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Make.com が AI エージェントをリリースしたので、今日の動画では完全な初心者でも AI エージェントを始める方法と、AI 革命を活用する方法について詳しく説明します。このチュートリアルでは、主に 3 つのセクションに分けて解説します。まず最初に AI エージェントの作成方法、つまりベースとなるエージェントのモデルと指示の与え方を紹介します。次に、エージェントが様々なタスクを実行するためのツールの作成方法を説明します。これは比較的シンプルな作業です。そして最後に、オプションとなりますが、エージェントが自律的に作業を行うためのトリガーの作成方法をお見せします。
それでは始めましょう。まず最初にすべきことは、make.com で「AI agents beta」というタブを開くことです。ここをクリックすると、この画面が表示されます。これは AI エージェントの構築にすぐに取り掛かれるスタートページです。
それではステップ 1 に進みましょう。ここで AI エージェントを作成します。まず「Get Started」ボタンをクリックします。次に「Connection」が表示されますが、これは基本的に OpenAI のサーバーへの接続で、モデルにアクセスするためのものです。ここで API キーを追加してください。
OpenAI の API キーの追加方法について簡単に説明します。OpenAI のプレイグラウンドに移動し、このウェブサイト（リンクは説明欄に記載します）で設定アイコンをクリックし、API キーを選択します。ここであなたが作成したすべての API キーが表示されます。既に作成した API キーもいくつか確認できますね。ここで「Create new API key」をクリックし、NA10 や任意のプロジェクト名を付けます。次にデフォルトのプロジェクトを選択して「Create secret key」をクリックすると、API キーが生成されます。この生成されたキーは誰とも共有しないでください。これをコピーして「Done」をクリックしてください。
もちろん、OpenAI である必要はなく、好きな会社の AI モデルを追加できます。自由に選択してください。
API キーを取得したら、AI エージェントに好きな名前を付けられます。私の場合は「AI agent script writer v2」と名付けました。これは以前作成したエージェントと区別するためです。モデルについては、GPT-4o を選択します。OpenAI を使う場合、これは比較的優れたモデルです。
ここでシステムプロンプトを設定します。これは基本的にエージェントに対して、私たちの会社やビジネスでの役割を伝えるものです。この AI エージェントには、3 つのことを実行してほしいと思っています。まず、私のアイデアデータベースを検索し、次にインターネットで関連情報を閲覧し、最終的に脚本を作成して完成させることです。
「あなたは脚本作成エージェントです」と設定し、基本的にはワークフローのような形でステップを概説します。エージェントが作業を完了するために取るべき手順を明確に示すことが重要です。ステップ 1 では「Google シートの行を検索して情報を見つける」、ステップ 2 では「Perplexity を使ってデータを収集する」、ステップ 3 では「最終的に脚本を作成する」と指定します。
より複雑なエージェントの場合は、「このシナリオではこのツールを使用する」というように詳細を指定できますが、今回はとてもシンプルなものなので、これで「Save」をクリックします。
これでシステムプロンプトが設定できました。必要に応じてコンテキストを追加することもできますが、今回のシナリオでは必要ありません。ここで「Save」をクリックすれば、AI エージェントの作成は完了です。
もちろん、このままでは AI エージェントはあまり機能しません。なぜなら、ツールにアクセスできないからです。実際に作業を行うためには、AI エージェントにツールを提供する必要があります。「Add」をクリックして、既にいくつかのツールがあることがわかります。これから独自の AI ツールを構築する方法をお見せします。
次に、「Scenarios」ボタンをクリックし、「Create new scenario」を選択します。これにより、新しい AI ツールを作成できるようになります。「Create new scenario」をクリックすると、様々なことができるポップアップが表示されます。
最初のステップとして、このシナリオで AI エージェントが最初に行うことは、脚本を書くためのアイデアのデータを検索することです。「Google Sheets」をクリックし、「Search rows」を選択します。Google シートを簡単に接続できるのが理由です。「Add」をクリックすると、Google 認証のポップアップが表示されます。「OK」をクリックするだけで、ドライブ上のすべてのファイルがすぐに表示されます。
ドライブを選択し、スプレッドシート ID のドロップダウンメニューをクリックすると、ファイルがポップアップ表示されるので、使用したいものをクリックします。私の場合は、「AI research ideas」というスプレッドシートの「sheet 1」を選択しました。これで「Save」をクリックします。
