Googleフォームから回答が送信されたら、Hugging Faceで分類してGmailで通知する
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■概要
Googleフォームで受け付けた問い合わせやアンケートの回答を、一件ずつ手作業で確認し、内容を分類するのは手間がかかる作業です。このワークフローは、Googleフォームに新しい回答が送信されると、Hugging FaceのAPIと連携してテキスト内容を自動で分類し、分析結果をGmailで担当者に通知します。これまで手作業で行っていた一連のプロセスを自動化し、定型業務の負担を軽減します。
■このテンプレートをおすすめする方
Googleフォームで受け付けたテキストデータを、Hugging FaceのAPIで手軽に分析したい方 問い合わせ内容の感情分析やカテゴリ分類を自動化し、対応を効率化したいカスタマーサポート担当者の方 専門的な知識がなくても、ノーコードでHugging FaceのAIモデルを業務フローに組み込みたい方 ■このテンプレートを使うメリット
Hugging FaceのAPIを利用したテキスト分類が自動化され、これまで手作業で行っていた確認や分析業務にかかる時間を短縮します 担当者による判断のばらつきや確認漏れを防ぎ、AIによる客観的な基準でテキストデータを分析することで、業務品質の均一化に繋がります ■フローボットの流れ
はじめに、Googleフォーム、Hugging Face、GmailをYoomと連携します 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します 続けて、オペレーションでHugging Faceを選択し、「テキストを分類」アクションでフォームから取得した回答内容を分析します 次に、AI機能の「テキストを生成する」アクションで、Hugging Faceの分析結果に基づいた通知用のメール文面を作成します 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、生成されたメールを指定のアドレスに送信します ※「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
Googleフォームのトリガーでは、自動化の対象としたいフォームIDを任意で設定できるほか、どの質問項目を後続の処理で利用するかを選択できます Hugging Faceのオペレーションでは、テキスト分類に利用するAIモデルを要件に合わせて自由に設定することが可能です AIによるテキスト生成では、分析結果を基にどのような通知文を作成するかの指示（プロンプト）を自由にカスタマイズできますなお、プロンプトの文字数によって消費タスク数が変動します Gmailでのメール送信アクションでは、通知先のメールアドレスを任意に設定でき、件名や本文にフォームの回答や分析結果といった動的な情報を組み込むことも可能です ■注意事項
Googleフォーム、Hugging Face、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。 Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法はこちら をご参照ください。
Hugging Faceを使ってテキスト分類や要約、質問応答などの業務効率化を考えたことはありませんか？これらの処理を自動化するには、一般的にAPIの利用やプログラミングの知識が求められます。しかし、「専門的な知識がないと難しいのでは…」と感じる方も多いでしょう。
そこで本記事では、Hugging Face APIの基礎知識から、エンジニアでなくても様々なアプリとHugging Face APIを簡単に連携する方法 までを、分かりやすくご紹介します。
マーケティングでの顧客の声の分析やサポート業務での問い合わせ対応、情報収集のための文章要約など、多様な業務シーンで活用できる連携フローをステップごとに解説します。きっと新しい業務効率化のヒントが見つかります！
とにかく早くHugging FaceのAPIを利用したい方へ
YoomにはHugging Face APIを使った様々なアクションや、業務フローを自動化するためのテンプレート が用意されています。こちら から詳細をチェックしてみてください！
Hugging Face APIとは
Hugging Face APIはHugging Faceと外部アプリ（Google、Microsoft、Salesforce、Notionなど）を繋げてデータの受け渡しを行い、Hugging Faceを使った業務フローを自動化できるインターフェースです。APIはアプリケーション・プログラミング・インターフェース (Application Programming Interface）の略語です。
また、APIでは大きく分けて以下のような指示を出すことができます。
取得：APIを経由して、データを取得することができます。
追加：APIを経由して、データを追加することができます。
更新：APIを経由して、データを更新することができます。
削除：APIを経由して、データを削除することができます。
Hugging Face APIでできること
Hugging Face APIでできることをいくつかピックアップしたので、ご覧ください！
