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【Make AI】Workflow Automationの構築ガイド！「判断」を自動化するAIの活用方法
AIを活用した業務効率化は、単なるデータの転記から高度な推論と判断を自動化するフェーズへと進化しました。
本記事では、世界的な自動化プラットフォームMakeのAI機能を中心に、次世代のワークフロー構築術と日常業務での活用方法について詳しく解説します。
🤖AIワークフロー自動化がもたらす業務変革
AIワークフローの登場により、文脈を理解し、状況に応じた最適なアクションを選択する「意思決定の自動化」が可能になっています。
この変革は、現場のオペレーションを根本から変えようとしているのです。
非構造化データをビジネスの力に変える
ビジネス現場には、
- メールの本文
- 音声ログ
- 手書きのメモ
といった「非構造化データ」が溢れています。
これまでは担当者が目を通し、必要な情報を抜き出す必要がありましたが、AIワークフローはこの工程を代行。
例えば、自由記述のアンケート結果から、顧客の本音や改善のヒントをポジティブ・ネガティブの感情分析と共に自動抽出し、マーケティング施策へ反映、という複雑なフローをAIに任せられるようになったのです。
常時稼働するバーチャルな意思決定者
AIワークフローは、夜間や休日を問わず常に稼働し、
- 海外からの緊急の問い合わせを受信
- AIが内容の重要度を推論
- 結果をもとに一次回答を提示
- 例外処理：重要度が高い場合のみ担当者にアラートを送る
というように、判断を含めた一連の作業を担当者の代わりに行います。
レスポンスの遅れによる機会損失を最小限に抑えつつ、従業員のワークライフバランスを守るという、相反する課題を同時に解決できるようになりました。
ヒューマンエラーを排除する「AIによるダブルチェック」
どれほど注意深い人間でも、疲労や思い込みによるミスは避けられません。
AIワークフローを業務フローの中に組み込むことで、人が行った作業の妥当性をAIが素早く検証するダブルチェックの自動化が実現します。
数値の異常値検知や契約書内の矛盾点の指摘など、AIが冷徹かつ客観的にデータを監視し続けることで、組織全体のガバナンスレベルを飛躍的に向上させることが期待できるでしょう。
🚀Yoomは複雑なAI連携を含むワークフローを構築できます
AIによる自動化は非常に便利な反面、複雑なプロンプト管理やツール間の連携設定には専門的な知識と多大な工数がかかりますが、そんな問題もYoomなら解決できます！
Yoomを活用することで、専門知識が必要な設定作業から解放され、本来注力すべき戦略立案や新規事業の開拓といったクリエイティブなコア業務に集中できるようになるでしょう。
「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。
自社のガイドラインに基づき、広告案や契約テキストのリスクチェックを自律的に実行してSlackに通知するAIワーカーです。問題箇所の特定や修正案の提示まで行えるため、審査業務の属人化解消や精度向上を実現し、確認作業の負担を軽減したい担当者におすすめです。
- 広告審査や法務チェックの一次確認に時間を取られ、本来集中すべき重要業務が圧迫されている審査担当者の方
- 社内の審査基準が多岐にわたり、チェックの抜け漏れや属人化を解消して審査の質を一定に保ちたいチームリーダーの方
- リスク管理を徹底しつつ、自社の運用ルールに基づいた迅速なコンテンツ配信を実現したい経営者の方
- AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行い、AIにどのような立場で業務を行うかを指示します。
- AIワーカー内で使用するSlackをYoomと連携し、チェック結果を通知するためのアクションを設定します。普段お使いの他のアプリ（ChatworkやMicrosoft Teamsなど）に変更・設定することも可能です。
- 最後に、AIワーカーへの指示書である「マニュアル」を、自社の審査ルールやガイドラインに合わせて作成・編集します。
- マニュアル内の「自社審査ガイドライン」という項目に、不適切な比較表現や誇大・誤認防止ルールなど、自社が定める具体的な判断基準を設定してください。これにより、AIがブランドイメージや表現の適切さを正確に判断できるようになります。
- マニュアル内の「禁止表現・リスク判定基準」という項目に、社内で使用を制限している「絶対禁止ワード」や「言い換え推奨ワード」をリスト化して設定してください。
- Slackのアクションでは、審査結果を通知するチャンネルを任意で設定してください。これにより、特定のプロジェクトチームや審査担当者へダイレクトに情報を届けることができます。
