AIエージェントの作り方。道具と繰り返しの50行から

AIエージェントとは

AIエージェントは、AI のモデルに「道具」を渡し、目的が済むまで「考える、道具を使う、結果を見る」を繰り返させる仕組みです。チャットの AI が 1 回答えて終わるのに対し、エージェントは自分で次の一手を選びます。

• 1 回の頼みごと。チャットの AI は 1 回答えて終わり、エージェントは済むまで何度も回ります
• 外の世界。チャットの AI は触れず、エージェントは渡された道具で触れます。道具はファイル、検索、社内の仕組みなどです
• 作る人が書く物。チャットの AI は頼みの文だけ、エージェントは道具と繰り返しの決まりまで書きます

Claude Code や Codex も、中ではこの形で動いています。道具が「ファイルを読む」「コマンドを動かす」なので、コードを書くエージェントになっています。エージェントにコードを書かせて開発する進め方は、AI駆動開発の頁で手順にしています。

中で回っている 3 つの部品

1. モデル。次に何をするかを決める頭です。道具を使うか、もう答えるかを選びます
2. 道具。名前と説明と、受け取る値の形を渡します。モデルは説明を読んで使うかどうかを決め、実際に動かすのは自分のコードです
3. 繰り返し。モデルが道具を使いたいと言う間は、結果を返してもう一度聞きます。止める条件を自分で決めます

手を動かす最小の例

フォルダの中を見て「いちばん大きいファイルはどれか」を答えるエージェントを、Python で作ります。道具は 1 つ、繰り返しは最大 10 回です。

用意する物は Python (3.10 以上) と Anthropic の API の鍵です。鍵は Claude の開発者向けの管理画面で作り、環境変数に入れます。API は使った分だけ料金がかかります。

pip install anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY="ここに自分の鍵"

agent.py という名前で保存します。

import json
import os

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# 1 道具の説明。AI はこれを読んで、使うかどうかを決める
tools = [{
    "name": "list_files",
    "description": "フォルダの中のファイル名とバイト数を返す",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {"folder": {"type": "string"}},
        "required": ["folder"],
    },
}]


# 2 道具の中身。実際に動かすのは自分のコード
def list_files(folder):
    names = [n for n in os.listdir(folder)
             if os.path.isfile(os.path.join(folder, n))]
    return {n: os.path.getsize(os.path.join(folder, n)) for n in names}


messages = [{"role": "user",
             "content": "このフォルダ (.) でいちばん大きいファイルは？"}]

# 3 繰り返し。道具を呼ぶ間は回し、10 回で止める
for turn in range(10):
    res = client.messages.create(
        model="claude-opus-5-5",
        max_tokens=16000,
        tools=tools,
        messages=messages,
    )
    messages.append({"role": "assistant", "content": res.content})
    if res.stop_reason != "tool_use":
        print("".join(b.text for b in res.content if b.type == "text"))
        break
    results = []
    for block in res.content:
        if block.type == "tool_use":
            print("道具を呼ぶ", block.name, block.input)
            out = list_files(**block.input)
            results.append({
                "type": "tool_result",
                "tool_use_id": block.id,
                "content": json.dumps(out, ensure_ascii=False),
            })
    messages.append({"role": "user", "content": results})
else:
    print("10 回で止めました。答えはまだ出ていません")

python agent.py

動くと、まず「道具を呼ぶ list_files」の行が出て、そのあとに答えの文が出ます。モデルが自分で list_files を使うと決め、自分のコードがフォルダを読み、その結果をモデルに返した、という 1 往復が見えます。

どこを変えると何が変わるか

• 道具を足す。 tools に 1 つ足し、中身の関数を書きます。たとえばファイルの中身を読む道具を足すと、「いちばん大きいファイルの中身を要約して」にも答えられます
• 頼みの文を変える。 messages の最初の文を変えます。道具で答えられない頼みには、モデルは道具を使わずに答えます
• 道具を共通の形で渡す。道具をエージェントごとに書かず、共通の規格でつなぐのが MCP です。作り方は MCP サーバーの作り方にまとめています
• 止める条件を変える。 range(10) が上限で、使い切ると最後の else に入ります。道具が外の仕組みに書き込むなら、上限は小さく保ちます

よくあるつまずき

作れる人に来る仕事

エージェントの仕組みが分かり、小さな物を確かめながら作れると、次のような仕事の入り口が見えてきます。ここに並べるのは仕事の種類と公開の数字で、だれかが受け取れる額の約束ではありません。

• 社内の問い合わせに答える仕組み。エージェントは社内の資料を探して答え、人は答えてよい範囲と、間違えたときの窓口を決めます
• 書類の下書きと振り分け。エージェントは読んで分け、下書きを作ります。最後に出すかどうかは人が決めます
• 決まった調べものを任せる仕組み。エージェントは検索して表にまとめ、人は調べる元と確かめ方を決めます
• いまある道具への組み込み。エージェントは道具を呼んで手順を進め、人は任せる操作と止める条件を決めます

公開の数字

クラウドワークスの公開の仕事検索で、2026 年 10 月 23 日に次の語を調べた件数です。語が募集の文に入っている物の数で、講師やインタビューの募集も混じります。報酬は募集ごとの幅が大きく、1 つの相場にはまとまりません。

会社に雇われて働く人の数字もあります。厚生労働省の「令和6年賃金構造基本統計調査」(2025 年 3 月 17 日公開) で、仕組みの設計を受け持つ職種「システムコンサルタント・設計者」の平均は、毎月の給与 (残業代を含む) が 48.1 万円、年間の賞与などが 175.7 万円でした。平均年齢は 41.4 歳、平均の勤続は 14.5 年です。経験の長い人を中心にした平均で、学び始めた人や副業の人の額ではありません。

最初の一歩は、作ったエージェントを人に見せられる形にすることです。何を頼むと、どの道具を使い、どこで止まるか。それを動く形で見せられると、話が速く進みます。

よくある質問

出典

• クラウドワークス 仕事検索 (2026 年 10 月 23 日に調べた)
• 厚生労働省 令和6年賃金構造基本統計調査 一般労働者 職種 第5表 (e-Stat)
• 道具の使い方 (Anthropic 公式の文書)