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n8nで実現するシステム連携｜AIやMCPとの連携から料金・セキュリティまで解説
ワークフロー自動化ツールの「n8n」は、その圧倒的な自由度とAI連携の深さから、エンジニアや高度な自動化を目指す企業の間で急速に注目を集めています。
従来の「ツールを繋ぐ」だけの自動化を超え、AIエージェントの基盤（ハブ）としての存在感を強めており、業務効率化の可能性を大きく広げているのです。
本記事では、n8nの基本概要からAIやMCPとの連携手順までを網羅的に解説。
ツール選定に迷っている方や、セキュアで高度な自律型ワークフローを構築したい方は、ぜひ最後までご覧ください！
🛠️n8nとは？基本概要
n8nはオープンソースベースのワークフロー自動化ツールで、自由度の高さや柔軟な拡張性を特徴としています。
単なる自動化ツールを超え、AIエージェントの基盤へと進化を遂げたn8nの、現在の立ち位置と特徴を見ていきましょう。
読み方と名前の由来
n8nの読み方は「エヌ・エイト・エヌ」です。名前は「node」と「automation」を組み合わせた「nodemation」に由来します。
「n」と「n」の間に8文字があることにちなんだ名前で、ノードを線でつないで処理を組み立てるビジュアルなUIが特徴です。
エンジニア文化を象徴するネーミングであり、視覚的に複雑な処理を構造化できる点が、世界中の開発者から支持される大きな理由の一つとなっています。
ノーコード・ローコードの境界線
n8nは、プログラミング不要で使えるノーコードの利便性と、JavaScriptを直接記述できるローコードの柔軟性を併せ持っています。
標準的なノードを繋ぐだけで多くの自動化が可能ですが、必要に応じてコードを書くことで、標準機能にはない複雑な計算やデータ加工も自在に行えます。
この自由度の高さが、技術的な制約によって自動化を諦めたくないプロフェッショナル層に選ばれる決め手です。
AIエージェント基盤への進化
近年、n8nは単なるデータ転送ツールから「AIエージェントのハブ」へと進化しました。
AI AgentノードやLangChainとの統合により、ワークフロー自体が思考し、判断を下す能力を持っています。
「入力された文脈をAIが理解し、状況に応じて最適なノードを呼び出してタスクを完遂する」
自律的なワークフロー構築が可能になったことは非常に大きな変化であるといえるでしょう。
🌼YoomはAI連携をさらに高度化できます
n8nによる自動化は非常に柔軟で強力な反面、日本固有のSaaSとの連携設定や、複雑な承認ステップの構築には専門的な知識が必要になることもあります。
Yoomを活用することで、ノーコードで日本国内のSaaSとシームレスに繋がり、AIが判断を下す高度なワークフローも直感的に構築可能です。
「これなら自分でもできそう！」と感じた方は、ぜひ以下からYoomを試してみてください。
受注情報と生産ラインの稼働データをもとに、納期や制約条件を考慮した製造順序・スケジュールを自動で立案するAIワーカーです。遅延リスクや稼働率の偏りが見込まれる場合はライン振り替えや残業の要否も提示するため、受注変動や急な仕様変更のたびに生産計画の組み直しに追われている製造・生産管理担当の方や、複数ラインの調整を仕組み化したい工場マネージャーの方におすすめです。
- 「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」をご参照ください。
- 毎週発生する在庫確認と発注メール作成の業務を自動化し、工数を削減したい担当者の方
- 在庫・需要予測に基づいた適切な発注案の作成をAIでサポートし、業務の標準化を図りたい管理職の方
- 自動で発注案を作成しつつ、誤送信を防ぐために最終的な送信判断は人の手で行いたい慎重な運用を希望する方
- 在庫や需要データが定期的に自動集計され、Gmailの下書きが作成されるため、発注メール作成の手間を省き業務効率を向上させます。
- 最新のデータに基づきAIが自動で下書きを構成するため、手作業による転記ミスや発注漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
- はじめに、Gmail、Google スプレッドシート、SlackをYoomと連携します
- 次に、トリガーで、スケジュールを選択し、「毎週起動」するように設定します
