Coze（コーズ）とは？ノーコードでAIエージェントを作る使い方・料金・注意点を解説

Coze（コーズ）は、ByteDanceが提供するAIエージェント構築プラットフォームです。プログラミングの知識がなくても、画面上でブロックをつなぐ操作だけで自社専用のチャットボットや業務用エージェントを作れます。

無料から試せることに加え、複数のAIモデルを切り替えて使える点や、LINE・Slack・Discordなどへ公開できる点が支持されてきました。2026年に入ってからは大型の更新が続き、単なるボット作成ツールから業務全体を扱うエージェント基盤へ性格を変えています。

この記事では、Cozeの基本的な仕組みとできることを整理したうえで、料金、実際の作成手順、他ツールとの違い、オープンソース版の扱い、そして企業が業務で使う際に押さえておきたい点までまとめます。

確認したいポイント	結論	詳細
Cozeとはどのようなツールなのか？	ノーコードのAIエージェント基盤	ByteDanceが提供する、開発経験がなくてもチャットボットや業務エージェントを作れるプラットフォーム
Cozeでは具体的に何ができるのか？	ボット作成から外部公開まで対応	ナレッジベース、ワークフロー、プラグイン、外部サービスへの公開までを1つの画面で扱える
Cozeは無料で使えるのか？	無料枠あり、本格利用は有料	無料プランは1日あたりのクレジットが限られ、業務で回すなら月額制の上位プランが前提になる
Cozeはどうやって使い始めるのか？	登録から公開まで数十分で完了	アカウント作成、ボットの人格設定、知識の登録、動作確認、公開先の指定という流れで進める
Difyなど他のツールと何が違うのか？	手軽さと公開先の広さが強み	Difyは自社構築寄り、GPTsはOpenAI内で完結。Cozeは外部チャネルへの公開のしやすさが特徴
自社サーバーで動かすことはできるのか？	オープンソース版で自社構築が可能	Coze StudioがApache 2.0で公開されており、Dockerを使って自社環境へ導入できる
業務で使うときの注意点は？	入力情報の管理と法令対応が要点	海外事業者へのデータ提供にあたる可能性があり、個人情報や機密情報の取り扱いを先に決めておく

この記事でわかること

• Cozeの仕組みと、ノーコードでAIエージェントを作れる理由
• 無料プランで使える範囲と、有料プランに切り替える判断基準
• アカウント登録からボットを公開するまでの具体的な手順
• DifyやGPTsなど、よく比較されるツールとの違いと使い分け
• 企業がCozeを業務に導入する際の情報管理と法令面の注意点

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Coze（コーズ）とは

Cozeは、TikTokを運営するByteDanceが2024年2月に公開したAIアプリケーション開発プラットフォームです。コードを書かずに、対話型のボットや業務を自動で進めるエージェントを作れます。

国際版のcoze.comと、中国国内向けのcoze.cn（扣子）が別々に運営されている点は、最初に押さえておきたい部分です。日本から利用する場合は国際版が対象になります。

公開当初はチャットボット作成ツールという位置づけでしたが、現在は文書作成や資料生成まで含めた業務向けの基盤へ広がっています。

ノーコードでAIエージェントを組み立てられる

Cozeの中心にあるのは、視覚的な編集画面です。処理のかたまりをノードとして並べ、線でつないでいくことで、AIの動きを設計できます。

文章で指示を書くだけの生成AIと違い、条件によって処理を分けたり、外部から情報を取ってきたりといった流れを組めます。単発の回答ではなく、手順のある業務を任せられる点が特徴です。

コードを書ける人であれば、途中にコードのノードを挟んで細かい処理を差し込むこともできます。

▼ AIエージェントの基本的な考え方と業務への使いどころは、こちらの記事で解説しています。

複数のAIモデルを切り替えて使える

Cozeは特定のモデルに固定されていません。用途に応じて、複数の大規模言語モデルから選んで使い分けられます。

処理が軽い問い合わせ対応には応答の速いモデル、複雑な判断が必要な工程には高性能なモデルというように、工程ごとに割り当てを変える設計が可能です。

モデルごとに消費するクレジット数が異なるため、品質とコストのつり合いを取りながら選ぶことになります。

2026年に入ってからの大型更新

Cozeは2026年に入り、短い間隔で大きな更新を重ねています。1月にバージョン2.0、4月に2.5、6月に3.0が公開され、エージェント同士の連携や業務向けの機能が加わりました。

