GeminiでAIエージェントを作るには？初心者向けに仕組みと構築手順を解説

「Geminiを使ってAIエージェントを作ってみたいものの、普通の生成AIと何が違うのか分からない」「Geminiにプロンプトを設定すればAIエージェントになるのか」「業務データやCRMとどうつなげればよいのか」。AIエージェントへの関心が高まる一方、実際に作ろうとすると、どこから手を付けるべきか分かりにくいのではないでしょうか。

Geminiを使ってAIエージェントを作ることは可能です。ただし、GeminiそのものがAIエージェントなのではなく、Geminiを「判断する頭脳」として、指示、データ、ツール、ワークフロー、実行環境を組み合わせることが基本です。

2026年9月時点では、Google AI Studioでエージェントを試作する方法から、Gemini APIのFunction Callingを使って外部システムを操作する方法、Agent Development Kit（ADK）やGoogle Cloudのエージェント基盤を使って本格運用する方法まで、複数の選択肢があります。

この記事では、プログラミングの詳細だけに寄らず、「何を自動化するのか」「どのデータにつなぐのか」「どこまでAIに判断させるのか」という業務設計から、Geminiを使ったAIエージェントの作り方を整理します。

GeminiでAIエージェントを作るときの要点
AIエージェントとは？Geminiとの関係を整理
GeminiではどこまでAIエージェントを作れる？
GeminiでAIエージェントを作る7つの手順
AIエージェントでは「データ接続」が重要になる
一次情報から見る｜Gemini活用で変わる営業リサーチ
Geminiを使ったAIエージェントの業務活用例
AIエージェントと単純なワークフロー自動化の違い
初心者が最初に作るなら「1業務・1成果物」に絞る
GeminiでAIエージェントを作る前のチェックリスト
まとめ｜GeminiでAIエージェントを作るなら「モデル」より先に業務を設計する
GeminiとAIエージェントに関するFAQ

GeminiでAIエージェントを作るときの要点

GeminiはAIエージェントの「頭脳」にあたり、指示・データ・ツール・実行環境を組み合わせてエージェントを構築します。
初心者はGoogle AI Studioなどで小さく試し、外部システム連携が必要になったらGemini APIやFunction Callingへ進む方法があります。
複雑なワークフローや本番運用では、ADKやGoogle Cloudのエージェント基盤を使う選択肢があります。
構築前に「調査」「判断」「実行」のどこをAIへ任せるかを決めることが重要です。
BtoBでは、企業情報やCRM、インテントデータなどを接続することで、営業リサーチやリード優先順位付けへ応用できます。

AIエージェントとは？Geminiとの関係を整理

AIエージェントとは、与えられた目標に対して、必要な情報を取得し、状況を判断し、ツールなどを使いながら複数の処理を進めるAIシステムです。

通常の生成AIは、「質問を受け取る→回答する」という1回のやり取りが中心です。一方、AIエージェントでは「企業を調べる→条件に合うか判断する→追加情報を調べる→結果を整理する」といった複数ステップを実行できます。

比較項目	一般的な生成AI	AIエージェント
主な役割	質問への回答、文章生成	目標に沿って複数の処理を進める
処理	1回の入出力が中心	調査・判断・実行を繰り返す
外部データ	入力された情報を中心に利用	検索、データベース、APIなどから取得可能
外部ツール	必須ではない	業務システムやAPIとの連携が重要
向いている業務	要約、文章作成、アイデア出し	リサーチ、分類、判断補助、業務フロー実行

つまり、Geminiを使う場合でも、単に「あなたは営業担当です」とプロンプトを書くことだけでは、本格的なAIエージェントにはなりません。

Geminiが何を考え、どの情報へアクセスし、どのツールを使い、いつ処理を終了するのかまで設計することがAIエージェント構築の中心です。

AIエージェントと一般的な生成AIの違いを詳しく確認したい方は、AIエージェントと生成AIの違いとは？自律性・業務範囲・導入方法を比較も参考になります。

GeminiではどこまでAIエージェントを作れる？

2026年9月時点では、Geminiを使ったAIエージェント構築には、簡易な試作から企業システムへ組み込む本格開発まで複数の方法があります。

初心者はすべてを最初から理解する必要はありません。「まず試したいのか」「社内データとつなぎたいのか」「本番業務で継続稼働させたいのか」で選びます。

方法	向いている用途	難易度	特徴
Google AI Studio	試作・学習	低〜中	画面上でエージェントの動作を試しやすい
Gemini API＋Function Calling	自社ツールとの小規模連携	中	APIや関数をGeminiから呼び出せる
Agent Development Kit（ADK）	複雑なエージェント開発	中〜高	ツール利用や複数エージェント、ワークフローを設計しやすい
Google Cloudのエージェント基盤	企業での本番運用	高	デプロイ、セッション、メモリ、評価、管理などを含めて運用しやすい