この検索は行を検索するので、次に「Return」を追加します。ここで「Return」をクリックし、出力を取得します。シナリオ出力を追加し、この情報を出力します。出力構造は、AI エージェントがこのワークフローから受け取るデータを正確に知らせるためのものです。
エージェントがこのツールを使用すると、何であるかわからない可能性がある出力を得るため、これを出力構造として設定します。このシナリオが実際に何を出力しているのか？それは「content_idea」（スペースは使えないのでアンダースコアで）です。これが AI コンテンツのアイデアです。
これで AI エージェントが見るデータが明確になりました。これを持つと、「これはコンテンツアイデアで、何をすべきか分かる」と理解します。この「content_idea」は、基本的にコンテンツアイデアを入れるところです。コンテンツアイデアを検索しているので、ここからコンテンツアイデアを追加するだけです。
私の Google シートはこのようになっています。3つのアイデアがあります。この情報を確認して、すぐにテストしたいと思います（先にテストすべきでしたね）。このモジュールを実行してみます。情報が取得できましたね。コンテンツアイデアについては、これを取得して入力できます。
これで出力がエージェントに戻ることがわかります。シナリオ出力をクリックすると、コンテンツアイデアがそのボックスになることがわかります。これで Google シートを検索し、アイデアを取得してこの領域に入れ、それを AI エージェントに返します。
このツールに「Google rows search tool」と名付けましょう。このツールを追加したら、左下のボックスを変更する必要があります。これは重要なポイントで、AI エージェントがこれをクリックしたときだけ使用できるようにする必要があります。
保存を忘れないでください。「Save」をクリックし、戻るボタンを押します。右上の「Options」と「Scheduling」をクリックし、「On demand」に変更します。これによりエージェントをトリガーできます。「Save」をクリックして、そのシナリオをアクティブ化して AI エージェントが使用できるようにします。
これで Google 行を検索するためのツールができました。次に、Perplexity で検索できる別のツールを作成しましょう。再び「Create a new scenario」をクリックし、今度は Perplexity を使用します。「Create a chat completion」を選択し、API キーを確認します。
Perplexity の API キーを取得するには、単に「perplexity API key」と検索してください。とても簡単です。perplexity.com にアクセスし、設定アイコンをクリックして、API キーを選択し、「Create key」をクリックするだけです。コピーして貼り付けられる新しいキーが作成されます。
Perplexity API キーを取得したら、メッセージを追加し、ユーザーとして設定します。Perplexity のモデル選択では、Sonar が最も安価で軽量な研究オプションです。簡単な Google 検索クエリで何かを事実確認するだけなら、これを使用します。より深い研究をする場合は、Pro Reasoning や Deep Research をクリックしますが、少し高価になることを覚えておいてください。このデモではソナーのままにしておきます。
コンテンツはここに空のままにしておくべきではないので、シナリオの入力に移動して「Add item」をクリックします。これに「AI idea」を追加します。「Topic idea」と入力することもできます。説明には「Google シートから研究するトピック」と入力します。「Save」をクリックします。
コンテンツには、この「AI idea」を含めます。シナリオ入力には、「Topic idea」と表示されるはずですが、変更されていないようです。保存していなかったからかもしれませんが、問題ありません。そのまま入力してください。
シナリオ入力が完了したら、その情報を AI エージェントに返す必要があります。「Return」をクリックして出力を返し、シナリオ出力を追加します。出力には、それが何であるかを名付けます。これは「topic_research」となります。説明には「Perplexity からの研究の完全なテキスト」と入力します。「Save」をクリックします。
トピック研究については、コンテンツを入力したいので、これを削除し、「最新の AI ストーリーは何か」と入力します。出力機能を取得するためです。シナリオのトピック研究には、選択肢からメッセージ、そしてコンテンツに移動し、そのコンテンツをドラッグして「Save」をクリックします。
これでこのシナリオは、Google からそのトピックを取得し、処理します。これを「Perplexity research tool」と名付けます。これでウェブを検索するためのツールができました。「Perplexity Research tool v2」として保存します。
再び戻るボタンを押し、「Options」をクリックし、スケジューリングで「On demand」を選択し、保存してシナリオをアクティブ化します。AI エージェントセクションでこれを有効にするためです。
