Google スプレッドシートで棚卸の情報が更新されたら、AIで分析し、更新する
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■概要
棚卸の度にGoogle スプレッドシートの情報更新と分析を手作業で行うのは、手間と時間がかかり、ミスも発生しやすいのではないでしょうか。特に定期的な作業だからこそ、より効率化したいと感じている方も多いはずです。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートでの棚卸情報更新をトリガーに、AIによる分析と結果の自動更新を実現し、こうした課題の解決を後押しします。
■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシートで棚卸管理を行い、手作業での情報更新に手間を感じている方 棚卸データをもとにAIを活用した分析を行い、業務効率を向上させたいと考えている方 定期的な棚卸業務の自動化により、ヒューマンエラーを削減し精度を高めたい方 ■このテンプレートを使うメリット
棚卸情報が更新されるとAIが自動で分析し結果を記録するため、これまで手作業で行っていた一連の作業時間を短縮できます。 手作業によるデータの転記や分析時の入力間違い、計算ミスといったヒューマンエラーのリスク軽減に繋がります。 ■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートをYoomと連携します。 次に、トリガーとしてGoogle スプレッドシートを選択し、「行が更新されたら」というアクションを設定し、棚卸情報が記載されたシートを指定します。 次に、オペレーションとしてGoogle スプレッドシートの「複数のレコードを取得する（最大300件）」アクションを設定し、分析に必要な棚卸データを取得します。 続いて、オペレーションでAI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、取得したデータをもとに分析を行うよう指示します。 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、AIによる分析結果を指定したシートに記録します。 ※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートのトリガー設定および各種オペレーションでは、実際に棚卸情報を管理しているスプレッドシートや、分析結果を記録したいシートを任意で指定してください。 AI機能の「テキストを生成する」オペレーションでは、実行したい分析内容に合わせて、プロンプトを自由にカスタマイズできます。定型的な指示だけでなく、フローの前段階で取得した棚卸データなどの情報を変数としてプロンプト内に組み込むことも可能です。 Google スプレッドシートへ分析結果を追加するオペレーションでは、対象のスプレッドシートとシートを任意で指定できるだけでなく、どの列にAIの分析結果を割り当てるか、あるいは固定の値を設定するかなど、柔軟に設定をカスタムできます。 ■注意事項
Google スプレッドシートと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。
とにかく早く試したい方へ
YoomにはGoogle スプレッドシート上の棚卸データをAIで分析する業務フロー自動化のテンプレート が用意されているので、「まずは試してみたい！」という方は、以下のバナーをクリックして、すぐに自動化を体験してみましょう！
Google スプレッドシートで棚卸の情報が更新されたら、AIで分析し、更新する
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■概要
棚卸の度にGoogle スプレッドシートの情報更新と分析を手作業で行うのは、手間と時間がかかり、ミスも発生しやすいのではないでしょうか。特に定期的な作業だからこそ、より効率化したいと感じている方も多いはずです。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートでの棚卸情報更新をトリガーに、AIによる分析と結果の自動更新を実現し、こうした課題の解決を後押しします。
■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシートで棚卸管理を行い、手作業での情報更新に手間を感じている方 棚卸データをもとにAIを活用した分析を行い、業務効率を向上させたいと考えている方 定期的な棚卸業務の自動化により、ヒューマンエラーを削減し精度を高めたい方 ■このテンプレートを使うメリット
