Googleフォームで回答が送信されたら、フォームの内容をもとにAIで購買需要の予測を行いNotionに追加する
試してみる
■概要
Googleフォームで収集した顧客の購買需要を予測してNotionなどのデータベースに入力する作業は、手間がかかり非効率だと感じていませんか？
また、手作業による分析では、担当者によるばらつきや入力ミスが発生する可能性も懸念されます。
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きっかけに、AIがフォームの内容から購買需要を予測します。
さらに、その結果をNotionへ自動で追加するため、登録業務の効率化が見込めるでしょう。
■このテンプレートをおすすめする方
- Googleフォームの回答に基づき、手作業で購買需要を分析しNotionで顧客情報を管理している方
- AIを活用した顧客分析に関心があるものの、専門知識がなく具体的な実行方法を模索している方
- フォーム回答からNotionへのデータ入力プロセスを自動化し、業務効率の向上を目指す方
■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をAIが自動で分析しNotionへ追加するため、これまで手作業で行っていたデータ処理や分析にかかる時間を短縮することができます。
- 手作業による分析の属人化やデータ転記に伴う入力間違い、情報のもれといったヒューマンエラーのリスクを軽減し、データの一貫性を保つことに繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、GoogleフォームとNotionをYoomと連携します。
- トリガーとして、Googleフォームの「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フローボットが起動します。
- 次に、AI機能「テキストを生成する」を選択し、Googleフォームから取得した回答内容を基に、購買需要を予測するための指示（プロンプト）をAIに与えます。
- 最後に、Notionの「レコードを追加する」を設定し、AIによって予測された購買需要と関連するフォームの回答内容を、指定したNotionのデータベース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
- 「テキストを生成する」では、プロンプト内で前段のトリガー（Googleフォームの回答）から取得した情報を変数として埋め込むことで、各回答に応じた動的な購買需要予測のテキストを生成することが可能です。
- Notionの「レコードを追加する」では、Googleフォームの回答内容やAIによる予測結果といった前段のステップで取得した値を割り当てるかなど、運用に合わせて柔軟にカスタムすることが可能です。
■注意事項
「過去の販売データや市場トレンドを分析して需要を予測する作業、もっと効率的にできないだろうか…」
「膨大な情報から傾向を読み解き、高精度な予測を立てるには専門知識も時間も足りない…」
このように、日々の業務において、需要予測の複雑さやそれに伴うデータ分析の負荷に頭を悩ませている方も多いのではないでしょうか？
もし、アンケートフォームで収集した顧客の声や、蓄積された販売実績などのデータを活用して、AIが自動で傾向を分析し、将来の需要を高精度に予測してくれるようになれば、より戦略的な意思決定や新たな施策の立案に貴重な時間を充てることができるようになります！
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簡単に設定可能で、導入にかかる手間や時間も最小限に抑えられるので、ぜひこの機会にAIを活用した需要予測の自動化を取り入れ、業務効率を飛躍的に向上させましょう！
とにかく早く試したい方へ
Yoomには、フォームで収集したデータをもとにAIで需要を予測する業務フロー自動化のテンプレートが用意されています。
「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フォームで回答が送信されたら、フォームの内容をもとにAIで購買需要の予測を行いNotionに追加する
試してみる
■概要
Googleフォームで収集した顧客の購買需要を予測してNotionなどのデータベースに入力する作業は、手間がかかり非効率だと感じていませんか？
また、手作業による分析では、担当者によるばらつきや入力ミスが発生する可能性も懸念されます。
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きっかけに、AIがフォームの内容から購買需要を予測します。
さらに、その結果をNotionへ自動で追加するため、登録業務の効率化が見込めるでしょう。
■このテンプレートをおすすめする方
- Googleフォームの回答に基づき、手作業で購買需要を分析しNotionで顧客情報を管理している方
- AIを活用した顧客分析に関心があるものの、専門知識がなく具体的な実行方法を模索している方
- フォーム回答からNotionへのデータ入力プロセスを自動化し、業務効率の向上を目指す方
■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をAIが自動で分析しNotionへ追加するため、これまで手作業で行っていたデータ処理や分析にかかる時間を短縮することができます。