1. テキストを分類する
Hugging Face APIのテキスト分類アクションを活用することで、問い合わせフォームやアンケートの回答内容をカテゴリ別に自動で振り分けることができます。
このアクションをフローの中に組み込むことで、手作業での確認や分類の手間が不要 になり、担当者の負担を大幅に削減できるため、迅速な対応やデータ分析に繋がります。
Googleフォームから回答が送信されたら、Hugging Faceで分類してGmailで通知する
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■概要
Googleフォームで受け付けた問い合わせやアンケートの回答を、一件ずつ手作業で確認し、内容を分類するのは手間がかかる作業です。このワークフローは、Googleフォームに新しい回答が送信されると、Hugging FaceのAPIと連携してテキスト内容を自動で分類し、分析結果をGmailで担当者に通知します。これまで手作業で行っていた一連のプロセスを自動化し、定型業務の負担を軽減します。
■このテンプレートをおすすめする方
Googleフォームで受け付けたテキストデータを、Hugging FaceのAPIで手軽に分析したい方 問い合わせ内容の感情分析やカテゴリ分類を自動化し、対応を効率化したいカスタマーサポート担当者の方 専門的な知識がなくても、ノーコードでHugging FaceのAIモデルを業務フローに組み込みたい方 ■このテンプレートを使うメリット
Hugging FaceのAPIを利用したテキスト分類が自動化され、これまで手作業で行っていた確認や分析業務にかかる時間を短縮します 担当者による判断のばらつきや確認漏れを防ぎ、AIによる客観的な基準でテキストデータを分析することで、業務品質の均一化に繋がります ■フローボットの流れ
はじめに、Googleフォーム、Hugging Face、GmailをYoomと連携します 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します 続けて、オペレーションでHugging Faceを選択し、「テキストを分類」アクションでフォームから取得した回答内容を分析します 次に、AI機能の「テキストを生成する」アクションで、Hugging Faceの分析結果に基づいた通知用のメール文面を作成します 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、生成されたメールを指定のアドレスに送信します ※「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
Googleフォームのトリガーでは、自動化の対象としたいフォームIDを任意で設定できるほか、どの質問項目を後続の処理で利用するかを選択できます Hugging Faceのオペレーションでは、テキスト分類に利用するAIモデルを要件に合わせて自由に設定することが可能です AIによるテキスト生成では、分析結果を基にどのような通知文を作成するかの指示（プロンプト）を自由にカスタマイズできますなお、プロンプトの文字数によって消費タスク数が変動します Gmailでのメール送信アクションでは、通知先のメールアドレスを任意に設定でき、件名や本文にフォームの回答や分析結果といった動的な情報を組み込むことも可能です ■注意事項
Googleフォーム、Hugging Face、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。 Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法はこちら をご参照ください。
2. 質問へ回答する
Hugging Face APIの質問応答アクションを使えば、Slackなどのチャットツールに寄せられた問い合わせに対して、AIが自動で一次回答を生成し返信するフローを構築できます。
このアクションをフローの中に置くことで、定型的な質問への対応を自動化し、カスタマーサポート担当者がより複雑な問題に集中できる環境を整え、顧客満足度の向上にも貢献します。
Slackで問い合わせがあったら、 Hugging Faceで回答を生成して返信する
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■概要
Slackに届く問い合わせへの対応に、多くの時間を費やしていませんか。一つひとつ手作業で返信していると、本来の業務が進まないこともあるかもしれません。このワークフローは、そうした課題を解決するために設計されました。Slackの特定チャンネルへの投稿をきっかけに、Hugging FaceのAPIが自動で質問内容を解釈し、適切な回答を生成して返信します。この一連の流れを自動化することで、問い合わせ対応の効率を高めます。
■このテンプレートをおすすめする方
Slackでの問い合わせ対応を効率化したいと考えている社内ヘルプデスクなどの担当者の方 Hugging FaceのAPIを活用して、AIによるテキスト生成や回答の自動化を実現したいと考えている方 プログラミングの知識がなくても、API連携による業務自動化の仕組みを構築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
