期テストのためのクリーンなスタート地点が提供されます。

次に、AIエージェントの実行場所を決定します。Googleの主要なセキュリティガイダンスでは、APIキーをブラウザやモバイルコードに埋め込むことや、ソース管理にキーをコミットすることに対して警告しています。

ビジネスワークフロー向けエージェントを構築する場合は、Gemini API呼び出しをバックエンド経由でルーティングする必要があります。これにより、アクセス制御、ログ記録、監視が可能になります。

ステップ2: Gemini APIキーの作成とセキュリティ

GeminiでAIエージェントを作成するには、Google AI Studio内でGemini APIキーを生成する必要があります。Googleの公式ドキュメントでは、鍵の作成と管理手順が説明されています。この鍵はアカウントへのアクセスとコストを制御するため、本番環境のシークレットと同様に扱う必要があります。

キー作成後、エージェントが動作するシステムで環境変数として保存してください。Googleの移行ガイダンスによれば、現行SDKはGEMINI_API_KEY環境変数から鍵を読み取れます。これにより、機密情報をコードや共有ファイルから隔離できます。

このステップにより、開発とシークレット管理を分離することでチームを支援します。コードを変更せずにAPIキーをローテーションでき、明確なアクセス制御が必要な場合には開発環境と本番環境で異なるキーを維持できます。

ステップ3: 公式Gemini SDKをインストールする

GoogleはGeminiモデルを扱う公式の運用環境対応オプションとしてGoogle GenAI SDKを推奨しており、PythonやJavaScriptを含む複数言語をサポートしています。

Pythonで仕事をする場合は、is google-genaiパッケージをインストールしてください。Gemini Developer APIとVertex AI APIの両方をサポートします。これは、実験として開始し、後に企業対応環境が必要になる可能性のあるエージェントを構築する際に有用です。

JavaScriptまたはTypeScriptで開発する場合、プロトタイピング用にGoogleが提供する@google/genai SDKを利用できます。プロトタイプ段階を脱した際は、APIキーをサーバーサイドで管理すべきです。これによりクライアントコード経由のアクセス保護と情報漏洩防止が可能となります。

GeminiでAIエージェントを構築するステップバイステップガイド

GoogleのGeminiモデルを用いたAIエージェント構築は、モジュール式アプローチを採用すれば驚くほど簡単です。基本となるモデル呼び出しから始め、機能呼び出しを通じてツール使用を追加します。その後、判断・実行・安全な停止を可能にするループで全体を包み込みます。

このプロセスにより、開発者は単純なチャット機能のみのエージェントから、ツールを活用して複雑なタスクを実行できる高度なシステムへと進化させることが可能になります。

✅ 以下のステップに従い、関数を呼び出したりデータソースを検索したりして世界と対話できる機能的なエージェントを作成します：

ステップ1: 基本的なテキスト生成の設定

ユーザー入力を受け取り、エージェントの目的に沿った応答を返すシンプルなAIエージェントから始めましょう。最初のステップは以下を定義することです：

有用な手法として、プロンプトは短く明確に保ち、実際の出力を確認した後にプロンプトエンジニアリングで反復改善することが挙げられる。Googleのエージェント開発ガイドラインは 基本的に以下の通り： シンプルに始め、頻繁にテストし、プロンプトとロジックを段階的に洗練させる

✅ 基本ラインとして実行可能なシンプルなPython例：

これは本質的に、ローカル環境とGoogleの大規模言語モデルとの間に架け橋を構築するものです。

💡 プロのコツ：ClickUpのGeminiプロンプトテンプレートを活用し、プロンプトエンジニアリングの一貫性を保ちましょう。

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ClickUpのGeminiプロンプトテンプレートは、すぐに使えるClickUpドキュメントです。豊富なGeminiプロンプトライブラリを一箇所にまとめ、アイデアを素早く得て、チームのプロンプト作成方法を標準化するよう設計されています。

単一のドキュメントとして存在するため、共有プロンプトの「信頼できる情報源」として扱えます。これは、複数の担当者が同じエージェント向けにプロンプトを構築する際、一貫した入力、ドリフトの低減、実験間の迅速な反復を実現するのに有用です。

🌻 このテンプレートがお役に立つ理由：

• ツール使用と機能呼び出しのためのプロンプトパターンを再利用 構造化された出力を必要とするエージェント構築時に
• チーム全体でプロンプトを標準化し、同じユーザー入力からより予測可能な応答を生成させる
• マルチエージェントシステム向け役割ベースのプロンプト草案プランナー、リサーチャー、レビュアーなどのワークフロー
• 迅速なテストプロンプトを作成し、エージェントループをリリースする前にエッジケースを検証する
• 軽量なプロンプトバックログを構築し、プロダクトとエンジニアリングが共同でレビュー、改良、承認できるようにする

