2026年に選ぶ前に確認したい結論
Google Opalは、自然言語と視覚的な編集画面を使い、複数の処理をつないだAIミニアプリを作成して共有できるGoogle Labsのツールです。
サーバーを自分で用意せずに試作品を公開できるため、業務の流れや利用価値を小さく確かめたい場面に向いています。
一方、OpenAIが2025年10月に発表したAgentKitは、単独の製品名というより、エージェントの設計、評価、画面への組み込み、性能改善を支える一連のツールを示す名称です。
その中には、視覚編集ツールのAgent Builder、組み込み用のChatKit、評価機能のEvals、コードで実装するAgents SDKなど、役割の異なる要素が含まれていました。
ただし、2026年9月時点では前提が変わっています。
OpenAIは2026年6月3日付の更新で、Agent BuilderとEvals製品を段階的に終了し、2026年11月30日以降は提供しないと案内しました。
コードとして継続するワークフローにはAgents SDKを推奨しています。
- 画面上で素早く作り、URLで共有して用途を確かめるならOpalが候補になります。
- 認証、権限、外部API、監視を自社システムに合わせて実装するならAgents SDKを軸に検討します。
- Agent Builderで既存フローを運用している場合は、新規機能の比較より先に移行計画を確認します。
AIエージェント自体の構成が曖昧な場合は、先にAIエージェントとモデルの役割の違いを確認すると、比較しやすくなります。
Google Opalの仕組み
AIミニアプリとは、利用者から入力を受け取り、モデルやツールで処理し、結果を画面やファイルとして返す小規模なアプリです。
Opalでは、この処理の順序をワークフローとして表し、自然言語または視覚編集画面で組み立てます。
基本の構成要素は、利用者の情報を受け取る「User Input」、モデルに処理を依頼する「Generate」、結果の見せ方を決める「Output」です。
前のステップの結果を次のステップから参照できるため、「入力を受け取る、内容を整理する、結果を表示する」という流れを画面上で確認できます。
作成から共有まで
- 作りたいものを自然言語で説明するか、公式ギャラリーのサンプルを複製します。
- 生成されたステップの入力、指示、参照関係を視覚編集画面で確認します。
- プレビューとコンソールを使い、各ステップの入力と出力、ツール呼び出しを点検します。
- 意図した結果になるまで修正し、利用者と共有します。
Googleがホスティングを担うため、試作品を見せるまでの準備を減らせます。
ただし、「ノーコード」は設計や検証が不要という意味ではありません。
GoogleのFAQも、Opalが誤る可能性を示し、指示の確認とアプリのテストを求めています。
「15か国展開」が示すもの
元の記事で扱っていた「15か国」は、現在の提供地域の総数ではありません。
Googleは2025年10月、米国での初期提供に続き、日本、韓国、インド、カナダ、ブラジルなど15か国への追加展開を発表しました。
その後も提供地域は更新されているため、利用可否はOpalの公式FAQにある最新の地域一覧で確認するのが確実です。
基本操作や共有時の注意点は、Google Opalの使い方と本番利用前の確認事項にも整理しています。
OpenAI AgentKitの構成と現在地
2025年10月の発表時点で、AgentKitはエージェントの作成から改善までを支える道具群として紹介されました。
名称だけで比べると役割を誤解しやすいため、構成要素を分けて捉える必要があります。
- Agent Builder：分岐、ツール接続、ガードレールを画面上で配置する視覚編集ツールです。
- Agents SDK：PythonまたはTypeScriptで、ツール利用、エージェント間の引き継ぎ、トレースなどを実装するためのSDKです。
- ChatKit：チャット形式の利用画面をWebサイトや製品に組み込むためのツールです。
- Evals：用意した評価例を使い、エージェントの出力や挙動を測るための機能です。
- RFT：評価結果をもとに、特定の課題に合わせてモデルの性能改善を図る手法です。
現在の導入判断では、2025年当時の「AgentKit一式を使う」という説明をそのまま採用できません。
Agent BuilderとEvals製品には終了日が示されているため、新しい業務フローを設計する際は、Agents SDKを含む現行の選択肢と各製品の提供状況を個別に確認します。
既存のAgent Builder利用者は、対象フロー、接続先、評価データ、運用担当者を洗い出してから移行先を決めると抜け漏れを減らせます。