Slackへの問い合わせに対しHugging Faceが自動で一次回答を生成するため、対応にかかる時間を短縮し、より重要な業務へ集中できます。 AIによる均質な回答生成が可能となり、担当者ごとの知識や経験に依存しない対応品質を保ち、業務の属人化を防ぐことに繋がります。 ■フローボットの流れ
はじめに、SlackとHugging Face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 続いて、オペレーションでHugging Faceを選択し、「質問へ回答」アクションでSlackの投稿内容をもとに回答を生成します 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、生成された回答をチャンネルに送信します ※「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
Slackのトリガー設定では、特定のチャンネルやユーザーからの投稿に限定したり、特定のキーワードを含むメッセージにのみ反応させたりすることが可能です。 Hugging Faceのアクションでは、利用するAIモデルを自由に選択できます。また、質問に特定のコンテキストを追加したり、前のステップで取得した情報を変数として埋め込んだりすることで、回答精度を高めるカスタムが可能です。 Slackへのメッセージ送信では、通知先のチャンネルを任意で設定できます。また、本文にHugging Faceが生成した回答と固定のテキストを組み合わせて送信するなどの柔軟な設定が可能です。 ■注意事項
Slack、Hugging FaceのそれぞれとYoomを連携してください。
3. テキストを要約する
Hugging Face APIのテキスト要約アクションを用いると、メールやドキュメントなどの長文を自動で要約し、Notionなどのデータベースに保存する業務フローが実現可能です。
このアクションをフローの中に組み込むことで、日々の情報収集や議事録作成にかかる時間を短縮し、重要なポイントを素早くチームに共有できるため、全体の業務効率が大きく向上します。
Outlookで特定件名のメールが届いたら、Hugging Faceで要約し、Notionに追加する
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■概要
毎日大量に届くメールの中から、重要な情報を探し出し、内容を把握するのは手間がかかる作業ではないでしょうか。特に、Hugging Faceの高性能なAPIを活用して情報整理をしたいと考えていても、実装には専門知識や手間が必要です。このワークフローは、Outlookで受信した特定のメール本文をHugging Faceで自動要約し、Notionに集約することが可能です。手作業での情報収集や転記の手間をなくし、効率的な情報管理を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
Hugging FaceのAPIなどを活用して、メールからの情報収集を自動化したい方 Outlookに届く大量のメールやレポートを手作業で確認・整理している方 Notionに情報を集約し、チームでのナレッジ共有を効率化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
Outlookでメールを受信するだけで、自動で内容の要約とNotionへの転記が完了するため、情報収集と整理にかかる時間を短縮できます。 Hugging FaceのAPIが自動でテキストを要約するため、重要な情報の読み飛ばしや転記ミス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、Outlook、Hugging Face、NotionをYoomと連携します。 次に、トリガーでOutlookを選択し、「特定の件名のメールを受信したら」というアクションを設定します。 次に、オペレーションでHugging Faceを選択し、「テキストを要約」アクションを設定して、トリガーで受信したメールの本文を要約します。 最後に、オペレーションでNotionの「レコードを追加する」アクションを設定し、要約したテキストなどを指定のデータベースに追加します。 ※「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
Outlookのトリガー設定では、起動の条件となる件名のキーワードのほか、対象のフォルダも任意で指定することが可能です。 Hugging Faceのオペレーションでは、テキスト要約に利用するモデルを自由に選択して設定できます。 Notionへの登録オペレーションでは、連携先のデータベースIDを任意に指定できるほか、メールの件名や要約結果などを変数として埋め込むカスタムが可能です。 ■注意事項
Outlook、Hugging Face、NotionのそれぞれとYoomを連携してください。 Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。 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。
その他にも下記のようなアクションをAPI経由で実行が可能です。
■フローの中で設定できるアクション（フローボットオペレーション）