棚卸情報が更新されるとAIが自動で分析し結果を記録するため、これまで手作業で行っていた一連の作業時間を短縮できます。 手作業によるデータの転記や分析時の入力間違い、計算ミスといったヒューマンエラーのリスク軽減に繋がります。 ■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートをYoomと連携します。 次に、トリガーとしてGoogle スプレッドシートを選択し、「行が更新されたら」というアクションを設定し、棚卸情報が記載されたシートを指定します。 次に、オペレーションとしてGoogle スプレッドシートの「複数のレコードを取得する（最大300件）」アクションを設定し、分析に必要な棚卸データを取得します。 続いて、オペレーションでAI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、取得したデータをもとに分析を行うよう指示します。 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、AIによる分析結果を指定したシートに記録します。 ※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートのトリガー設定および各種オペレーションでは、実際に棚卸情報を管理しているスプレッドシートや、分析結果を記録したいシートを任意で指定してください。 AI機能の「テキストを生成する」オペレーションでは、実行したい分析内容に合わせて、プロンプトを自由にカスタマイズできます。定型的な指示だけでなく、フローの前段階で取得した棚卸データなどの情報を変数としてプロンプト内に組み込むことも可能です。 Google スプレッドシートへ分析結果を追加するオペレーションでは、対象のスプレッドシートとシートを任意で指定できるだけでなく、どの列にAIの分析結果を割り当てるか、あるいは固定の値を設定するかなど、柔軟に設定をカスタムできます。 ■注意事項
Google スプレッドシートと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。
「棚卸作業、もっと楽にならないかな…」
このように、多くの時間と手間を要する棚卸業務に課題を感じ、日々の業務に追われている方もいらっしゃるのではないでしょうか。特に、手作業によるデータの集計や分析は、ヒューマンエラーのリスクも伴い、正確な在庫管理を難しくする要因となり得ます。
もし、棚卸に関するデータをAIが自動で分析し、在庫数の差異チェックや適正在庫の算出、さらには発注推奨などを提案してくれる仕組み があれば、これらの悩みから解放され、より戦略的な業務やコア業務に集中できる貴重な時間を生み出すことができるでしょう。
今回ご紹介する自動化の設定は、プログラミングの知識がなくてもノーコードで簡単に設定でき、導入にかかる手間や時間も抑えられる ので、ぜひこの機会に自動化を導入して、日々の作業をもっと楽にしましょう！
棚卸データをAIで分析・活用する自動化の方法
棚卸業務におけるデータ入力や分析は、多くの企業にとって時間とコストがかかる作業ですが、AIを活用することでこれらのプロセスを大幅に効率化し、在庫管理の精度を向上させることが可能です。ここでは、様々なツールと連携して棚卸データをAIで分析し、その結果を活用する具体的な自動化の例を紹介していきます！気になる内容があれば、ぜひクリックしてみてください！
データベース上の棚卸データをAIで分析・更新する
Google スプレッドシートなどのデータベースサービスに記録された棚卸情報をAIで分析し、その分析結果を自動でデータベースに更新する ことで、手作業による分析の手間や更新漏れを防ぎ、常に最新かつ正確な在庫状況に基づいた的確な判断が可能になります。
Google スプレッドシートで棚卸の情報が更新されたら、AIで分析し、更新する
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■概要
棚卸の度にGoogle スプレッドシートの情報更新と分析を手作業で行うのは、手間と時間がかかり、ミスも発生しやすいのではないでしょうか。特に定期的な作業だからこそ、より効率化したいと感じている方も多いはずです。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートでの棚卸情報更新をトリガーに、AIによる分析と結果の自動更新を実現し、こうした課題の解決を後押しします。
■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシートで棚卸管理を行い、手作業での情報更新に手間を感じている方 棚卸データをもとにAIを活用した分析を行い、業務効率を向上させたいと考えている方 定期的な棚卸業務の自動化により、ヒューマンエラーを削減し精度を高めたい方 ■このテンプレートを使うメリット
棚卸情報が更新されるとAIが自動で分析し結果を記録するため、これまで手作業で行っていた一連の作業時間を短縮できます。 手作業によるデータの転記や分析時の入力間違い、計算ミスといったヒューマンエラーのリスク軽減に繋がります。 ■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートをYoomと連携します。 次に、トリガーとしてGoogle スプレッドシートを選択し、「行が更新されたら」というアクションを設定し、棚卸情報が記載されたシートを指定します。 次に、オペレーションとしてGoogle スプレッドシートの「複数のレコードを取得する（最大300件）」アクションを設定し、分析に必要な棚卸データを取得します。 続いて、オペレーションでAI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、取得したデータをもとに分析を行うよう指示します。 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、AIによる分析結果を指定したシートに記録します。 ※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートのトリガー設定および各種オペレーションでは、実際に棚卸情報を管理しているスプレッドシートや、分析結果を記録したいシートを任意で指定してください。 AI機能の「テキストを生成する」オペレーションでは、実行したい分析内容に合わせて、プロンプトを自由にカスタマイズできます。定型的な指示だけでなく、フローの前段階で取得した棚卸データなどの情報を変数としてプロンプト内に組み込むことも可能です。 Google スプレッドシートへ分析結果を追加するオペレーションでは、対象のスプレッドシートとシートを任意で指定できるだけでなく、どの列にAIの分析結果を割り当てるか、あるいは固定の値を設定するかなど、柔軟に設定をカスタムできます。 ■注意事項
