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Retool Agents：エンタープラ...

2025/6/6

プロダクトアップデート

Retool Agents：エンタープライズAIの新たな現実へ

AIエージェントは、ソフトウェアのあり方を根本から変える大きな転換点を示しています。これらの自律システムは、単にあらかじめ定義されたタスクを実行するだけでなく、推論し、意思決定を行い、これまで人間の知能が必要だった複雑なワークフローをオーケストレーションできます。ビジネスにおいては、カスタマーサービスからデータ分析、プロセス自動化に至るまで、あらゆる領域を変革する可能性を秘めています。

しかし、この理想を実際に本番環境で使える現実へと落とし込むのは、非常に困難な作業でした。チームは、システム統合の難題に取り組み、セキュリティ対策を整え、監視体制を構築するのに膨大な時間を費やしています。価値あるソリューションの開発に集中するどころか、多くの場合は技術的な下支えの整備に足を取られ、時には着手すらできないまま終わってしまうのです。

Retool Agentsの登場

Retoolが贈る：現実のビジネスに役立つエンタープライズAI
「Agents」製品発表のリプレイを視聴

Retool Agentsはこのパラダイムを変えます。Agentsを使えば、プロンプトエンジニアリング、ツール利用、人間の介入制御、運用監視を一体化し、ビジネスの運営方法を変革できます。低レベルの実装詳細に煩わされることなく、エージェントの行動に集中できるため、技術的な破綻を心配する必要がありません。開発体験を統合することで、Agentsは実証段階から商用レベルの自動化への橋渡しを行い、抽象的な可能性を具体的なビジネス価値に変えます。専門家チームが常に動いている必要はありません。

このAgentsのローンチは、AI自動化を実際のビジネスに適用するための大きな一歩です。この投稿では、Agentsの仕組みを説明し、どんなものが作れるかの例を共有し、このアプローチが今後のビジネス自動化にどれほど重要かをお見せします。

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AIエージェント構築の一般的な課題

たとえば、カスタマーサポート用のエージェントを構築するとします。その役割は何でしょう？顧客の質問を理解し、ナレッジベースを検索し、関連するチケットや問題を引き出し、正確な回答を提供することです。解決できない場合には新規チケットを作成する必要もあるでしょう。

実証段階の構築は比較的簡単です。プロンプトを調整し、いくつかのデータソースを接続し、簡単なオーケストレーション層を作れば、数時間でよくある質問に対応するデモが完成します。

しかし、本当の難題はここからです：この有望なデモを実運用可能なソフトウェアに仕上げることです。課題は急速に増えます。

課題の詳細

オーケストレーションコードの複雑化：ツールの選択や検索の終了条件など複雑な意思決定を扱うため、単純なループが絡み合った決定ツリーに変わり、エラーハンドリングも難題になります。
ツール統合の複雑化：最初は1つのナレッジベースで動作していても、Intercom、Zendesk、GitHub、JIRA、社内DBなど複数接続を求められ、統合ごとに認証、エラー処理、レスポンス解析が必要になります。
セキュリティ問題：ユーザーや状況ごとに権限が異なるため、認可システムを構築する必要があります。
監視の欠如：実運用でエージェントが失敗しても原因が不明（APIのタイムアウト、プロンプトの問題、外部APIからの想定外データなど）。
人間の介入問題：チケット作成やメール送信など重大な決定には承認フローが必要で、通知、状態管理、UIなどの構築が必要。

最終的に、インフラ維持に追われ、エージェント自体の価値向上や信頼性が犠牲となります。

Retool AgentsとWorkflows：適切なツールで仕事を進める

Retool Workflowsでは、クエリ、条件分岐、トリガーなどの論理的構成要素とLLM（大規模言語モデル）の推論を組み合わせることができます。これにより、Workflows内でエージェント的なワークフロー（制約付きエージェント）を構築することも可能です。しかし、真のエージェントを構築する際、私たちもお客様も毎回同じパターンを再実装する羽目になっていました。Retool Agentsは、Workflowsと同じ基盤の上に、追加のオーケストレーション層（エージェントのループ）、新たなプリミティブ（定義済み・カスタムツール）、標準ユーザー体験（チャット機能など）を備え、エージェントの構築と利用をできるだけ簡単にしています。

ただし、エージェントがすべての課題を解決するわけではありません。実際には、多くのAIユースケースでは、決定論的ワークフローと非決定論的エージェントを組み合わせることで最適な解決策が得られます。