3.0ではウェブ版に加えてデスクトップ版とモバイル版が整備され、複数のエージェントに役割を分けて作業を進める使い方が想定されています。

更新の速さは魅力である一方、画面や機能名が変わりやすいという面もあります。社内向けの手順書を作る場合は、更新のたびに見直す前提で運用したほうが混乱を避けられます。

Cozeでできること

Cozeの機能は、ボットの中身を作る部分と、作ったものを外へ出す部分に大きく分かれます。この2つがひとつの画面に収まっていることが、導入の手軽さにつながっています。

ナレッジベースで自社の情報を答えさせる

社内マニュアルや商品資料をアップロードすると、その内容をもとに回答させられます。PDFやテキストのほか、Webページを指定して取り込むこともできます。

元の資料に書かれていない内容を勝手に答えてしまう事態を減らせるため、問い合わせ対応や社内ヘルプデスクとの相性が良い機能です。

取り込む資料が古いままだと誤った案内につながるので、更新の担当と頻度を決めておく必要があります。

▼ 社内文書をもとにAIが回答するRAGの仕組みは、こちらで詳しく解説しています。

ワークフローで手順のある業務を自動化する

ワークフロー機能を使うと、複数の処理を順番に実行させられます。入力を受け取り、条件で分岐し、外部から情報を取得し、整形して返すという一連の流れを画面上で組めます。

問い合わせ内容を分類して担当部署へ振り分ける処理や、定型レポートの下書きを作る処理などが代表的な使い道です。

組んだ流れは部分ごとに動作を確認できるため、どこで意図と違う結果になっているかを切り分けやすくなっています。

▼ 業務フローの自動化を進める手順は、こちらの記事にまとめています。

プラグインで外部サービスとつなぐ

検索、画像生成、翻訳といった機能が、あらかじめプラグインとして用意されています。必要なものを選んで追加するだけで、ボットの能力を広げられます。

自社の社内システムとつなぎたい場合は、APIを登録して独自のプラグインを作ることもできます。既存の業務システムを残したまま、その入口だけをAIに置き換える構成が取れます。

作ったボットを外部サービスへ公開する

完成したボットは、自社サイトへの埋め込みのほか、チャットツールやSNSへ公開できます。利用者に新しいツールを覚えてもらう必要がなく、普段使っている場所でそのまま使ってもらえます。

社内向けであればチャットツール、顧客向けであれば自社サイトというように、届けたい相手に合わせて公開先を選ぶ形になります。

公開先ごとに設定や審査の要否が異なるため、想定している場所に出せるかを事前に確認しておくと手戻りが減ります。

▼ チャットボット導入の進め方と失敗しやすい点は、こちらをご覧ください。

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Cozeの料金プランと無料で使える範囲

Cozeはクレジット制で動きます。ボットが応答するたびにクレジットを消費し、1日あたりに使える量がプランによって変わる仕組みです。

公開当初は無料の範囲が広く取られていましたが、段階的に絞られ、現在は有料プランが用意されています。

無料プランで試せる範囲

無料プランでも、ボットの作成から公開までひととおり試せます。1日あたりのクレジットが限られるため、動作の確認や小規模な検証に向いた枠です。

高性能なモデルほど消費が大きく、無料の範囲ではすぐ上限に達します。試作の段階では軽いモデルを選び、仕上げの確認だけ上位モデルを使う進め方が現実的です。

作れるものの範囲を確かめる目的であれば、無料枠だけでも判断材料は十分に集まります。

有料プランの段階と選び方

有料プランは複数の段階に分かれています。月額9ドル前後の下位プランから、19ドル前後、39ドル前後という構成で、1日あたりのクレジット数と使えるモデルの幅が変わります。