Google スプレッドシートと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。
棚卸データのAI分析結果をチャットツールに通知する
Notionなどのデータベースサービスで管理している棚卸情報をAIで分析し、その結果や重要なアラート（例えば在庫僅少など）をSlackといったチャットツールへリアルタイムに通知する ことで、関係者間での迅速な情報共有とスピーディーな意思決定をサポートし、在庫切れによる販売機会の損失や過剰在庫によるコスト増加のリスクを効果的に低減します。
Notionで棚卸の情報が更新されたら、AIで分析し、Slackに通知する
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■概要
棚卸情報の更新作業とその後の分析、関係者への通知は、正確性が求められる一方で手間のかかる業務ではないでしょうか？
■このテンプレートをおすすめする方
Notionで棚卸情報を管理し、手作業での分析やSlack通知に課題を感じている方 AIを活用して棚卸データの分析を効率化し、迅速な意思決定に繋げたいと考えている方 Slackを利用したチーム内の情報共有を、よりスムーズかつ正確に行いたい担当者の方 ■このテンプレートを使うメリット
Notionの更新からAI分析、Slack通知までの一連の流れが自動化され、手作業に費やしていた時間を他の業務に充てることができます。 手作業によるデータの転記ミスや通知漏れといったヒューマンエラーのリスクを軽減し、業務の正確性向上に貢献します。 ■フローボットの流れ
はじめに、NotionとSlackをYoomと連携します。 次に、トリガーでNotionを選択し、「特定のデータソースのページが作成・更新されたら」というアクションを設定します。 続いて、オペレーションでNotionの「レコードを取得する（ID検索）」アクションを設定し、更新されたページ情報を取得します。 次に、オペレーションで「分岐機能」を設定し、特定の条件に応じて処理を分岐させます。 必要に応じて、オペレーションでNotionの「複数のレコードを取得する（最大１００件）」アクションを設定し、関連情報を取得します。 次に、オペレーションで「テキスト生成機能」を設定し、取得した情報をもとにAIで分析結果や通知メッセージを生成します。 最後に、オペレーションでSlackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定し、生成された内容を指定したチャンネルに通知します。 ※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Notionのトリガー設定「特定のデータソースのページが作成・更新されたら」では、対象としたいデータソースのIDを任意で設定してください。 Notionのオペレーション「レコードを取得する（ID検索）」では、取得したいレコードの条件を任意で設定してください。 「分岐機能」では、業務フローに合わせた分岐条件を任意で設定してください。 Notionのオペレーション「複数のレコードを取得する（最大１００件）」では、取得したいレコードの条件を任意で設定してください。 「テキスト生成機能」では、生成するテキストの文字数に応じたアクション、AIへの指示（プロンプト）、出力したい言語などを任意で設定してください。 Slackのオペレーション「チャンネルにメッセージを送る」では、メッセージを投稿する先のチャンネルIDやメッセージ内容を任意で設定してください。 ■注意事項
Notion、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。 分岐はミニプラン以上のプランでご利用いただける機能（オペレーション）となっております。フリー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はエラーとなりますので、ご注意ください。 ミニ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や機能（オペレーション）を使用することができます。 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。
棚卸データのAI分析結果をメールで通知する
Google スプレッドシートなどのデータベースに記録された棚卸情報をAIで分析し、定期的な在庫レポートや急な在庫変動に関する重要な通知をGmailなどのメールツールへ自動送信する ことで、担当者がオフィスにいない場合でも常に最新の在庫状況を的確に把握でき、必要なアクションを迅速に促します。