Hugging Face APIの利用料金と注意点
Hugging FaceのAPIは、無料プランから利用を開始できます。
一方で、より多くのリクエストを行いたい場合や、高性能な大規模言語モデルを利用したい場合は、月額9ドルからのPROプランが用意されています。用途や利用頻度に応じて適切なプランを選択しましょう。
リクエスト制限の仕組み：無料プランのリクエスト制限は1時間ごとにリセットされるため、短時間にリクエストが集中すると一時的に利用できなくなる場合があります。
※詳細はHugging Faceのサービスサイトをご確認ください。
実際に連携してみた！
ここではノーコードツールYoomが用意するテンプレートで、実際の設定方法を通してHugging Face APIを使った具体的な連携方法を紹介していきます！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]
Hugging Face APIとの連携方法
はじめにHugging Face APIとYoomを連携する方法を紹介します。
Hugging Faceにログイン後、右上のプロフィールアイコンから「Settings」→「Access Tokens」のページに移動し、「New token」からAPIトークンを発行します。
これでHugging Face APIとの連携は完了です。
今回は「Googleフォームから回答が送信されたら、Hugging Faceで分類してGmailで通知する」 というフローボットも作成していきます！
GoogleフォームとGmailをマイアプリ連携
該当のテンプレートをコピー
Googleフォームのトリガー設定およびHugging Face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フォームから回答が送信されたら、Hugging Faceで分類してGmailで通知する
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■概要
Googleフォームで受け付けた問い合わせやアンケートの回答を、一件ずつ手作業で確認し、内容を分類するのは手間がかかる作業です。このワークフローは、Googleフォームに新しい回答が送信されると、Hugging FaceのAPIと連携してテキスト内容を自動で分類し、分析結果をGmailで担当者に通知します。これまで手作業で行っていた一連のプロセスを自動化し、定型業務の負担を軽減します。
■このテンプレートをおすすめする方
Googleフォームで受け付けたテキストデータを、Hugging FaceのAPIで手軽に分析したい方 問い合わせ内容の感情分析やカテゴリ分類を自動化し、対応を効率化したいカスタマーサポート担当者の方 専門的な知識がなくても、ノーコードでHugging FaceのAIモデルを業務フローに組み込みたい方 ■このテンプレートを使うメリット
Hugging FaceのAPIを利用したテキスト分類が自動化され、これまで手作業で行っていた確認や分析業務にかかる時間を短縮します 担当者による判断のばらつきや確認漏れを防ぎ、AIによる客観的な基準でテキストデータを分析することで、業務品質の均一化に繋がります ■フローボットの流れ
はじめに、Googleフォーム、Hugging Face、GmailをYoomと連携します 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します 続けて、オペレーションでHugging Faceを選択し、「テキストを分類」アクションでフォームから取得した回答内容を分析します 次に、AI機能の「テキストを生成する」アクションで、Hugging Faceの分析結果に基づいた通知用のメール文面を作成します 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、生成されたメールを指定のアドレスに送信します ※「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
Googleフォームのトリガーでは、自動化の対象としたいフォームIDを任意で設定できるほか、どの質問項目を後続の処理で利用するかを選択できます Hugging Faceのオペレーションでは、テキスト分類に利用するAIモデルを要件に合わせて自由に設定することが可能です AIによるテキスト生成では、分析結果を基にどのような通知文を作成するかの指示（プロンプト）を自由にカスタマイズできますなお、プロンプトの文字数によって消費タスク数が変動します Gmailでのメール送信アクションでは、通知先のメールアドレスを任意に設定でき、件名や本文にフォームの回答や分析結果といった動的な情報を組み込むことも可能です ■注意事項
Googleフォーム、Hugging Face、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。 Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法はこちら をご参照ください。
ステップ1：GoogleフォームとGmailをマイアプリ連携
Googleフォームの連携 新規接続を押したあと、アプリのメニュー一覧が表示されるのでGoogleフォームを選択してください。アプリ名から検索することもできます。
