AIエージェント時代の真のノーコードとは——「ワークフローを作る」から「AIに任せる」へのパラダイムシフト

AIエージェント時代の真の「ノーコード」とは

なぜAIが1秒で高品質なコードを書ける時代に、ノーコードツールで1時間以上かけて、それより品質の低いワークフローを手作りする必要があるのでしょうか。

これはまるで、カーナビが最適ルートを瞬時に計算できる時代に、紙の地図を広げて定規で距離を測り、曲がる交差点を一つずつメモしてルートを計画するようなものです。

しかし、これが今のAIエージェント開発で起きている現実です。

homulaは、エンタープライズ企業向けにAIエージェントの戦略策定・PoC・実装・運用・内製化までを一気通貫で支援するAIインテグレーターです。累計調達3.2億円の実績を持つ当社が、日本企業のAIエージェント導入の現場で繰り返し目にしてきた構造的課題と、その突破口となるパラダイムシフトを解説します。

AIエージェントはかなり強力です。その一方で、n8n、Dify、Microsoft Copilot Studio、Google Workspace Studio——こうしたノーコード/ローコードツールで、業務フローを「構築」するために何時間も費やす。結局エンジニアしか作れない、エンジニアがつきっきりでメンテナンスしている、リテラシーが高い人しかワークフローを使いこなせず全社展開できない。多くのAIエージェント導入に取り組む企業がこうした課題に直面しています。

LLM登場以前の従来の「ノーコード」的な手法をそのままAIエージェント開発に当てはめることは最適解とは言えません。根本的な「アプローチの誤り」に気づくべきタイミングが来ています。

では、LLMの能力を最大限に引き出すことができる真のLLMネイティブな「ノーコード」AIエージェント開発とはどのようなものでしょうか。従来の手法とはまったく発想が異なるパラダイムシフト的なアプローチが、2025年末にAnthropicやCloudflareといった先端AI企業によって提唱されています。

重要な発見：AIは「手順を与えられる」より「目的＋制約」を渡して「任される」方が優秀だった

発見のきっかけ

AIエージェントに仕事をさせるとき、これまで多くの開発者は「手順」を渡してきました。「まずAを実行して、その結果をBへ。もしCならD…」というように、新入社員に手順書を渡すイメージです。しかしCloudflare/Anthropicが提唱した実装パターンが明らかにしたのは、AIに手順書を与えるという人間にとって直感的なアプローチが、AIの能力を制限していたという逆説的な事実でした。

最初にこの問題がはっきり表れたのが、AIと外部ツール連携の領域——いわゆる**ツール呼び出し（Function Calling）**です。ツール呼び出しとは、AIがカレンダーやメール、データベースなどの外部サービスを操作する仕組みのことです。

手順に沿って逐次ツールを呼び出す手法の課題

ツール呼び出しでよく起きるのは、次のような"細切れ往復"です。

• ツールを呼ぶ
• 結果を読み取る
• 次のツールを選ぶ
• 途中結果をまた渡す
• 例外が起きたら分岐する

これは人間にとっては直感的な方法ですが、AIにとってはこの作業を繰り返すほど、実行が遅くなり、コストが増え、ミスも増えやすくなります。理由は単純で、会話の往復が増えるほど「説明」「中間結果」「判断」が積み重なり、コンテキストと推論の負荷が上がるからです。

Cloudflareのエンジニアは、この状況を次のように表現しています。

「LLMにツール呼び出しでタスクを実行させるのは、シェイクスピアに1ヶ月間中国語の授業を受けさせ、その後中国語で戯曲を書かせるようなものだ。彼の最高の作品にはなり得ないだろう。」

パラダイムシフト：LLMを「プログラマー」として扱う

そこで出てきた実用的な結論が、AIにコードを書かせて、一括で実行するというアプローチです。

人間は「目的」と「制約（やってよい範囲、守るべきルール）」だけを伝え、AIはその範囲内で必要な処理をコードとして組み立て、実行して結果を返す。これが Code Mode / Programmatic Tool Calling の発想であり、AIエージェント開発における大きな転換点となりました。