Google スプレッドシートで棚卸の情報が更新されたら、AIで分析し、Gmailで通知する
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■概要
Google スプレッドシートでの棚卸情報の管理は便利ですが、更新のたびに内容を確認し、分析結果を関係者に通知する作業は手間がかかるのではないでしょうか。
■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシートで棚卸情報を管理し、手作業で分析や通知を行っている方 AIを活用して棚卸データの分析を効率化し、迅速な状況把握を実現したい方 Gmailでの通知作業を自動化し、関係者への情報共有を円滑にしたい方 ■このテンプレートを使うメリット
Google スプレッドシートの行更新を起点に、AIによる分析とGmailでの通知が自動で行われるため、これまで手作業に費やしていた時間を短縮することができます。 手作業によるデータ分析の抜け漏れや、Gmailでの通知忘れといったヒューマンエラーのリスク軽減に繋がります。 ■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートとGmailをYoomと連携します。 トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が更新されたら」というアクションを設定し、対象のスプレッドシートとシートを指定します。 次に、Google スプレッドシートの「複数のレコードを取得する（最大300件）」アクションを設定し、分析に必要なデータを取得します。 続いて、AI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、取得したデータをもとに分析結果や通知文面を生成します。 最後に、Gmailの「メールを送る」アクションを設定し、生成されたテキストを本文に含めて指定した宛先にメールを送信します。 ※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
AI機能でテキストを生成する際には、プロンプト内で前段で取得した値を動的な変数として埋め込むことで、状況に応じたメッセージを作成することが可能です。 Gmailでメールを送信するアクションでは、前段のオペレーション（例：AIが生成した分析結果）で取得した値を動的な変数として埋め込むといった柔軟なカスタマイズが可能です。 ■注意事項
Google スプレッドシート、Gmaiのそれぞれと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。
Google スプレッドシートの棚卸データをAIで分析・更新するフローを作ってみよう
それではここから代表的な例として、Google スプレッドシートで棚卸情報が更新された際に、AIがそのデータを分析し、分析結果をスプレッドシートに自動で更新するフローを解説していきます！
ここではYoomを使用してノーコードで設定をしていくので、もしまだYoomのアカウントをお持ちでない場合は、こちらの登録フォーム からアカウントを発行しておきましょう。
[Yoomとは]
フローの作成方法
今回は大きく分けて以下のプロセスで作成します。
Google スプレッドシートのマイアプリ連携
テンプレートをコピー
トリガーの設定とAIによるテキスト生成の設定とGoogleスプレッドシートのアクション設定
トリガーをONにし、フローが起動するかを確認
Google スプレッドシートで棚卸の情報が更新されたら、AIで分析し、更新する
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■概要
棚卸の度にGoogle スプレッドシートの情報更新と分析を手作業で行うのは、手間と時間がかかり、ミスも発生しやすいのではないでしょうか。特に定期的な作業だからこそ、より効率化したいと感じている方も多いはずです。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートでの棚卸情報更新をトリガーに、AIによる分析と結果の自動更新を実現し、こうした課題の解決を後押しします。
■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシートで棚卸管理を行い、手作業での情報更新に手間を感じている方 棚卸データをもとにAIを活用した分析を行い、業務効率を向上させたいと考えている方 定期的な棚卸業務の自動化により、ヒューマンエラーを削減し精度を高めたい方 ■このテンプレートを使うメリット