ステップ2: ツールの使用と機能呼び出しを追加する

テキストのみのエージェントが動作したら、ツール使用機能を追加し、モデルが制御するコードを呼び出せるようにします。Geminiの機能呼び出し機能はこのために設計されています：テキスト生成だけでなく、モデルが機能名とパラメーターを要求できるため、システムがアクションを実行し結果を返送できます。

典型的なフローは以下のようになります：

構文解析の煩わしさを減らしたい場合は、構造化出力（JSONスキーマ）を使用しましょう。これによりモデルは予測可能で型安全なデータを返します。エージェントがツール入力を生成する場合に特に有用です。

✅ 以下に、形の設定の参考となるPythonコードを示します：

このスクリプトにより、AIは外部システム（この場合は社内サポートチケットデータベース）と対話する「能力」を獲得します。

ステップ3: エージェントループを作成する

ここで「単一応答」から、終了条件に達するまで反復処理を実行できるエージェントへと移行します。これが「エージェントモード」と呼ばれるループの本質です：

プロンプトを肥大化させずに文脈を維持するために：

複数のエージェントやマルチエージェントシステムを構築したいですか？まずは1つのエージェントループから始め、その後責任範囲を分割しましょう（例：プランナーエージェント、ツールエージェント、レビュアーエージェント）。

Googleはまた、マルチエージェント間の相互作用をどの程度制御したいかによって、LangGraphやCrewAIなど、これを容易にするオープンソースフレームワークも紹介しています。

✅ 実践的なループパターン例：

AIは脳（やることを決定）であり、このPythonループは体（データを取得する実際の仕事を実行）です。

MAX_TURNS = 8 は安全装置です。AIが混乱してツールを無限ループで呼び続ける場合、この設定によりスクリプトは8回の試行後に停止し、費用とAPIクォータを節約します。

ステップ4: AIエージェントをテストする

特定のシナリオ下でAIエージェントが正しく動作することを確認するためにテストを実施する。

3段階でのテスト追加：

実践ルール：すべてのツール呼び出しを本番環境のAPIのように扱う。入力の検証、出力のログ記録、安全な失敗処理を徹底する。

オプション：Geminiエージェントビルダーまたはオープンソースフレームワークを使用する

すべてを手作業で接続したくない場合、Googleはいくつかの「ビルダー」スタイルのルートをサポートしています：

GeminiでAIエージェントを構築するためのベストプラクティス

ビジネスワークフロー向けAIエージェントを構築する際は、知能の最適化よりも信頼性の最適化を優先せよ。Gemini 3はモデルの推論方法やツールとの連携方法をより細かく制御可能だ。これにより複雑なタスクや実稼働システムにおいて一貫した動作を実現するエージェント構築が可能となる。

✅ GeminiでAIエージェントを構築する際のベストプラクティス：

境界を強制するエージェント仕様から始める

コードを書く前にエージェントの目的と終了条件を定義する。特にエージェントがクライアントシステムや本番システムでアクションをトリガーする場合、多くのエージェントプロジェクトがここで失敗する。チームが価値を証明できなかったりリスクを管理できなかったりすると、多くのエージェント型AIプロジェクトは中止される。

タスクに合わせて推論の深さを調整する

Gemini 3では、リクエストごとに推論の深さを調整できる思考レベル制御が導入されました。プラン立案やデバッグ、指示量の多いステップでは高レベルの推論を実行し、深い分析よりも遅延やコストが重要なルーチン作業では低レベルの推論を実行すべきです。この制御によりLLMのパフォーマンスが最適化されます。

製品APIのような設計ツール

各機能の機能を明確な名前と厳格なパラメーターで限定する。モデルが少数の明確に定義されたツールから選択する場合、関数呼び出しの信頼性が向上する。Google Gemini 3のコンテンツでも、有用なエージェント構築の鍵として信頼性の高いツール呼び出しが強調されている。

ツールの接触面積を小さく安全に保つ

エージェントがアクセスできるツールと、各ツールが操作できる範囲を制御すべきです。システムに許可チェックを組み込みましょう。すべてのツール呼び出しを、入力と出力とともにログに記録してください。これにより、障害のデバッグや、インシデント発生時にエージェントが実行した操作の証明が可能になります。

