「AIエージェント」という言葉は聞くけど、結局何ができるか分からない。
そんな入り口にちょうどいい無料動画が出ました。
59分・初心者向け・コードなし。
エージェントの仕組みが4つのパーツで分かります。
markdown（メモ帳で書けるテキストファイル）で作る設計図、コンテキストエンジニアリング（AIに渡す前提情報の設計）もまとめて学べます。
特定のツールに依存しない「考え方」を教えてくれるので、どのAIツールでも応用がきく。
私は1回見ただけで、私の業務に何を任せられるかが急に見えました。
この記事は「AIエージェントが気になるけど、何から触ればいいか分からない」初心者向け（プログラミング知識なしで読めます）。
「AIエージェント」って言葉、最近どこでも見かけませんか。
「AIエージェントで業務自動化」「エージェントがコードを書く」「エージェントで10人分の仕事」。
気になって調べてみると、専門用語の嵐です。
「MCP（AIにツールや情報源を繋ぐための共通規格）」「コンテキストウィンドウ（AIが一度に読める情報量）」「エージェントループ（AIが自分で考えて動き続ける仕組み）」。
結局「すごそうだけど私には関係ない」となって閉じる。
私もこのパターンで何度も離脱しました。
そんな人にちょうどいい入り口が出ました。
テック企業を3社売却した連続起業家による、59分の無料動画コースです。
「初心者向け」と明言。
実際にエージェントを動かすデモ付き。
Greg Isenbergとは？なぜこの動画が信頼できるのか
「誰が言っているか」って大事ですよね。
AIの世界、情報商材みたいなのも多いので。
コース提供者は、Late Checkoutという会社のCEO。
カナダのマギル大学でコンピュータサイエンスの学位を持っています。
経歴がなかなかすごい。
Redditのアドバイザー（2021〜2023）、TikTokのアドバイザー（2019〜2021）。
直近はWeWorkのプロダクト戦略責任者。
手掛けた会社を3つ売却している連続起業家です。
「The Startup Ideas Podcast」というポッドキャスト（音声番組）も運営。
ニュースレターの購読者は15万人超え。
「AIで一発当てたい」系のインフルエンサーじゃない。
実際にテック企業を作って売ってきた人が話してる、という立ち位置です。
個人的には、ここが一番大きいと思います。
「使ったことない人が紹介する」のと「自社で運用してる人が見せる」のは、内容の生々しさがまるで違う。
この動画で何がわかるようになる？
一番気になるのは「見終わったら何ができるの？」ですよね。
動画のゴールは大きく3つ。
1つ目。
AIエージェントの仕組みが理解できる。
「なんとなくすごそう」じゃなくて、「ああ、こういう構造で動いてるのね」が分かる。
2つ目。
エージェントを自分で作れるようになる。
動画ではエグゼクティブアシスタント（社長秘書のような役割をするAI）のデモ付き。
1体ライブで作るところを見せてくれます。
3つ目。
どのAIツールでも応用できる「考え方」が身につく。
Claude Code、ChatGPT Codex、Cowork、Manus。
新しいツールがどんどん出てきますが、根っこは同じ。
1つ覚えたら全部に使えます。
「このツールの使い方」じゃなくて「エージェントの考え方」を教えるコース、という位置づけです。
他のエージェント入門と何が違う？
正直、「AIエージェント入門」系のコンテンツは山ほどあります。
YouTubeで検索したら何百本も出てくる。
でもほとんどが2パターンに分かれます。
1つ目は「エンジニア向けの技術ドキュメント」。
正確だけど専門用語の嵐で、非エンジニアには読めない。
2つ目は「AIすごい！革命！」と煽るだけ。
テンションは高いけど中身が薄い。
このコースが珍しいのは、その真ん中にいることです。
テック企業を3社売却した起業家が、業務で実際に使っているやり方を見せる。
しかも特定のツールに依存しない。
エージェントの構造を教えるので、どのツールでも応用がきく。
ツールは来月には新しいものが出てきます。
でも「構造」は変わらない。
59分の投資で、今後何年も使える知識が手に入る。
私はここに投資価値を感じました。
AIエージェントとは？動画で教えている4つのパーツ
ここからは、動画の内容をベースに「AIエージェントとは何か」を整理します。
普通のAIチャット（ChatGPTやClaudeなど）は「会話」です。
こちらが質問して、向こうが答える。
1回のやり取りが終わったら、また次の質問を出す。
ピンポンの繰り返し。
AIエージェントは「仕事を丸ごと渡す」ほうです。