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、在庫や需要データをもとに発注メールの下書き生成、Slack通知までを自動化するスキル（指示）の作成とツール・アクション設定を行います。
■このワークフローのカスタムポイント
- スケジュールトリガーは、任意の日時に起動するように設定できます。
- Google スプレッドシートの設定では、在庫数や需要予測、発注先リストが入力されているシートやセル範囲を任意で指定してください。
- AIワーカーのプロンプト（指示）を調整することで、自社の形式に合わせた丁寧なメール文面や簡潔な報告スタイルに変更することが可能です。
- Slackの通知先を個別の担当者や特定のチャンネルに設定し、確認漏れが起きないようカスタマイズしてください。
- Gmail、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。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ワーカーはスキ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。
💡n8nでできること：連携・自動化・AI処理
n8nを活用すれば、日常のルーチンワークからAIを駆使した高度な意思決定プロセスまで、あらゆる業務を効率化できます。
ここでは、その自由度の高さを象徴する3つの主要な機能と、具体的な活用シーンについて解説。
複数SaaSをまたぐイベント起点ワークフロー
n8nの基本は、特定のイベントをトリガーに複数のアプリを動かすことです。
- 「問い合わせフォームへの入力」を検知
- チャットツールに通知
- 同時にデータベースツールに顧客データを登録
- AIで回答の下書きを作成
といった一連の流れを一つの線でつなげられます。
多数のアプリをまたぐ複雑な処理でも、分岐やループを駆使して柔軟に設計できるため、組織全体のオペレーションを一つのワークフローとして統合・自動化することが可能です。
n8nの使い方についてはこちらの記事もチェック！ → n8nの使い方入門ガイド｜AIで毎日のルーティン業務を自動化する最短ステップ
自律的に判断するAI Agentノードの仕組み
AI Agentノードは、AIに役割とツールを与えることで、自律的な作業を実現します。
例えば、AIに「カスタマーサポート」という役割と「過去のFAQ」「社内ナレッジ」を与えれば、ユーザーの質問に応じて自ら情報を探し出し、最適な回答を組み立てます。
プログラミングで一から条件分岐を書く必要はなく、AIがその場で判断して必要なツールを使い分けるため、非構造的なデータや複雑な要望に対しても柔軟に対応できるのが強みです。
n8nのワークフローの仕組みについてはこちらの記事もチェック！ → n8nの使い方・料金・活用事例を徹底解説！ZapierやDifyとの違いは？
HTTP Requestによる独自APIとの接続
標準で対応していないツールや自社開発のシステムでも、APIが公開されていれば、HTTP Requestノードを使って連携できる可能性があります。
認証設定やJSONデータの扱いも直感的に行えるため、海外製ツールに多い「日本国内のSaaSに対応していない」という不満も、APIを直接叩くことで解決。
この拡張性の高さにより、n8nは既存のIT資産を活かしつつ、最新の自動化技術を取り入れるためのツールとして機能します。
HTTP Requestを活用した自動化フロー構築について、こちらの記事もチェック！ → 【Typebot API】各種アプリとの連携方法から活用事例まで徹底解説
🔗n8nのAI連携機能とMCP対応
n8nは、MCP（Model Context Protocol）に対応しており、外部のAIクライアントからn8nのワークフローをツールとして利用したり、n8nのAI Agentから外部MCPサーバーのツールを呼び出したりできます。
AIエージェントとしての実用性がさらに高まっています。
AIエージェントを「ハブ」にする
n8nの「MCP Server Trigger」を使うと、設定したワークフローを外部のMCPクライアントにツールとして公開できます。
また、「MCP Client Tool」などを使えば、n8nのAI Agentから外部MCPサーバーのツールを呼び出すことも可能。
例えば、n8nで作った「在庫確認から発注までを行うフロー」をMCP経由でAIに教えれば、ユーザーが対話型AIに「在庫を補充しておいて」と指示するだけで、AIが背後でn8nを呼び出し、タスクを実行。
