自社でもAIチャットボットやAIエージェントを導入したいものの、Botpressでどこまで作れるのか気になりますよね。
緑（みどり）専門知識がなくても使える？ 外部システムとの連携や本番運用まで対応できる？
と思っていませんか？
碧（あおい）Botpressは、ビジュアル操作で始めながら、API・SDK・カスタムコードまで段階的に拡張できるAIエージェント開発プラットフォームです。
Botpress Studioにはドラッグ＆ドロップで操作できる開発環境があり、ワークフローやナレッジ、AIの振る舞いを画面上で設定できます。最初からすべてをコードで組む必要はなく、AIエージェント開発に慣れていない担当者でも試しやすい設計です。
一方で、外部サービスとのIntegration、Botpress Cloud API、SDK、JavaScript・TypeScriptによるカスタムコードも利用できます。問い合わせへの回答だけでなく、外部データの取得や業務処理まで含めたエージェントへ発展させたい企業にも対応しやすい構成です。
公式には無料枠から始められ、AIの利用量はAI Spendとして管理されます。まず小規模なエージェントを作って操作感や回答品質を確認し、その後に本番利用の連携や利用量を検討する進め方も可能です。
Botpressが自社の用途に合いそうなら、まずは公式サイトから実際の開発画面を確認してみると判断しやすくなります。FAQや自社Webサイトなど身近な情報を使い、小さなAIエージェントから試せます。
- Botpressの基本概要と主な特徴
- 問い合わせ対応・ナレッジ活用・外部連携などBotpressでできること
- Botpressを始めて公開するまでの3ステップ
- 向いている企業と日本語サポートを含む導入前の注意点
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Botpressとは｜AIエージェントを構築・運用できるプラットフォーム
Botpressは、最新のLLMを活用したAIエージェントを構築し、テストから公開まで進められるオールインワン型のプラットフォームです。AIエージェントの開発からデプロイまでをクラウド上でまとめて進められる点が大きな特徴です。
中心となる開発環境がBotpress Studioです。ワークフロー、Node、Card、Knowledge Base、Table、Variableなどを組み合わせ、会話の流れやAIが参照する情報、実行する処理を設計できます。ビジュアル操作が中心なので、簡単なエージェントであればプログラミングを前提にせず作り始められます。
さらに、Autonomous NodeではLLMが会話の状況を判断し、回答だけでなく必要なツールの実行も選択できます。単純なシナリオ型チャットボットだけでなく、状況に応じて情報を検索したり外部処理を呼び出したりするAIエージェントを設計できる仕組みです。
現在、新規の開発はBotpress Cloudが前提です。旧Botpress v12を含むセルフホスト版は新規提供が終了しているため、自社サーバーへBotpress本体を設置する製品ではない点は導入前に押さえておきましょう。
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Botpressの主な特徴
Botpressを理解するうえでは、開発画面だけでなくAI基盤や運用環境まで見ることが重要です。ビジュアル開発と開発者向けの拡張手段を同じプラットフォームで使えるため、試作から高度な業務連携まで段階的に広げられます。
ビジュアル操作でAIエージェントを作れるBotpress Studio
Botpress Studioは、AIエージェントやチャットボットを構築・テスト・管理するための開発環境です。ドラッグ＆ドロップを中心としたビジュアルインターフェースで、会話や処理の流れを組み立てられます。
StudioではWorkflowの中にNodeを配置し、さらにCardを使ってメッセージ送信やデータ処理などの動作を設定します。Knowledge BaseやTable、Variableといった機能も同じ環境から扱えるため、複数のツールを別々に用意せず開発を進められます。
まず画面操作で基本形を作り、必要になった部分だけコードへ広げられるので、非エンジニアと開発者が関わるプロジェクトでも役割を分けやすいでしょう。
最新LLMを活用したAIエージェント開発
Botpressは、最新のLLMを活用してAIエージェントを動かすことを前提に設計されています。用途に応じてLLMを設定し、回答生成やRAGなど異なる処理へ使い分けられるのが特徴です。