「メールを確認して、今日の予定を整理して、返信のドラフト作っといて」と言うだけ。
あとはAIが自分で考えて、道具を使って、完了まで持っていきます。
チャットが「電話」だとしたら、エージェントは「優秀なアシスタントにメールで仕事を依頼する」感じ。
動画では、エージェントの仕組みを4つのパーツに分解して説明しています。
1つ目「LLM」（Large Language Model、大規模言語モデルの略。
ChatGPTやClaudeの本体）。
AIの脳みそです。
考える部分。
でも脳みそだけだと「その場で答える」しかできません。
2つ目「メモリ」。
作業中に「さっき何を頼まれたか」を覚えておく仕組み。
これがないと、長い仕事の途中で最初の指示を忘れてしまう。
3つ目「ツール」。
いわば手足です。
AIが実際に操作できるサービスのこと。
具体的にはGmail、Googleカレンダー、Notion（メモ・タスク管理サービス）など。
脳みそと記憶があっても、手足がなければ何もできません。
4つ目「ランタイム」（プログラムを実行して動かす土台、と思ってOK）。
この3つを全部つなげて動かす舞台裏の仕組み。
人間で言えば「体」のようなものです。
この4つが揃って初めて「エージェント」になる。
どれか1つでも欠けていると、ちょっと賢いチャット止まり。
markdownファイルがエージェントの設計図になる？
調べていて一番「お？」となったのがここです。
AIエージェントを作るのに、プログラミングは要りません。
必要なのは「markdownファイル」（メモ帳で書ける、装飾ルール付きのテキストファイル）。
ただのテキストファイルです。
メモ帳で書けるやつ。
このテキストファイルに「あなたはこういう仕事をする人です」と書く。
「こういう時はこう判断してください」と書く。
それがAIエージェントの「設計図」になります。
動画では「Agent Skills（エージェントスキル）」と呼んでいます。
エージェントスキルとは、要するに「AIに渡す業務マニュアル」です。
新人に業務マニュアルを渡すのと同じ感覚。
「朝9時にメールをチェックして」「問い合わせは優先度高」「返信はカジュアルなトーンで」。
こういうルールを1つのmarkdownファイルにまとめて、AIに読ませる。
そうするとAIがそのマニュアル通りに動いてくれます。
しかもこのスキル、一度作ったら使い回せる。
毎回同じ指示を打ち込まなくていい。
「朝の業務チェックスキル」「リサーチスキル」「メール返信スキル」と、どんどん貯まっていきます。
コースでは「週に3〜5個のスキルを追加していけ」と推奨。
数ヶ月で別次元の自動化ができるようになる、と紹介されています。
コンテキストエンジニアリングとは？
動画でもう1つ強調されているのが「コンテキストエンジニアリング」（AIに渡す前提情報の設計）。
聞き慣れない言葉ですよね。
中身はシンプルで、「AIにどんな情報を、どの順番で、どれくらい渡すか」を設計することです。
例えば「メールの返信書いて」と頼む時。
ただ「返信書いて」だけだと、AIは口調も相手との関係性も分かりません。
そこで前提を渡します。
「私は普段こういう口調で書きます」「この人とはこういう関係です」「過去のやりとりはこれです」。
そうすると、急にいい返信が出てきます。
この「渡す情報の設計」がコンテキストエンジニアリングです。
「プロンプトエンジニアリング」（AIへの指示文の書き方）の進化版のような位置づけ。
プロンプトエンジニアリングは「1回の質問をどう書くか」。
コンテキストエンジニアリングは「AIが仕事をする前に、どんな前提知識を持たせるか」。
エージェントの性能は、AIの頭の良さよりも「渡す文脈」で決まる。
動画でもそう強調されています。
同じClaudeでも、雑に頼む時と丁寧に文脈を渡す時で出力がまるで違う。
私もこの感覚は普段の業務で実感しています。
動画で紹介されている活用例は？
朝起きたらブリーフィングが出来ている
動画のデモで作っているのがまさにこれ。
GmailとGoogleカレンダーをAIにつなぐ。
「朝のブリーフィング」を自動で作らせる。
「今日の予定はこれ」「未読メールで返信が必要なのはこれ」「優先度はこの順」。
毎朝やっている地味な作業を、AIに丸投げ。
しかもスケジュール機能を使えば、毎朝自動で実行してくれます。
起きたら出来上がっている、というのはちょっと秘書じゃないですか。
コース講師は実際にこの仕組みを自社で使っている、と動画内で紹介しています。
SNS投稿を「1ネタ→全プラットフォーム」で展開
X、Instagram、Note。
全部に投稿している人は、毎日のネタ出しと文面作成だけで何時間も溶けますよね。