「Sign in With Google」をクリックします。
すでにGoogleフォームにログインしている場合は、以下のようにどのアカウントと連携するかを選択する画面 が表示されます。対象アカウントを選択することで連携が可能です。
対象アカウントを選択しましょう。
Yoomがアクセス権限を求める画面に切り替わるので続行をクリックします。
Gmailの場合
すでにGmailにログインしている場合は、どのアカウントと接続するかを選ぶ画面が出てきます。連携したいアカウントをクリックすれば、接続が完了します。
Yoomがアクセス権限を求める画面に切り替わるので続行をクリックします。
ステップ2：テンプレートをコピー
ここからいよいよフローを作っていきます！すでに準備しているテンプレートを利用して簡単に設定できます。まずはこちらをコピーしましょう。
Googleフォームから回答が送信されたら、Hugging Faceで分類してGmailで通知する
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■概要
Googleフォームで受け付けた問い合わせやアンケートの回答を、一件ずつ手作業で確認し、内容を分類するのは手間がかかる作業です。このワークフローは、Googleフォームに新しい回答が送信されると、Hugging FaceのAPIと連携してテキスト内容を自動で分類し、分析結果をGmailで担当者に通知します。これまで手作業で行っていた一連のプロセスを自動化し、定型業務の負担を軽減します。
■このテンプレートをおすすめする方
Googleフォームで受け付けたテキストデータを、Hugging FaceのAPIで手軽に分析したい方 問い合わせ内容の感情分析やカテゴリ分類を自動化し、対応を効率化したいカスタマーサポート担当者の方 専門的な知識がなくても、ノーコードでHugging FaceのAIモデルを業務フローに組み込みたい方 ■このテンプレートを使うメリット
Hugging FaceのAPIを利用したテキスト分類が自動化され、これまで手作業で行っていた確認や分析業務にかかる時間を短縮します 担当者による判断のばらつきや確認漏れを防ぎ、AIによる客観的な基準でテキストデータを分析することで、業務品質の均一化に繋がります ■フローボットの流れ
はじめに、Googleフォーム、Hugging Face、GmailをYoomと連携します 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します 続けて、オペレーションでHugging Faceを選択し、「テキストを分類」アクションでフォームから取得した回答内容を分析します 次に、AI機能の「テキストを生成する」アクションで、Hugging Faceの分析結果に基づいた通知用のメール文面を作成します 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、生成されたメールを指定のアドレスに送信します ※「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
Googleフォームのトリガーでは、自動化の対象としたいフォームIDを任意で設定できるほか、どの質問項目を後続の処理で利用するかを選択できます Hugging Faceのオペレーションでは、テキスト分類に利用するAIモデルを要件に合わせて自由に設定することが可能です AIによるテキスト生成では、分析結果を基にどのような通知文を作成するかの指示（プロンプト）を自由にカスタマイズできますなお、プロンプトの文字数によって消費タスク数が変動します Gmailでのメール送信アクションでは、通知先のメールアドレスを任意に設定でき、件名や本文にフォームの回答や分析結果といった動的な情報を組み込むことも可能です ■注意事項
Googleフォーム、Hugging Face、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。 Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法はこちら をご参照ください。
以下のポップアップが表示されたらOKをクリックし設定をはじめましょう！
コピーしたテンプレートはマイプロジェクトに追加されます。マイプロジェクトは左のメニューバーから確認できます。
ステップ3：トリガー設定
事前準備
それでははじめに1つ目の工程をクリックします。
この画面では、以下の項目がすでに設定されているので「次へ」をクリックして進みましょう。
タイトル：任意で変更可能です。
アプリ：変更不要
Googleフォームと連携するアカウント情報：マイアプリ連携した際の情報が記載されています。
トリガーアクション：変更不要
トリガーの起動間隔 ご契約のプラン によって最短の起動間隔が異なります。最短は5分間隔で起動できます。
フォームID こちらの記事 からご確認ください。
入力が完了したら「テスト」をクリックします。
※Googleフォームからデフォルトで取得できるアウトプットは仕様上、「回答ID」「最終回答日時」「回答の作成日時」「回答者のメールアドレス」のみとなっています。回答内容を取得するにはJSONPATHでアウトプットを追加する必要があります。こちら の記事 を参考にしてみてくださいね。
