1時間以内でビジネス向けAIエージェントを作成する方法

AIエージェントは、主要な業務フローを自動化したいビジネスオーナーにとって、現実的な選択肢となっています。サポート対応、リードの選別、予約受付、多言語対応などのタスクが含まれます。多くのチームが想像するよりも、エージェントの導入はずっと簡単で、ほとんどの小規模ビジネス向けエージェントなら、コーディング不要で1時間以内に作成できます。

このガイドでは、AIエージェントの役割の定義、ナレッジベースの構築、音声の選択、既存ツールとの連携まで、ビジネス向けAIエージェントの作成手順をわかりやすく解説します。最後には、実際のやり取りに対応できるエージェントが完成し、テスト・公開・改善までの準備が整います。

要約

• ElevenAgentsなら、ほとんどのAIエージェントをエンジニア不要で1時間以内に構築・導入できます。
• 適切なインテグレーションを使えば、AIエージェントは着信対応、顧客情報の検索、サポートチケットの作成、予約受付、SMSでのフォローアップなどを人手なしで行えます。
• 優れたナレッジベースが、正確なエージェントと信頼できない回答をするエージェントの違いを生みます。内容が充実しているほど、パフォーマンスも向上します。

ステップ1：エージェントの役割を決める

エージェントの構築は、まず範囲を絞って始めるのが効果的です。

チームが繰り返し対応している2〜3つのタスクを選び、それらがしっかり動くようにしてから範囲を広げましょう。例えば、カスタマーサポート全体を自動化しようとするのではなく、まずは基本的な問い合わせや通話の振り分けを担当するAI受付から始め、そこから拡張していくのがおすすめです。

よくある導入例：

• カスタマーサポート： 注文状況、請求に関する質問、パスワードリセット、返品ポリシーなど。
• リード選別： インバウンドのスクリーニング、リードスコアリング、初回ヒアリングの予約など。
• 社内ヘルプデスク： 繰り返し発生するITリクエスト、社内規定の確認、オンボーディングFAQなど。
• アウトバウンド： 予約リマインダー、支払いフォローアップ、購入後の確認連絡など。
• 受付： 営業時間外の通話対応、振り分け、予約受付など。

各タスクごとに「エージェントがエスカレーションせずに解決するために必要な情報は何か？」を考えましょう。そのリストがステップ4のナレッジベースになります。

ステップ2：プラットフォームを選ぶ

エージェント用プラットフォームを選ぶ際は、以下のような機能をチェックしましょう：

• ノーコードインターフェース： サポートリーダーやオペレーション担当者が、チケットを発行せずにエージェントを更新できること。
• ネイティブインテグレーション： 既存のCRM、電話システム、チケッティングツールとすぐに連携できること。
• マルチチャネル対応： 同じエージェントを電話、Webチャット、WhatsAppなど複数チャネルで再構築せずに展開できること。
• 公開前テスト： 実際の会話をシミュレーションし、公開前にエージェントの動作を検証できること。
• リアルタイム分析： 解決率、1通話あたりのコスト、遅延などを1つのダッシュボードで確認可能。
• 言語対応： 1つの会話内で複数言語のサポートや自動言語検出ができること。
• コンプライアンス認証： SOC2、HIPAA、PCI DSSなど、業界要件に応じた認証。

このガイドでは、 ElevenAgents を使って解説します。ElevenAgentsは、AI音声・チャットエージェントの構築・運用ができるElevenLabsのプラットフォームです。ノーコードインターフェースで、非エンジニアのチームでも音声・チャット両方のエージェントを構築・テスト・管理できます。対応言語は 70以上です。より高度な操作が必要な場合は、フルAPIも利用可能です。

ElevenAgentsはSalesforce、Zendesk、Calendlyなど、チームがすでに使っているツールとも連携できます。さらに、電話・Web・チャット・メール・WhatsAppなど複数チャネルに1つの設定から展開できるので、1つのエージェントを作れば必要な場所で活用できます。

こちらはElevenAgentsで構築したカスタマーサポートエージェントの例です。下記からお試しください。

ステップ3：エージェントの設定・構成

適切に設定されたエージェントは、正確な回答をし、範囲を守り、人への引き継ぎも適切に行います。逆に設定が不十分だと、話が逸れたり、誤った回答をしたり、ユーザーをループさせてしまうこともあります。