Bot Settingsでは、高速処理向け、品質を重視する処理向け、Autonomous Node向け、Knowledge Baseを使ったRAG向け、障害時のFallbackなど、役割ごとにLLMを設定できます。Autonomous Node単位でモデル設定を上書きすることも可能です。
また、Botpress独自の推論エンジンであるLLMzが、会話内容や利用できるツールをもとに処理を進めます。単にLLMへ質問文を送るだけでなく、情報検索やツール実行を含むエージェントを設計したい場面に向いています。
構築からデプロイまで対応するクラウド環境
Botpressはクラウド型のサービスなので、AIエージェントを動かすためのサーバー環境を自社で一から用意する必要はありません。構築・テスト・公開までをBotpress Cloud上で進められるため、インフラ構築よりエージェントの設計に集中できます。
完成したエージェントはWebchatとしてWebサイトへ配置したり、Integrationを使って外部チャネルへ接続したりできます。利用状況や各種クォータもWorkspaceから確認できるため、本番運用時はAI利用量やストレージなども含めて管理します。
API・SDK・カスタムコードによる高い拡張性
画面操作だけでは足りなくなったときに、開発者向けの手段へ広げられるのもBotpressの特徴です。API・SDK・JavaScriptやTypeScriptのカスタムコードを組み合わせられます。
Studio内ではActions、Execute Code Cards、Hooksなどを使い、独自の処理や外部APIへのリクエストを実装できます。Botpress Cloud APIを利用すれば、Botやファイル、Tableなどを外部アプリケーション側から扱うことも可能です。
さらにSDKでは独自Integrationを開発でき、外部サービスとの通信やデータ操作、イベントの受け取りといった機能を追加できます。標準機能だけで要件を満たせないプロジェクトでも、開発者が介入できる余地を残せます。
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Botpressでできること
Botpressの用途は、WebサイトにFAQチャットを置くだけではありません。ナレッジを使った回答と外部サービスへのアクションを組み合わせられるため、問い合わせ対応から業務処理まで幅広いAIエージェントを設計できます。
問い合わせ対応やカスタマーサポートの自動化
Botpressは、商品やサービスについての質問、利用方法、社内ルールなど、繰り返し発生する問い合わせへの自動回答に活用できます。Knowledge BaseとAIを組み合わせ、自社情報を参照しながら回答できるためです。
回答だけで完結しない問い合わせでは、WorkflowやIntegrationを組み合わせて次の処理へ進めることもできます。たとえば、利用者から必要な情報を聞き取り、その内容に応じて別の処理へ分岐させるといった設計が可能です。
有人対応が必要な運用では、人への引き継ぎも含めて全体のサポートフローを設計できます。すべてをAIへ任せるのではなく、自動化する範囲を決めて導入することが大切です。
Webサイトや外部チャネルへのAIエージェント展開
構築したAIエージェントは、Botpress Webchatを使ってWebサイトへ配置できます。Webサイトだけでなく、Integrationを通じて複数の外部チャネルへ展開できる点も特徴です。
公式IntegrationにはSlack、WhatsApp、Telegram、Microsoft Teamsなどのチャネルがあり、利用者が普段使っている場所へエージェントを接続できます。Webchatは埋め込みコードによる設置に加え、Reactライブラリを使ったカスタマイズにも対応しています。
ナレッジや社内データを活用した回答
BotpressのKnowledge Baseには、自社の情報を登録してAIエージェントの回答へ利用できます。一般的なLLMの知識だけでなく、自社固有の情報を根拠に回答させられるのがポイントです。
Knowledge BaseにはWebサイト、ドキュメント、Table、Rich Text、Web検索、対応するIntegrationから取得した情報などを追加できます。商品情報や料金表のような構造化データはTableとして持たせ、社内規定やFAQなどは文書として登録するといった使い分けが可能です。
ただし、回答品質は登録する情報の品質にも影響されます。古い情報や重複した資料をそのまま投入するのではなく、正確性や更新方法まで含めてナレッジを管理する必要があります。