初心者ならGoogle AI Studioで挙動を試す

Google AI Studioでは、2026年9月時点でエージェントを試作できる環境が用意されています。

いきなり本番システムを開発するのではなく、「どんな指示を与えるとどう動くのか」「検索やコード実行などのツールを与えると結果がどう変わるのか」を確認する段階に向いています。

最初の目的は完成品を作ることではありません。任せたいタスクが、AIエージェントと相性が良いかを確かめることです。

外部システムと連携するならGemini API

AIエージェントを業務へ組み込む場合は、Gemini APIを利用する方法があります。

特に重要なのがFunction Callingです。Function Callingを使うと、Geminiが状況に応じて「この機能を呼び出す必要がある」と判断し、アプリケーション側へ必要な引数を返せます。

たとえば営業エージェントなら、以下のような機能を準備できます。

企業データを検索する
CRMから過去接点を取得する
対象企業のWeb情報を取得する
スコアを計算する
営業担当者向けの調査結果を保存する

ポイントは、Gemini自身が無条件に外部システムを書き換えるわけではないことです。AIが「どの機能を使うべきか」を判断し、実際の処理は接続したアプリケーションやツール側で実行する設計が基本になります。

複数工程を組み合わせるならADKを検討する

業務が複雑になると、一つのプロンプトだけでは処理しにくくなります。

たとえば営業リサーチでは、

企業を抽出する
企業情報を調査する
自社との適合度を評価する
検討テーマを推測する
営業向けに要約する

という複数工程があります。

こうした場合には、Agent Development Kit（ADK）などを使い、役割や処理を分けて構築する方法があります。

GeminiでAIエージェントを作る7つの手順

AIエージェントの構築は、Geminiのモデルを選ぶところから始めるのではなく、業務目的を決めるところから始めます。

実務では、以下の順番で設計すると整理しやすくなります。

手順1｜AIエージェントに任せる目的を1つ決める

最初に、「AIを使いたい」ではなく「何を完了させたいか」を決めます。

たとえば、

商談前の企業リサーチを完了させる
毎朝、優先して営業すべき企業を抽出する
問い合わせ内容から担当部署を判定する
競合ニュースを調査し営業向けにまとめる

などです。

最初から「営業全部を自動化する」とすると、判断条件が増えすぎて設計が難しくなります。一つの成果物まで処理範囲を狭める方が、PoCの成否を判断しやすくなります。

手順2｜入力と出力を決める

次に、「何を渡したら、何が返ってくれば成功なのか」を決めます。

項目	営業リサーチエージェントの例
入力	企業名、業界、企業URLなど
参照情報	企業情報、公開情報、CRM、インテントデータなど
判断	ターゲット条件への適合度、関心テーマ、優先順位
出力	企業概要、仮説、確認ポイント、営業向け要約

出力が曖昧だと、AIエージェントも「どこまでやれば終わりなのか」を判断しにくくなります。

手順3｜AIに任せる処理を「調査・判断・実行」に分ける

AIエージェントのワークフローは、まず調査・判断・実行の3つに分解すると整理しやすくなります。

役割	内容	営業での例
調査	必要な情報を取得する	企業情報、ニュース、Web行動を確認する
判断	ルールや条件に基づいて評価する	ターゲット適合度や優先順位を判断する
実行	結果を外部業務へ反映する	CRMへ記録する、担当者へ通知する

特に重要なのは、「AIに調査させる」と「AIに実行させる」を同じリスクで考えないことです。

情報をまとめるだけなら影響は限定的ですが、顧客へのメール送信やCRMデータの変更などは実業務へ直接影響します。実行系の処理では、人による承認を挟む設計も検討します。

手順4｜Geminiに与える指示と判断ルールを決める

次に、AIエージェントの役割と判断ルールを定義します。

「良さそうな企業を探してください」のような曖昧な指示だけでは、結果も不安定になりやすくなります。

たとえば営業リサーチなら、以下を決めます。

対象企業の条件
除外条件
優先順位を決める基準
参照してよい情報
情報が不足している場合の扱い
推測と確認済み事実の区別
出力フォーマット

AIエージェントでは、プロンプトの上手さ以上に「判断ルールが言語化されているか」が重要です。

手順5｜必要なデータ・ツールを接続する

AIエージェントの価値は、Gemini単体の知識だけではなく、業務に必要なデータへアクセスできるかによって大きく変わります。

BtoB営業を例にすると、次のような情報が考えられます。

企業属性
自社サイト上の行動データ
CRM・SFAの過去接点
問い合わせ・資料請求履歴
商談履歴
インテントデータ
公開されている企業情報

インティメート・マージャーが関わってきたセミナーでも、AI活用では単にAIへ質問するだけではなく、企業や顧客に関するデータを使って「誰に・いつ・何を伝えるか」を判断する考え方が繰り返し取り上げられてきました。

