AIエージェントとは？
A few weeks ago, I was watching a video tutorial on building a productivity tool using AI. Nothing fancy—just a guy on YouTube explaining how to connect GPT to a task management app.
But as he talked, the screen showed something unusual.
He typed a single instruction:
“Organize my tasks for the week, email my top three clients, and summarize unread Slack messages.”
Then he sat back. Within seconds, the AI broke the instruction into parts, opened different tools, fetched data, responded to messages, and created a weekly plan.
No manual clicking. No app-switching. Just results.
At first, I thought it was a scripted demo. But no—it was real. That’s when it hit me:
This wasn’t just automation. This was something new. Something bigger.
WHAT ARE AI AGENTS, REALLY?
AI agents are not your average bots. They’re more like digital co-workers. Imagine giving instructions to someone who understands, plans, executes, and even adjusts on the fly.
Thanks to powerful large language models (LLMs), reinforcement learning, and the ability to work across tools, these agents can:
✅ Understand complex instructions
✅ Break tasks into sub-steps
✅ Use APIs, web interfaces, and apps
✅ Interact with users (or other agents!)
✅ Learn and adapt over time
Example:
“Hey agent, run a marketing campaign, analyze the response rate, and tweak the campaign based on engagement.”
And it will. All without you opening a single tab.
HOW AI AGENTS ARE REDEFINING WORKFLOWS
Let’s break down the shift:
🟢 1. From Apps to Outcomes
Forget needing 10 tools to do 1 job. You just tell the agent the goal, and it picks the tools for you.
- No more digging through menus or documentation
- HR onboarding? Financial audits? One instruction does it all
- The software becomes invisible—the agent is the interface
🟢 2. Rise of Agent Platforms
New platforms (like OpenAI’s GPT Agents, LangChain, MetaGPT) let you build your own agents. These are like the operating systems of tomorrow’s digital workforce.
- Each company can define agents to match its needs
- They orchestrate tasks across software—not just automate
🟢 3. SaaS Goes Modular
Imagine software not as big apps, but as little services the agent pulls in on demand.
- “Pay per use” replaces “pay per seat”
- Software becomes plug-and-play
- Invisible tools doing visible work
OPPORTUNITY OR THREAT FOR SAAS?
🚀 Opportunities for SaaS
- Agent-friendly APIs: SaaS companies that make it easy for agents to use their tools will thrive (think: Notion, Stripe, Slack, Airtable).
- New revenue streams: Agents using your services = continuous background consumption.
- Zero UI: Some tools won’t even need a user interface—just a solid backend for agents to connect to (I think this might be my favourite LOL).
⚠️ But Also, Big Risks
- Disappearing brands: Why open your app if the agent does it all behind the scenes?
- Commoditization: The “best” tool might lose to the “easiest for agents.”
- Security headaches: Giving agents access to sensitive data? That’s a whole new level of trust and control.
THE FUTURE: HUMANS + AGENTS = SUPERTEAMS
This revolution isn’t about replacing people—it’s about amplifying them.
- Freelancers will work like small agencies
- Startups will build MVPs in weeks, not months
- Enterprises will automate tasks that used to require entire departments
And humans?
We’ll finally get to focus on what we do best: being creative, strategic, and human.
🏁 FINAL THOUGHTS: THE NEXT CHAPTER IS YOURS TO WRITE
Back to that YouTube tutorial—what I saw that day wasn’t just a clever hack.
It was a glimpse into the future.
In the next 2–5 years, AI agents will transform how we define productivity, how we build software, and how we run our businesses. Apps will fade into the background. Goals will come to the forefront.
The companies that succeed will be the ones who build with the agents, not around them.
SaaS isn’t just Software-as-a-Service anymore.
It’s Smart-as-a-Service.
And the smartest move you can make?
Start building your team—with agents on your side.
In the following blogs I will try to share with you some tutorials for my trials to build some tasks managers using AI Agents, nothing fancy but me sharing with you my learning process.