評価を製品要件として扱う

エージェントが実際にタスクを完了したかどうかをテストする必要があります。回答の表現が毎回同じかどうかではありません。実行のたびに、エージェントが適切なツールを選択し、有効な入力を送信したかどうかを確認してください。システム内で正しい最終状態に到達することを必ず確認してください。

実際のユーザーリクエストと実際のフォーマットに基づいた小規模なシナリオテストも実行可能です。フォーム入力やWebアクションなどのエージェントワークフローは、意図的にテストしない限り、エッジケースで失敗することが多いです。

重要な場面ではマルチモーダル入力を明示的に指定する

ワークフローにPDF、スクリーンショット、音声、ビデオが含まれる場合、エージェントが各フォーマットをどのように解釈するかをプランする必要があります。Gemini 3 Flash Previewはマルチモーダル入力をサポートしており、これによりシステムが混合作業成果物を処理する方法を簡素化できます。

初回構築時からコストとレイテンシーを制御

リクエストが複雑になるとエージェントループは急速に拡大する。エージェントが無期限に実行されないようターンリミットとタイムアウトを設定し、失敗が連鎖しないようシステム内で再試行を処理する。

不可逆的なアクションの前に確認を追加する（特にエージェントがレコードを更新したり下流ワークフローをトリガーする場合）。

ルーチンステップと高度な推論ステップを明確に分離することも重要です。これにより日常的なリクエストを高速に処理しつつ、実際に必要な少数のタスクにのみ負荷の高い推論処理を割り当てられます。

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Google Geminiを用いたAIエージェント構築の限界

Geminiはエージェント構築の強固な基盤を提供しますが、本番環境向けエージェントは常に同じ理由で失敗します。文脈を失うか、システムが安全に実行できないツールを生成するのです。これらのリミットを早期にプランすれば、最初のパイロット運用後の予期せぬ問題をほぼ回避できます。

✅ Google GeminiでAIエージェントを構築する際の主な制限事項は以下の通りです：

クォータとレートリミットは実際の使用をボトルネック化する可能性がある

Gemini APIはシステム性能と公平な利用を保護するためレートリミットを適用します。そのためテスト環境で動作するエージェントも、実際のトラフィック下では動作が遅くなる可能性があります。複数のユーザーが同時にエージェントを起動する場合を想定し、バッチ処理とキューイングの設計が必要です。

安全フィルターは、無害なビジネスリクエストをブロックする可能性があります

Gemini APIには組み込みのコンテンツフィルタリングと調整可能な安全設定が含まれます。これらのフィルターは、特にエージェントが機密性の高いトピックやユーザー生成テキストを扱う場合、ビジネス環境では無害なコンテンツをブロックすることがあります。

安全設定はデモ用プロンプトだけでなく、実際のプロンプトやワークフローでテストすべきです。

コンテキストウィンドウはエージェントが一度に「認識できる」リミットを定めます

各Geminiモデルにはトークン単位で測定されるコンテキストウィンドウが設定されています。このリミットにより、1回のリクエストで送信できる入力量と会話履歴量が制約されます。リミットを超えた場合には、要約したりデータソースから情報を取得したりといった戦略が必要となります。

プロトタイプから離れると、鍵管理はすぐにリスクとなる

エージェントは継続的な稼働が必要な場合が多く、APIキーは運用インフラの一部となります。鍵が漏洩すると使用量とコストが急増する可能性があり、意図しないアクセス権限をエージェントが露出させる恐れがあります。

この鍵は、他の本番環境のシークレットと同様に扱い、クライアントサイドのコードやリポジトリから除外してください。

企業セキュリティ制御の依存関係は、デプロイ先によって異なります

厳格なネットワークおよび暗号化制御が必要な場合、利用可能なオプションは、GeminiをVertex AI経由で実行するか、Googleクラウドの制御下で実行するかによって異なります。

Google Cloudは、Vertex AI向けのVPCサービス制御や顧客管理型暗号化鍵などの機能について文書化しています。これは規制対象ワークフローやクライアントデータ処理において重要です。

通常のコードよりもテストが難しいのは、出力結果が変動するためです

コードが正しくても、モデル応答は実行ごとに変動する可能性があります。これにより、エージェントが構造化されたツール入力や一貫した判断を生成する必要がある厳密なワークフローが破綻する恐れがあります。ツールルーティングテストではランダム性を低減し、各機能の引数を検証すべきです。

さらに、テストでは正確な表現ではなく、システムが検証可能な最終状態に焦点を当てるべきです。

AIエージェント構築の代替ツール：ClickUp

GeminiでAIエージェントを構築する利点はありますが、すぐにコード量が増大する可能性があります。プロンプトと機能呼び出しから始め、ツールの使用を連携させ、APIキーのセットアップを処理し、エージェントループ全体でコンテキストを維持します。これによりエージェントは複雑なタスクを逸脱せずに完了できます。