- Slack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」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。
■このテンプレートをおすすめする方
- LINE公式アカウントからの予約管理を手作業で行っており、対応漏れや入力ミスをなくしたい店舗運営者の方
- 営業時間外でも24時間体制で、予約受付や一般的な質問への回答を自動で行いたい美容室や飲食店の担当の方
- GoogleカレンダーとLINE公式アカウントを連携させ、予約管理を効率化したいと考えている経営者の方
■このテンプレートを使うメリット
- LINE公式アカウントでのメッセージ受信から予約登録までが自動化されるため、これまで受付対応に費やしていた時間を短縮し、本来の業務に集中できます。
- AIワーカーが問い合わせ内容を即座に判断して回答するため、顧客を待たせることなく満足度の向上に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、LINE公式アカウント、Googleカレンダー、Google スプレッドシート、SlackをYoomと連携します
- トリガーで、LINE公式アカウントの「ユーザーからメッセージを受けとったら」を設定します
- 次に、AIワーカーで、メッセージの意図を高度に解析・分岐し、予約希望または問い合わせを処理するためのスキルを作成します。この際、LINE公式アカウント、Googleカレンダー、Google スプレッドシート、Slackのそれぞれのアクションを使用ツールとして設定します。
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーの指示（プロンプト）を調整することで、自店舗特有の予約ルールやFAQに応じた柔軟な回答設定が可能です。
- Google スプレッドシートをデータベースとして活用し、特定のキーワードが含まれる場合に参照する情報の範囲を任意で設定してください。
- Slackでの通知先を、予約管理担当者のチャンネルや店舗全体のチャンネルなど、用途に合わせて変更してください。
■注意事項
- LINE公式アカウント、Googleカレンダー、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。
- 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。
🛠️Makeで実現する次世代の自動化
Make（旧Integromat）は、その柔軟なインターフェースを活かし、AIエージェントの実行基盤としての地位を確立しました。
従来のモジュール連携に加え、AIが自ら考えて動くための強力な機能が次々と追加されています。
思考プロセスの可視化
AIエージェントの実行時に、
- 判断の概要
- 実行したステップ
- 使用したツール
などを確認できる「Reasoning」関連の表示があり、デバッグや運用監視の際に、AIがどのような処理を実行したかを確認するのに役立ちます。
実行ログや判断の過程を確認しやすくなることで、プロンプトやツール設定の改善にもつながるでしょう。
確認できること
AIエージェントでできることについては、こちらの記事をチェック！ → AIエージェントで何ができる？8つの活用例と従来の生成AIとの決定的な違い
複数のAI処理を組み合わせた、複雑なタスクの分散処理
Makeでは、AIやシナリオ、モジュールを組み合わせることで
- リサーチ担当
- 要約担当
- 校閲担当
といった異なる処理を分担させる構成を設計できます。
各AIに専門特化させたシステムプロンプトを与えることで、単一ツールでは困難だった長大かつ複雑なタスクも、高い精度で完遂させることが期待できるでしょう。
Makeの実際の活用事例については、こちらの記事をチェック！ → Makeの活用事例10選！営業・経理・マーケの業務自動化アイデア
外部のAIクライアントからMakeのシナリオを呼び出す連携
Makeでは、公式のMCP Serverを利用して、ChatGPTやClaudeなどのMCP対応AIクライアントからMakeのシナリオやアカウント上の機能を呼び出す構成を作れます。
具体的な活用イメージ
- Makeのシナリオで社内文書やデータベースを検索
→ その結果をAIに提供
→ 参照情報に基づいた回答を生成
社内のドキュメント管理システムやデータベースを参照させることで、回答の根拠となる情報源を限定し、ハルシネーションの抑制に役立つ仕組みを構築できます。
MCPの活用方法について、こちらの記事もチェック！ → セールス活動が変わる！おすすめMCP活用法とツール10選
💡実務で使えるAIワークフロー活用シーン