金額やクレジット数は改定されることがあるため、契約前に公式の料金ページで最新の内容を確認してください。過去には無料枠が段階的に縮小された経緯もあります。

社内の複数名で使う場合は、人数分の契約が必要になるのか、1つの環境を共有できるのかを先に整理しておくと見積もりがぶれません。

クレジット消費を抑える考え方

クレジットは、作ったボットを利用者が使うたびに減っていきます。社外へ公開する場合は、利用者数が増えるほど消費も増える点を見込んでおく必要があります。

よくある質問への回答のように、毎回AIに考えさせる必要がない処理は、あらかじめ用意した文章を返す形に切り替えると消費を抑えられます。

全部をAIに任せるのではなく、AIに判断させる部分とそうでない部分を分ける設計が、コストと品質の両方に効いてきます。

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Cozeの使い方と作成手順

初めて触る場合でも、簡単なボットであれば数十分で公開まで到達できます。手順を先に把握しておくと、途中で迷わずに済みます。

アカウント登録とワークスペースの準備

公式サイトからアカウントを作成します。メールアドレスや対応するソーシャルログインで登録でき、登録後は自分専用の作業領域が用意されます。

チームで使う場合は、共有の作業領域を作ってメンバーを招く形になります。誰がどのボットを編集できるかを最初に決めておくと、後から整理する手間が省けます。

ボットの役割と話し方を決める

新規作成を選び、ボットの名前と役割を設定します。どんな立場で、誰に対して、どこまで答えるボットなのかを文章で書く工程です。

指示文を自動で作ってくれる機能もあるため、ゼロから書くのが難しい場合は下書きを生成させてから調整すると進めやすくなります。

答えてはいけない内容や、分からないときの対応も併せて書いておくと、想定外の回答を減らせます。

知識と機能を追加する

自社の資料をナレッジベースへ登録し、必要なプラグインを追加します。ここで加えた情報と機能が、そのボットの答えられる範囲を決めます。

資料は一度に大量に入れるより、対象の業務に絞って入れるほうが精度は安定します。関係の薄い文書が混ざると、的外れな箇所を引用しやすくなるためです。

複数の手順を踏む処理が必要であれば、この段階でワークフローを組み込みます。

動作を確認して公開する

編集画面の右側で、その場で会話を試せます。想定される質問をいくつか投げ、意図した答えが返るかを確認してから公開へ進みます。

答えがずれる場合は、指示文の書き方か、登録した資料のどちらに原因があるかを切り分けます。両方を同時に変えると、何が効いたのか分からなくなります。

確認が済んだら公開先を選び、公開の操作を行います。公開後も編集は続けられるため、まず出してから改善していく進め方で問題ありません。

Cozeと他のAI構築ツールの違い

同じような目的で使われるツールは複数あります。どれが優れているかではなく、社内の体制と扱うデータによって適したものが変わります。

Difyとの違い

Difyは自社サーバーへの導入を前提にした使い方が中心で、データを外に出したくない企業に選ばれています。Cozeはクラウド上ですぐ試せる手軽さが強みです。

検証の速さを優先するならCoze、情報の管理を優先するならDifyという分け方が実態に近くなります。両方を試したうえで決める企業も少なくありません。

なお、Cozeにも自社構築の選択肢が用意されており、この差は以前ほど明確ではなくなっています。

▼ Difyの特徴と導入の進め方は、こちらの記事で解説しています。

GPTsとの違い

GPTsはChatGPTの中で完結する仕組みで、利用者もChatGPTを使っている必要があります。Cozeは外部のチャットツールや自社サイトへ公開できる点が異なります。

社内の一部メンバーが使うだけならGPTsで足りる場面も多く、顧客や現場スタッフに広く届けたい場合にCozeの利点が出てきます。

業務自動化ツールとの違い

定型処理をつなぐ自動化ツールは、AIを含まない処理も含めて幅広く扱えます。Cozeは対話とAIの判断を中心に据えている点が異なります。

決まった手順を確実に流したいならば自動化ツール、内容を読み取って判断させたいならばCozeというように、任せたい仕事の性質で選び分けることになります。

実務では両方を組み合わせ、判断が必要な部分だけをCozeに任せる構成もよく採られます。

オープンソース版のCoze Studioを自社環境で動かす

ByteDanceは2025年7月、Cozeの中核となる開発基盤をオープンソースとして公開しました。Coze StudioとCoze Loopの2つが、Apache 2.0ライセンスのもとで利用できます。

（出典：GitHub「coze-dev/coze-studio」公式リポジトリ）

自社サーバーに置けることの意味

オープンソース版を使うと、クラウド版へデータを送らずに運用できます。社外へ出せない情報を扱う業務では、この点が導入の可否を分けます。

Apache 2.0は制限の緩いライセンスで、商用利用や改変も認められています。自社の要件に合わせて画面や処理を作り替えることも可能です。

モデル自体は別途用意する必要があり、外部のAPIを使うのか、自社で動かすモデルを使うのかは別の判断になります。

導入に必要な環境

Coze StudioはDockerを使って構築します。動作の目安として2コア・メモリ4GB程度から始められるとされており、検証用であれば小さな環境でも試せます。

