AIエージェント市場は「調べる」から「作る」フェーズへ｜ListeningMind AI分析レポート

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1) 分析概要

ai エージェント というキーワードを中心に、技術の基礎理解から具体的な作成方法、そして ChatGPT や Copilot といった特定プラットフォームへの活用へとユーザーの関心が深化している様子がデータから鮮明に浮かび上がっています。特に「作り方」に関連する検索ボリュームが非常に大きく、単なる情報収集に留まらず、自ら実装・構築を試みる能動的なユーザー層が市場を牽引していることが分かります。

メインハブおよび基礎理解 (検索量: 38,993件 / キーワード数: 2個)

Keywords: ai エージェント (38,033), aiエージェントとは わかりやすく (960)

市場の入り口となる広範な検索語であり、技術の定義や概念を把握しようとする情報探索意図が支配的です。

実装・開発支援 (検索量: 5,412件 / キーワード数: 4個)

Keywords: ai エージェント作り方 (5,066), ai エージェント 作り方 python (140), aiエージェント 作り方 個人 (146), ai エージェント 作り方 初心者 (60)

概念理解の次の段階として、具体的な開発手法やプログラミング言語を指定した実用的な探索が行われています。

特定プラットフォーム活用 (検索量: 3,176件 / キーワード数: 5個)

Keywords: copilotエージェント活用事例 (1,060), copilot エージェント 作り方 (1,060), ai エージェント chatgpt (596), aiエージェント 作り方 copilot (396), chatgpt エージェントモード 使用例 (103)

汎用的な AI 探索から、既に導入されているビジネスツールやチャットサービス内での具体的な機能活用へと意図が具体化しています。

2) Top 3 経路推奨

ユーザーは広範な概念理解から始まり、特定のツール（Copilot や ChatGPT）を選択し、最終的に「自分で作る」あるいは「高度な設定を行う」という、情報消費から価値創造へと至る明確なジャーニーを辿っています。

Microsoft エコシステム深化パス

探索パス: ai エージェント → aiエージェントとは わかりやすく → ai エージェントとは copilot → copilotエージェント活用事例 → copilot エージェント 作り方

ユーザーはまず AI エージェントの汎用的な定義を学び、その代表例として Copilot を認識します。その後、ビジネス現場での具体的な成功事例を確認することで導入のメリットを確信し、最終的に自社や個人の環境でエージェントを構築する具体的な手順へと移行しています。

ChatGPT 高度活用・実装パス

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ChatGPT の既存ユーザーが「エージェント機能」という新しい概念に触れ、それが従来のチャットと何が違うのかを探索する流れです。機能の限界と可能性を把握した後、具体的なプロンプト作成技術へと関心が移っており、実運用を強く意識した心理変化が見て取れます。

エンジニアリング・開発習得パス

探索パス: ai エージェント → ai エージェント作り方 → aiエージェント 作り方 個人 → ai エージェント 作り方 python → ai エージェント 作り方 初心者

技術的な関心を持つ層が、理論から実践へと突き進む経路です。Python という具体的な手段を特定しつつも、初心者向けの情報を求めていることから、開発のハードルを下げて早期にプロトタイプを完成させたいという「スピード感のある学習意図」が反映されています。

3) Top 3 構造分析 (Hub & Branch)

「汎用的な興味」が「特定のブランド」や「実装という具体的なアクション」へと分岐する地点を特定することで、ユーザーが意思決定を行うクリティカルな瞬間を把握できます。

情報探索から実装への転換ハブ (検索量: 5,066件 / 連結キーワード数: 4個)

Keywords: ai エージェント作り方 (検索量: 5,066 / 連結: 04個)

このキーワードは、単なる知識の習得から「自分の課題を解決するためのツールを作る」という能動的なフェーズへの最大の転換点です。

ここを起点に、Python を使った本格開発か、Copilot などのノーコードに近い構築か、あるいは個人レベルの小規模な試行かへと経路が分化していきます。

ブランド特定と機能検証の分岐点 (検索量: 596件 / 連結キーワード数: 5個)

Keywords: ai エージェント chatgpt (検索量: 596 / 連結: 05個)

ユーザーが数ある AI の中で ChatGPT をプラットフォームとして選択した瞬間の心理を表しています。

この地点を境に、検索意図は「AI とは何か」という抽象的なものから、「エージェントモードで何ができるか」「具体的な設定（プロンプト）はどう書くか」といったシステム内部の仕様確認へと具体化されます。

実務導入と事例参照の結節点 (検索量: 1,060件 / 連結キーワード数: 2個)

Keywords: copilotエージェント活用事例 (検索量: 1,060 / 連結: 02個)

企業ユーザーが導入の妥当性を判断する際の「購買考慮」の核心地点です。

他社の成功事例をフックに、具体的な 作り方 や タスク管理 への応用へと関心が繋がっており、投資対効果（ROI）を確信したいというビジネス心理が強く働いています。

4) インサイト

AI エージェント市場は「調べる」段階から「作る・使いこなす」段階へ完全に移行しており、特に Microsoft と OpenAI のエコシステムが強力な受け皿となっています。

「作る」意図の爆発的増加

ai エージェント作り方 の検索ボリューム（5,066件）が他の詳細キーワードを圧倒しており、さらに aiエージェント 作り方 個人 が 425% という驚異的な成長率（トレンド値 4.25）を見せていることから、個人開発者や中小規模の導入意図が急増しています。

プラットフォーム間の期待値の差

Copilot 関連では「活用事例」や「タスク管理」といった実務直結のキーワードが目立ち、一方で ChatGPT 関連では「プロンプト」や「使用例」といった操作技術への関心が高いという、ツール特性に応じたユーザーの使い分けが明確です。

初心者層の参入とサポート需要

ai エージェント 作り方 初心者 の成長率が 7,000%（トレンド値 70）に達しており、高度な技術者だけでなく、非エンジニア層が AI エージェント構築に挑戦し始めているため、今後はより平易な解説やテンプレートの需要が高まると予測されます。

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