テストが成功したら、「保存する」をクリックしましょう。
ステップ4：Hugging Faceでテキストを分類する
次に2つ目の工程をクリックしましょう。
前項と同様にこの画面では、以下の項目がすでに設定されているので「次へ」をクリックして進みましょう。
次に、Hugging Faceのモデル名を任意で入力します。
入力が完了したら「テスト」をクリックすると、以下のように取得した情報が表示されます。
ステップ5：AIでテキストを生成する
次に3つ目の工程をクリックします。
この画面ではタイトルとアクションがデフォルトで設定されています。
次にプロンプトを入力します。判別しやすいようにわかりやすく記載しましょう。
プロンプトでは、使いたいアウトプット情報を呼び出すことができます。
使用したプロンプト例は以下のとおりです▼
以下のGoogleフォームから送信されたフィードバックと、その感情分析の結果をもとに、社内向けの簡潔な通知文を作成してください。
文体は丁寧かつ簡潔に。
回答者の感情が強く現れているラベル（スコアが最も高いものまたは上位3つ）を元に、回答内容の感情的な傾向を簡単に要約してください。
過度に感情的な表現や決めつけを避けてください。
通知文の末尾に「対応が必要かご確認ください」と添えてください。
▼Googleフォームから送信されたフィードバック
▼感情分析結果のラベル名の一覧
▼感情分析結果のスコアの一覧
入力したら「テスト」をクリックすると、感情傾向などを分析してくれています。
ステップ6：Gmailでメールを送信する
次に4つ目の工程をクリックします。自動送信されるメールを設定していきましょう。
この画面では、以下の項目がすでに設定されているので下にスクロールしましょう。
From ：未設定の場合や不正なメールアドレスが設定された場合は、Gmailと連携したアカウントのメインアドレスからメールが送信されます。
To ：「フォームに回答が送信されたら」から「メールアドレス」を選択します。
件名は任意で設定してください。本文は、フィールドをクリックするとアウトプットした情報を選択できます。
入力が終わったら「次へ」をクリックします。
こちらの画面の内容を確認しテストをクリックすると実際にメールが送信されます。
ステップ7（最終）：アプリトリガーをONにする
すべての設定が完了すると、以下のコンプリート画面が表示されます。
これですべての設定が完了しました！
Hugging Face APIを活用した業務自動化テンプレート
Hugging Face APIを使えば、誰でも手軽に業務の自動化や効率化を実現できます。
たとえば、Google スプレッドシートにアンケート結果が追加された際に自動で感情分析し、結果を記録するテンプレートや、Googleフォームの回答を自動分類してGoogle スプレッドシートに反映するテンプレートは、情報整理や集計の手間を大幅に削減できます。
さらに、Slackの投稿内容をリアルタイムに要約したり、GitHubで作成されたプルリクエストを要約してTelegramに自動通知したりできるテンプレートも利用可能です。これにより、チーム内の情報伝達や開発現場でのコミュニケーションが<span class='mark-yellow'>よりスピーディーかつ明確になります</span>。
GitHubで作成されたプルリクエストをHugging Faceで要約して、Telegramに通知する
試してみる
■概要
GitHubでの開発プロジェクトにおいて、新しいプルリクエストが作成されるたびにその内容を確認し、関連情報をチームに共有するのは手間がかかる作業ではないでしょうか。特に変更点が多い場合、概要を把握するだけでも時間がかかり、開発のスピードに影響が出ることもあります。このワークフローを活用すれば、GitHubでのプルリクエスト作成をトリガーとして、Hugging Faceがその内容を自動で要約し、指定したTelegramのチャットに通知することが可能になり、開発コミュニケーションの効率化を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
GitHubでのプルリクエスト確認とチームへの共有作業を効率化したい開発担当者の方 Hugging FaceのAI要約機能を活用して、開発関連の情報を迅速に把握したい方 Telegramを主要なコミュニケーションツールとして利用している開発チームのリーダーの方 ■このテンプレートを使うメリット
プルリクエスト作成から内容の要約、そしてチームへの通知までの一連の流れを自動化し、これまで手作業で行っていた情報共有の時間を短縮します。 Hugging Faceによる自動要約を利用することで、プルリクエストの主要な変更点を迅速に把握でき、手動での確認作業に伴う見落としなどのリスクを軽減します。 ■フローボットの流れ
はじめに、Yoomの「マイアプリ」画面でGitHub、Hugging Face、およびTelegramとの連携認証を行います。 次に、トリガーとしてGitHubを選択し、「プルリクエストが作成されたら」というアクションを設定し、監視したいリポジトリを指定します。 続き、オペレーションでHugging Faceを選択し、「テキストを要約」アクションを設定します。ここで、GitHubのトリガーから取得したプルリクエストの本文や差分情報などを要約対象のテキストとして指定します。 最後に、オペレーションでTelegramを選択し、「メッセージを送信」アクションを設定します。Hugging Faceで要約されたテキストをメッセージ内容に含め、通知先のチャットIDを指定して送信するように設定します。 ※「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