棚卸情報が更新されるとAIが自動で分析し結果を記録するため、これまで手作業で行っていた一連の作業時間を短縮できます。 手作業によるデータの転記や分析時の入力間違い、計算ミスといったヒューマンエラーのリスク軽減に繋がります。 ■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートをYoomと連携します。 次に、トリガーとしてGoogle スプレッドシートを選択し、「行が更新されたら」というアクションを設定し、棚卸情報が記載されたシートを指定します。 次に、オペレーションとしてGoogle スプレッドシートの「複数のレコードを取得する（最大300件）」アクションを設定し、分析に必要な棚卸データを取得します。 続いて、オペレーションでAI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、取得したデータをもとに分析を行うよう指示します。 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、AIによる分析結果を指定したシートに記録します。 ※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートのトリガー設定および各種オペレーションでは、実際に棚卸情報を管理しているスプレッドシートや、分析結果を記録したいシートを任意で指定してください。 AI機能の「テキストを生成する」オペレーションでは、実行したい分析内容に合わせて、プロンプトを自由にカスタマイズできます。定型的な指示だけでなく、フローの前段階で取得した棚卸データなどの情報を変数としてプロンプト内に組み込むことも可能です。 Google スプレッドシートへ分析結果を追加するオペレーションでは、対象のスプレッドシートとシートを任意で指定できるだけでなく、どの列にAIの分析結果を割り当てるか、あるいは固定の値を設定するかなど、柔軟に設定をカスタムできます。 ■注意事項
Google スプレッドシートと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。
ステップ1：Google スプレッドシートをマイアプリ連携 ここでは、Yoomとそれぞれのアプリを連携して、操作が行えるようにしていきます。
それではここから今回のフローで使用するアプリのマイアプリ登録方法を解説します。
【Google スプレッドシートのマイアプリ連携】
Yoomのマイページの「新規接続」ボタンをクリックし、Google スプレッドシートを選択します。
続いて、以下のような画面が表示されたら、赤枠部分の「Sign with Google」を押下してください。
以下のような画面が表示されたら、今回連携したいアカウントを選択します。
画面が遷移したら、「次へ」をクリックし、次の画面で「続行」を選択します。
これで、Google スプレッドシートのマイアプリ登録が完了です！
【事前に用意するもの】
①今回テストする Googleスプレッドシートのサンプル
②AIによる棚卸データ分析結果を追加するシート
準備が整ったら、次のステップに進みましょう！
ステップ2：テンプレートをコピーする ここから、フローを作っていきましょう！
Google スプレッドシートで棚卸の情報が更新されたら、AIで分析し、更新する
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■概要
棚卸の度にGoogle スプレッドシートの情報更新と分析を手作業で行うのは、手間と時間がかかり、ミスも発生しやすいのではないでしょうか。特に定期的な作業だからこそ、より効率化したいと感じている方も多いはずです。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートでの棚卸情報更新をトリガーに、AIによる分析と結果の自動更新を実現し、こうした課題の解決を後押しします。
■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシートで棚卸管理を行い、手作業での情報更新に手間を感じている方 棚卸データをもとにAIを活用した分析を行い、業務効率を向上させたいと考えている方 定期的な棚卸業務の自動化により、ヒューマンエラーを削減し精度を高めたい方 ■このテンプレートを使うメリット
棚卸情報が更新されるとAIが自動で分析し結果を記録するため、これまで手作業で行っていた一連の作業時間を短縮できます。 手作業によるデータの転記や分析時の入力間違い、計算ミスといったヒューマンエラーのリスク軽減に繋がります。 ■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートをYoomと連携します。 次に、トリガーとしてGoogle スプレッドシートを選択し、「行が更新されたら」というアクションを設定し、棚卸情報が記載されたシートを指定します。 次に、オペレーションとしてGoogle スプレッドシートの「複数のレコードを取得する（最大300件）」アクションを設定し、分析に必要な棚卸データを取得します。 続いて、オペレーションでAI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、取得したデータをもとに分析を行うよう指示します。 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、AIによる分析結果を指定したシートに記録します。 ※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートのトリガー設定および各種オペレーションでは、実際に棚卸情報を管理しているスプレッドシートや、分析結果を記録したいシートを任意で指定してください。 AI機能の「テキストを生成する」オペレーションでは、実行したい分析内容に合わせて、プロンプトを自由にカスタマイズできます。定型的な指示だけでなく、フローの前段階で取得した棚卸データなどの情報を変数としてプロンプト内に組み込むことも可能です。 Google スプレッドシートへ分析結果を追加するオペレーションでは、対象のスプレッドシートとシートを任意で指定できるだけでなく、どの列にAIの分析結果を割り当てるか、あるいは固定の値を設定するかなど、柔軟に設定をカスタムできます。 ■注意事項