次に、脚本を書くためのツールを追加しましょう。「Create new scenario」をクリックします。ここでは、Perplexity の情報をすべて取得し、それを脚本に入れます。シナリオ入力には「perplexity output research」と入力し、説明には「Perplexity が研究した出力」と入力します。「Save」をクリックし、モジュールを追加します。
Open Router を追加し、「Create a chat completion」をクリックします。Chat GPT を追加することもできますが、ここでは Gemini を使用したいと思います。これにより多くの異なるモデルにアクセスできます。「Gemini 2.5 Pro」を使用します。メッセージのコンテンツには、Perplexity の研究結果を入力し、「このトピックについてビデオスクリプトを書いてください」と指示します。そして「Save」をクリックします。
次に、別のモジュールを追加します。Google Docs で「Create a document」をクリックします。ここでは好きな名前を付けることができます。「New AI script」または変化をつけるために ID を入れることもできます。コンテンツには、選択肢からメッセージとコンテンツ出力に移動します。
これで研究を取り、脚本を作成し、ID などとともに新しいドキュメントを作成します。フォルダーは「make.com」と名付けています。「Save」をクリックすると、このシナリオが完全に設定されました。これに「Google Doc creation tool」と名付け、「Save」ボタンを押します。
戻るボタンを押し、「Options」をクリックして「Scheduling」をクリックし、「On demand」に設定します。「Save」をクリックして「Activate scenario」をクリックします。
AI エージェントセクションに戻り、これを設定し、作成したシステムツールを追加します。「Add」をクリックすると、「Google search v2」が表示されます。それを追加し、「per research tool v2」に移動します。
このツールには説明が必要です。これはエージェントにこれが何であるかを伝えるものです。「このツールは Perplexity というウェブツールでトピックを研究することができます」と入力します。「Save」をクリックし、「Google doc creation tool」には「このツールは別の LLM を使用して最終的なスクリプトを作成し、Google ドキュメントを作成します」と入力します。
これらのツールをエージェントのアーセナルに追加しました。Google シート検索、Google ドキュメント作成、Perplexity 研究ができるようになりました。「Save」をクリックします。
最後のステップは AI エージェントの実行です。方法はいくつかありますが、その一つを紹介します。「Make AI agent」を追加し、「Run an AI agent」と呼ばれるものを選択します。先ほどの AI エージェントを選択し、すべてのツールがアクティブであることを確認して「Save」をクリックします。
これでトリガーを設定できます。WhatsApp メッセージなどでエージェントが作業を開始するトリガーを設定することも可能ですが、この場合は簡単にシステムプロンプトで「get to work」と指示して作業を開始させます。「Save」をクリックします。
このエージェントを「script writer agent」と名前を変更し、何をしているのかを明確にします。あとは一度実行するだけです。「Run once」をクリックすると、新しいドキュメントが作成されるのが確認できます。
これで私のエージェントは作業を開始し、30〜40秒ほど待つと、Google の行を検索し、Perplexity で研究を行い、最終的な出力ドキュメントを作成してくれます。これは本当にシンプルな例です。処理が完了するまで待ちましょう。
操作が完了しました。Google ドキュメントを確認すると、新しいアイデアが公開されています。何度も実行しすぎたようですが、最新のものを取得しました。それは基本的に「anthropic safety」とその方法についてです。
ここでおそらく唯一変更したいのは、Google のシステムプロンプトを変更して、最終的なスクリプトをもっと良い形で使えるようにすることです。しかし、これは本当に便利で重宝すると思います。
これが複雑すぎる場合は、「More」をクリックし、「Import blueprint」をクリックしてください。これらのブループリントはすべて保存しています。これらのブループリントにアクセスしたい場合は、コミュニティに移動し、教室エリアで「AI agent templates」をクリックしてください。このリソースをダウンロードできます。他にも多くの AI エージェントテンプレートがコミュニティにあります。
これは make.com の AI エージェントを始め、真にそれらを活用し始めようとしている人にとって、とても素晴らしいコミュニティです。この動画が役立ったことを願っています。ありがとうございました。
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