Hugging Faceの「テキストを要約」アクションでは、使用するAIモデル名や、要約の対象とするテキスト（例えば、プルリクエストのタイトル、本文、コミットメッセージなど）を、取得可能な情報の中から任意で指定してください。 Telegramの「メッセージを送信」アクションでは、通知メッセージのフォーマットや内容を自由にカスタマイズできるほか、通知を送信する先のチャットIDを、個人のチャットやグループチャットなど、運用に合わせて設定してください。 ■注意事項
GitHub、Hugging Face、Telegram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 スプレッドシートでアンケートが追加されたらHugging Faceで感情を分析し、結果をGoogle スプレッドシートに追加する
試してみる
■概要
Google スプレッドシートでアンケートが追加されたらHugging Faceで感情を分析し、結果をGoogle スプレッドシートに追加するフローです。
Yoomではプログラミング不要でアプリ間の連携ができるため、簡単にこのフローを実現することができます。
■このテンプレートをおすすめする方
1. Google スプレッドシートを業務に利用している方
・アンケート結果をGoogle スプレッドシートで管理している方
・Google スプレッドシートに蓄積された情報を基に、効率的な集計や分析を行いたい方
・テキストの分類や要約を自動化し、作業時間を短縮したい方
・分析結果を転記する手間を削減したい方
■このテンプレートを使うメリット
Google スプレッドシートでアンケート回答を管理している場合、回答登録のたびにHugging Faceでの感情分析を手動で行うのは手間がかかり、ミスが生じやすくなります。
このテンプレートを使えば、Google スプレッドシートに追加されたアンケート回答を自動的に Hugging Face で感情分析し、結果を同じスプレッドシートに同期できます。これにより、手作業による転記が不要となり、作業効率が向上します。
アンケート回答に含まれる感情や意見傾向をスムーズに分析し、マーケティングや営業活動に役立てられます。
■注意事項
・Google スプレッドシート、Hugging Face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。
・Hugging Faceの分析結果はカンマ(,)区切りのリストで出力されます。Split関数 を利用すれば、ラベルやスコアを分割して個別のセルに反映させることが可能です。
Google Driveに格納されたファイルをOCRで読み取り、Hugging Faceで分析してSlackに通知する
試してみる
■概要
「Google Driveに格納されたファイルをOCRで読み取り、Hugging Faceで分析してSlackに通知する」ワークフローは、ドキュメント管理と情報共有を効率化する業務ワークフローです。
■このテンプレートをおすすめする方
Google Drive上のファイルを効率的に管理・分析したいビジネスユーザー OCR技術を活用して文書データを自動化したい担当者 Hugging Faceを利用したデータ分析を業務に取り入れたい技術者 Slackを通じてチームと迅速に情報共有を行いたいプロジェクトマネージャー 業務フローの自動化で生産性向上を目指す企業のIT管理者
■このテンプレートを使うメリット
時間の節約：Google Driveに保存されたファイルを自動でOCR処理し、必要な情報を抽出することで手作業の時間を削減できます。 データの一貫性：Hugging Faceを用いた分析により、データの精度と一貫性が向上し、信頼性の高い情報提供が可能になります。 迅速な情報共有：分析結果をSlackに自動通知することで、チーム全体への情報伝達がスムーズになり、意思決定のスピードが向上します。 エラーの減少：自動化されたワークフローにより、手動入力時のヒューマンエラーを防ぎ、正確なデータ処理を実現します。
Googleフォームの回答内容をHugging Faceで分類して、Google スプレッドシートに追加する
試してみる
■概要
Googleフォームで収集したアンケート回答や問い合わせ内容の分類、そしてその結果の集計を手作業で行うのは手間がかかり、他の業務を圧迫することもある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フォームへの回答送信をトリガーに、Hugging Faceがテキスト内容を自動で分類し、その結果をGoogle スプレッドシートへ自動的に追加するため、こうした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フォームで収集したテキストデータの分類や集計に時間を要している担当者の方 Hugging Faceを利用したテキスト分類とGoogle スプレッドシートへの手動転記に手間を感じている方 顧客からのフィードバックや問い合わせ内容の分析を効率化したいと考えているマーケティング・カスタマーサポート担当者の方 ■このテンプレートを使うメリット