ワークフローがAIの一部として機能する、新しい自動化の形を実現しています。
外部ツール連携
MCP対応の恩恵は、開発ツールやデスクトップアプリとの連携にも及びます。
例えば、AIエディタのClaude Desktopとn8n。
n8nを通じて、権限を設定した社内データや業務フローにアクセスできるようになります。
n8nが情報の仲介役となることで、認証や権限を設定したうえでローカルのAIツールにアクセス権と実行能力を付与できることは、大きなメリットとなるでしょう。
Guardrailsノードによる機密情報（PII）の保護
AIにデータを渡す際のセキュリティ懸念を払拭するのが「Guardrails」ノードです。
AIに送信する前のテキストやAIの出力に対して、
- 設定した安全性
- セキュリティ
- コンテンツのルール
を適用できます。
さらに、設定した種類の個人情報や秘密情報などを検出して、プレースホルダーに置き換えることも可能。
ルール違反が検出された場合は、失敗分岐へルーティングするなど、後続処理を止めるフローを構築できます。
🛡️n8n 2.0で進化したセキュリティと運用設計
最新のn8n 2.0では、エンタープライズ利用に耐えうるセキュリティ機能が大幅に強化されました。
最初から安全である設計への移行について、主要なアップデートを紹介します。
初期状態で安全な設計
n8n 2.0では「セキュア・バイ・デフォルト」の考え方が徹底されました。
※セキュアバイデフォルト（Secure by Default）：製品やシステムの設計段階から、初期設定で安全性を最優先にするセキュリティ基準のこと
以前はユーザーの設定に依存していたセキュリティ対策が、初期状態から強力に適用されています。
例えば、Codeノードから環境変数へアクセスする機能がデフォルトでブロックされるほか、任意のコマンド実行やローカルファイルの監視につながるExecuteCommandノードとLocalFileTriggerノードも、初期設定で無効になっています。
これらが標準化されたことで、管理者が特別に意識しなくても、重大な設定ミスや情報の露出を防げるように。
組織全体で安全に自動化を推進するための基盤が、より強固になりました。
※利用環境に応じた権限設定、認証、ネットワーク制御、バックアップなどの運用設計は引き続き必要
コード隔離実行（Task Runners）による安定運用
「Task Runners」は、Codeノードの実行をn8nのメインプロセスから分離して実行する仕組みです。
コード実行を分離することで、メインプロセスへの影響を抑えやすくなります。
必要な実行環境や依存パッケージを管理しやすくなるため、依存関係の競合を避け、常に安定した状態で複数のワークフローを並行稼働させることが可能です。
Task Runnersを使うメリットまとめ
- セキュリティ向上：Codeノードの処理を分離し、メインサーバーへの悪影響を抑えやすくする
- リソース管理とスケーラビリティの最適化：重いデータ加工やPython処理を実行してもメインプロセスが応答不能になるのを防止
- サードパーティライブラリの利用環境整備：Python環境における依存パッケージの追加や環境管理が整理しやすくなる
環境変数アクセスの制限
n8n 2.0では、Codeノードから環境変数へアクセスする機能がデフォルトでブロックされています。
必要な場合は設定を変更できますが、機密情報は環境変数を直接参照するのではなく、認証情報（Credential）などの安全な仕組みで管理することが推奨されているのです。
ワークフローを作成する開発者が意図せず機密情報に触れてしまうリスクを最小限に抑えられます。
主な2つの制限ルール
🌟n8nと併せて検討したい！YoomのAI連携テンプレート
n8nの高度な処理能力と組み合わせることで、日本国内の業務フローを劇的に効率化できるYoomのテンプレートを紹介します。
AIワーカーが「人の判断」を模倣し、業務の質を高めます。
多言語問い合わせ回答サポーター
グローバル展開を支援するこのAIワーカーは、多言語で届く問い合わせに対し、AIが文脈を読み取って回答案を作成します。
言語の壁を取り払い、サポート品質の均一化とスピードアップを同時に実現したいチームに最適です。
Notionのナレッジを活用して多言語の問い合わせを分析し、Gmailでの下書き作成、Slackへ回答案を共有するAIワーカーです。自社のガイドラインに沿った一次回答を素早く準備できるため、カスタマーサポートの負担軽減や対応スピードの向上を求める方におすすめです。
■このAIワーカーをおすすめする方
