ZapierでAI業務フローを組む6ステップ

アプリをつなぐだけの自動化は、決まった転記には向いていますが、内容によって文章を作り分けるような作業は苦手です。本記事では、Zapier Blog が公開しているAIワークフローと人の確認に関する解説を参考に、AIを組み込んだ業務フローの作り方を6つのステップに整理します。

AIを置く場所を先に決める

自動化の流れは「起きる」「加工する」「渡す」の3つに分けられます。AIが得意なのは真ん中の加工です。要約、分類、下書きの作成などが該当します。逆に、確実に同じ結果を出す必要がある転記や計算は、AIを通さずそのまま渡すほうが安全です。

手順1：きっかけを1つに決める

フローが動き出す条件を1つだけ決めます。「フォームが送信されたとき」「メールが受信されたとき」などです。条件を複数にすると、思わぬときに動いてしまい、原因の切り分けが難しくなります。

手順2：加工する工程を1つだけ選ぶ

同じ手順を繰り返している工程から1つ選び、AIに置き換えます。最初から複数にすると、どこで誤ったかの特定に時間がかかります。1つに絞れば、誤りの頻度を数えて次の判断に使えます。

手順3：AIへの指示に前提と形式を書く

渡す文章の用途、読み手、出力の形式をプロンプトに含めます。たとえば「顧客向けの一次返信として、あいさつ・確認事項・次の案内の3段落で書く」といった形です。前提が抜けていると、毎回違う調子の文章が返ってきます。

手順4：人が確認する位置を決める

取り消せない操作の前には、人の確認を挟みます。顧客へ送信する、記録を上書きする、金額を確定する、といった操作が該当します。確認は毎回ではなく、内容が条件から外れたときだけにすると、日々の作業を止めずに例外だけを拾えます。承認した内容と理由は実行記録に残しておきます。

手順5：5〜10件流して誤りの傾向を見る

本番に近いデータで5〜10件流し、どこで誤ったかを数えます。多いのは、指示にない項目を勝手に補う、空欄を推測で埋める、想定と違う分類を選ぶ、の3つです。傾向が分かったら、指示を足すか、条件を追加します。

手順6：運用の担当と停止条件を決める

「誤りが何件を超えたら止めるか」「止めるのは誰か」を決めてから本番運用に入ります。あわせて、週に一度は実行記録を見る時間を確保します。記録を見ないまま動かし続けると、誤りが積み上がってから気づくことになります。

工程ごとの任せ方の目安

工程	任せ方	確認の入れ方
受信・起動	そのまま自動	不要
要約・分類・下書き	AIに任せる	結果を記録に残す
送信・更新	条件付きで自動	条件から外れたら人へ渡す

よくあるつまずき

最初から大きなフローを一度に組むと、動かない原因が分からなくなります。1本のフローは、きっかけ・加工・渡す先の3つまでに収めるのが安全です。また、例外をすべて自動で処理しようとすると分岐が増え、見通しが悪くなります。例外は人へ渡す設計にしたほうが、結果的に運用が楽になります。

よくある質問（FAQ）

Q. ノーコードの連携だけで実務に足りますか？

A. 定型の転記や通知は連携だけで十分に組めます。ただし分岐が複雑な処理や社内システムとの接続では、設定を書ける人の協力が必要になる場合があります。まずは連携で完結する範囲から始めるのが現実的です。

Q. AIの出力をそのまま使ってよいですか？

A. 社外に届く文章や登録データは、そのまま使わず人の確認を挟むことをすすめます。社内の下書きや分類の下ごしらえであれば、記録を残したうえでそのまま使う判断も成り立ちます。

Q. 費用はどのくらいかかりますか？

A. 実行回数に応じた料金体系のサービスが一般的で、金額は各サービスの公式案内で確認が必要です。まずは無料の範囲で試し、削減できた時間と実行回数を比べてから有料の範囲を検討すると判断しやすくなります。

AIに渡す前に整えておきたい出力の形は出力形式を決める5ステップ、自動化の土台となる考え方はチュートリアル「はじめての LLM 活用」で確認できます。ほかの実務手順はガイド一覧にあります。

編集部の見解

自動化で効果が出るのは、派手な一括処理より、毎日数分かかっている小さな作業です。当編集部では、フローを組んだあとに「人へ渡す条件」を必ず1つ決めることをすすめています。渡し方が決まっていれば、誤りがあっても作業は止まりません。

my-best.ai 編集部

出典：Zapier Blog「Human-in-the-loop in AI workflows」、「AI agents for business automation」（いずれも要約して紹介しています）