エージェントスキルに「Xはカジュアルに」「Noteは長文で丁寧に」とルールを書いておく。
1つのネタを渡したら、プラットフォームごとに文面を出し分けてくれる。
3回書き直す必要がなくなります。
動画ではmarkdownファイル17個で10個のSNSアカウントを回している事例も紹介されています。
さすがに10個は極端。
でも「1ネタ→3プラットフォーム」だけでも毎日1〜2時間は浮きます。
「競合を調べて」で半日つぶれる問題が消える
「このジャンルの競合を調べて」「最近のトレンドをまとめて」。
これ、人間がやると半日かかります。
エージェントにWeb検索ツールをつないで、「調べて→まとめて→レポートにして」を1回の指示で回す。
完璧じゃなくても、「たたき台」が30分で出てくるだけでだいぶ違う。
私はリサーチ系こそエージェント化の旨味が大きいと思います。
必要なものは？
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 料金 | 無料（「今だけ無料」と記載あり。将来有料化の可能性） |
| 言語 | 英語（YouTubeの自動翻訳字幕で対応可能） |
| 時間 | 59分。通勤中に聞くだけでも入り口としては十分 |
| 前提知識 | 不要。「初心者向け」と明言。コードは書かない |
| 実践に必要なもの | Claude（無料プランあり）かChatGPT（無料プランあり）が1つあればOK |
動画を見て実際に試すまでの手順は？
ステップ1: 動画にアクセスする
コース講師の公式サイト（gregisenberg.com/ai-agents）にアクセス。
または「The Startup Ideas Podcast」で検索。
エピソード名は「AI Agents Full Course 59 Minutes (for beginners)」。
Apple Podcasts、Spotify、YouTubeのいずれでも見られます。
期待結果: 59分の動画ページが開ける。
詰まりどころ: 公式サイトが開かない場合はYouTubeで「Greg Isenberg AI Agents Full Course」と検索。
直接ヒットします。
ステップ2: まず全体を通して見る
59分ありますが、最初は「ふーん」くらいで全体を流す。
英語がきつい人はYouTubeの自動翻訳字幕をオンにする。
手順は「画面右下の歯車マーク → 字幕 → 自動翻訳 → 日本語」。
完璧な翻訳じゃないけど、雰囲気はつかめます。
詰まりどころ: PodcastアプリだとYouTubeのような翻訳機能はないので、まずはYouTube版で見るのがおすすめ。
ステップ3: エージェントの4パーツを意識する
視聴中は「LLM」「メモリ」「ツール」「ランタイム」の4つを意識する。
「今の説明はどのパーツの話？」と頭の中で当てはめると一気に頭に入ります。
期待結果: 動画後半で出てくる用語の70％くらいが、この4分類のどこかに収まる感覚を掴める。
ステップ4: 「めんどくさい作業」を1つ決める
見終わったら、いきなり大がかりなことをやらない。
まず「毎日やっている地味な作業」を1つだけ選ぶ。
メールの整理、スケジュールの確認、SNSのネタ出し。
なんでもいいです。
詰まりどころ: いきなり「全業務を自動化」を狙うと挫折します。
最初の1個は超単純なやつを選ぶのがコツ。
ステップ5: markdownファイルを1つ書いてみる
メモ帳（Macならテキストエディット）を開く。
その作業のマニュアルを書く。
「何をやるか」「どういう順番でやるか」「判断基準は何か」。
日本語でOK。
ファイル名を「○○-skill.md」にして保存。
これが最初のエージェントスキルです。
期待結果: 1ファイル20〜30行のテキストが書き上がる。
詰まりどころ: ファイル名の最後を「.md」にすること。
「.txt」のままでもAIには読ませられますが、形式に慣れる練習として「.md」推奨。
ステップ6: AIに読ませてみる
Claude（claude.ai）かChatGPTを開く。
markdownファイルの中身をコピペする。
「この手順に従ってやって」と頼んでみる。
最初はチャット上でやるだけでも十分。
期待結果: AIがマニュアル通りに動こうとするのが見える。
「マニュアルを渡すと動く」という感覚がつかめます。
ステップ7: 週に3〜5個、スキルを追加していく
1つ目がうまくいったら、別の作業もスキル化していく。
動画では「週3〜5個」を目安に推奨。
「あ、これもマニュアル化できるな」と思ったら書く。
無理しなくていいです。
数週間で「専用のAIアシスタント」が積み上がっていきます。
よくある疑問
