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【初心者向け】Agentic AI入門：RAGとAPIで自律的に“行動するAI”を作ろう！

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初心者
生成 AI
RAG
AIエージェント
tech

はじめに

なぜ今、 Agentic AIが注目されているのか？

最近では、ChatGPTやClaudeなどの生成AIが私たちの生活に浸透してきました。質問に答えるだけでなく、実際に“行動するAI”があったら、もっと便利だと思いませんか？

そんな夢のような技術が、いま注目されている 「Agentic AI（エージェント型AI）」 です。

Agentic AI = LLM（大規模言語モデル）+ RAG（検索拡張生成）+ ツール/APIの連携

これにより、AIは次のようなことが可能になります：

  • 情報を検索して整理（RAG）
  • 外部サービスのAPIを操作（天気、予約、ショッピングなど）
  • ゴールを達成するために、複数の手順を自動で判断・実行

🏠 日常生活に役立つシナリオ

image.png

☕ 朝の時短サポート

会社員のAさんは朝が忙しい…

Agentic AIが：

  • 今日の天気と電車遅延をチェック（JR東日本の運行情報）
  • 出勤ルートを最適化して提案
  • コメダ珈琲で朝食をモバイル注文

🏠 高齢のご両親をサポート

離れて暮らすご両親の体調が気になるBさん。

Agentic AIが：

  • 通院予定をGoogleカレンダーでリマインド
  • タクシーを自動予約（配車API）
  • 薬局に処方箋を事前送信

🍱 お弁当注文を自動化

オフィスのランチで「誰が注文するの問題」が発生…

Agentic AIが：

  • ほっともっとのAPIで日替わりメニューを取得
  • 人数分の弁当を注文
  • LINEで配達予定時間を通知

🎓 子どもの学校対応

忙しいワーキングママのCさん。

Agentic AIが：

  • 学校からのPTA連絡メールを読み取り
  • 予定を家族カレンダーに反映
  • 必要な上履きや体操着をAmazonで注文

🧳 週末の旅行プランを自動作成

「今週末、どこか行こうかな？」というDさん。

Agentic AIが：

  • 現在地と天気を考慮して旅行先を提案
  • 楽天トラベルやじゃらんで予約
  • Googleカレンダーに旅程を自動入力し、LINEで通知

ハンズオン開始： 生活を助ける小さなAIを作ろう！

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環境構築と使うツール

ツール 説明
Python 3.10+ 実装言語
LangChain LLMエージェントのフレームワーク
OpenAI API GPT-4を利用するためのAPI
FAISS / Qdrant 検索機能（RAG）に使用するベクトルDB
requests 外部APIの呼び出し

インストール方法

python -m venv agentic-env
source agentic-env/bin/activate
pip install openai langchain faiss-cpu requests

.env ファイルにAPIキーを設定：

OPENAI_API_KEY=your-key-here

🧪 Pythonで簡単エージェント作成（コード例）

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun

llm = OpenAI(temperature=0)
search_tool = DuckDuckGoSearchRun()

tools = [
  Tool(name="Search", func=search_tool.run, description="Web検索ツール")
]

agent = initialize_agent(
  tools, llm,
  agent="zero-shot-react-description",
  verbose=True
)

result = agent.run("今週末の大阪の天気を教えて")
print(result)

外部API（天気API）の追加

import requests

def get_weather(city="Tokyo"):
    url = f"http://api.weatherapi.com/v1/current.json?key=YOUR_KEY&q={city}&lang=ja"
    res = requests.get(url)
    data = res.json()
    return f"{city}の天気：{data['current']['condition']['text']}、{data['current']['temp_c']}℃"

よくある疑問＆使いこなしTips

項目 内容
⏳ 処理時間 複数ステップの処理で遅くなることがあります
💰 コスト OpenAIや外部APIには従量課金があります
🗣 日本語対応 一部ツールは英語中心なので注意が必要です

Tips

  • verbose=True でAIの思考を可視化
  • RAGを使えば社内文書にも対応可能
  • 外部APIは信頼性の高いものを選びましょう

まとめ：Agentic AIがあれば、毎日がもっとスマートに！

Agentic AI は、検索と実行を融合させた新しいAIの形です。
LangChainとOpenAIを使えば、Pythonで簡単に実装できます。

日常のちょっとした面倒な作業、たとえば「買い物」「連絡」「予約」などを自動で代行してくれる頼れるパートナーになります。

フルコードチュートリアル：実装をまるごとチェック！

この記事で紹介したAgentic AIのエージェント構築は、以下のGitHubリポジトリですべてのコードとフォルダ構成を確認できます：

👉 GitHub: agentic-ai-assistant を見る

ぜひダウンロード＆実行して、ローカルでも動かしてみてください！

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