- 手作業による分析の属人化やデータ転記に伴う入力間違い、情報のもれといったヒューマンエラーのリスクを軽減し、データの一貫性を保つことに繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、GoogleフォームとNotionをYoomと連携します。
- トリガーとして、Googleフォームの「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フローボットが起動します。
- 次に、AI機能「テキストを生成する」を選択し、Googleフォームから取得した回答内容を基に、購買需要を予測するための指示（プロンプト）をAIに与えます。
- 最後に、Notionの「レコードを追加する」を設定し、AIによって予測された購買需要と関連するフォームの回答内容を、指定したNotionのデータベース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
- 「テキストを生成する」では、プロンプト内で前段のトリガー（Googleフォームの回答）から取得した情報を変数として埋め込むことで、各回答に応じた動的な購買需要予測のテキストを生成することが可能です。
- Notionの「レコードを追加する」では、Googleフォームの回答内容やAIによる予測結果といった前段のステップで取得した値を割り当てるかなど、運用に合わせて柔軟にカスタムすることが可能です。
■注意事項
AIを活用した需要予測を自動化する方法
AI技術を活用して、これまで多くの時間と専門知識を要した需要予測業務を自動化する方法を、具体的なユースケースとともに紹介します。
手作業による分析や予測の限界を感じている方、よりデータに基づいた客観的な予測を行いたい方は、ぜひ参考にしてください。
これらの自動化を実現することで、予測精度の向上はもちろん、業務効率の大幅な改善が見込めます！
気になる内容があれば、ぜひクリックしてみてください！
フォームやデータベースの情報を基にAIで需要予測し、結果をデータベースサービスに記録する
Googleフォームのようなフォームサービスで収集したアンケート結果や、社内のデータベースに蓄積された販売実績・顧客データなどを活用してAIが将来の需要を予測し、その詳細な予測結果をNotionなどのデータベースサービスに自動で記録・整理します。
予測データの一元管理が可能になり、さらなる分析や戦略立案の精度が向上するかもしれません！
Googleフォームで回答が送信されたら、フォームの内容をもとにAIで購買需要の予測を行いNotionに追加する
試してみる
■概要
Googleフォームで収集した顧客の購買需要を予測してNotionなどのデータベースに入力する作業は、手間がかかり非効率だと感じていませんか？
また、手作業による分析では、担当者によるばらつきや入力ミスが発生する可能性も懸念されます。
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きっかけに、AIがフォームの内容から購買需要を予測します。
さらに、その結果をNotionへ自動で追加するため、登録業務の効率化が見込めるでしょう。
■このテンプレートをおすすめする方
- Googleフォームの回答に基づき、手作業で購買需要を分析しNotionで顧客情報を管理している方
- AIを活用した顧客分析に関心があるものの、専門知識がなく具体的な実行方法を模索している方
- フォーム回答からNotionへのデータ入力プロセスを自動化し、業務効率の向上を目指す方
■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をAIが自動で分析しNotionへ追加するため、これまで手作業で行っていたデータ処理や分析にかかる時間を短縮することができます。
- 手作業による分析の属人化やデータ転記に伴う入力間違い、情報のもれといったヒューマンエラーのリスクを軽減し、データの一貫性を保つことに繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、GoogleフォームとNotionをYoomと連携します。
- トリガーとして、Googleフォームの「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フローボットが起動します。
- 次に、AI機能「テキストを生成する」を選択し、Googleフォームから取得した回答内容を基に、購買需要を予測するための指示（プロンプト）をAIに与えます。
- 最後に、Notionの「レコードを追加する」を設定し、AIによって予測された購買需要と関連するフォームの回答内容を、指定したNotionのデータベース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
- 「テキストを生成する」では、プロンプト内で前段のトリガー（Googleフォームの回答）から取得した情報を変数として埋め込むことで、各回答に応じた動的な購買需要予測のテキストを生成することが可能です。
- Notionの「レコードを追加する」では、Googleフォームの回答内容やAIによる予測結果といった前段のステップで取得した値を割り当てるかなど、運用に合わせて柔軟にカスタムすることが可能です。
■注意事項
フォームやデータベースの情報を基にAIで需要予測し、結果をチャットツールに通知する
各種フォームサービスから送信された最新の市場調査データや、既存のデータベースに記録されている製品在庫情報などに基づいてAIがリアルタイムに需要を予測し、その重要な予測結果をSlackなどのチャットツールへ即座に自動通知が可能です！