あらゆる場面で同じことが言える

「AIに目的と制約だけ渡して、コードを書かせて、一括で実行する」という発見は、ツール呼び出しに限った話ではありません。AIエージェント開発のあらゆる場面で、同じ原則が当てはまります。

ワークフロー構築（n8n / Dify など）: 人がブロックを組み合わせて"正しい手順"を作るほど、例外と変更で複雑化します。AIに「目的＋制約」を渡し、処理はコードとして組み立てさせた方が速く、修正も容易になりやすい傾向があります。

データ前処理（名寄せ・正規化・差分検知・ルール適用）: 現実のデータは例外だらけで、手順書通りにいきません。AIがコードで前処理し、必要な情報だけを整理して返す方が安定します。

マルチAIエージェント（LangChain / LangGraph 等）: 役割分担、状態管理、合流条件、再試行などは「設計」が必要です。会話の往復で組むより、コードとして一貫した制御にした方が壊れにくくなります。

外部ツールの接続/選定: AIエージェント開発で意外と重いのが、「何をやりたいか」に対して適切な外部ツールやAPIを選び、正しい形で接続する工程です。同じ目的でも選択肢が多すぎること、似た名前のAPIの違いが分かりにくいこと、企業現場では「接続してよいツール」「扱ってよいデータ」「許可された権限」が絡むこと——結果として、非技術者はもちろん、技術者であっても"最初の選定と接続"でつまずきやすい状況が生まれます。

結局、「手順を作る仕事」そのものをAIに任せ、人は"判断が必要なポイント"に集中する。これが、生成AI時代の実務的な最適解になりつつあります。

なぜAIに任せコードを書かせた方が上手くいくのか

理由は、AIの「学習経験」にあります。

人間が作る「手順書」や「ワークフロー」は、その業務に詳しい人が自分の知識の範囲で設計したものに過ぎません。一方、AIは何百万ものオープンソースプロジェクトから、膨大な「仕事の進め方」を学習しています。コードの書き方、データの処理方法、エラーへの対処法——実務で使われている知見の集積です。

つまり、AIにとって「コードを書いて仕事を進める」ことは母国語のようなものです。人間が作った不完全な手順書に従わせるより、AI自身に段取りを任せた方が上手くいくのは、ある意味当然のことでした。

現在のAIツールが抱える構造的限界

「ノーコード」なのに「作れる人がいない」問題

n8n、Dify、Microsoft Copilot Studio、Google Workspace Studio——これらのツールは「ノーコード/ローコード」を謳い、非エンジニアでもAI自動化を実現できると期待されています。しかし現場では、異なる現実が起きています。

結果として「作れる人がいない」「属人化する」「PoC止まりになる」——こうした声が、日本企業のあちこちで聞かれます。

問題の本質：「人間が構築する」前提

これらのツールに共通する構造的な限界があります。それは、「人間がワークフローを構築する」ことを前提にしているという点です。

どんなに優れたビジュアルエディタを用意しても、どんなにテンプレートを充実させても、「構築する」という行為そのものが、専門知識と時間を要求します。ボトルネックはLLMの能力そのものではなく、旧来のパラダイムをLLMに適用しようとするアプローチ方法や、扱う人のリテラシーの欠如にあります。

「ならばAIにワークフローを構築させればいいのでは？」という発想で、各プラットフォーム上で自然言語によるワークフロー構築機能も生まれています。しかし、これも本質的な解決にはなりません。なぜなら、各プラットフォーム固有のワークフロー構築方法は、AIの学習データには限定的にしか含まれていないからです。n8nのノード配置ルール、Difyの接続方法、Copilot Studioの設定パラメータ——これらはツール固有の知識です。