AIにとってデータは、判断材料です。高性能なモデルを使っても、業務判断に必要な情報が与えられていなければ、一般論以上の判断は難しくなります。

手順6｜ワークフローを決める

データを接続したら、AIエージェントがどの順序で処理するかを決めます。

営業リサーチの場合は、次のような流れが考えられます。

対象企業を受け取る
企業属性を取得する
Web上の公開情報を調べる
自社データと照合する
検討可能性に関する仮説を作る
優先順位を判定する
営業担当者向けに結果を要約する
人が内容を確認する
CRMなどへ反映する

ここまで決めると、「Geminiに何を聞くか」ではなく、「業務のどこをAIへ移すか」という視点へ変わります。

手順7｜テストし、人が確認すべきポイントを残す

AIエージェントは、一度動いたら完成ではありません。

少なくとも以下を確認します。

事実と推測を分けられているか
存在しない情報を補完していないか
重要な情報を見落としていないか
意図したツールだけを使っているか
不要な処理を繰り返していないか
終了条件が明確になっているか
実行前に人の承認が必要な処理はないか

特に顧客への接触、データ更新、外部への送信を伴う場合は、PoC段階から人間の確認工程を設計しておくことが重要です。

AIエージェントでは「データ接続」が重要になる

企業で使うAIエージェントでは、モデル性能だけでなく、業務に必要なデータへ正しく接続できるかが重要です。

これは、AIが高度になっても変わりません。

たとえば、「今日営業すべき会社を教えて」とGeminiへ依頼しても、対象企業、過去の商談、自社サービスとの相性、直近の興味関心といった情報がなければ、具体的な優先順位を判断できません。

逆に、

どの企業か
どんなテーマへ関心を持っているか
過去にどのような接点があるか
自社が狙う顧客条件と合うか

といった情報が揃えば、AIは情報整理や仮説生成を支援しやすくなります。

AIエージェントを検討するときは、「どのモデルを使うか」と同じくらい、どのデータを、どのタイミングで、どの判断へ使うのかを整理する必要があります。

一次情報から見る｜Gemini活用で変わる営業リサーチ

インティメート・マージャーが関わった過去セミナーでは、営業現場におけるデータ活用とAIの組み合わせについて、具体的なデモが紹介されています。

そこで扱われたのが、営業のアタックリスト作成です。

従来は、対象企業を探し、企業について調査し、営業仮説を作るまでに人が時間をかけていました。一方、セミナー内ではGeminiをベースにした仕組みに自然言語で条件を入力し、対象企業の抽出と営業仮説の作成まで約2分半で処理した例が紹介されました。

重要なのは、「Geminiだから2分半でできた」という製品紹介だけではありません。

この例から見えてくるのは、営業担当者が手作業で行っていた、

条件を決める
データを探す
企業を絞る
情報を分析する
仮説を作る

という業務を、AIが扱えるワークフローへ変換できるという点です。

AIエージェントを作るときも、いきなり「営業を自動化する」と考えるのではなく、このように業務を小さな工程へ分けることが重要です。

営業リサーチの具体的な自動化フローについては、営業リサーチをAIエージェントで自動化する方法でも詳しく整理しています。

Geminiを使ったAIエージェントの業務活用例

AIエージェントは、正解が完全に決まった単純作業より、「複数の情報を調べ、条件に沿って判断し、次の処理を選ぶ業務」で活用しやすくなります。

営業リサーチ

企業情報や公開情報を収集し、自社が設定した条件に合わせて整理します。

人は最終的な提案方針やコミュニケーションへ集中し、情報収集や下調べの負荷を減らす使い方です。

アタックリスト作成

企業属性や関心データなどをもとに候補企業を抽出し、優先順位を整理します。

単純に企業数を増やすのではなく、「なぜ今この企業を優先するのか」という根拠までセットで出力する設計が重要です。

リード獲得・優先順位付け

資料請求やウェビナー参加などの自社データに加え、企業属性や興味関心などを確認し、対応優先度を整理できます。

リード獲得での活用方法は、AIエージェントでリード獲得を自動化する仕組みも参考になります。

顧客情報の整理

CRM、問い合わせ、商談記録など複数の情報を読み込み、「これまで何が起きたか」「次に確認すべきことは何か」を営業担当者向けに整理する使い方です。

マーケティングリサーチ

競合情報、市場動向、顧客の課題などを複数ソースから収集し、一定の形式へ整理します。

ただし、外部情報を扱う場合は、情報源や更新時点を確認できる仕組みを設けることが重要です。

AIエージェントと単純なワークフロー自動化の違い

処理条件が完全に決まっているなら、必ずしもAIエージェントを使う必要はありません。

項目	ルールベース自動化	AIエージェント
処理条件	明確に決まっている	状況によって判断が変わる
入力	構造化されたデータが中心	文章やWeb情報など非構造データも扱いやすい
処理	決められた順番で進む	状況に応じて次の処理を選ぶ
向いている例	フォーム送信後の定型通知	企業調査後に追加調査の要否を判断する
注意点	条件追加でフローが複雑化する	判断誤りへの監視・評価が必要