関係部署間での迅速な情報共有が促進され、スピーディーな意思決定や対応策の検討を力強くサポートします。
Tallyでフォームが送信されたら、フォームの内容をもとにAIで購買需要の予測を行いSlackに通知する
試してみる
■概要
Tallyでフォームが送信されるたびに、その内容を確認し、購買需要を予測してSlackへ通知する作業は、手間がかかるのではないでしょうか？
特に、手作業での分析や通知は時間がかかり、本来の業務を圧迫することもあります。
このワークフローを活用すれば、Tallyのフォーム送信をきっかけに、AIによる購買需要の予測とSlackへの通知が自動化でき、情報共有の迅速化につながります。
■このテンプレートをおすすめする方
- Tallyで収集したフォーム情報を活用し、効率的な営業活動につなげたいと考えている方
- AIを活用してフォーム回答から見込み顧客の購買需要を予測したいと考えている方
- Slackへの手動通知に手間を感じており、リアルタイムな情報共有の仕組みを構築したい方
■このテンプレートを使うメリット
- Tallyのフォーム送信から購買需要の予測、Slack通知までを自動化し、手作業に費やしていた時間を短縮することができます。
- 手作業による情報の見落としや、Slackへの通知漏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、TallyとSlackをYoomと連携します。
- トリガーでTallyの「Form Submission（フォームが送信されたら）」というアクションを設定します。これにより、Tallyで新しいフォームが送信されるとフローが起動します。
- 次に、AI機能「テキストを生成する」アクションを設定し、Tallyフォームの回答内容をもとに購買需要を予測するよう指示します。
- 最後に、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が予測した購買需要の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
- AI機能で「テキストを生成する」オペレーションでは、どのようなプロンプト（指示文）で購買需要を予測させるかを任意で設定してください。前段のステップで取得したフォームの回答内容を変数として埋め込むことで、動的なテキスト生成が可能です。
- Slackへの通知オペレーションでは、通知先のチャンネルやメンション先を任意で設定してください。通知メッセージの本文も、固定のテキストだけでなく、AIによる予測結果やTallyフォームの内容を変数として埋め込み、状況に応じたメッセージを作成することが可能です。
■注意事項
- Tally、SlackのそれぞれとYoomを連携してください
フォームやデータベースの情報を基にAIで需要予測し、結果をメールツールに通知する
顧客からの問い合わせフォームを通じて得られたフィードバックや、定期的に更新される販売データベースの情報などをトリガーとしてAIが需要の変動を予測し、その分析結果や具体的な予測値をGmailなどのメールツールを通じて関係者や経営層へ自動報告が可能です。
定期的なレポート作成業務の負担を軽減しつつ、重要な予測情報を確実に共有できます。
フォームが送信されたら、フォームの内容をもとにAIで購買需要の予測を行いGmailで通知する
試してみる
■概要
フォームからのお問い合わせはビジネスチャンスですが、どのリードに優先的に対応すべきか、その判断に時間を要していませんか。
また、手作業での分析では、見逃しや対応の遅れが生じることもあります。
このワークフローを活用すれば、フォームが送信されると、その内容をAIが分析し購買需要を予測、結果をGmailで即座に通知するため、迅速かつ効果的なアプローチが可能になります。
■このテンプレートをおすすめする方
- フォームからのリードに対し、効率的な優先順位付けを行いたい方
- AIを活用して見込み顧客の質を見極め、マーケティング施策を最適化したい方
- 手作業による情報分析や通知業務の自動化に関心がある方
■このテンプレートを使うメリット
- フォーム送信内容に基づいたAIによる購買需要予測が自動で行われるため、見込み顧客の選定やアプローチ準備にかかる時間を短縮できます。
- 予測結果がGmailへ自動通知されることで、重要なリードへの迅速な対応を促し、機会損失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、GmailをYoomと連携します。
- トリガーで「フォームトリガー機能」を選択し、対象のフォームを作成・指定します。
- 次に、AI機能「テキストを生成する」アクションを設定し、フォームで送信された内容を基にAIが購買需要を予測するよう設定します。
- 最後に、Gmailの「メールを送る」アクションを設定し、AIによる予測結果を含む通知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
- テキストを生成するオペレーションでは、プロンプトにフォームから取得した情報を変数として組み込むことで、より具体的な内容に基づいた動的な予測文を作成できます。
- Gmailで通知メールを送るオペレーションでは、フォームの入力内容やAIの予測結果を変数として挿入し、パーソナライズされた通知を作成することが可能です。
■注意事項