AIワークフローの導入において最も重要なのは、どの業務に適用すれば最大のROIが得られるかを見極めることです。
ここでは、多くの企業が直面している課題に対する、具体的な解決アプローチを紹介します。
カスタマーサポート：問い合わせ内容の分類と返信案の生成
日々届く大量の問い合わせメールに対し、AIが
- 技術的な質問
- 解約希望
- 要望
など、内容を自動で分類して新しいチケットを自動起票。
他にも、過去のFAQやマニュアルを参照して最適な返信案を作成し、チャットへ通知を送ることも可能です。
複数のフローを掛け合わせることで、問い合わせ内容を手動で分類してから、マニュアルを確認し返信文章を書いて送信、という一連のプロセスを自動化できるため、一人当たりの対応件数を増やしつつ、回答の品質を一定に保てるようになるでしょう。
バックオフィス：バラバラな形式のPDF請求書からのデータ抽出
取引先ごとにフォーマットが異なるPDF請求書の処理は、経理担当者の大きな負担です。
AIワークフローなら、OCR機能と連携して
- 請求日
- 金額
- 支払先
などを抽出。
別のフローでは、アップロードされた請求書から抽出したデータを自動的に管理ツールへ連携できます。
転記ミスや確認漏れを最小限に抑えた、ストレスフリーな経理フローの実現が期待できるでしょう。
セールス：商談ログからの要件定義書および提案書の自動作成
議事録や商談メモから、AIが内容を自動で要約。
その情報をもとに、要件定義書の初稿や顧客の心に刺さるパーソナライズされた提案書の骨子を作成します。
営業担当者は事務作業に時間を取られることなく、顧客との対話や戦略的な提案活動に全エネルギーを注ぐことができるようになるでしょう。
🎨MakeとYoomの「AI活用」はどう使い分ける？
自動化ツールとして比較されることの多いMakeとYoomですが、その思想と得意領域は明確に異なります。
それぞれの特性を理解することで、より高度な自動化戦略を描くことができます。
🌜Makeは「エンジンの設計」、Yoomは「スタッフの採用」
Makeは、歯車を組み合わせるように細かな処理工程を組み上げるエンジンの設計図を作るツール。
一方、Yoomは「AIワーカー」という仮想のスタッフに役割と権限を与え、業務を丸ごと任せるスタイルです。
エンジンの内部構造を細かく制御したい場合はMake、信頼できるスタッフに成果を期待する場合はYoomが適しています。
Makeの仕組みについて、こちらの記事もチェック！ → Makeで業務自動化を実現する完全ガイド｜AI連携の活用事例から料金プランまで解説
「条件分岐」で制御するか、「AIワーカー」に自律走行させるか
Makeでは、IF文のような条件分岐を張り巡らせて正確なパスを通す設計が中心となります。
対してYoomのAIワーカーは、与えられた目的や設定に基づいて、複数のアプリを横断した情報検索・処理・通知などを実行可能。
想定外の入力に対してもAIが柔軟に対応してくれます。
AIエージェントの導入事例について、こちらの記事もチェック！ → AIエージェント導入企業の成功事例！部門別の活用法とツール選定の決定版
日本の商習慣に最適化されたワークフロー
Yoomは、
- kintone
- Sansan
- マネーフォワード
- freee
などの国内企業で利用されているサービスとの連携に対応しています。
また、日本語で業務内容を指定してワークフローを設計できるため、国内業務への導入を検討しやすい点が特徴です。
国内ビジネスで利用されるサービスとの連携や日本語での業務設計を重視する場合に、選択肢の一つとなります。
Yoomのワークフロー構築については、こちらの記事もチェック！ → AIエージェントを活用した商品ページ作成の自動化手順｜EC業務を効率化するガイド
🔗YoomのAIテンプレートで自動化を加速させる
Yoomでは、AIワーカーを活用した高度な自動化テンプレートが豊富に用意されており、専門知識がなくてもすぐに業務へ適用できます。
採用管理アシスタント
応募者の情報や面接評価をもとに選考進捗を一元的に整理しネクストアクションを特定。
その後、応募者への返信ドラフトを自動作成してくれます。
担当者への通知も行ってくれるため、担当者の手動タスク削減にも役立つでしょう。
応募者情報や面接評価をもとに選考進捗を一元管理し、次に取るべきアクションの特定から担当者への通知・応募者への返信下書き作成までをサポートするAIワーカーです。複数応募者の同時並行管理による対応漏れや連絡の遅れを防ぎ、採用担当者の負担を抑えながら選考をスムーズに進めたい方におすすめです。
- 複数の応募者の選考状況を同時並行で管理しており、対応漏れや進捗の把握ミスを減らしたい採用担当の方
- 面接日程の調整や合否連絡など、採用関連の連絡業務に時間がかかっていると感じている人事担当の方