初期設定

まずは、 ElevenAgentsダッシュボード にログインし、左側のメニューから「エージェント」をクリックします。”

次に、あらかじめ用意されたエージェントテンプレートを選ぶか、「新規エージェント作成」を選んでゼロから始めます。テンプレートを使うと、すぐに使えるシステムプロンプトや会話構成がセットされています。

この例では「カスタマーサポート」用のエージェントテンプレートを選びます。これは以下のようなワークフローがあらかじめ組み込まれています：

1. 顧客が抱えている問題の種類を特定します。
2. 問題に応じて「トラブルシュート」または「アカウント・請求」ワークフローに進みます。
3. 問題の解決を試みます。
4. エージェントで解決できない場合はエスカレーションします。

このワークフローは後からカスタマイズ可能ですが、多くのビジネスにとって良いスタート地点となります。

テンプレートを選んだら「テンプレートを使用」をクリックして次のステップへ進み、エージェント名やシステムプロンプトを設定します。

システムプロンプト

システムプロンプトは、エージェントの役割・知識・話し方・やらないことを定義します。これは職務内容と社員ハンドブックを合わせたようなものです。最も重要な設定項目です。

良いシステムプロンプトのポイント：

• 役割と環境： エージェントの役割、どこで使うか、誰と話すか。
• トーン： フォーマル、会話調、事務的など、ブランドや状況に合わせて設定。
• 目標： 成功したやり取りのイメージ。
• ガードレール： エージェントがやってはいけないこと（避けるべき話題、人の承認が必要な行動など）。
• エスカレーションルール： いつ・どのように人へ引き継ぐか。

具体的に書きましょう。曖昧なプロンプトは曖昧なエージェントになります。「親切でプロフェッショナルに」ではなく、「あなたはAcmeのサポート窓口の一次対応です。請求、注文状況、返品依頼を担当します。顧客が不満の場合やナレッジベースで解決できない場合は、人の担当者に引き継ぎ、その前に会話内容を要約してください。」のように書きましょう。

プロンプト作成のベストプラクティス（ガードレールの構成、ツール呼び出し、評価テストの方法など）については、 ElevenAgentsプロンプトガイドや ガードレールドキュメントをご覧ください。

モデル選択時の主なトレードオフは、遅延（レスポンス速度）と能力のバランスです。低遅延で自然な会話を重視するなら、小さくて高速なモデルを選びましょう。複雑なツール呼び出しや詳細なシステムプロンプト、多段階ワークフローが必要な場合は、推論力の高い大きなモデルが適しています。

多くの会話型ユースケースでは、小さなモデルから始めるのが最適です。詳しくは、 モデル一覧とトレードオフを参考に、用途に合ったモデルを選んでください。

ステップ4：ナレッジベースを構築する

ナレッジベースは、エージェントが質問に答えるための情報源です。内容が充実し正確であるほど、エージェントの回答も信頼できます。

ElevenAgentsは、ナレッジベースにリトリーバル拡張生成（RAG）を採用しています。顧客から質問があった際、エージェントはナレッジベースから関連情報を検索し、回答に反映します。回答の質は、ナレッジベースの内容に大きく左右されます。

ナレッジベースの設定方法：

1. ナレッジベースタブに移動します。
2. 「ドキュメントを追加」をクリックします。
3. コンテンツの追加方法を選択します：ナレッジベースエディタでファイル（PDF、Word、テキストファイル）を直接アップロード、URLを貼り付けてサイトをスクレイピング、またはElevenAgents内でドキュメントを作成できます。
4. 各情報源ごとに繰り返します（プロダクトドキュメント、返品ポリシー、サポートスクリプト、社内SOPなど）。
5. アップロード後、各情報源はナレッジベース一覧にステータス付きで表示されます。

エージェントが正確に質問に答え、定められた範囲内で動作するために必要なドキュメントをすべて含めましょう。例：

• SOPや社内規定：エージェントは独自の判断ではなく、あなたの手順に従います。
• プロダクトドキュメントやFAQ：顧客からよく聞かれる内容。
• 料金・利用規約・返品ポリシー：繰り返し発生するサポート対応の原因となるもの。
• スクリプトやエスカレーションフロー：エージェントが自分の権限の範囲を把握できるようにします。