本番として使う場合は、利用者数や扱う文書量に応じた設計が必要です。データベースや検索の仕組みも同時に動くため、余裕を見た構成にしておくと安定します。

外部から接続できる場所に置く場合は、登録機能の制限やネットワークの設定など、公開範囲を絞る対応が求められます。

クラウド版と自社構築版の使い分け

検証の段階はクラウド版、本番は自社構築版という進め方が現実的です。作りたいものが固まる前から自社構築に踏み込むと、運用の手間だけが先に発生します。

自社構築を選ぶ場合は、誰が更新と障害対応を担うのかを決めておく必要があります。導入して終わりにならない体制づくりが前提になります。

▼ 自社に合わせたAIシステムの開発を外部へ依頼する際の考え方は、こちらをご覧ください。

企業がCozeを業務利用する際の注意点

使いやすさの一方で、業務へ本格的に組み込む前に確認しておくべき点があります。特に扱う情報の範囲は、後から変えるのが難しい部分です。

入力する情報の線引きを決める

個人情報保護委員会は、生成AIサービスへ個人情報を含む内容を入力する際の注意点をまとめています。利用目的の範囲内であるかの確認や、本人の同意が必要となる場面の整理が求められています。

（出典：個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」）

ナレッジベースへ資料を登録する運用では、うっかり顧客情報を含む文書を入れてしまう事故が起こりやすくなります。登録してよい文書の基準を先に決めておくことが有効です。

判断を個々の担当者に委ねると基準がばらつくため、一覧にして共有する形が現実的です。

▼ 生成AIを安全に社内利用するためのセキュリティ対策はこちらです。

海外事業者へのデータ提供という観点

Cozeは海外の事業者が提供するサービスです。個人データを扱う場合、外国にある第三者への提供に関する規定が関係してくる可能性があります。

（参考：個人情報保護委員会「外国にある第三者への提供編」）

本人の同意を得る方法のほか、提供先との契約によって同等の保護を確保する方法もあります。どちらを取るかは法務部門と相談して決める領域です。

個人データを入力しない運用にすれば、この論点自体を避けられます。実務では、個人情報を含まない業務から始めるのが最も無理のない選択になります。

回答の正しさを誰が担保するか決める

資料をもとに答えさせても、内容を取り違えた回答が出ることはあります。顧客向けに公開する場合は、誤った案内が出たときの対応まで決めておく必要があります。

回答の最後に確認先を添える、判断が必要な内容は人へつなぐといった逃げ道を用意しておくと、対応の負担を抑えられます。

社内向けであっても、参照した資料が分かる形にしておくと利用者自身が裏取りできます。

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Cozeを社内に定着させるための進め方

作ること自体は難しくないため、導入がうまくいくかどうかは運用の設計で決まります。誰も使わないボットが増えていく状態は避けたいところです。

小さな業務から始める

最初から全社の問い合わせ対応を任せようとすると、準備する資料の量が多くなり動き出せません。特定の部署の、限られた質問に答えるボットから始めるほうが結果が出ます。

対象を絞ると精度も上がりやすく、効果を数字で示しやすくなります。社内へ広げるための説得材料としても使えます。

保守の担当を決めておく

作った人が異動すると、そのまま放置されるボットは珍しくありません。資料の更新と動作確認を誰がいつ行うかを、公開前に決めておく必要があります。

設計の意図や、なぜその指示文にしたのかを残しておくと、担当が代わっても手を入れられます。Cozeは更新が速いため、記録の有無が保守のしやすさを左右します。

使える人を社内に増やす

外部へ依頼し続けるより、社内で作って直せる人がいるほうが改善は速く回ります。ノーコードで扱えるツールの利点は、この内製にこそ表れます。

研修や勉強会を通じて、実際に手を動かした経験を持つ担当者を増やしておくと、新しいツールが出たときの判断も自社で下せるようになります。

▼ 法人向けの生成AI研修の内容と選び方は、こちらで解説しています。

まとめ

Cozeは、ByteDanceが提供するノーコードのAIエージェント構築プラットフォームです。ナレッジベース、ワークフロー、プラグインを組み合わせることで、開発経験がなくても業務に使えるボットを作れます。

無料でも試せますが、業務として回すのであれば有料プランが前提になります。クレジット制という仕組み上、利用者が増えるほど費用も増える点は設計段階から見込んでおく必要があります。

海外事業者のサービスである以上、入力する情報の線引きは避けて通れません。個人情報を含まない業務から始め、必要に応じてオープンソース版の自社構築へ広げていく進め方が現実的です。

導入の成否を分けるのは、ツールの機能ではなく運用の設計です。小さな業務から始め、保守の担当を決め、社内に作れる人を増やしていくことが、使われ続ける仕組みにつながります。

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