- 海外顧客からの多言語の問い合わせ対応を効率化し、レスポンスを早めたいカスタマーサポート担当者の方
- NotionでFAQやマニュアルを管理しており、それらを回答作成に有効活用したいチームリーダーの方
- 言語ごとに担当者を置くのが難しく、AIを活用して少人数で質の高い多言語対応を実現したい経営者の方
■AIワーカー設定の流れ
- AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本情報を設定します。
- Slack、Notion、GmailをYoomとマイアプリ連携し、AIワーカーが使用するアクションを設定します。必要に応じて、他のチャットツールやデータベースに変更することも可能です。
- 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対応基準に合わせて編集します。
■このAIワーカーのカスタムポイント
- マニュアル内の「#回答のトーン＆マナー設定」に、自社のブランドイメージに合わせた言葉遣いを設定してください。これにより、AIが自社のトーンに合わせた自然な返信文を作成できるようになります。
- マニュアル内の「#問い合わせの優先度判定基準」を調整することで、自社の業務フローに合わせた緊急度判定が可能になり、対応の優先順位付けが明確になります。
- Slack、Notion、GmailとYoomを連携してください。
- 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。
市場トレンドリサーチ担当
特定のテーマに関する情報をネット上から収集し、重要なポイントを整理してレポート化します。
何時間もかけて行っていたリサーチ業務をAIに任せることで、より戦略的な意思決定に時間を使えるようになります。
ビジネスアイデアや新商品・サービスの情報をもとに、関連キーワードの洗い出しや検索意図の分析、最新の市場トレンドや競合状況の調査をWebで自動実行し、kintoneへの登録やChatworkでの共有まで代行するAIワーカーです。情報の鮮度を保ちながらリサーチを効率化できるため、コンテンツ企画や戦略立案を加速させたいマーケティング担当者におすすめです。
- 新商品やサービスの企画にあたり、関連キーワードやユーザーニーズを効率的に調査したいマーケティング担当者の方
- キーワード調査や競合分析などのルーティンワークを効率化し、コンテンツ企画や施策立案に集中したいマーケティング担当者の方
- 調査結果をkintoneやChatworkへ手作業で転記・共有する工数を削減し、チーム内での情報共有を円滑にしたい方
- AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本情報を設定します。
- AIワーカー内で使用するkintoneとChatworkをYoomの「マイアプリ連携」から接続し、必要なアクションを設定します。調査項目や通知先に応じて、普段お使いの他のアプリに変更することも可能です。
- AIワーカーへの指示書となる「スキル」に、提供されたマニュアルを基に自社の運用ルールを反映させます。
■ このAIワーカーのカスタムポイント
- スキル内の「#分類・判定基準」という項目に、「【トレンド】：SNSやニュースで話題となっている最新の動向」のように【トレンド】【競合】【キーワード】の定義を自社の視点に合わせて設定してください。これにより、AIが自社にとって本当に価値のある情報を精度高く抽出できるようになります。
- スキル内の「出力フォーマット」にSWOT分析などの特定の形式を指定することで、実務ですぐに活用できるレポートを自動で生成させることが可能です。
- Chatworkでの通知先ルームIDや、kintoneのアプリIDを自社の環境に合わせて指定することで、既存のワークフローに簡単に組み込むことができます。
■注意事項
- kintone、ChatworkとYoomを連携してください。
- kintone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。詳しくは、料金プランのページをご参照ください。
- 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」をご参照ください。
- 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。
💰n8nの料金体系：Cloud版とセルフホスト版の選び方
