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AI時代のクラウドデータベースサービス選び｜主要6社比較と活用のポイント
ビジネスのデジタル化が加速する中、データの蓄積場所であるデータベースの重要性はかつてないほど高まっています。
特に生成AIの台頭により、単にデータを保存するだけでなく「いかにAIで活用しやすい形にするか」が選定の分かれ道となりました。
本記事では、主要なクラウドデータベース6社を徹底比較し、導入のメリットから最新の運用術まで分かりやすく解説します。
🌐クラウドデータベースの基本と導入メリット
クラウドへの移行は、単なるサーバーの置き換えではなく、ビジネスの柔軟性を手に入れるための戦略的なステップです。
はじめに、クラウドデータベースの概要と、オンプレミス運用で抱えていた課題がクラウド化によってどのように解決されるのかを見ていきましょう。
クラウドデータベースとは
クラウドデータベースとは、クラウド事業者が提供する、プラットフォーム上で構築・運用されるデータベースサービスのことです。
従来のオンプレミス型（自社サーバー）のように物理的なハードウェアを管理する必要がなく、インターネット経由で必要な時に、必要な分だけリソースを利用できるのが最大の特徴です。
運用負荷の軽減やコストの最適化に加え、近年ではAI活用を支えるデータ基盤としても不可欠な存在となっています。
クラウド移行で解決できる運用の悩み
自社で物理サーバーを抱える運用では、数年おきにやってくるハードウェアの保守期限（EOSL）への対応が大きな負担となります。
また、
- 急な故障への備え
- 深夜・休日に行うパッチ適用作業
といった、システム担当者の精神的・肉体的なコストも無視できません。
クラウドデータベースへ移行すると、これらの物理的な管理から解放されるのが最大の利点です。
インフラの維持管理はクラウド事業者が一手に引き受けるため、担当者はより付加価値の高い「データの活用」に専念できる環境が整います。
コスト削減と柔軟な拡張性
従来の環境では、数年後の最大負荷を想定して高価なサーバーを購入する必要がありましたが、クラウドでは「今必要な分だけ」を借りるスモールスタートが可能です。
また、キャンペーンやイベントなどで一時的にアクセスが急増した場合でも、管理画面から数クリックするだけで処理能力を強化できるため、機会損失を防げます。
無駄な投資を抑えつつ、ビジネスの成長スピードに合わせた柔軟なインフラ運用が実現します。
AI活用にデータベースが欠かせない理由
最新の生成AIを業務で活用するには、自社固有のナレッジをAIに参照させる「RAG（検索拡張生成）」という仕組みが重要になります。
この際、文書の特徴を数値化した「ベクトルデータ」を高速に検索できるデータベースが必要不可欠です。
一部のクラウドデータベースでは、ベクトル検索機能を標準搭載しているほか、PostgreSQLの拡張機能などによってベクトル検索に対応できます（利用できる機能や性能はサービスやプランによって異なります）。
AIに最新かつ正確な社内データを提供し続けるための基盤として、拡張性と連携性に優れたクラウドデータベースの採用は、もはや避けて通れない選択と言えるでしょう。
📊主要クラウドデータベース6社
世界的にシェアを持つ3大クラウドから、開発効率に特化した新進気鋭のサービスまで、それぞれの強みを整理しました。
自社の現在の環境や、将来のビジョンに合わせて最適なものを選びましょう。
あわせてこちらも参考にしてください👉クラウドデータベースおすすめ比較12選！用途別の選び方とAI活用のトレンド
【主要クラウドデータベース比較表】
※料金や利用できる機能は、リージョン、データベースエンジン、プラン、データ量、通信量などによって異なります。導入前には各サービスの最新の公式料金ページと仕様をご確認ください。
圧倒的なシェアと信頼性を求めるなら｜AWS RDS / Aurora
AWSのAmazon RDSとAmazon Auroraは、利用者が多い代表的なマネージドデータベースサービスです。
MySQLやPostgreSQLといった馴染みのあるエンジンを、AWSの堅牢なインフラ上で手軽に運用できる点が特徴です。
Auroraは、AWSが公開する特定のベンチマーク条件において、標準的なMySQLやPostgreSQLと比べて高い性能を示すとされています。
- AWSの豊富な周辺サービスとの密な連携
- リードレプリカの作成
- 自動バックアップ
- 設定に応じたメンテナンス
- 高可用性構成
など、機能が充実しています。
Microsoft製品との親和性を重視するなら｜Azure SQL Database
Azure SQL Databaseは、Microsoft SQL Serverをベースとしており、長年Windows環境でシステムを運用してきた企業にとって移行ハードルが低い選択肢となります。
「Azure Hybrid Benefit」は、条件を満たす（対象となるサービスや購入モデル、ライセンス条件を要確認）SQL ServerライセンスをAzure SQL Databaseなどで利用できる制度です。