Google スプレッドシートと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。
以下の表示が出たら、テンプレートのコピー成功です。次に表示された画面で「OK」をクリックしてください。
ステップ３：Google スプレッドシートのトリガー設定
最初の設定です！こちら をご確認ください。
以下の赤枠をクリックしましょう！
次のページでは、必要に応じてタイトルを編集し、アカウント情報が間違っていないか確認します。
次の画面で、必須項目を入力していきます。プラン
スプレッドシートIDとシートIDは、入力欄をクリックして表示される「候補」から選択してください。
テストを行う前にGoogle スプレッドシートの画面に移り、行を追加します。
次に、テーブル範囲などを設定しましょう！
テーブル範囲の始まり ：今回の場合はA。
テーブル範囲の終わり ：今回の場合はL。
一意の値が入った列 ：列内で値が重複しない列の列名を選択。今回はA。
更新を検知する列の列 ：ここで指定した列の値が更新された際にフローボットを起動。
設定が完了したら、テストを行いましょう！アウトプット はこの後の設定で活用します。
ステップ4：複数のレコードを取得する設定
以下の赤枠をクリックしてください。
以下の画面で、タイトルを任意で修正し、連携するアカウントを確認します。
「スプレッドシートID」と「スプレッドシートのタブ名」を設定します。
「テーブル範囲」は、Google スプレッドシートの対象となる範囲を英字で設定してください。
次に進むと、「取得したいレコードの条件」を設定する画面に遷移します。
設定を確認できたら、テストボタンをクリックします。取得した値に表示されたことを確認し、「保存する」をクリックしましょう！
ステップ5：テキストを生成する設定
以下の赤枠をクリックします。こちら をご確認ください。
以下の画面が表示されるので、設定を確認しましょう。
「タイトル」→テキストを生成する
「アクション」→用途に合わせて変更
次に「プロンプト」を設定します！
設定ができたら、「テスト」をクリックします。
問題がなければ、「保存する」をクリックしましょう！
ステップ6：Google スプレッドシートに追加する設定
いよいよ、最後の設定です！以下の赤枠をクリックしましょう。
データーベースの連携画面に遷移したら、タイトルとアクションは任意で設定し、連携するアカウント情報を確認しましょう。
データベース連携の項目は、入力欄下の部分を参照して記入してください。
※注意点として、 Googleスプレッドシート内にはレコードを追加するためにヘッダを登録する必要があります。
また、今回は以下のシートを使用するため、テーブル範囲は「A1:M」になります。
続いて、データベース操作の詳細設定画面に遷移します。
ここで先ほど設定したヘッダが登録されていることが確認できます。
「AIデータ分析結果」の項目には、テキスト生成の設定で取得したアウトプットを設定しましょう。
入力を終えたら、「テスト」をクリックします。
無事に追加されましたね。
ステップ7：トリガーをONに設定しフロー稼働の準備完了
フロー画面に戻り、以下のようなメニューが表示されていれば、フローの設定は完了です。
あとで起動させる場合は、フロー画面のトリガースイッチをクリックすることで、トリガーをONにできます。
以上、「Google スプレッドシートで棚卸の情報が更新されたら、AIで分析し、更新する」方法でした！
AI機能を使ったその他の自動化例
AI機能を活用することで、在庫管理や品質管理をはじめとした多様な業務を効率化できます。
在庫管理関連の自動化例 Notionのページが更新されたタイミングでAIが在庫状況を分析し、その結果をGmailで担当者に通知するフローがあります。また、Google スプレッドシートで行の更新があった際にAIが自動で在庫をチェックし、結果をSlackに自動通知することで、在庫の変動に対する素早い対応を可能にします。
Google スプレッドシートで行が更新されたら、AIで在庫管理を行いSlackに通知する
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■概要
日々の在庫管理において、Google スプレッドシートの情報を手作業で確認し、その都度Slackへ通知する業務は手間がかかるのではないでしょうか。また、在庫数の変動に応じた適切な判断をAIに任せたいけれど、具体的な方法が分からないという課題もあるかもしれません。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートの行が更新されると自動でAIが在庫状況を分析し、Slackへ通知するため、これらの課題をスムーズに解消できます。
■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシートで在庫を管理し、手作業でSlackへ状況報告している方 AIを活用して在庫の変動分析や、それに基づく通知を自動化したいと考えている方 在庫状況の共有を迅速化し、チームの対応速度を向上させたいと考えている方 ■このテンプレートを使うメリット