- 採用フローを標準化し、チーム全体で選考状況をわかりやすく共有したいと考えているマネージャーの方
作成したデータベースをAIワーカーのチャットに添付するか、スキルに情報を組み込むことで、AIワーカーが選考状況を読み取って次のアクションを特定できるようになります。
- 「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。
債権書類データ抽出担当
提供した債権書類から重要情報を抽出し、管理台帳への記録と関係者への通知を行うAIワーカーです。
事前に設定したマニュアルに基づいて情報を判断するため、管理体制の強化も見込めます。
アップロードされた債権書類から情報を抽出し、Google スプレッドシートへの記録とSlack通知を行うAIワーカーです。情報の妥当性や重要ポイントを自律的に判断して処理するため、管理体制の強化と業務効率の向上を同時に実現したい経理・財務担当者の方におすすめです。
このAIワーカーを活用すれば、アップロードされた債権書類から取引先名、金額、償還期限などの重要情報を自律的に抽出し、Google スプレッドシートへの記録とSlack通知を一貫して実行します。AIがマニュアルに基づいて情報の妥当性を判断し、期限切れや高額案件などの重要なポイントを自律的に把握して処理を行うため、管理体制の強化と業務効率の向上を同時にサポートします。
- 債権書類のデータ入力や管理台帳の更新作業に多くの時間を費やしている経理・財務担当者の方
- 管理している債権の償還期限や高額案件の把握をスムーズにし、確認漏れを防ぎたい管理責任者の方
- Google スプレッドシートとSlackを連携して、債権情報の管理と共有をスマートに完結させたい方
- AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
- AIワーカー内で使用するGoogle スプレッドシートとSlackをYoomとマイアプリ連携し、実行するアクションを設定します。普段お使いの他のツールに変更することも可能です。
- AIワーカーへの指示書である「マニュアル」を、自社の運用ルールや債権の管理基準に合わせて作成・編集します。マニュアルの内容は、業務の特性に合わせて柔軟に調整いただけます。
- マニュアル内の「判定基準」という項目に自社の基準に合わせた内容を設定してください。これにより、AIが期限内・期限切れの判断を正確に行い、実務に即したアラートを出せるようになります。
- マニュアル内の「高額債権」の定義を、自社の運用に合わせて「100万円以上」など任意の内容に書き換えてください。これにより、特に注視すべき案件を強調して通知することが可能です。
- Google スプレッドシートのアクションでは、管理台帳として使用するシートIDやタブ名を任意で設定してください。
- Slackでメッセージを送るアクションを設定する際に、通知先となるチャンネルIDを任意で設定してください。
- Google スプレッドシート、Slack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」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。
- 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ワークフロー構築時に陥りやすい落とし穴と対策
多くのメリットを紹介してきましたが、AIは魔法のツールではありません。
安定した運用を続けるためには、いくつかの現実的な課題に向き合う必要があります。
トークン消費と実行コストのバランス管理
AIの実行には「トークン」という単位でコストが発生します。
Makeでは、プランや機能の利用量を「クレジット（credits）」で管理していますが、Make内で
- OpenAI
- Anthropic Claude
- Make固有のAI機能
などの外部のAIプロバイダーを自分で接続して利用する場合は、Make側の利用料金に加えて、AIプロバイダー側の料金が発生することがあります。
そうなると、長大なドキュメントを読み込ませたり、無意味なループ処理を組んだりすると、予期せぬ高額請求を招く可能性もありうるのです。
これを防ぐために、「特定の条件を満たしたデータだけ」をAIモジュールに流すようにしたり、バッチ処理の採用を検討してください。
プロンプトの「ハルシネーション（嘘）」を防ぐ設計
AIは時として、もっともらしい嘘をつくことがあります。
これを防ぐには、「わからない場合は正直に答えること」という指示を徹底するだけでなく、AIが参照できる正確な情報源を限定して与える設計が不可欠。
また、重要な判断については、一つのAIだけでなく複数のAIに検証させる多層的なチェック体制も有効です。