単一のモノリシックなエージェントですべてを解決しようとする代わりに、AgentsとWorkflowsを組み合わせ、タスクに最適なツールを作り上げる力を手に入れるのです。

例えば：

ワークフロー全体をオーケストレーションし、
複数のエージェントを呼び出し、
それらのエージェントが他のワークフローやエージェントをツールとして呼び出す、
といった具合に、エージェントとワークフローの連鎖が可能です。

すべてがエージェントとワークフローで成り立っています。（リンク先：英語）

エージェント的ワークフロー例：カスタマーサポート自動化

Retool AgentsとWorkflowsを組み合わせるアプローチは、実際のビジネスプロセスの仕組みによく似ています。たとえばカスタマーサポートプロセスでは、まずトリアージが行われ、問題の種類に応じた解決パスに分岐し、必要に応じて承認やエスカレーションが発生します。

サポートチケットシステムでは、次のような動きが考えられます：

エージェントが受信リクエストを分析し、部門や緊急度ごとに分類
特定の問題タイプごとに設計された専門的なワークフローやエージェントにルーティング
各コンポーネントは独立して開発・テスト・改善可能で、全体システムの一部として機能

これにより、単一の大規模システムを構築するのではなく、プロセスの各部分を担当する相互接続されたコンポーネントとしてモデル化できます。この手法は、ツールを1つのエージェントに詰め込みすぎることで発生する信頼性やパフォーマンスの問題も回避できます。責任範囲の明確な専門エージェントの方が、予測可能でデバッグも容易です。

このモデルの真価は、スケール時に明らかになります。単純なチケットルーターが、製品分野、顧客層、問題タイプごとの専門フローを追加することで、洗練されたサポート自動化プラットフォームに進化できます。すべてのコンポーネントが同じ基本抽象概念を使うため、開発手法を変えることなく、5ステップから500ステップへの拡張が可能です。

このシステムには、人間による監督の自然な境界線も含まれます。経路ごとに異なる承認要件を実装できるため、日常的な問い合わせは自動処理しつつ、重要な操作には明示的な承認を求められます。

Retoolで商用レベルのAIエージェントを構築

Retool Agentsは、Retoolのエンタープライズグレード基盤の上に、作成、ツール連携、ガバナンス、評価、監視を統合した一貫した環境を提供します。別製品を寄せ集めたり、カスタムインフラを構築する代わりに、ビジネス課題を解決するエージェント開発に集中できます。

作成体験

Retoolはシンプルさを重視します。指示やモデルの設定、既存のRetoolプリミティブに基づいたツール接続を簡単に行えるため、認知アーキテクチャの理解は不要です。これにより、エージェント開発にありがちなオーケストレーションの負担がなくなります。

内部では、ツール選択、実行、推論の複雑なループをプラットフォームが自動管理します。どのツールをいつ使い、タスクが完了したかの判断はエージェントが行いますが、そのロジックを手動でコーディングする必要はありません。より細かい制御が必要な場合は、バックエンド関数をツールとしてエージェントに提供できます。

豊富なツールエコシステム

Agentsには、これまでRetoolユーザーが構築してきた信頼性の高いクエリ、API、ワークフローを含む、すぐに使える豊富なツールセットが用意されています。Googleカレンダー、ウェブ検索、コード実行、メール、Retool Storage、データ可視化などのプリセットツールも含まれます。

あらゆるRESTやデータベースコネクタを介してカスタムツールを作成可能。既存のRetoolデータソースをワンクリックでエージェントに接続し、APIやDBを能力として取り込めます。

セキュリティとガバナンスの組み込み

セキュリティと権限管理は、後付けではなくプラットフォーム自体に組み込まれています。エージェントはユーザーの代理で動作するため、明示的な許可がない限り、ツールの使用、アクションの実行、データソースへのアクセスはできません。さらに、たとえ許可があっても、Agentsはツール呼び出しごとに人間によるレビューと承認を可能にし、あらゆる操作の安全性を確保します。

監視と継続的改善

基本的な実行メトリクスを超えて、Agentsはエージェントの動作に関する可視性を提供します。単なるログ以上の透明性を持ち、以下のような機能を備えています：

意思決定の透明性：思考ログを通じて、エージェントが特定のアクションやツールを選んだ理由を理解できます。
パフォーマンス指標：トークン使用量、遅延、コストを個別の実行および集計レベルで追跡し、エージェントのリソース消費とROIを把握できます。
評価フレームワーク：組み込みのプログラム評価やLLMによる評価、データセットを活用し、ビジネスニーズに応じたエージェント性能を測定できます。
完全な監査記録：全てのログやチャットリプレイ機能により、エージェントの実行パスをデバッグできます。