Google スプレッドシートの情報更新時にAIが在庫状況を判断しSlackへ自動通知するため、手作業による確認や報告の時間を短縮できます。 手動でのデータ確認や転記、通知作業がなくなることで、入力ミスや連絡漏れといったヒューマンエラーの発生を防ぐことに繋がります。 ■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートとSlackをYoomと連携します。 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が更新されたら」というアクションを設定し、監視したいスプレッドシートとシートを指定します。 次に、オペレーションでAI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、更新された行の情報をもとに在庫状況を判断するためのプロンプトを入力します。 最後に、オペレーションでSlackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定し、AIが生成したテキスト（在庫状況）を指定したチャンネルに通知します。 ※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートのトリガー設定では、監視対象としたいスプレッドシートやシートIDを任意で設定してください。 AI機能の「テキストを生成する」オペレーションでは、在庫状況をどのように判断し、どのような文章で通知させたいかに応じて、プロンプトの内容を自由にカスタマイズできます。Google スプレッドシートから取得した在庫数などの情報を変数としてプロンプトに組み込むことも可能です。 Slackでメッセージを送るアクションを設定する際に、通知先のチャンネルやメンション先を任意で設定できます。また、通知メッセージの本文も、固定のテキストだけでなく、AI機能で生成したテキストやGoogle スプレッドシートから取得した値を変数として埋め込むなど、柔軟にカスタムできます。 ■注意事項
Google スプレッドシート、Slackのそれぞれと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。
Notionでページが更新されたら、AIで在庫管理を行いGmailで通知する
試してみる
■概要
Notionで在庫情報を管理しているものの、ページの更新確認や在庫状況の分析、関係者への通知といった一連の作業に手間を感じていませんか。手作業による情報伝達は、遅延やヒューマンエラーの原因にもなりかねません。このワークフローを活用すれば、Notionのページ更新をトリガーに、AIが在庫状況を判断し、Gmailで自動通知するため、これらの課題をスムーズに解消し、効率的な在庫管理を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
Notionで在庫管理を行い、更新情報を迅速に関係者へ共有したいと考えている方 AIを活用して在庫分析や通知文面の作成を自動化し、業務を効率化したい担当者の方 手作業による在庫関連の通知業務で、ミスや遅延を減ら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
Notionのページ更新からAIによる在庫分析、Gmailでの通知までを自動化し、手作業に費やしていた時間を削減できます。 手動での情報確認や通知作成に伴う、入力ミスや伝達漏れといったヒューマンエラーのリスクを軽減し、正確な情報共有を支援します。 ■フローボットの流れ
はじめに、NotionとGmailをYoomと連携させます。 次に、トリガーとしてNotionを選択し、「特定のデータソースのページが作成・更新されたら」というアクションを設定します。これにより、指定したNotionデータソースで変更があった場合にフローが起動します。 続いて、オペレーションで「分岐機能」を設定し、ページの作成か更新かに応じて後続の処理を分岐させます。 次に、オペレーションでNotionの「レコードを取得する（ID検索）」アクションを設定し、更新されたページのより詳細な情報を取得します。 さらに、オペレーションで「AI機能」の「テキストを生成する」アクションを設定し、取得した在庫情報に基づいて通知用のメッセージなどをAIに生成させます。 最後に、オペレーションでGmailの「メールを送る」アクションを設定し、AIが生成したテキストを含むメールを指定した宛先に自動で送信します。 ※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Notionのトリガー設定では、在庫情報を管理している特定のデータソースを任意で指定することが可能です。 AI機能のオペレーションでは、在庫状況の分析や通知文面を生成するためのプロンプトを自由にカスタマイズでき、Notionから取得した商品名や在庫数などの情報を変数として組み込むこともできます。 Gmailのオペレーションでは、メールの件名や本文にAIが生成したテキストやNotionから取得した情報を変数として活用できるだけでなく、固定の文言を追加したり、送信先のメールアドレスを任意で設定したりすることが可能です。 ■注意事項