（担当：Aisha Satouf）
数週間前、AIを使った生産性向上ツールの作り方を説明する動画チュートリアルを見ていました。特別なものではありません——YouTubeで、GPTをタスク管理アプリに接続する方法を説明していただけです。
しかし、彼が説明を進めるうちに、画面に不思議なことが起こりました。
彼はたったひとつの指示を入力しました：
「今週のタスクを整理し、上位３人のクライアントにメールを送信し、未読のSlackメッセージを要約してください。」
そして、彼は椅子にもたれました。数秒後、AIは指示を分解し、さまざまなツールを開き、データを取得し、メッセージに返信し、週の計画を作成しました。
手動でクリックすることもなく、アプリも切り替えていません。ただ結果が出たのです。
最初は、台本付きのデモだと思いました。でも、違いました。本物だったのです。そのとき私はハッとしました。これは単なる自動化ではない。これは「何か新しいものだ」。もっと大きな何かだ、と。
AIエージェントとは、本当は何なのか？
AIエージェントはただのボットではありません。むしろ「デジタルの同僚」に近い存在です。指示を理解し、計画を立て、実行し、必要に応じて調整さえできる誰かに指示することを想像してください。
強力な大規模言語モデル（LLMs）、強化学習、そして複数のツールを横断的に使いこなせる能力により、AIエージェントは次のようなことができます：
✅ 複雑の指示を理解する
✅ タスクをサブステップに分解する
✅ API、ウェブインターフェース、アプリを使用する
✅ ユーザー（または他のエージェント！）とやり取りする
✅ 時間とともに学習し適応する
例：
「ねぇ、エージェント。マーケティングキャンペーンを実行し、反応率を分析し、それに基づいてキャンペーンを調整しておいて」
ーーそう指示すると、本当に実行してくれるのです。タブを1つ開く必要はありません。
AIエージェントがワークフローを再定義する方法
変化を分解してみましょう:
🟢 1. アプリから成果へ
1つのタスクに10のツールが必要だった時代は終わりました。あなたはただ目標を伝えるだけで、必要なツールはエージェントが自動的に選んでくれます。
- メニューやマニュアルを探す必要なし
- 人事のオンボーディング？財務監査？ ー1つの指示で全てを完了
- ソフトウェアは「見えなくなり」、エージェントがインターフェースとなる
🟢 2. エージェントプラットフォームの台頭
新しいプラットフォーム（OpenAIのGPTエージェント、LangChain、MetaGPTなど）は、誰でも自分専用のエージェントを構築できるようになります。これらは、未来のデジタルワークフォースのオペレーティングシステムのような存在です。
- 各企業は自社のニーズに合ったエージェントを定義できる
- ソフトウェア全体を連携させて「オーケストレーション」する
🟢 3. SaaSのモジュール化
これからのソフトウェアは、大きなアプリではなく、エージェントが必要に応じて呼び出す「小さなサービス」として想像してください。
- 「１ユーザーあたりの料金」から「使用量に応じた課金」へ
- ソフトウェアはプラグアンドプレイ化
- 目に見えないツールが、目に見える成果を出すように
SaaSにとってはチャンス？ それとも脅威？
🚀 SaaSにとってのチャンス
- エージェント対応API：エージェントが簡単に使えるよう設計されたSaasツールは生き残る（例：Notion、Stripe、Slack、Airtable）
- 新たな収益源：エージェントがサービスを利用＝継続的なバックグラウンド消費
- ゼロUI：ユーザーインターフェースが不要なツールが誕生。ただし、エージェントが接続するための堅牢なバックエンドは必須（これが私のもっとも好きなアイデアかもしれません (笑)。
⚠️ しかし、大きなリスクも
- 消えるブランド：エージェントがすべてをバックエンドで処理するなら、誰もアプリ自体を開かなくなるかも
- コモディティ化：「最良のツール」が「エージェントにとって一番使いやすいツール」に負ける可能性。
- セキュリティの課題：エージェントに機密データへのアクセスを許可？ー新たな信頼と制限のハードルの誕生
未来は「人間 + エージェント = スーパーチーム」
この革命は人を置き換えることではなく、人の力を拡張するためのものです。
- フリーランサーは、まるで小さなエージェンシーのように働ける
- スタートアップは数ヶ月かかっていたMVPを数週間で構築する
- 企業は、従来なら部署が必要だった仕事を自動化できる
では「人間」はなにをするのでしょう？
私たちはようやく、「創造的であること」「戦略的でああること」「人間であること」に集中できるのです。
🏁 最後の考え：次の章はあなたが書くもの
あのYouTubeのチュートリアルに戻ると——あの日私が見たものは、ただの巧妙なテクニックではありませんでした。
それは未来の一端を垣間見た瞬間だったのです。
これから2年から5年の間に、AIエージェントは「生産性」の定義、「ソフトウェアの運営方法」を根本から変えていくでしょう。アプリは背景に消え去り、目標が主役になるのです。
この変革の波に乗れるのは、「エージェントとともにに構築する企業」だけです。
SaaSはもはや「サービスとしてのソフトウェア」ではありません。「スマートとしてのソフトウェア（Smart-as-a-Service）」なのです。
そして、あなたがいまできるもっとも賢明な選択は？
それは、エージェントを味方につけてチームを構築することです。
次回以降のブログでは、AIエージェントを活用したタスクマネージャーの構築に調整していく様子を、チュートリアル形式で少しずつシェアしていきます。
特別なものではありませんが、私の学びの過程を一緒に分かち合いたいと思います。