Cloud版は運用負担を抑えやすい一方、セルフホスト版ではサーバー管理やセキュリティ対策などの運用コストを考慮する必要があります。
標準的なプランと、選択のポイントを見ていきましょう。
実行回数ベースのコストメリット
n8n Cloudは、基本的に月間のワークフロー実行回数を基準に料金が決まります。
多くのツールがステップ数ごとに課金されるのに対し、n8nは一つのフローの中でどれだけ大量のステップを動かしても「1回」とカウントされるのです。
そのため、複雑で長いワークフローでも料金を見積もりやすいというメリットがあります。
セルフホスト版で運用コストが発生する理由
コミュニティ版は無料で利用できますが、
- サーバー管理
- アップデート
- バックアップ
- セキュリティ対策
といった目に見えない運用コストが常につきまといます。
インフラの専門知識がない場合、トラブル対応だけで数日を費やしてしまうリスクもあり、結果としてCloud版の料金を払うよりも高くつくケースが少なくありません。
業務を止めないためには、保守をn8n側に任せられるCloud版が最適な選択肢だと考えられるでしょう。
AIクレジットの仕組み
n8n Cloudでは、Starterプランを含む一部のプランにAI Assistantクレジットが含まれており、複雑なワークフロー作成を自然言語でサポートしてくれます。
AI機能はプランごとに設定されたクレジットを消費する仕組みですが、最新のAIモデルをすぐに活用できるメリットは大きいといえるでしょう。
自社の実行頻度とAIによる自動化の重要度を天秤にかけて、無理のないプラン選びを行うことが大切です。
📂n8n導入で失敗しないための運用体制
ツールの導入自体は簡単ですが、それを継続的に運用し、成果を出し続けるには仕組みが必要です。
現場でよくある失敗を防ぐためのポイントを整理します。
ワークフローオーナーと保守担当の役割分担
「作った本人が退職して誰も直せない」という状況を防ぐため、各ワークフローには必ず正副2名の担当者を割り当ててください。
n8nは自由度が高い分、個人の癖が出やすいツールです。
- 共有のフォルダ構成
- タグ付け
- 処理内容
をコメントとしてノード内に残すといった標準的なルールを最初から策定しておくことで、属人化を排除し、組織としての持続性を確保できます。
エラー通知とメンテナンスの管理ルール
すべてのエラーを一律に通知すると、次第に無視されるようになります。
そこで、APIキーの期限切れなどの「即時対応が必要な致命的エラー」と、データ不備などの「後で確認すれば良いエラー」を切り分け、通知先や頻度を変えることが重要です。
運用状況に応じて定期的に実行履歴を確認し、成功率が低いフローの改善や不要になったフローの停止を行うメンテナンスの時間を設けるようにしましょう。
重要な業務では、週次など確認頻度をあらかじめ決めておくと安心です。
段階的なAI導入
いきなり全自動で処理を行うAIを作ろうとすると、その複雑さに挫折しがち。
まずは
- 届いたメールを3つのカテゴリに自動分類する
- 領収書の写真から金額だけを抽出する
- 生成結果を1つのデータベースツールに自動転記させる
といった、結果の正誤がはっきり分かる小さなタスクから始めましょう。
そこでAIの特性を理解し、プロンプトの調整やエラーへの対処法を学んだ後に、より広範囲な判断を伴うワークフローへと拡大していくのが、失敗しない着実な進め方です。
💡「n8nとYoomの併用」という新常識
n8nの自由度とYoomの使いやすさ・国内連携力を組み合わせることで、自動化の死角がなくなります。
なぜ日本企業において併用が重要なのか、その理由を3つの視点から整理します。
日本型の承認ワークフロー
自律型AIの活用は魅力的ですが、予期せぬ挙動への不安も残ります。
そこで、高度な判断はn8nのAIが行い、
- 入金処理
- 通知送信
- 承認実行
などの最終的な実行の直前でYoomの承認ステップを挟むフローが最適な手段として候補にあがるでしょう。
担当者がYoom上で承認した時だけ処理が進むように設計すれば、AIの利便性を享受しつつ、責任の所在を明確にした日本企業らしい安全な運用が実現できます。
Yoomで構築できる承認フローについてはこちらの記事もチェック！ → DocuSignの承認フローを自動化する方法
国内SaaS連携のラストワンマイルを埋める接続性
n8nはグローバルなAPIには強いものの、
- kintone
- freee
- カオナビ
といった日本固有のSaaSとの接続には、自らAPIを組み込む手間が発生しがちです。