Notion、Gmailのそれぞれと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。 分岐はミニプラン以上のプランでご利用いただける機能（オペレーション）となっております。フリー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はエラーとなりますので、ご注意ください。 ミニ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や機能（オペレーション）を使用することができます。
品質管理関連の自動化例 Google スプレッドシートで品質管理データが更新されると、AIが自動でその内容を分析して不良傾向や異常値を検出。その結果をSlackに通知することで、迅速な品質対応と情報共有を実現します。
Google スプレッドシートで行が更新されたら、AIで品質管理を行いSlackに通知する
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■概要
Google スプレッドシートで管理している情報の行が更新されるたびに、その内容をAIで品質チェックし、結果をSlackに通知する作業は、手作業では手間がかかり、チェック漏れや報告遅延が発生しやすいのではないでしょうか。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートの行更新をきっかけに、AIが自動でテキストを生成し品質管理を行い、その結果をSlackへスムーズに通知するため、こうした課題の解消に繋がります。
■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシートの更新内容を手作業で確認し、Slackへ報告している方 AIを活用してデータ品質管理を自動化し、業務の精度を高めたいと考えている方 定型的な確認・通知業務から解放され、より重要な業務に集中したい方 ■このテンプレートを使うメリット
Google スプレッドシートの行更新からAIによる品質管理、Slackへの通知までを自動化し、手作業による時間と手間を削減できます。 AIによる一貫した基準での品質チェックと自動通知により、確認漏れや報告の遅延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 スプレッドシートとSlackをYoomと連携します。 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が更新されたら」というアクションを設定し、対象のスプレッドシートとシートを指定します。 次に、オペレーションでAI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、Google スプレッドシートから取得した更新情報を元に品質管理を行うようAIに指示します。 最後に、オペレーションでSlackの「メッセージを送る」アクションを設定し、AIによって生成された品質管理結果を指定したチャンネルや担当者に通知します。 ※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
AI機能の「テキストを生成する」アクションでは、品質管理の基準や確認項目など、どのようなテキストをAIに生成させるか、プロンプトを具体的に設定することで、業務に合わせたチェックが可能です。 Slackの「メッセージを送る」アクションでは、通知先のチャンネルID（ルームID）を指定するだけでなく、メッセージ本文に固定のテキストを追加したり、Google スプレッドシートの更新データやAIが生成したテキストといった動的な情報を埋め込んだりするカスタマイズができます。 ■注意事項
Google スプレッドシート、Slackのそれぞれと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。
まとめ この記事では、「Google スプレッドシートで棚卸データをAIで自動分析し、業務を効率化する方法」 について、ノーコードで実現できる具体的な手順をご紹介しました。
Yoomには、今回ご紹介した棚卸業務の自動化以外にも、さまざまな業務フローに対応したテンプレートが豊富に用意されています。
「在庫管理の手間を減らしたい」「入力ミスや情報の見落としを防ぎたい」 と感じている方は、ぜひYoomのテンプレートを活用して、自社の業務改善に役立ててみてください。
関連記事： 【ノーコードで実現】発注業務のメール送信を自動化する方法
よくあるご質問
Q：Googleスプレッドシート以外でも使えますか？
A：はい。Yoomでは、商品・在庫管理に関するテンプレートを様々用意しています。
商品・在庫管理テンプレート一覧
Q：AIの分析精度を上げるコツはありますか？
A：抽出精度は高いですが、「抽出したい項目」と「指示内容」を具体的に入力することが大切です。
詳しい設定については、こちら
Q：エラーがあった場合どうなりますか？
A：連携エラーが発生すると通知が行われます。連携エラーが発生した場合は、フローボットが停止しYoomに登録されているメールアドレスへ通知が届きます。通知内にエラー原因などを記載しておりますので、エラー原因をご確認ください。対処方法が分からないなどでお困りの際はヘルプページ または、こちら をご確認ください。
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