- SQL Serverとの高い互換性（ただし、一部の機能や構成には差異があるため、移行前の検証が必要）
- AIによるパフォーマンスの自動チューニング
- Active Directoryによる統合された権限管理
といった強みがあり、特にOffice 365やTeamsなどを全社導入している企業では、認証基盤を含めた一貫性のあるセキュリティ構成を構築しやすいのが大きな魅力です。
AI開発や高度なデータ分析を行いたいなら｜Google Cloud SQL / AlloyDB
Google Cloudのデータベースは、Googleが自社サービスで培った圧倒的なデータ処理技術を背景に持つサービスです。
特筆すべきはAI関連機能との連携で、Cloud SQLではpgvector拡張機能を利用してベクトル検索に対応できます。
そしてAlloyDBではPostgreSQL互換の環境に加え、ベクトル検索向けのインデックスや最適化機能が提供されています。
- Vertex AIやベクトル検索機能との連携
- AIモデル（Vertex AI）とのシームレスな統合
- 標準的なPostgreSQLをベースとした高い汎用性
を備えており、これから生成AIを本格的に組み込んだアプリケーションを開発したいと考えているチームにとって、最適な開発環境を提供してくれます。
既存資産を活かしつつAI統合を進めたいなら｜Oracle AI Database (26ai)
エンタープライズ領域で圧倒的な信頼を誇るOracle AI Databaseは、最新の「26ai」においてAI機能をデータベースの核に据えました。
「AI Vector Search」機能を使えば、リレーショナルデータとベクトルデータを同じデータベースで管理でき、構成によっては既存システムとの統合を進めやすくなります。
- マルチクラウド戦略（Google Cloud内での利用など）の推進
- 長年の実績に基づく高度なセキュリティ機能
- 複雑なデータ構造（JSONやグラフ）の統合管理
などが強みです。
長年Oracleで基幹システムを動かしてきた企業にとって、既存のデータやアプリケーション資産を活用しながら、AI機能の導入を検討しやすいプラットフォームです。
開発スピードとスケーラビリティを優先したいなら｜PlanetScale
開発者の体験を最優先に設計されたPlanetScaleは、従来のデータベース運用で頭を悩ませていた「スキーマ変更（テーブル定義の変更）」の常識を変えました。
Gitのように「ブランチ」を作成し、本番環境を止めることなく安全に定義変更を反映できる仕組みは、リリース頻度の高いサービス開発において大きな威力を発揮します。
- 一部のデータベース種別プランで同時接続数を「unmetered」とする構成に対応
- 本番環境に影響を与えないデプロイワークフロー
- 月額5ドルから始められる手軽な価格設定
といった特徴が支持されており、特にエンジニア主導のスタートアップや、急速に成長する可能性のある新しいWebサービスに最適な、次世代のデータベース基盤です。
エッジでの高速レスポンスを低コストで実現したいなら｜Cloudflare D1
Cloudflare D1は、Cloudflare Workersと組み合わせて使うことで、物理的な距離による通信遅延（レイテンシ）を抑えた、高速なレスポンスが期待できます。
読み取りレプリケーションを利用する構成では、グローバルネットワーク上の読み取りレプリカから処理できる場合がありますが、ルーティングや利用条件を確認する必要があります。
Cloudflare Workersと組み合わせて使うことで、物理的な距離による通信遅延（レイテンシ）を極限まで排除した、超高速なレスポンスを実現します。
- 読み取りレプリケーションによる低遅延なデータアクセス
- 設定がほぼ不要な、真のサーバーレス体験
- Workers Freeプランで5GBのストレージを利用可能（読み取り行数・書き込み行数などの利用上限あり）
このような環境を提供しており、小規模なプロジェクトやプロトタイプ開発、あるいはエッジでの高速な判定が必要なアプリケーションにとって、非常にコストパフォーマンスの良い選択肢です。
💡実務で役立つクラウドデータベースの活用方法
ビジネスシーンにおいて、クラウドデータベースをどのように活用するのが最適なのか、具体的な3つの方法をご紹介します。
自社の課題に合わせて検討してみてください。
AIチャットボットの知識ベース
顧客からの問い合わせや社内のQ&A対応を自動化する際、クラウドデータベースは「AIの記憶装置」として機能します。
自社の膨大なPDF資料や過去のメール履歴をデータベースに格納し、AIがそこから検索して回答を作る仕組みを構築できます。
適切な文書分割、検索、引用、プロンプト設計を組み合わせることで、AIが回答の根拠を参照しやすくなり、ハルシネーションの抑制が期待できます。
開発・テスト環境のコスト削減
本番環境と同じスペックのデータベースを開発用にも用意すると、コストが2倍に膨らんでしまいます。
ここで使った分だけ課金されるサーバーレス型のデータベースを活用することで、利用していない時間帯の費用を抑えられる場合があります。