Googleフォームの回答からAIで需要予測しNotionに記録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フォームで回答が送信された際に、その内容をもとにAIが購買需要を予測し、結果をNotionのデータベースに自動で追加・記録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フォームとNotionのマイアプリ連携
- テンプレートをコピー
- Googleフォームのトリガー設定とAI・Notion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フォームで回答が送信されたら、フォームの内容をもとにAIで購買需要の予測を行いNotionに追加する
試してみる
■概要
Googleフォームで収集した顧客の購買需要を予測してNotionなどのデータベースに入力する作業は、手間がかかり非効率だと感じていませんか？
また、手作業による分析では、担当者によるばらつきや入力ミスが発生する可能性も懸念されます。
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きっかけに、AIがフォームの内容から購買需要を予測します。
さらに、その結果をNotionへ自動で追加するため、登録業務の効率化が見込めるでしょう。
■このテンプレートをおすすめする方
- Googleフォームの回答に基づき、手作業で購買需要を分析しNotionで顧客情報を管理している方
- AIを活用した顧客分析に関心があるものの、専門知識がなく具体的な実行方法を模索している方
- フォーム回答からNotionへのデータ入力プロセスを自動化し、業務効率の向上を目指す方
■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をAIが自動で分析しNotionへ追加するため、これまで手作業で行っていたデータ処理や分析にかかる時間を短縮することができます。
- 手作業による分析の属人化やデータ転記に伴う入力間違い、情報のもれといったヒューマンエラーのリスクを軽減し、データの一貫性を保つことに繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、GoogleフォームとNotionをYoomと連携します。
- トリガーとして、Googleフォームの「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フローボットが起動します。
- 次に、AI機能「テキストを生成する」を選択し、Googleフォームから取得した回答内容を基に、購買需要を予測するための指示（プロンプト）をAIに与えます。
- 最後に、Notionの「レコードを追加する」を設定し、AIによって予測された購買需要と関連するフォームの回答内容を、指定したNotionのデータベース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
- 「テキストを生成する」では、プロンプト内で前段のトリガー（Googleフォームの回答）から取得した情報を変数として埋め込むことで、各回答に応じた動的な購買需要予測のテキストを生成することが可能です。
- Notionの「レコードを追加する」では、Googleフォームの回答内容やAIによる予測結果といった前段のステップで取得した値を割り当てるかなど、運用に合わせて柔軟にカスタムすることが可能です。
■注意事項
ステップ1: GoogleフォームとNotionのマイアプリ連携
まず、Yoomのアカウントにログインします。
まだYoomを利用したことがない方は、初めてのYoomをぜひご覧ください。
1.マイアプリをクリックした後、新規接続をクリックします。
2.入力欄からアプリ名で検索できます。
Googleフォームのマイアプリ登録
では、さっそくGoogleフォームからマイアプリ登録していきましょう！
入力欄にGoogleフォームと入力するとGoogleフォームのアイコンが表示されるので、アイコンをクリックします。
1.以下の画面が出てきますので、「Sign in with Google」をクリックしてください。
2.連携するアカウントを選んでください。
アカウントをクリックすると、追加アクセスを求められる場合があります。内容を確認し、問題がなければ設定を完了してください。
Notionのマイアプリ登録
まずはNotionで、以下のようなデータベースを作っておきましょう。
準備ができたら、Yoomに戻ってNotionを検索します。
1.以下の画面が出てきます。
「ページを選択する」をクリックしてください。
2.以下の画面が出てきます。
アクセスを許可するページを選択した後、「アクセスを許可する」をクリックしてください。
マイアプリ登録が成功すると、以下の画面が表示されます。
マイアプリの画面にGoogleフォームとNotionのアイコンが表示されているか確認してください。
ステップ2：テンプレートをコピー
以下のリンクから「試してみる」をクリックしてください。
Googleフォームで回答が送信されたら、フォームの内容をもとにAIで購買需要の予測を行いNotionに追加する
試してみる
■概要
Googleフォームで収集した顧客の購買需要を予測してNotionなどのデータベースに入力する作業は、手間がかかり非効率だと感じていませんか？
また、手作業による分析では、担当者によるばらつきや入力ミスが発生する可能性も懸念されます。
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きっかけに、AIがフォームの内容から購買需要を予測します。