Q. プログラミングできないけど大丈夫？
大丈夫です。
動画が「for beginners（初心者向け）」と明言。
実際に使うのはテキストファイル（markdown）だけ。
コードは1行も書きません。
実践中に分からないことが出てきたら、Claudeに「このmarkdownファイルの書き方を教えて」と聞けばOKです。
Q. 英語がわからないんだけど？
YouTubeの自動翻訳字幕で7割は理解できます。
動画を見ながらClaudeに「この英語のスクリーンショットを日本語で説明して」と聞く手もあります。
完璧に理解しなくても大丈夫。
「エージェントの構造」と「markdownファイルの役割」が掴めれば十分です。
Q. どのAIツールで試せばいい？
動画ではClaude Code、Codex、Cowork、Manusなど複数のツールが出てきます。
でも全部触る必要はありません。
普段使ってるAIがあるなら、まずそれで試すのがいい。
Claude（無料プランあり）かChatGPT（無料プランあり）がとっつきやすいですね。
「根っこの考え方は同じ」なので、1つで覚えた知識は他でも使えます。
Q. 「エージェント」と「プロンプトを工夫して使う」の違いは？
プロンプトを工夫するのは「1回の質問を上手に書く」こと。
エージェントは「仕事全体を設計して渡す」こと。
プロンプトは1ターンで終わる。
エージェントは複数のステップを判断しながら進める。
たとえるなら、プロンプトは「タクシーの行き先を伝える」。
エージェントは「秘書に出張の手配を全部任せる」。
それくらいの違いです。
注意点はある？
まず、この動画は英語です。
自動翻訳でカバーはできますが、専門用語の部分は翻訳がおかしくなることがあります。
「agent loop」が「代理人の輪」みたいになったりする。
原語のままメモしておく、くらいの心構えで見るのが楽です。
あと、動画で紹介されているツールには注意点があります。
まだベータ版（試験公開段階で機能が変わる可能性あり）のものもある。
日本語未対応のものもある。
全部のツールを今すぐ使おうとしなくていいです。
最初の目的は「考え方」を掴むこと。
正直、AIエージェントは万能じゃありません。
単純な繰り返し作業は得意。
でも「判断が複雑な仕事」はまだ人間が見る必要があります。
最初は「AIに丸投げ」じゃなくて「AIと一緒にやる」くらいの距離感がちょうどいいと思います。
まとめ
Greg Isenberg × Remy Gaskellの「AI Agents Full Course」。
59分・無料（今のところ）・初心者OK。
「エージェントの構造（4パーツ）」「markdownでの作り方」「コンテキストエンジニアリング」。
この3つがセットで学べる無料動画は、いまのところ他に見当たりません。
まずは動画を1回見てください。
そして「めんどくさい作業」を1つmarkdownに書き出してみる。
それが最初の一歩です。
私もこの順番で動き始めて、ようやく「エージェントを使う」イメージが掴めました。
このページに出てきた言葉
- AIエージェント
- 1回の質問で終わるチャットと違い、仕事全体を任せるとAIが自分で道具を使い、完了まで持っていく仕組みのこと。
- LLM
- Large Language Modelの略。ChatGPTやClaudeの本体にあたる「AIの脳みそ」部分。
- ランタイム
- プログラムを実行して動かす土台。AIエージェントだとLLM・メモリ・ツールをつなげて動かす舞台裏。
- markdown
- メモ帳で書ける、装飾ルール付きのテキスト形式。拡張子は「.md」。AIに読ませる業務マニュアルとして使える。
- Agent Skills（エージェントスキル）
- AIに渡す業務マニュアル。「何をやるか」「順番」「判断基準」を書いたmarkdownファイル。
- コンテキストエンジニアリング
- AIにどんな前提情報を、どの順番で、どれくらい渡すかを設計する考え方。プロンプトエンジニアリングの進化版。
- MCP
- AIにツールや情報源を繋ぐための共通規格。最近のAIエージェント記事で頻出する用語。
- ベータ版
- 試験公開段階。機能や仕様が変わる可能性がある。本番運用には注意が必要。
参考リンク
Greg Isenberg AIエージェントコース: https://gregisenberg.com/ai-agents
The Startup Ideas Podcast: https://www.youtube.com/@gregisenberg
※この記事の内容は執筆時点のものです。AIは進化が速い分野のため、最新の仕様は公式サイトでご確認ください。