- 本番データを複製した開発環境の作成
- 開発が終わった環境を削除する
- アクセスがないときは一時停止する
といった運用により、予算を気にせずエンジニアが積極的に試行錯誤できる環境を提供できます。
ベンダーロックインを防ぐマルチクラウド
特定のクラウド事業者にすべてのデータを預けるリスクを避け、複数のクラウドを使い分ける戦略も一般的になっています。
例えば、アプリ本体はAWSで動かしつつ、高度なAI分析が必要なデータだけをGoogle Cloudのデータベースに置く、といった構成です。
そうすることで、以下のメリットが生まれます。
- 各社の「いいとこ取り」が可能
- 特定クラウドの障害に備えやすい構成の実現
- 用途に合わせてコストを最適化しやすい
近年ではクラウドを跨いだデータ連携ツールも進化しており、技術的な障壁は低くなっています。
🛠️クラウドデータベースを「単なる箱」にしない運用の最適化
クラウドデータベースを導入しただけでは、まだ最大限活用できているとは言えません。
そこに蓄積されるデータをいかに効率よく、かつ鮮度の高い状態で維持するかがビジネスの成否を分けます。
AIによるデータの自動クレンジング
データベースに集まるデータは、入力ミスや表記の揺れが原因で、そのままでは分析に使えないケースが多々あります。
例えば、社名が「株式会社」であったり「（株）」であったりすると、正確な集計ができません。
これを一つずつ人間が直すのは非効率ですが、AIを活用すれば、登録時に自動で指定のフォーマットへ整えることが可能です。
- 会社名や住所の表記統一
- 不足している情報の自動補完
- 無効なメールアドレスの検知
といった処理を自動化することで、データベースの中身を「活用できる分析材料」として保ちやすくなります。
⭐AIによるデータ処理については、データ連携ツールおすすめ13選！AI時代の選び方と活用メリットを徹底解説も参考にしてみてください。
社内ドキュメントの自動同期
例えばAIチャットボットを社内で運用する場合、その回答の根拠となるデータは常に最新でなければなりません。
しかし、マニュアルが更新されるたびに手動でデータベースに反映させるのは現実的ではないでしょう。
クラウドストレージ（Google DriveやSharePointなど）とデータベースを同期させる仕組みを作れば、ファイルを保存するだけで自動的にAIが参照できるデータへと変換されます。
これにより、メンテナンスの手間をかけずに、AIが常に最新の社内規定や商品情報に基づいて回答できる環境が構築できるのです。
⭐Yoomでは、テンプレートを使って簡単にデータベースを管理できます。詳しくはSaaSと連携したRAGを検証｜社内規程の検索から紐解く導入判断の基準をご覧ください。
データベース起点での業務自動化
データベースを「情報の墓場」にしないためには、データの変化を次のアクションへ繋げる仕組みが有効です。
Yoomでは、例えば以下のような流れを自動で行えます。
- 営業管理用のデータベースで「商談成立」にステータスが変わったことを検知
- 関係者へSlackで通知を飛ばす
- 同時に会計ソフトで見積書を自動作成
多数の外部アプリと連携させることで、データベースが司令塔となって業務全体を勝手に回してくれるようになります。
🚀Yoomでクラウドデータベース運用を自動化
クラウドデータベースを導入しても、手作業によるデータ入力や更新作業に追われていては、その真価を発揮できません。
ノーコードツール「Yoom」を活用すれば、異なるアプリ間のデータ連携や、AIを用いたデータの自動整形を簡単に行えます。
データベースを「ただの保管場所」から「自動で動く業務のハブ」へと進化させることが可能です。
手元にあるCSVやJSONなどのデータを分析し、別のシステムで使える形に自動で変換して内容のチェックまで行うAIワーカーです。項目を一つずつ紐付ける面倒な作業や計算ミスをなくし、正確なデータをしっかりキープ。外部システムへのデータの取り込み作業を、ミスなくスピーディに済ませたい方におすすめです。
- 自社独自のデータを別のシステムに合った形式に直す作業を効率化したい方
- 自社のルール通りに厳しくチェックすることで、データ変換のときに起きがちな計算ミスや項目の抜け漏れをなくしたい方
- 取り込み先のシステムの形式に合わせるための項目の紐付けや手直しをまるごと自動化したいチーム
チャットで指示を出すだけで自社の運用に合わせて自動で設定・アップデートされていきます。まずは、AIワーカーが処理を正しく実行できるよう「スキル」と「使用ツール」をカスタマイズしましょう。
- 「スキル」とは：
- AIワーカーが処理を行うための手順書です。詳しい設定方法は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
- 「使用ツール」とは：
- AIワーカーが処理を行う際に使用するツールです。自社で普段使っているツールをAIに指示するだけで、データの取得先や出力先を自由に組み替えることができます。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