さらに、その結果をNotionへ自動で追加するため、登録業務の効率化が見込めるでしょう。
■このテンプレートをおすすめする方
- Googleフォームの回答に基づき、手作業で購買需要を分析しNotionで顧客情報を管理している方
- AIを活用した顧客分析に関心があるものの、専門知識がなく具体的な実行方法を模索している方
- フォーム回答からNotionへのデータ入力プロセスを自動化し、業務効率の向上を目指す方
■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をAIが自動で分析しNotionへ追加するため、これまで手作業で行っていたデータ処理や分析にかかる時間を短縮することができます。
- 手作業による分析の属人化やデータ転記に伴う入力間違い、情報のもれといったヒューマンエラーのリスクを軽減し、データの一貫性を保つことに繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、GoogleフォームとNotionをYoomと連携します。
- トリガーとして、Googleフォームの「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フローボットが起動します。
- 次に、AI機能「テキストを生成する」を選択し、Googleフォームから取得した回答内容を基に、購買需要を予測するための指示（プロンプト）をAIに与えます。
- 最後に、Notionの「レコードを追加する」を設定し、AIによって予測された購買需要と関連するフォームの回答内容を、指定したNotionのデータベース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
- 「テキストを生成する」では、プロンプト内で前段のトリガー（Googleフォームの回答）から取得した情報を変数として埋め込むことで、各回答に応じた動的な購買需要予測のテキストを生成することが可能です。
- Notionの「レコードを追加する」では、Googleフォームの回答内容やAIによる予測結果といった前段のステップで取得した値を割り当てるかなど、運用に合わせて柔軟にカスタムすることが可能です。
■注意事項
以下の表示が出たら、テンプレートのコピーが成功です。
コピーしたテンプレートはマイプロジェクトに格納されます
ステップ3:フォームに回答が送信されたら起動するトリガーの設定
まず、一番上の「フォームに回答が送信されたら」のアイコンをクリックします。
Googleフォームと連携するアカウント情報はプルダウンから選択します。
トリガーには「フォームが送信されたら」を選びましょう。
入力が終わったら、「次へ」を押して進めてください。
各項目を設定していきます。
-
トリガーの起動間隔：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。
プランによって設定できる最短の間隔が異なるので、こちらで事前に確認してくださいね！
どれにするか悩んだら、まずは一番短い時間で試してみるのがおすすめです！
-
フォームID：URLの赤枠の箇所がフォームIDです。入力欄の下の注釈を確認しながら入力しましょう！
設定が終わったらテストのため、Googleフォームで回答者としてフォームに記入し、送信してください。
なお、今回はテストとして以下のフォームを使用しています。
回答が終わったらフローボットに戻り、テストをクリックしましょう。
テストが成功すると「テスト成功」の画面が表示され、Googleフォームから取得した情報を引用できるようになります。
詳しくは以下のリンク先を参照してください。
アウトプットについて
なお、今回は取得する値を変更しています。詳しい方法についてはこちらを参考にしてみてくださいね。
テストが終わったら、「保存する」をクリックするのを忘れないようにしましょう！
ステップ4:AIで購買予測をする設定
次に、「テキストを生成する」のアイコンをクリックします。
タイトルとアクションを設定します。
今回はデフォルトのままにしておきます。
なお、デフォルトのアクションでは、3タスクが使われます。
タスク実行数について詳しくはこちらを参考にしてみてください。
詳しい設定方法については以下のリンク先を参考にしてみてくださいね。
「テキストを生成する」の設定方法
各項目を設定していきます。
-
プロンプト：編集欄をクリックするとGoogleフォームから取得した情報を引用できます。ぜひ活用してくださいね。
-
言語：今回は日本語と入力しておきます。
設定が終わったら「テスト」をクリックしましょう！
「テスト成功」と表示されたら、「保存する」を押して完了です！
ステップ5:Notionに追加する設定
最後に、「レコードを追加する」のアイコンをクリックします。
Notionと連携するアカウント情報はプルダウンから選択します。
アクションには「レコードを追加する」を選びましょう。
データベースIDは入力欄をクリックすると候補が一覧で表示されるので、そこから選んでくださいね。
設定が終わったら「次へ」をクリックしましょう。
追加するレコードの値を設定していきます。
各項目は入力欄をクリックすると、AIによる購買需要の予測やGoogleフォームから取得した情報を引用できます。
各項目を手入力してしまうと、同じデータが何度もNotionに登録されてしまいます。「取得した値」から選ぶようにしてください。
すべて設定し終わったら、ちゃんと動作するかテストしてみましょう！
画面に「テスト成功」と表示されたら、保存して完了です。
テスト後は、Notionの画面でデータが反映されているか一度確認しておくと、より安心です！