これはAIに「外国語で小説を書かせる」ようなもので、付け焼き刃の知識では本当に複雑な業務ロジックを組み立てることはできません。

パラダイムシフト：「構築」から「実行」へ

では、どうすればAIの真の能力を引き出せるのでしょうか。

答えは明快です。人間が「構築」するのではなく、AIには目的と制約だけを与え、「実行」を任せることです。

従来のアプローチ:

人間: ワークフローを設計 → ノード配置 → 接続設定 → テスト → 修正 → 本番化

LLMファーストのアプローチ:

人間: 「この仕事をやっておいて」と目的を伝える
AI: 必要な手順を自分で組み立て → コードを生成 → 実行 → 結果を返す

この転換により、「ワークフローを構築できる人」を増やすのではなく、「構築しなくても動く」状態を増やすことができます。

Agens：既存プラットフォームと組み合わせる「次世代MCP実行基盤」

Agensは、株式会社homulaが提供する構築不要（Build-less）のMCPベースAIエージェント実行基盤です。homulaのAgensは、MCPを活用したエンタープライズ向け統合プラットフォームとして、200以上のツールとの接続を構築ゼロで実現します。

重要な位置づけ：置き換えではなく「組み合わせ」

Agensは、n8nやDify、Copilot Studioを置き換えるものではありません。これらの既存プラットフォームと組み合わせることで、「人間が構築しなければならなかった部分」をAIに任せ、LLM時代の真のノーコードを実現します。

Agensが提供する3つの機能

Agensは「次世代MCPハブ」＋「コード実行基盤」として、以下の3つの機能を提供します。

1. 探す（Tool Search）

AIに最初からすべてのツールを教える必要はありません。AIが「今必要なツール」を自分で検索し、必要な機能だけを動的に取得します。数千のAPIがあっても、AIの処理能力を圧迫しません。

2. 組み立てる（Programmatic Tool Calling）

AIが「目的を達成するためのコード」を自動生成します。人間がワークフローを設計する必要はありません。複雑な条件分岐、繰り返し処理、エラーハンドリングも、AIが適切に組み込みます。

3. 実行する（Code Mode / Isolated Runtime）

AIが生成したコードを、安全なサンドボックス環境で一括実行します。従来の「1ステップ実行→結果確認→次のステップ」という往復がなくなり、処理速度が劇的に向上します。

定量的効果（ベンチマーク）

「20人分の経費精算チェック」というタスクで比較した結果は以下の通りです。

対応モデル：どのAIでも使える

Agensはモデル非依存（Provider-agnostic）で動作します。Claude、GPT、Gemini、Llama——お使いのAIモデルにAgensのURL（エンドポイント）を1つ設定するだけで、「構築不要モード」が利用できます。

なぜ「組み合わせ」なのか：既存投資を活かす

「新しいツールを導入するなら、既存のn8n/Difyは捨てるべきか？」——その必要はありません。

既存ツールには既存ツールの強みがある

Agensを併用することで、n8n/Dify/Copilot Studio/LangChainを「より簡単に」「より強力に」使えるようになります。既存の投資は無駄にならず、むしろその価値が高まります。

エンタープライズ対応：本番に出せるガバナンス

「AIに任せる」と言っても、企業利用では統制が必須です。Agensは「構築不要」で現場が自由に動く一方で、情シス・管理部門には強固なガバナンスを提供します。

Agens Controlの機能

導入ステップ：二段階で進める

Phase 1：部門PoC（最短で価値を出す）

AgensのURLを1つ設定するだけで開始できます。構築不要モードで「まず動かす」ことを優先し、成功パターンを業務レシピとして資産化していきます。homulaのAIエージェント・ブートキャンプを活用すれば、業務棚卸し・プロトタイプ構築・ROI試算を最短5日で完結できます。