Google スプレッドシートから対象者情報を読み取り、SmartHRやGoogle Workspaceなどのアカウント管理を自律的に実行するAIワーカーです。煩雑な発行・削除作業の自動化やライセンス管理により、業務効率化とセキュリティ向上を両立できるため、入退社に伴う事務負担を軽減したい方におすすめです。
■このAIワーカーをおすすめする方
- 入退社に伴う複数SaaSのアカウント管理業務を手作業で行っており、作業の抜け漏れをなくしたい人事労務担当の方
- 退職者のアカウント削除漏れによるセキュリティリスクを、自社のガイドラインに基づき解消したいIT管理者の方
- ライセンスの更新期限管理を含めたSaaS運用を、マニュアルに従って自律的に任せたいと考えている経営層の方
■AIワーカー設定の流れ
- まず最初に、AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
- 次に、AIワーカー内で使用するGoogle スプレッドシート、SmartHR、Google Workspace、cybozu.com共通管理、GmailをYoomと連携し、必要なアクションを設定してください。使用ツールは普段お使いの他のアプリに変更することも可能です。
- 最後に、AIワーカーへの指示書となる「マニュアル」を、自社の運用ルールやアカウント発行基準に合わせて作成・編集します。マニュアルの内容は、企業ごとの業務フローに合わせて自由に調整が可能です。細かな設定を行うことで、自社の環境に最適化された自律的なアカウント管理が可能になります。
■このAIワーカーのカスタムポイント
- マニュアル内の「# 入社対象」「# 退職対象」という項目に、自社の運用ルール（例：入社日の3日前、退職日から30日後など）を設定してください。これにより、AIが適切なタイミングで処理を判断できるようになります。
- マニュアル内の「# メールアドレス命名規則」や「# パスワード設定規則」を自社のセキュリティポリシーに合わせて変更することで、環境に即したアカウント発行が可能になります。
- マニュアル内の「# メールのトーン」を自社の社風に合わせて「フォーマル」や「カジュアル」と指定することで、新入社員に送るウェルカムメールの印象を自由にコントロールできます。
- マニュアル内の「# アラート対象」については、マニュアル内の「# アラート対象」という項目にて、自社の運用に合わせた定義を自由に設定することが可能です。
- マニュアル内の「# 報告フォーマット」という項目を書き換えることで、自社の運用に合わせて自由に変更が可能です。
■注意事項
- Google スプレッドシート、SmartHR、Google Workspace、cybozu.com共通管理、GmailとYoomを連携してください。
- Google Workspace、 cybozu.com共通管理 はミニプラン以上でご利用いただけるアプリとなっております。フリープラン・パーソナルプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
- パーソナルプラン・ミニプラン・チームプラン・サクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリを使用することができます。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- AIワーカー内で20件を超える大容量データの取得やループ処理を行うと、タスクを著しく消費する可能性があるためご注意ください。
⚙️導入・移行で失敗しないためのチェックポイント
オンプレミスからクラウドへ、あるいは別のクラウドへデータベースを移行する際には、技術的な側面だけでなく、運用面での備えが欠かせません。
下記のポイントを押さえて、適切に運用できる環境を作りましょう。
移行ツールによる停止時間の短縮
大規模なデータベースの移行において最も懸念されるのが、移行作業中にシステムを止めなければならない「ダウンタイム」の長さです。
各クラウド事業者は、データを同期しながら裏側で移行を進める専用ツールを提供しており、これを活用すれば、データを継続的に同期しながら移行することが可能です。
導入したいサービスの特性を理解し、事前に小規模なテスト移行を繰り返すことで、本番環境でのトラブルリスクを最小化できます。
費用を抑えるプラン選び
クラウドデータベースの料金は、サーバーのスペックだけでなく、データの通信量やバックアップの保存容量など、複雑な要素で構成されています。
- 利用期間などの条件により割引されるモデルを検討する
- 負荷に応じて自動的に拡張・縮小したり、利用していない時間の料金を抑えたりできるサービスやプランを利用する
- 不要になった古いログデータを安いストレージへ逃がす
といった対策を講じる必要があるでしょう。
何も設定せずに使い続けると、予期せぬ通信量の増大などで予算をオーバーする可能性があるため、定期的なコストの見直しを推奨します。
セキュリティと信頼性の確保
インターネット経由でアクセスするクラウドデータベースでは、情報の保護が最優先事項となります。
- 接続元を社内ネットワークに限定する制限