ステップ6:テストと確認
おつかれさまでした！以上で設定はすべて完了です。
設定が終わると、以下のような画面が表示されます。
「トリガーをON」をクリックすると、フローボットが起動します。
以上が、Googleフォームで回答が送信されたら、フォームの内容をもとにAIで購買需要の予測を行いNotionに追加する方法でした！
テキスト生成機能を使ったその他の自動化例
今回ご紹介した購買需要の予測以外でも、AIを使用してさまざまな業務を自動化することが可能です。
もし気になるものがあればぜひこちらもお試しになってみてください！
Googleフォームの回答をもとに、AIコンサルで提案を生成しSlackに通知する
試してみる
■概要
Googleフォームで収集した顧客の声やアンケート回答をもとに、提案内容を考え、Slackでチームに共有する作業に手間を感じていませんか？
手作業での情報収集や提案作成は時間がかかり、対応の遅れや内容のばらつきも気になるところです。
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きっかけに、AIが自動でコンサルティング提案を生成しSlackへ通知するため、一連の業務を効率化し、迅速かつ質の高い対応を実現できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- Googleフォームでアンケートや問い合わせを管理し、提案作成までの時間を短縮したい方
- AIを活用して顧客への提案内容の検討を効率化し、その質を高めたいと考えている方
- Slackを利用して、生成された提案を迅速にチームへ共有し、連携を強化したい方
■このテンプレートを使うメリット
- Googleフォームの回答からSlackへの通知までが自動化されるため、これまで手作業で行っていた情報収集や提案作成、共有にかかる時間を削減できます。
- 手作業による情報の転記ミスや、提案内容の検討漏れといったヒューマンエラーを防ぎ、対応品質の安定化に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、GoogleフォームとSlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーとして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。この設定で、指定したGoogleフォームに新しい回答が送信されるとフローボットが起動します。
- 続いて、オペレーションとしてテキスト生成機能を選択し、「AIコンサルで助言を生成する」アクションを設定します。ここでGoogleフォームの回答内容をインプット情報として、AIによる提案や助言を生成させます。
- 最後に、オペレーションとしてSlackを選択し、「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定します。ここで、AIが生成した提案内容を指定したSlackチャンネルに自動で投稿します。
※「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設定では、自動化の対象としたい特定のフォームIDを任意で設定してください。これにより、意図したフォームの回答のみを処理の対象とすることができます。
- テキスト生成機能のアクション設定では、生成する助言の文字数に応じたアクションや、AIへの指示（プロンプト）、使用する言語（日本語、英語など）を任意で設定してください。目的に応じて最適なアウトプットが得られるよう調整します。
- Slackでメッセージを送信するアクション設定では、通知先のチャンネルIDや、投稿するメッセージのフォーマット（例えば、Googleフォームの回答内容とAIの助言をどのように組み合わせるかなど）を任意で設定してください。
■注意事項
- Googleフォーム、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。
- 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下記を参照ください。
https://intercom.help/yoom/ja/articles/6807133
Googleフォームの回答をもとに、AIでマーケティング分析をしてSlackに通知する
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顧客の声、そのデータを活用したマーケティング分析とチームへの共有に手間を感じていませんか？手作業での集計や分析、そしてSlackへの通知は時間がかかり、迅速な対応の妨げになることもあります。 このワークフローを活用すれば、Googleフォームに新しい回答が送信されると、AIが自動でマーケティング分析を行い、その結果をSlackへ通知するため、これらのプロセスを効率化し、よりスピーディーな情報共有を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
- Googleフォームの回答を手作業で集計・分析し、Slackで共有しているマーケティング担当者の方
- AIを活用してマーケティング分析の精度と速度を高めたいと考えているチームリーダーの方
- 定型的な報告業務から解放され、より戦略的な業務に時間を割き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フォームへの回答からAIによる分析、Slackへの通知までが自動化され、これまで手作業で行っていたデータ処理の時間を削減できます。