外部サービス・APIと連携した業務処理
Botpressでは、AIが回答するだけでなく、外部サービスを使った処理まで組み込めます。IntegrationやAPIを通じて外部データを取得・更新し、ユーザーの依頼に応じたアクションを実行できます。
Integrationはチャネルとの接続だけでなく、Google DriveやDropboxなどのデータ、各種業務サービス、独自APIとの連携にも使えます。外部側で発生したイベントをBotpressへ渡し、それをきっかけにWorkflowを動かす構成も可能です。
標準Integrationで要件を満たせないときは、SDKやカスタムコードを使った独自連携へ広げられます。そのため、AIとの会話を既存業務の入口として使いたい企業にも検討しやすいでしょう。
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Botpressの始め方3ステップ
Botpressの公式Quickstartでは、作成、調整、デプロイの順番でAIエージェントを公開できます。最初から複雑なWorkflowを作り込まず、動くエージェントを作ってから調整する流れなので、初めてでも全体像をつかみやすいです。
Step1 BotpressでAIエージェントを作成する
最初にBotpressへ登録し、新しいAIエージェントを作成します。公式Quickstartでは「Start building」または「Build my agent」から進み、画面の案内に沿って初期設定を行います。まずはオンボーディングに沿って動く状態まで作れるので、Studioの全機能を理解してから始める必要はありません。
自分で一から構成を組みたい場合はセットアップをスキップし、Botpress Studioのチュートリアルから作成する方法もあります。最初の検証では用途を絞り、実際に聞かれそうな質問へ回答できるところまで作ると確認しやすくなります。
Step2 回答内容やデザインを調整する
初期セットアップ後は、作成したエージェントをPreviewで確認しながら調整します。回答内容だけでなく、参照するナレッジや指示、Webchatの見た目も調整できます。
回答がおかしい場合は、不足しているKnowledge Sourceがないか、AIへ渡しているInstructionが用途に合っているかを見直します。Webchatについては名前や表示内容、スタイルなどを設定し、自社サイトやブランドに合わせた見せ方へ整えられます。
この段階で実際の利用場面に近い質問を複数試し、回答だけでなく外部処理やWorkflowの分岐も想定どおり動くか確認しておくと、本番公開後の修正を減らしやすくなります。
Step3 Webサイトや外部チャネルへ公開する
調整が終わったらAIエージェントをPublishし、利用者がアクセスする場所へ公開します。WebサイトならWebchat、その他のサービスなら対応するIntegrationを使うのが基本です。
Webサイトへ設置する場合は、DashboardからWebchatの埋め込みコードを取得してサイトへ追加できます。WordPress、Wix、Webflow向けの案内も公式ドキュメントに用意されています。
SlackやWhatsAppなどへ展開するときは、それぞれのIntegrationをインストールし、必要なアカウントやAPIキー、権限などを設定します。公開先によって必要条件が異なるため、本番環境で使いたいチャネルから逆算して準備するとスムーズです。
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Botpressが向いている人・企業
Botpressは、非エンジニア向けだけでも、開発者専用でもない点が特徴です。まずビジュアル操作で試し、必要に応じてコードや外部連携へ広げたいチームと相性がよいプラットフォームです。
短期間でAIエージェントを試したい担当者
AIエージェントの有効性をまず確かめたいWeb担当者やDX担当者には、Botpressを検討しやすいでしょう。ビジュアル操作と初期セットアップを使って、複雑な開発環境を用意せず試作を始められるためです。
最初はFAQや自社サイトの情報をKnowledge Baseへ登録し、代表的な質問への回答品質を見るだけでも検証できます。成果が見えたあとにWorkflowやIntegrationを追加できるため、初期段階で必要以上に大きな開発を抱えずに済みます。
外部システムとの連携を重視する企業