Googleフォームの回答内容がHugging Faceによって自動で分類され、Google スプレッドシートに記録されるため、手作業による分類やデータ入力の時間を短縮できます。 手作業による分類ミスやGoogle スプレッドシートへの転記漏れといったヒューマンエラーを防ぎ、データの正確性を向上させることができます。 ■フローボットの流れ
はじめに、GoogleフォームとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。この設定により、新しい回答が送信されるたびにワークフローが自動的に起動します。 続いて、オペレーションでHugging Faceを選択し、「テキストを分類」アクションを設定します。ここでGoogleフォームから取得した回答内容を指定し、Hugging Faceのモデルを利用してテキストを分類します。 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートを選択し、「行を追加する」などのアクションを設定し、Googleフォームの回答内容とHugging Faceによる分類結果を、指定したスプレッドシートの特定の列に自動で追加します。 ※「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
Hugging Faceの「テキストを分類」アクションでは、分類対象とするGoogleフォームの質問項目（テキスト）や、利用するHugging Faceのモデル名を任意で指定してください。 Google スプレッドシートのアクションでは、連携するスプレッドシートのIDやシート名、そしてどの列にフォームの回答データやHugging Faceの分類結果をそれぞれ記録するかを、ユーザーの管理方法に合わせて指定してください。 ■注意事項
Slackの投稿内容をリアルタイムにHugging Faceで要約する
試してみる
■概要
Slackでの活発な情報共有は便利ですが、次々と流れてくるメッセージを全て追うのは大変ではありませんか？
■このテンプレートをおすすめする方
Slackの複数チャンネルに参加し、情報過多で困っているビジネスパーソンの方 Hugging FaceのAIモデルを活用して、テキスト要約業務を自動化したい方 Slack上での議論や情報共有の内容を、手軽に把握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
Slackに投稿されたメッセージがHugging Faceによって自動で要約されるため、情報確認に費やしていた時間を短縮し、他の業務に集中できます。 大量のメッセージの中から重要なポイントを把握しやすくなり、情報見逃しのリスクを軽減することに繋がります。 ■フローボットの流れ
はじめに、SlackとHugging Face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（Webhook）」アクションを設定します。これにより、指定したSlackチャンネルへの新しいメッセージ投稿を検知します。 その後、オペレーションでHugging Faceを選択し、「テキストを要約」アクションを設定します。ここで、トリガーで取得したSlackのメッセージ内容をHugging Faceに渡し、要約処理を実行させます。 最後に、オペレーションで再度Slackを選択し、「スレッドにメッセージを送る」アクションを設定します。Hugging Faceによって要約されたテキストを、元のメッセージが投稿されたスレッドに自動で返信するよう設定します。 ※「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
Hugging Faceの「テキストを要約」アクションでは、使用するAIモデル名や、要約の対象とするテキスト（Slackの投稿メッセージなど）を任意で設定してください。 Slackの「スレッドにメッセージを送る」アクションでは、要約メッセージを投稿する先のチャンネルID、元のメッセージのタイムスタンプ、そして実際に投稿するメッセージ内容（Hugging Faceによる要約結果など）を任意で設定してください。 ■注意事項
Slack、Hugging Face、のそれぞれとYoomを連携してください。
まとめ
Hugging Face API連携を行うことで、これまで手作業で行っていたテキストの分類や要約、問い合わせ対応といった業務が自動化され、作業時間の大幅な削減やヒューマンエラーの防止に繋がります。 また、担当者が単純作業から解放されることで、分析や企画といった、本来注力すべきコア業務に集中できる環境も整います。
今回ご紹介したような業務自動化は、ノーコードツール「Yoom」を使うことで、プログラミングの知識がない方でも直感的な操作で実現できます。もしAIを活用した業務の自動化に興味があれば、ぜひ無料登録して、Yoomによる業務効率化を体験してみてください！
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