一方、Yoomは国内ツールに対応しており、簡単な操作だけで連携設定が完了します。
Yoomを国内連携のハブとし、そこからn8nの高度な処理へデータを渡す構成をとれば、開発工数を大幅に削減しながら、社内のあらゆるツールを繋ぎ合わせることが可能となるはずです。
国内SaaSの実用性を実感しているユーザー事例をチェック！ → 株式会社第一住建ホールディングスの導入事例
「情シス不足」を解消する民主化された自動化基盤
n8nはプログラミング要素を含むため情シスやエンジニアが、Yoomは直感的なため現場の担当者が、という分担が可能。
エンジニアはn8nで複雑なバックエンド処理や共通のAPI基盤を構築し、現場はそれをパーツとしてYoom上で活用して自身の業務を組む。
この役割分担により、IT部門への依頼が集中するボトルネックを解消し、現場主導のDXを全社的に加速させることができます。
現場のDX促進を実現したユーザー事例をチェック！ → 敬愛会の導入事例
📝まとめ
n8nは、自由な発想を形にできる強力なキャンバスです。
最新のAI連携やMCPへの対応により、その可能性は従来の自動化の枠を大きく超えています。
一方で、日本独自のビジネス慣習やSaaS連携をスムーズに進めるには、Yoomのような日本国内に強いツールをパートナーに据えることが、成功への最短ルートとなるでしょう。
両者の強みを掛け合わせ、あなたの組織に最適な自動化の形を見つけてくださいね。
🤖Yoomでできること
n8nとの連携やAI活用は便利な反面、複雑な設定やエラー対応に追われるといった手間がかかるものです。
Yoomを活用することで、設定の悩みから解放され、本来注力すべき戦略立案や新規事業の創出などのコア業務に集中できるようになります。
「これなら自分でもできそう！」と感じた方は、ぜひ以下からYoomを試してみてください。
申請内容をもとに承認ルートを自動判定し、承認依頼の通知や次の承認者への回付、否認時の連絡、完了報告と承認履歴の記録まで一連の手続きをまとめて処理するAIワーカーです。経費精算や購買申請の承認フローを手作業で管理しており、対応漏れや回付の煩雑さを解消したい総務・経理担当の方や、複数の承認ステップがある稟議フローの進捗管理の手間を減らしたいマネージャーの方におすすめです。
また、承認者となる方を「チームメイト」として事前に設定しておくと、AIワーカーが判断した承認者に対して自動で承認依頼を送ることができます。
- 「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」をご参照ください。
- Google スプレッドシートを用いたデータ集計や分析、報告書作成に時間を要している方
- AIを業務に活用し、属人化しがちな定例報告業務を仕組み化したいと考えている方
- データに基づいた質の高い定例報告を、効率的に実施したいチームのマネージャーの方
- スケジュールに合わせて自動で報告書が作成されるため、データ収集や資料作成にかかっていた時間を他の業務に充てることができます。
- AIが設定された指示に基づき分析と資料作成を行うため、担当者による内容のばらつきや品質の差が減り、報告業務の標準化に繋がります。
- はじめに、Google スプレッドシートとGoogleドキュメントをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガーを選択し、週次や月次など、フローを起動したい任意のスケジュールを設定します。
- 次に、オペレーションでAIワーカーを選択し、Google スプレッドシートのデータを分析してGoogleドキュメントに報告書を出力するための指示を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- スケジュールトリガーでは、日次、週次、月次など、任意の実行タイミングを設定してください。
- AIワーカーへの指示内容は、分析の観点や報告書のフォーマットに合わせて任意で設定することが可能です。
- 分析対象となるGoogle スプレッドシートのファイルや、連携するGoogleアカウントも任意で設定できます。
- Google スプレッドシート、Googleドキュメントのそれぞれと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。
出典1：n8n/出典：カスタマーサポート(n8nテンプレート)
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
