Zapier に AI を組み込むとき、最初に決めるのは「モデルをどう用意するか」です。公式記事によれば、選択肢は AI by Zapier のステップを使うか、各プロバイダと直結するかの2通りで、使い分けの基準は手軽さと選択肢の広さです。組み込み方とモデルの選び方を整理します。
ステップ1：組み込み方の2通りを比べる
公式記事の説明では、AI by Zapier は OpenAI、Anthropic、Google などの多数のモデルを1つのステップにまとめたもので、別アカウントが不要で、Zapier のタスクで支払う形です。直結の連携は、自社の API キーでプロバイダに直接つなぎ、選べるモデルの品揃えが広くなる代わりに、アカウント管理が増えます。
判定の目安は単純です。動くものを早く作りたいなら AI by Zapier、特定のモデルが必須なら直結です。
ステップ2：ZapにAI by Zapierのステップを追加する
Zap エディタで AI by Zapier のステップを追加します。依頼文（プロンプト）を書き、入力データを前のステップから割り当てます。公式記事によると、構造化出力のフィールド、知識ソース、プロンプトテンプレートが用意されており、モデルの差し替えはワンクリックで行えます。
構造化出力を使うと、後続のステップで「返ってきた文章を項目ごとに使う」設定がしやすくなります。文章のまま受け取る場合、次のステップでの加工が読み取りに頼ることになります。
ステップ3：モデルをティアで絞る
AI by Zapier のモデルは、コストに応じたティアに分かれており、タスクの消費量が変わります。公式記事の数値は次のとおりです。
| ティア | タスクの消費 | 向く用途 |
|---|---|---|
| Standard | 1 | 分類、抽出などの定型処理 |
| Advanced | 3 | 長文の要約、構成のある文章生成 |
| Premium | 5 | 難度の高い判断や長い文脈の処理 |
Standard で依頼文を整えるところから始め、成果が足りない場合に1つ上のティアへ上げる順が、タスクの消費を抑える動き方です。
ステップ4：知識ソースとテンプレートを整える
ステップに知識ソースを紐付けると、依頼文に書かない背景情報をモデルに渡せます。プロンプトテンプレートを使うと、依頼文の形を揃えられます。この2つは、モデルの選択と同じくらい出力の安定に効きます。
ステップ5：ワンクリックで差し替えて比較する
運用に入る前に、同じ依頼文で複数のモデルを実行して比べます。公式記事にあるワンクリックのモデル差し替えを使うと、ステップの再設定なしで比較できます。差し替えのたびに出力の形が崩れるようなら、依頼文か構造化出力の設定を見直します。
既定のモデルに使いたいものが含まれていない場合は、BYOK（自分の API キーを持ち込む）という選択肢が案内されています。
つまずきポイント
- ティアだけを見て選ぶ：消費量の低いモデルでも、依頼文が揃っていれば定型処理には十分なことが多いです。
- 出力の形を決めずに運用する：後工程の割り当てが不安定になります。構造化出力を先に設定します。
- 比較を1回で済ませる：出力は依頼文の影響を受けます。2〜3種の依頼文で比べます。
FAQ
Q. 別にAIサービスのアカウントが必要ですか？
A. AI by Zapier を使う場合、モデルは Zapier に組み込まれており、Zapier のタスクで支払う形だと公式記事に記載されています。
Q. 使いたいモデルがAI by Zapierにない場合は？
A. 直結の連携で自社の API キーを使う方法や、BYOK（自分のキーを持ち込む）が案内されています。
あわせて使いたいツール
モデルの候補は、Web で直接使って比較しておくと選定が速くなります。料金と提供条件は各サービスの公式情報で確認してください。
出典
出典：Zapier「Zapier で自動化できる AI モデルはどれか」（原題 Which AI models can you automate on Zapier?、2026年11月10日）。AI by Zapier と直結連携の違い、ティアとタスク消費、BYOK の記述は同記事に基づきます。
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