- 保存されているデータ自体の暗号化
これは必須の設定と言えるでしょう。
また、万が一の災害に備え、同一リージョン内の別のアベイラビリティゾーンにデータを複製する「マルチAZ構成」も検討すべきです。
リージョン障害への備えが必要な場合は、クロスリージョンレプリケーションや別リージョンへのバックアップを検討します。
クラウドの強みを活かし、データのバックアップと復元を確実に行える状態を自動化しておくことが、企業の信頼を守ることに直結します。
📝まとめ
クラウドデータベースの選定は、将来のAI活用を見据えた非常に重要な意思決定です。
主要6社にはそれぞれ独自の強みがあり、一概に「これが正解」というものはありませんが、自社の技術スタックや予算、そして「何を自動化したいか」という目的を明確にすることで、自ずと答えは見えてくるはずです。
大切なのは、導入して終わりにせず、そこにあるデータをいかに速く、正確にビジネスへと繋げるかという視点を持ち続けることでしょう。
⚙️Yoomでできること
Yoomは、750種類以上の連携アプリを含むさまざまなSaaSやAIモデルと連携し、業務の自動化を支援します。
プログラミングの知識がなくても、視覚的な操作だけで「データが追加されたらAIで加工して、別のシステムに通知する」といった高度な自動化が実現可能です。
データベースを単なるストレージとしてではなく、組織の業務を自動で回す心臓部として活用するために、ぜひYoomを組み合わせてみてください。
- Google Driveで管理しているCSVデータを手作業でデータベースに転記している方
- 大量のデータ入力に伴うヒューマンエラーを防止し、業務を効率化したい方
- AIを活用してデータ転記プロセスを自動化し、コア業務に集中したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット
- CSVファイルを手動で開き内容を転記する作業が自動化されるため、データ入力にかかる時間を短縮できます。
- 手作業によるコピー＆ペーストが不要になるため、転記ミスや入力漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、Google DriveをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogle Driveを選択し、「特定のフォルダ内に新しくファイル・フォルダが作成されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでGoogle Driveの「ファイルをダウンロードする」アクションを設定し、トリガーで検知したCSVファイルをダウンロードします。
- 次に、AI機能の「CSVを操作する」アクションを設定し、ダウンロードしたCSVデータから必要な情報を抽出・加工します。
- 最後に、データベース操作機能の「レコードを追加する」アクションを設定し、AI機能で処理したデータをYoomデータベースに転記します。
■このワークフローのカスタムポイント
- データベース操作機能でレコードを追加する際、AI機能で抽出したCSVデータや特定のテキストといった固定値を、Yoomデータベースの任意の項目に設定してください。
■注意事項
- Google DriveとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
- トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。
- AIエージェントを活用したSQLクエリの自動生成によって、データ抽出業務を効率化したい方
- SQLの専門知識がなくても、必要なデータをスムーズに取得したいビジネス部門の担当者の方
- エンジニアへの問い合わせ対応や、定型的なクエリ作成の手間を削減したい開発チームの方
- Slackへの簡単な指示だけでSQLクエリが生成されるため、専門知識への依存をなくし、業務の属人化を防ぎます。
- これまでSQLクエリの作成やエンジニアへの依頼にかかっていた時間を短縮し、データ分析といったコア業務に集中できます。
- はじめに、SlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでSlackを選択し、「メッセージがチャンネルに投稿されたら」というアクションを設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを起動し、投稿されたメッセージ内容を基に最適なSQL文を生成し、Slackのスレッドに回答するためのマニュアル（指示）を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーの設定において、SQLクエリの生成に利用するAIモデルを任意で選択してください。
- AIワーカーへの指示（プロンプト）は、データベースのテーブル定義などを指定することで、より精度の高いSQLクエリを生成できます。
- SlackとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