- 手作業による分析内容の転記ミスや、Slackへの通知漏れといったヒューマンエラーのリスク軽減に繋がり、情報の正確性が向上します。
■フローボットの流れ
- はじめに、GoogleフォームとSlack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。これにより、Googleフォームに新しい回答があるたびにフローが起動します。
- 次に、オペレーションでAI機能を選択し、「マーケティング分析をする」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データをAIに連携し、分析を実行させます。
- 最後に、オペレーションでSlackを選択し、「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定します。AIによる分析結果を、指定したSlackのチャンネルに自動でメッセージとして送信します。
※「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設定において、フローボットが新しい回答を確認しにいく起動間隔を任意で設定することが可能です。
- AI機能のオペレーションでは、どのようなマーケティング分析を行わせるか、具体的な指示内容（プロンプト）を自由にカスタマイズして設定してください。
- Slackに通知するメッセージ内容や、通知先のチャンネル、メンションするユーザーなどを任意で設定することが可能です。
■注意事項
Googleフォームの回答をAIで分析し、営業支援に関する情報をSlackに通知する
試してみる
■概要
Googleフォームで収集した顧客からの回答やアンケート結果の分析、そしてその内容をSlackへ通知する作業に手間を感じていませんか？ 手作業での分析や通知は、時間がかかる上に、重要な情報を見落とすリスクも伴います。 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、AIが自動で内容を分析し、営業支援に繋がる情報を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フォームの回答内容の分析とSlackへの通知を手作業で行っている方
- AIを活用して、顧客からのフィードバックを効率的に営業活動へ活かしたいと考えている方
- GoogleフォームとSlackを連携させ、情報共有の自動化を実現したいチームリーダーの方
■このテンプレートを使うメリット
- Googleフォームへの回答後、AIによる分析からSlackへの通知までが自動化されるため、手作業による情報処理の時間を削減できます。
- AIが回答内容を分析し、重要なポイントを抽出して通知するため、手作業による見落としや分析のばらつき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フォームとSlack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。これにより、指定したGoogleフォームに新しい回答が送信されるとフローが起動します。
- 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フォームから受け取った回答内容をAIに分析させます。
- 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が生成した分析結果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フォームのトリガー設定では、フローを起動する対象となる任意のフォームを指定してください。
- AI機能の「テキストを生成する」アクションでは、AIに分析させるための指示（プロンプト）を自由にカスタマイズできます。例えば、特定のキーワードに注目させる、要約の長さを指定するなど、目的に応じた設定が可能です。また、定型文やGoogleフォームで取得した情報を変数としてプロンプトに組み込むこともできます。
- Slackでメッセージを送信するアクションでは、通知先のチャンネルやダイレクトメッセージを任意で設定できます。メッセージ本文も、固定のテキストだけでなく、AIの分析結果やGoogleフォームの回答内容といった前段階で取得した値を変数として埋め込み、より具体的な情報を通知するようにカスタムが可能です。
■注意事項
まとめ
AIを活用して需要予測を自動化することで、これまで手作業で行っていた煩雑なデータ収集、市場トレンドの分析、複雑な計算といったプロセスにかかる膨大な時間と労力を大幅に削減し、人的ミスによる予測のブレを防ぎながら客観的で高精度な予測を実現できます。
これにより、企業はより迅速かつ的確な在庫管理、生産計画、販売戦略を立案できるようになり、機会損失の最小化や収益最大化といったビジネス目標の達成に貢献できるかもしれません！
今回ご紹介したような、AIを用いた高度な分析や予測を含む業務プロセスの自動化を実現できるノーコードツール「Yoom」をご利用いただければ、プログラミングの専門知識がない方でも、まるでブロックを組み合わせるかのように直感的な操作で簡単に業務フローを設計・構築できます！
もし日々の業務で繰り返し発生する作業の自動化や、AIを活用した業務効率の向上に少しでも興味を持っていただけたなら、ぜひこちらから無料登録して、Yoomによる業務効率化を体験してみてください！