これにより、エージェント開発はブラックボックスから、透明でデータ駆動型のプロセスへと変わります。改善点を推測するのではなく、問題を特定し、プロンプトを最適化し、パフォーマンス向上を基準値と比較しながら進められます。

実世界のAIエージェント実装パターン

Agentsの真価は、抽象的な可能性を現実の価値に変換する具体例で明らかになります。ここでは、2つの実例を取り上げ、それぞれのエージェントの動作、構成要素の関係、そしてその効果的な意思決定を解説します。

社内サポートのトリアージエージェント

課題：エンジニアチームは毎週、繰り返しのプラットフォーム関連質問に対応し、本来の開発リソースを消耗しています。

概要：

入口：Slackからのウェブフックでクエリを受信。
判断層：LLMがクエリ内容に基づき、どの知識ソースを参照するか決定。
ツール選択：Confluence、Intercom、GitHubの中から適切な情報源を選択。
人間の関与：チケット作成前に人間の明示的な承認を必須とする。
完了ロジック：LLMが十分な情報を収集したか、エスカレーションが必要かを判断。

このエージェントは固定プロセスに従うのではなく、質問内容の文脈を動的に評価します。APIに関する技術的問い合わせならGitHubを優先し、ユーザー向け機能の質問ならIntercomの過去事例を先に探します。

チケット作成前に人間の承認を求めることで、自動化しつつも安全性を確保。結果として、初期応答の迅速化、ドキュメント参照の一貫性、監査可能なサポート履歴、人間の負担軽減といった成果が得られます。

自動スケジューリングとカレンダーコンシェルジュ

課題：多忙なチーム間の会議調整は、膨大な時間を要する手作業の繰り返しです。

概要：

自然言語処理：チャットやメールからの自由形式スケジュール依頼を解析。
コンテキスト収集：参加者の希望や制約情報を自動収集。
カレンダー統合：Googleカレンダーを利用し、複数カレンダーから空き時間を検索。
提案生成：希望と空き時間を基に最適な会議候補を作成。
人間の承認：招待送信前にオプションを提示し、ユーザーの確認を待機。
実行：承認後、メールツールを通じて招待を送信。

このシステムは自動化と制御のバランスを取っています。LLMが時間優先度や会議時間、参加者の重要性を判断しますが、他者に影響を与える操作は常に人間の承認を得ます。

これにより、従来なら数十通のメールが必要だったプロセスが、1つのリクエストと1回の承認で完結。経営層やスタッフは時間を取り戻しつつ、全体の可視性と制御を維持できます。

アーキテクチャパターンのアプローチ

これらの例は、エージェント実装の考え方を転換する必要性を示しています。モノリシックなソリューションを作るのではなく、AI推論が価値を生む意思決定ポイントを特定しましょう：

LLMが行うべき意思決定（ツール選択、情報統合、終了条件）を明確化
その意思決定を支えるツールやデータソースをマッピング
自律動作と人間承認の境界を明確化
コアの意思決定ループから始め、必要に応じて複雑さを追加

Agentsは、インフラ、ガバナンス、ツールを統合し、ビジネスロジックに集中できるこのパターンベースのアプローチを容易にします。

抽象から実現へ

エージェント、ワークフロー、ツールを単一のフラクタルシステムに統合したプラットフォームを使うことで、企業はカスタムコードではなく組み合わせによって自動化パターンを成長させます。

このアプローチは、エージェント開発で最も難航する課題を解決します：

オーケストレーション負担の消失（内蔵の推論ループ）
Retoolエコシステムによるツール統合の円滑化
プラットフォームレベルでのセキュリティと権限管理
実行と意思決定の可視化による包括的な監視
人間の関与を自然に組み込んだシステム構造

その結果、コンセプトから商用化までの時間と労力が大幅に短縮されます。従来なら数か月かかった開発が、Retoolのパターンとインフラを使えば数日で実現可能です。

Agentsで始めよう

今すぐAgentsで構築を始めましょう。スターターテンプレートを試して、この強力な抽象概念がビジネスプロセスをどのように変革するか体験してください。そして、データソースをカスタマイズして、自社のニーズに合わせたソリューションを作りましょう。エージェントのアイデアを実現し、煩雑な「配管」作業なしに、価値を生み出せます。

当社のAI開発ビジョン、Retoolがどのように企業のナレッジワークを自動化しているかについては、製品発表イベントの視聴や、5月29日の特別エピソード「Builder Talks」にぜひご参加ください。