ナレッジベースの設定について詳しくは、 ナレッジベースドキュメントをご覧ください。

ステップ5：エージェントの言語と音声を設定する

エージェントの言語設定は対応できるユーザー層を決め、音声設定はやり取りの印象を左右します。この2つを適切に設定することで、ユーザーとの信頼関係を築き、エージェントが顧客にしっかり対応できるようになります。

言語

ElevenAgentsは70以上の言語に対応しています。プラットフォームはリアルタイムで言語を検出し、会話中に言語が切り替わっても自動で対応できます。多言語ユーザーや、複数地域で同じエージェントを使う場合に便利です。

言語を設定するには、エージェントのメインダッシュボードから言語設定（LLM選択のすぐ上）にアクセスします。

必要な言語をすべて選択してください。また、発音辞書も活用し、業界特有の単語が選択した音声・言語で正しく発音されるか確認しましょう。

最適な結果を得るには、対応する各言語ごとに専用の音声を選ぶのがおすすめです。これにより、ユーザーにとって自然な発音になり、違和感がありません。たとえば、テキサスの顧客は南部訛りの英語を、スペイン北部の顧客はラテンアメリカではなくスペイン本国のスペイン語を期待します。

音声

エージェントの音声は、顧客がやり取りをどう感じるか、ブランドイメージをどう捉えるかに大きく影響します。自然で信頼感のある音声は顧客のエンゲージメントを高めますが、ロボットのようだったりブランドに合わない音声は、どんなに正確な回答でも信頼を損ねてしまいます。

ElevenAgentsでは、最適な音声を3つの方法で選べます：

• 10,000以上の音声から「ボイスライブラリ」で、スタイル・性別・アクセント・言語ごとに選択可能。
• 既存の音声をクローン：すでにブランドの音声イメージがある場合におすすめです。
• ボイスデザインでテキストから完全オリジナルの音声を生成。ライブラリにない独自の音声が必要な場合に最適です。

多くのビジネスでは、まずボイスライブラリから始めるのが最適です。音声の選び方は以下の通りです：

1. エージェントタブに移動します。
2. 「追加音声を追加」をクリックします。
3. ボイスライブラリを閲覧し、性別・アクセント・年齢・カテゴリで絞り込みます。
4. 任意の音声をクリックしてサンプルでプレビューできます。
5. 用途に合った音声を選び、「適用

」をクリックします。

閲覧時は「スタジオ品質」マークのある音声を優先しましょう。これらは適切な機材で収録され、ElevenLabsのQAチームがリバーブや歪みなどの問題がないことを確認済みです。すべての音声が会話用途向けではないため、「会話」カテゴリで絞り込み、直近2年以内に追加された音声を選ぶとより良い結果が得られます。ElevenLabs内の音声について詳しくは、 The Voice Blueprint

（ブランドに合った音声選び・設計の詳細ガイド）をご覧ください。

ステップ6：ツールを連携する

既存ツールをElevenAgentsに連携すると、エージェントは質問への回答だけでなく、顧客情報の取得、サポートチケットの作成、支払いリンクの送信、ミーティングの予約なども1つの会話内で行えます。

1. エージェントにツールを連携するには：ツール
2. タブに移動します。「ツールを追加
3. 」をクリックし、利用可能なインテグレーションから選択します。
4. 認証画面の指示に従い、各サービスと連携します。

連携後は、各ツールの説明やパラメータをツールタブで追加し、システムプロンプトにツールの使い方やタイミングを記載してください。ElevenAgentsは、

顧客オペレーションの主要ツール群と標準で連携できます：

リアルタイムデータへのアクセスも可能です。下記のビデオでは、サーバーツールの設定方法を解説しています。これにより、エージェントがバックエンドからリアルタイムデータを取得できるようになります：インテグレーションの詳細は、ツールドキュメント

をご覧ください。

ステップ7：エージェントをテストする

テストせずに公開すると、大規模に悪い顧客体験を生む原因になります。テストの目的は、実際の顧客が気づく前に課題を見つけることです。

テストフェーズの最初は、あなたのユースケースで「成功したやり取り」がどんなものかを定義することです。「人の手を借りずにこの会話を解決するために、エージェントは何をすべきか？」を考え、その答えが成功基準となります。

• 多くの顧客対応エージェントでは、成功した会話は以下のようになります：
• エージェントがナレッジベースに基づいた正確な情報を提供した。
• エージェントが適切なタイミングで必要なツールを呼び出せた。
• エージェントが定められた範囲内で対応した。