期限と確認手順は、AgentKitの現在とAgent Builderからの移行ガイドで詳しく確認できます。
Opal、Agent Builder、Agents SDKの違い
| 比較項目 | Google Opal | Agent Builder | Agents SDK |
|---|---|---|---|
| 主な作り方 | 自然言語と視覚編集 | 視覚的なキャンバス | PythonまたはTypeScriptによる実装 |
| 提供方法 | Google側のホスティングを使って共有、公開 | 作成したワークフローを公開し、ChatKitなどにつなぐ構成 | 自社のWebアプリ、業務システム、バックエンドへ組み込む |
| 調整できる範囲 | 用意されたステップ、モデル、ツールの範囲で調整 | ノード、分岐、ツール、ガードレールを画面上で調整 | 認証、権限、外部API、例外処理、監視をコードで設計 |
| 検証方法 | プレビューとコンソールでステップごとの挙動を確認 | プレビュー、トレース、評価機能を組み合わせる | テストデータ、トレース、独自の評価処理を実装して確認 |
| 2026年の判断 | 短期間の試作と共有を重視する場合の候補 | 終了予定を踏まえ、新規採用より既存フローの移行を優先 | コードとして長く運用し、自社要件に合わせたい場合の候補 |
OpalとAgents SDKの差は、処理の高度さだけでは決まりません。
ホスティングされた環境で早く価値を確かめるのか、実装と運用の責任を引き受けて自社要件へ合わせるのかという違いです。
社内問い合わせの一次整理で比べる
たとえば、従業員が質問を入力すると内容を分類し、参照先の案内文を返す仕組みを考えます。
同じ目的でも、試作と本番運用では必要な設計が変わります。
Opalで試す場合
- User Inputで質問を受け取ります。
- Generateで質問の分類と案内文の作成を指示します。
- Outputで分類結果と参照先を表示します。
- 機密情報を含まない検証用データを使い、コンソールで誤分類を確認します。
この構成は、必要な入力と望ましい出力を関係者が短期間で確認する用途に合います。
業務システムへの書き込みや複雑な権限制御が必要になった段階で、実装方法を改めて検討します。
Agents SDKで組み込む場合
- 利用者の認証と、参照できる情報の範囲を決めます。
- 社内文書の検索や担当部署への引き継ぎをツールとして接続します。
- 失敗時の処理と人への引き継ぎ条件を実装します。
- テストデータとトレースを使い、分類精度と情報漏えいの危険を継続して点検します。
こちらは実装量が増える代わりに、既存の認証や監査の仕組みに合わせやすくなります。
選定では、試作品を作る速さだけでなく、誰が変更を承認し、失敗時に誰が対応するかまで決めます。
導入前のチェックリスト
- 目的：短期間の検証なのか、継続運用する業務なのか。
- 入出力：何を入力し、どの状態を正しい出力とするのか。
- データ：個人情報、機密情報、著作物を扱うか。保存先と閲覧範囲は適切か。
- 権限：閲覧だけでなく、外部サービスへの登録、更新、送信を行うか。
- 評価：誤り、見落とし、過剰な処理をどのテストデータで確認するか。
- 人の確認：自動で完了してよい処理と、承認を必須にする処理を分けたか。
- 保守：モデル、ツール、料金、提供方針の変更を誰が確認するか。
- 移行：Agent Builderを使っている場合、2026年11月30日までの移行計画があるか。
この一覧に答えられない段階では、機密情報や書き込み権限を与えず、検証用データによる小さな試作にとどめるのが安全です。
公式情報と関連資料
選定で残すべき判断
Opalは、自然言語と視覚編集でAIミニアプリを作り、ホスティングの準備を減らして共有できる点に強みがあります。
Agents SDKは、認証、外部システムとの連携、例外処理、監視をコードで管理したい場合の候補です。
Agent Builderは終了予定が公表されているため、2025年当時の比較表だけで新規導入を決めるわけにはいきません。
まずOpalで利用価値を検証し、業務システムへ深く組み込む必要が見えたらAgents SDKを検討するという二段階の進め方も可能です。
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AIツールは機能表だけで決めず、試作の速さと運用時の評価、権限、保守まで分けて考える必要があります。株式会社greedenは、生成AIを用いた施策について、ツール選定から業務フロー改善、システム実装まで支援します。