チームがワークフローやフォローアップ管理に異なるツールを使用すると、このように業務の分散化が生じます。

ここにAIの乱立が加わります。各チームが異なるAIツールを試す中、どの出力が信頼できるか、どのデータを安全に共有できるか、誰も確信が持てません。Google GeminiでAIエージェントを構築する方法を知っていても、結局は成果よりもインフラ管理に追われる結果となります。

ここで、ClickUpのような統合型AIワークスペースが重要な役割を果たします。チームは既存の作業環境と同じワークスペース内でエージェントを作成・実行できるため、エージェントは独立したプロトタイプに閉じ込められることなく、実際のタスクやドキュメント、会話に基づいて動作できます。

✅ ClickUpがAIエージェント構築に最適な代替手段となる理由を確認しましょう：

ClickUpスーパーエージェントで多段階仕事をスムーズに推進

Geminiでエージェントを構築する際、多くの努力はオーケストレーションに費やされます。エージェントの目的を定義し、使用するツールを決定し、ループを設計し、コンテキストをクリーンに保つ必要があります。

ClickUpスーパーエージェントはワークスペース内で人間のようなAIチームメイトとして機能し、仕事が既に進行している場所で協働します。AIエージェントがアクセスできるツールやデータソースを制御可能で、重要な決定については人間の承認を要求することもできます。

ClickUpスーパーエージェントはセキュリティがあり、文脈を把握し、環境に適応します。スケジュールに基づいて動作し、トリガーに応答し、ドキュメント作成、タスク更新、電子メール送信、ミーティング要約といった実際の仕事スキルを実行できます。

詳細はこちらのビデオでご覧ください

✅ ClickUpのスーパーエージェントビルダーがAIエージェント構築を支援する仕組み：

💡 プロのコツ：構築前にClickUp ホワイトボードでスーパーエージェントのワークフローを設計しましょう。

スーパーエージェントは、明確な業務内容と停止条件を設定することで最大の効果を発揮します。ClickUpホワイトボードを活用すれば、ワークフロー全体を視覚的に可視化できるため、タスクや更新処理を開始する前に、スーパーエージェントの動作範囲についてチーム全体で合意形成が可能です。

• エージェントループを設計する：- エントリーポイント- 決定ポイント- ツール- 終了条件
• スーパーエージェントが変更可能な項目と人間の承認が必要な項目をリストアップする
• 最終的なワークフローを変換し、チームが割り当て・追跡可能なタスクに変換する

ClickUpオートパイロットエージェントで反復可能なワークフローを標準化

すべての「エージェント」に高度な推論能力が必要なわけではありません。多くのチームが求めるのは反復可能な実行です：リクエストの優先順位付け、ルーティング、不足情報の確認、ステータス更新、変更時の更新投稿など。Geminiでこれらを一つずつゼロから構築すると、予測可能なワークフローのコード維持に時間を費やすことになります。

ClickUpオートパイロットエージェントはまさにそのために設計されています。リスト、フォルダ、スペース、チャットチャンネルといった特定の場所で、定義されたトリガーと条件に基づいてアクションを実行します。設定された知識とツールを用いて、あなたの指示に従います。

💡 プロの秘訣：ClickUp自動化を活用し、適切なタイミングでClickUpのオートパイロットエージェントをトリガーしましょう。

Geminiでエージェントを構築する場合、スケーリングが最も難しいのはモデルではありません。信頼性です：正しいアクションが正しいタイミングで、毎回確実に実行されるようにすることです。ClickUp自動化はワークスペース内にイベント駆動型の基盤を提供し、エージェントのワークフローが実際の仕事シグナル（ステータス変更、更新、メッセージ）をトリガーとして動作します。

技術チームとプロダクトチームにとって最も有用なパターンは、ClickUp自動化をディスパッチャーのように扱うことです：

• トリガー＋条件を使用してエージェントの実行タイミングを決定する
• 必要に応じて追加指示を追加（特にスーパーエージェントの場合）し、その瞬間に適切なコンテキストでエージェントが動作するようにする
• ワークフローで繰り返し実行が必要な場合に、オートパイロットエージェント起動アクションを使用して自動化ビルダーからオートパイロットエージェントを起動する
• より柔軟な多ステップ仕事が必要な場合、自動化トリガーと条件を使用してスーパーエージェントを起動（必要に応じて自動化ごとに追加指示を追加）
• チャンネルにチャットメッセージが投稿された際にエージェントを実行し、リクエストが実際に表示される場所で受付とトリアージを実行する
• 同じワークフロー場所（リスト、フォルダ、スペース、チャットチャンネル）で同じ自動化ロジックを再利用することで、チーム間でエージェントの実行を統一する