Phase 2：全社展開（統制・ガバナンス）

SSO/SAMLで既存認証基盤と統合し、DLP/監査ログを運用に組み込みます。必要に応じて閉域網/セルフホストへの移行も可能です。

よくある質問（FAQ）

「構築不要」とは、本当に何も設定しなくていいのか？

ツール接続の初期設定（OAuth認証等）は必要ですが、従来のようなワークフローの設計・構築工数を大幅に削減できます。「予算オーバーの人を探して通知して」と自然言語で指示するだけで、Agensが自動でツール選択・手順組み立て・実行を行います。

「AIにコードを書かせる」ということは、結局エンジニアが必要では？

いいえ。AIがコードを書き、AIが実行するため、ユーザー側にコーディングスキルは不要です。ユーザーは日本語で「何をしてほしいか」を伝えるだけで、人間がコードを書く・読む・デバッグする必要はありません。これこそが「LLM時代の真のノーコード」です。

n8nやDifyで既に構築したワークフローがある場合、移行が必要か？

移行の必要はありません。既存のワークフローはそのまま活用しつつ、Agensを併用できます。「構築が難しい/工数がかかる」業務から順にAgensに任せることで、段階的に効率化を進められます。

セキュリティは大丈夫か？AIに業務を任せて情報漏洩しないか？

Agens Controlでは、DLP（情報漏洩防止）機能がAIの出力を監視し、機密情報の外部送信を自動で遮断します。全API実行は監査ログに記録され、「誰が」「いつ」「何を」実行したかを完全に追跡可能です。閉域網やセルフホスト環境での運用にも対応しています。

どのAIモデルに対応しているか？

Claude、GPT、Gemini、Llamaなど、主要なAIモデルすべてに対応しています。モデル非依存（Provider-agnostic）設計のため、お使いのAI環境をそのまま活かせます。

まとめ：「作る」から「任せる」へ

AIエージェント開発は、大きな転換点を迎えています。

従来の常識は、人間がワークフローを設計・構築し、AIはそれに従って実行するというものでした。新しい常識は、人間は目的を伝え、AIが手順を組み立てて実行するというものです。

この転換を支えるのが、「次世代MCPハブ」＋「コード実行基盤」としてのAgensです。

Agensは、お使いのAIプラットフォーム（n8n / Dify / Copilot Studio / LangChain / GPT / Claude / Gemini）と組み合わせることで、LLM時代の真のノーコードAIエージェント開発を実現します。

ワークフロー職人は、もういりません。AIを「作る」時代から、AIが「自分で考えて動く」時代へ——Agensがその実行基盤を引き受けます。

技術的背景（詳細を知りたい方へ）

本記事で紹介した「AIに任せる」アプローチは、以下の技術研究に基づいています。

Code Mode / Programmatic Tool Calling

従来のFunction Callingでは、AIがツールを1つ呼び出すたびに「実行→結果確認→次の呼び出し」という往復が発生していました。Code Modeでは、AIが実行計画全体をコードとして生成し、サンドボックス環境で一括実行します。これにより、往復回数とトークン消費を大幅に削減できます。

Tool Search Tool

数百〜数千のツールがある環境では、全ツールの定義をAIに渡すだけでコンテキストウィンドウを圧迫します。Tool Search Toolは、AIが「今必要なツール」をキーワードで検索し、必要な定義だけを動的に取得する仕組みです。

Tool Use Examples

ツールのスキーマ定義だけでは、AIが使い方を間違えることがあります。日付フォーマット、IDの命名規則など「慣習」を伝えるため、具体的な呼び出し例を提示することで精度が向上します。

関連リソース

• Anthropic: Programmatic Tool Calling
• Anthropic: Tool Search Tool
• Cloudflare: Code Mode - the better way to use MCP

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Agensは、株式会社homulaが提供するAIエージェント実行基盤です。日本企業のAIエージェント導入をリードするAIインテグレーターとして、PoC支援から本番運用まで伴走します。

AIエージェント導入・業務自動化についてのご相談は、無料相談を予約するからお気軽にお問い合わせください。Agensの詳細はプロダクトページをご覧ください。