効果的な対策一例
- 回答の根拠となる信頼できる資料や規定ルールなどをプロンプト内に直接提供する
- 情報が不足している場合や確証がない場合に、「不明」と出力するルールを設ける
- 結論に至るステップ（根拠の抽出、比較、論理チェックなど）を順を追って出力させる
- 出力フォーマットをJSONや明確なスキーマで固定し、各フィールドの役割を制限する
人による最終確認（Human-in-the-loop）の組み込み方
すべての工程をAIに丸投げするのはリスクが伴います。
特に
- 金銭が発生する処理
- 社外への正式な連絡
- 重要な申請における承認
については、AIが作成した案を担当者が確認・承認する「Human-in-the-loop（人による介在）」の仕組みを組み込むことが、運用上の重要な対策となります。
さらに、これに加えて、
- 権限管理
- 実行ログの保存
- 例外処理
- 自動停止条件
などを組み合わせることも重要です。
✅まとめ
AIワークフローの自動化は、Makeのような高度なシナリオ構築ツールと、Yoomのような自律型AIワーカーを適材適所で使い分けるステージに入りました。
将来を見据えた自動化戦略においては、単なる効率化を超え、AIがビジネスのパートナーとして判断を下す体制をいかに早く築けるかが、企業の競争力を左右することになるでしょう。
🏢Yoomでできること
AIワークフローの構築や他ツールとの連携は便利な反面、複雑なAPI設定やプログラミング的な思考が必要となり、導入のハードルが高くなりがち...。
Yoomを活用することで、難しい設定作業から解放され、本来注力すべき組織の文化づくりや顧客との深い関係構築といった人ならでは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。
相手の氏名・会社名・役職、接触シチュエーション、会話内容などを入力するだけでフォローアップメールのドラフトを作成するAIワーカーです。文面のトーンや構成をAIが整えるため、一から書き起こす手間をかけずに相手への印象を大切にした丁寧なメール文面を用意できるので、名刺交換後のフォローメール作成に手間取りがちな方や、多くの方に一人ひとり合った文面を送りたい方におすすめです。
相手の情報や会話した内容をもとに、フォローアップメールを作成するAIワーカーです。商談やイベントなど、そのときのやり取りに合わせた文面を作成できます。
- 「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。
- 顧客からのフィードバックを元に、サービス改善や施策立案を行っているご担当者の方
- AIワーカーを活用した自動での課題抽出プロセスを構築し、業務の高度化を目指すご担当者の方
- Google スプレッドシートやNotionを利用した情報管理で、手作業での分析や転記に手間を感じている方
- Google スプレッドシートへの追記から、AIによる課題抽出、Notionへの記録までが自動化され、これまで分析や情報整理に費やしていた時間を短縮できます
- AIワーカーが一定の基準で課題抽出と施策立案を行うため、担当者のスキルに依存しない分析が可能となり、業務の属人化を防ぎます
- はじめに、Googleスプレッドシート、Notion、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、「行が追加されたら」というアクションを設定します
- 次に、オペレーションでAIワーカーを選択し、追加された行の情報をもとに課題抽出と施策立案を行うためのマニュアル（指示）を作成します
- 次に、オペレーションでNotionの「ページを追加する」アクションを設定し、AIの分析結果をデータベースに記録します
- 最後に、オペレーションでSlackの「メッセージを送信する」アクションを設定し、Notionにページが追加されたことを関係者に通知します
- Google スプレッドシートのトリガー設定では、監視の対象としたい任意のスプレッドシートIDとシート名を設定してください
- AIワーカーのオペレーション設定では、利用したいAIモデルを選択し、業務内容に合わせて課題抽出や施策立案に関する指示を任意で設定してください
- Google スプレッドシート、Notion、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 スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
- 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：Make
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