チャットで繰り返し質問に回答するClickUpアンビエントアンサーズ

多忙なプロダクト・エンジニアリングチームでは、毎週同じ質問が繰り返される。スコープの変更点、ブロック要因、最新の決定事項、現在のプロセスバージョンは？検索より迅速なチャットで質問されるのは、回答がタスクやドキュメントの「現時点での真実」に依存するからだ。

ClickUp Ambient Answersはチャットチャンネル内で動作し、文脈に応じた回答を返します。チャットでのQ&A形式のリクエストを想定しているため、チームメンバーが手動でリンクや要約を抽出することなく回答を得られます。

✅ ClickUp Ambient Answers の活用方法：

💡 プロの秘訣：ClickUp チャット を使用して、ClickUp Ambient Answers の信頼性を高めましょう。

チャットチャンネルが実際の仕事コンテキストと接続された状態を維持すると、Ambient Answersの精度が向上します。ClickUp Chatでは、メッセージをタスクに変換したり、AIでスレッドを要約したり、関連仕事に会話が紐付けられた状態を維持したりできます。

• 繰り返し発生するリクエストを連携タスクに変換し、「回答」を追跡可能な作業項目として管理する
• プロセス更新にはチャンネル投稿を活用し、重要なコンテキストを後で参照しやすくする
• チャネルの範囲を限定的に保つ（1つの製品領域または1つのワークフローに絞る）ことで、エージェントの応答の一貫性を維持する
• 長いスレッドにはAI要約を活用し、関係者がすべてを読み返さずに状況を把握できるようにする

ClickUp BrainでAIエージェントセットアップを高速化

AIエージェントの構築を開始する際には、仕事の設定と明確な業務定義が必要です。また、信頼できるソース素材と、出力を実際の仕事アイテムへ変換するクリーンな方法も必要です。これを最初にコードで実装すると、価値を証明する前に足場構築に時間を費やすことになります。

ClickUp Brainは、単一ワークスペース内に複数のビルディングブロックを提供することでセットアップフェーズを短縮します。回答の抽出、回答のタスクへの変換、ミーティングの要約とアクションアイテムへの変換が可能です。

これらの機能により、エージェントの役割を定義し、チームが実行可能な構造化された出力を生成できます。

✅ ClickUp BrainがAIエージェントの仕事を支援する仕組み：

💡 プロの秘訣：ClickUp Brain MAXを活用してAIエージェントのワークフローを設計・検証する

ClickUp Brain MAXは、AIエージェントのラフな構想から実際にリリース可能なワークフローへの移行を支援します。エージェントのループ全体を最初に記述する代わりに、Brain MAXでエージェントの目的を定義し、ツールのステップをマッピングできます。その後、ユーザーが使用するのと同じ言語でエッジケースの負荷テストを実施します。

• 要件を素早く把握 ステークホルダーからの曖昧な要求をテキスト入力し、ステップ・ツール呼び出し・終了条件を含む構造化されたエージェントプランに変換
• コンテキストを検証するにはEnterprise Searchを活用し、プロンプトとツール指示を確定する前に、ワークスペースから最新の仕様書、意思決定メモ、タスク更新情報を取得してください。
• ClickUp Brain MAXにエッジケースや失敗シナリオを生成させ、エージェントフローのストレステストを実施。その後、それらのケースを適切に処理できるようプロンプトとツールルールを再作成する。
• 異なるAIモデルを切り替え（ChatGPT、Claude、またはGemini）し、要件に基づいて異なる出力を生成します

ClickUpでAIエージェントを迅速に構築・実行

Google Geminiは、独自のコードベースでカスタムロジックとツール制御を必要とする場合に、AIエージェントを構築するための確かな道筋を提供します。目標を定義し、機能呼び出しを通じてツールを接続し、エージェントが実際のワークフローで確実に動作するまで反復します。

事業規模が拡大するにつれ、真のプレッシャーは実行段階に移行します。エージェントの仕事がタスク、ドキュメント、意思決定、チームの責任体制と常に接続している必要があります。特にエージェントをノーコードで構築し、デリバリーに近い状態で維持したい場合、ClickUpが実用的な選択肢となります。

AIエージェントのワークフローをチーム間で一貫させるには、作業を一箇所に集約しましょう。今すぐClickUpに無料で登録✅。