エージェントで解決できなかった場合は、会話内容をすべて人の担当者に引き継ぎ、顧客が同じ説明を繰り返す必要がなかった。

• 成功基準が決まったら、テストに進みます。ElevenLabsの公開前シミュレーション環境には、エージェント検証用に3種類のテストが用意されています。それぞれ異なる成功基準の検証に適しています。次の応答テスト
• は、特定のやり取りに対するエージェントの対応を評価します。期待する回答例と成功・失敗例を記載し、拒否対応やエスカレーション動作などのテストに役立ちます。ツール呼び出しテスト
• は、エージェントが正しいタイミング・正しいパラメータでツールを呼び出せているかを検証します。シミュレーションテスト

は、定義したユーザーシナリオと成功基準に基づき、会話全体をエンドツーエンドで実行します。より広範で動的なフローの検証に最適です。

1. テストを実行するには：テスト
2. タブに移動します。「テストを追加」を選び、「新規テスト作成
3. 」を選択します。
4. 実行したいテストの種類を選びます。
5. 期待する結果やテストしたいツールの情報を入力します。「
6. 作成＆実行」
7. をクリックします。

失敗した場合は原因を特定しましょう（システムプロンプトの不備、ナレッジベースの不足、ワークフローのロジックエラーなど）。システムプロンプトやナレッジベースを修正し、再度テストします。各テストタイプの設定方法は、

エージェントテストガイド

をご覧ください。ステップ8：エージェントの公開・監視・改善AIエージェントに満足できたら、次は公開です。公開するには、左側ナビの「

デプロイ」タブから、展開したいチャネルを選び、セットアップを完了してください。エージェントをWebサイトに埋め込みたい場合は、エージェントダッシュボードから「

ウィジェット」タブに移動します。ここでウィジェットの機能をカスタマイズし、サイトに追加する埋め込みコードをコピーできます。公開後は、

• ElevenAgents分析ダッシュボード
• でエージェントのパフォーマンスを監視しましょう。主な指標は：
• 通話数

平均通話時間

エラー率とエラー内訳（ツールの失敗、LLMエラー、接続問題など）

これらのデータから、実際の会話でエージェントがどのように機能しているか把握できます。また、現状のエージェントの弱点も見えてきます。例えば、カスタマーサポートエージェントでエラー率が高い場合はツールの設定ミス、平均通話時間が長い場合は問題解決に苦戦している可能性があります。

ほとんどのエージェントは公開後に微調整が必要です。ただし、継続的に改善していけば、短期間で理想のパフォーマンスに近づけます。

そこからは、エージェントの対応範囲を広げるのが自然な次のステップです。例えば、注文状況や返品対応から始めたカスタマーサポートエージェントが、請求対応や製品トラブルシュート、インバウンドのスケジューリングまで拡張できます。AIエージェントの新しい活用法は日々生まれており、最も価値を得ている企業は継続的に改善を重ねています。

ElevenAgentsで始めましょうほとんどの小規模ビジネス向けユースケースなら、システムプロンプト・ナレッジベース・音声を用意するだけで1時間以内にエージェントを公開できます。CRMや電話システムと連携したフル統合型エージェントでも、通常数日で構築可能です。カスタマーサポートの自動化、インバウンドリードの選別、予約受付など、どちらの方法もElevenAgentsで対応できます。まずはエージェントを作成 または

営業チームに相談

して、ElevenAgentsがビジネスでどんなことができるかご確認ください。

よくある質問

顧客対応の音声エージェントはどれくらいで作れますか？

エージェントの複雑さによりますが、インテグレーションなしの基本的なエージェントなら1時間以内で公開可能です。CRMや電話、チケッティングツールと連携する複雑な構成でも、通常は数日で完成します。導入に技術的な知識は必要ですか？いいえ。ノーコードインターフェースで、エンジニアの関与なしに設定・テスト・公開ができます。カスタムインテグレーションやAPIレベルの操作が必要な場合は

オプションもあります

が、導入時には不要です。

1つの会話で複数言語に対応できますか？

はい。ElevenAgentsは70以上の言語に対応し、自動言語検出も備えています。セットアップ時に必要な言語を選択すれば、顧客が会話中に言語を切り替えても、追加設定なしで自動対応します。