AIとの会話を既存業務へつなげたい企業にもBotpressは向いています。Integration、API、Webhookなどを通じて外部システムと接続できるため、回答だけで終わらないフローを構築できます。
たとえば、外部データを参照して回答したり、ユーザーとの会話をきっかけに別サービスの処理を実行したりする構成が可能です。導入前には、自社で使っているシステムに標準Integrationがあるか、独自API連携が必要かを確認しておくと判断しやすくなります。
コードを使って高度にカスタマイズしたい開発者
Botpressは、ローコード・ノーコードの範囲を超えた開発にも対応できます。JavaScriptやTypeScript、API、SDKを使って独自ロジックやIntegrationを実装できるためです。
ActionsやExecute Code CardsではWorkflowの中へ独自処理を組み込み、Hooksではエージェントの特定の実行タイミングにコードを動かせます。標準の画面操作では実現しにくい要件が出てきても、開発者がコードで補える余地があります。
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Botpress導入前に確認したい3つのポイント
Botpressは始めやすい一方、本番運用では開発段階より確認項目が増えます。技術レベル、サポート言語、必要な連携・運用条件を導入前に整理することで、試作後に要件と合わないと気づくリスクを抑えられます。
高度な開発ではプログラミング知識が必要になる
基本的なAIエージェントはビジュアル操作で作れますが、すべてをノーコードだけで実現できるとは限りません。独自API連携や複雑な処理まで実装するならJavaScript・TypeScriptなどの知識が必要になります。
Execute Code CardsやActions、Hooksを使った開発ではコードを扱います。独自Integrationの開発ではSDKや外部サービス側のAPI仕様も理解しなければなりません。非エンジニアだけで運用するなら、標準機能でどこまで要件を満たせるか先に確認しておくと安心です。
日本語でのサポート体制を確認する
日本企業が導入する際は、製品の日本語利用とサポート窓口の言語を分けて確認しておきましょう。Botpress公式日本語サイトでは、サポート言語として英語・スペイン語・ポルトガル語・フランス語が案内されており、日本語は記載されていません。
日本語の公式サイトや一部の日本語学習コンテンツはありますが、トラブル時に日本語で担当者から支援を受けられることとは別です。日本語での技術サポートが導入条件になる企業は、契約前に対象プランや問い合わせ窓口へ対応可否を確認する必要があります。
必要な連携・運用要件を事前に整理する
本番導入では、エージェントを作れるかだけでなく、継続して運用できるかまで確認する必要があります。公開チャネル、外部システム、データ更新、利用量を事前に整理してから検証するのがおすすめです。
SlackやWhatsAppなどのIntegrationでは、接続先サービス側のアカウントや権限、認証情報が必要になることがあります。独自APIを使うなら認証方式やエラー時の処理も設計対象です。
Knowledge Baseについても、登録して終わりではありません。Webサイトや社内資料が更新されたときにどう同期するか、古い情報をどう除くかを決めておく必要があります。また、本番の会話量に応じてAI Spendや各種クォータを確認し、想定する利用規模に合うかを検証しておきましょう。
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まとめ｜Botpressはノーコードと拡張性を両立したAIエージェント開発基盤
Botpressは、ビジュアル操作でAIエージェントを作り始められる一方、API・SDK・JavaScriptやTypeScriptによる高度な開発にも広げられるプラットフォームです。ノーコードでの始めやすさと、業務システムまでつなげられる拡張性を両立している点が強みといえます。
問い合わせ対応、WebサイトへのAIチャット設置、自社ナレッジを使った回答、外部サービスを操作するAIエージェントなど、用途に合わせて段階的に構成を広げられます。
一方、本番導入では必要なIntegrationや開発スキル、クラウド運用の条件、日本語でのサポート体制、AI利用量なども確認が必要です。まずは自社で自動化したい業務と必要な連携先を整理し、小規模なエージェントで回答品質や操作性を試したうえで採用を判断するとよいでしょう。
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