【英語学習の革命】NotebookLM新機能「フラッシュカード」で、英字ニュースが“自分だけの単語帳”に変わるか試してみた

「今年こそ英語を頑張るぞ！」と意気込んで読み始めた英字ニュースや海外のブログ。気づけばブラウザのタブは開きっぱなし、内容を理解するだけで精一杯で、新しい単語や表現は覚えられないまま…。そんな「積読」ならぬ「積み記事」に、心当たりはありませんか？
リーディングは英語学習の要ですが、読んだ内容を知識として定着させる「インプット後の作業」こそが、最も重要で、そして最も面倒な部分です。知らない単語を抜き出して、意味を調べて、単語帳アプリに登録して…。この手間が、多くの学習者の挫折の原因になっています。
そんな悩みを解決するかもしれないのが、GoogleのAIノート支援ツール「NotebookLM」です。特に、2025年9月に追加されたフラッシュカードやクイズを自動生成する機能は、私たちの英語学習を劇的に効率化する可能性を秘めています。
この記事では、難解な英語の記事をNotebookLMに読み込ませ、どれくらいの精度で“自分だけの単語帳”や“理解度チェックテスト”が作れるのかを徹底検証。あなたの英語学習が「読むだけ」から「使える知識へ」と変わる、その実力に迫ります。

🤔NotebookLMとは?

NotebookLMは、一言で言えば「あなたがアップロードした資料だけを情報源にする、賢くて正直なAI学習パートナー」です。一般的な生成AIがインターネット全体の情報を元に回答するのに対し、NotebookLMは指定された記事のURLやPDF、テキストの内容だけを学習します。
これにより、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」のリスクを最小限に抑え、読んでいる文章の文脈に沿った、正確な知識を得られるのが最大の特徴です。
現在、NotebookLMはGoogleの最新AIモデル「Gemini」を基盤としており、以下のような多様なソースに対応しています（※2026年2月現在）。

テキスト・ドキュメント：PDF、Googleドキュメント、Word
データ：Googleスプレッドシート（数値データの分析も可能に！）
メディア：YouTube動画、ウェブサイトURL
画像（新機能）：手書きメモ、ホワイトボードの写真、教科書のキャプチャ

主な機能

AIとの対話形式での質問応答: 記事の内容について、「この"it"が指しているものは何？」といった具体的な質問ができます。

• 自動要約: 長い英文記事の要点を、数秒で日本語や英語の箇条書きにしてくれます。
• 音声概要: 情報を自然な英語の音声で読み上げてくれるため、リスニングやシャドーイングの教材としても活用できます。
• ビデオ概要:情報をスライド動画形式でまとめてくれるため、視覚的なインプットも容易になります。
• インフォグラフィック:インフォグラフィック画像の資料を作成します。
• スライド資料:情報からスライド資料を生成し、ダウンロードできます。
• Data Table機能:情報をスプレッドシートに変換します。
• フラッシュカード・クイズ生成: 記事から重要な英単語やキーフレーズを抽出し、暗記カードや理解度テストを自動で作成します。（← 今回の主役！）

既存の単語帳アプリが、予め用意された単語を覚えるための「ドリル」だとすれば、NotebookLMは、自分が今読んでいる“生きた教材”を、瞬時にパーソナライズされた「ドリル」に変換してくれるエンジンと言えるでしょう。

⭐英語学習の役立つフローはYoomで使える！

👉Yoomとは？ノーコードで業務自動化につながる！
複数のSaaSやAIツールをノーコードで連携できる「Yoom」では、英語学習に役立つ翻訳やOCRの自動化も手軽に実現できます。たとえば、Google スプレッドシートに追加した日本語の文章を英語に翻訳し、その結果をChatworkに通知することで、学習内容の共有やアウトプット管理がスムーズになります。
さらに、Google Driveに保存した英語ドキュメントをOCRで読み取り、学習用データとしてGoogle スプレッドシートに自動で蓄積することも可能です。英語学習の記録や復習を効率化したい方は、ぜひ下記テンプレートを活用してみてくださいね👀

Google スプレッドシートで追加された文章を英語に翻訳しChatworkに通知する

試してみる

---

■概要

海外拠点との連絡や外国籍メンバーへの情報共有の際、都度翻訳ツールを開いて文章をコピー＆ペーストし、チャットツールに投稿する作業に手間を感じていませんか。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートに行を追加するだけで、指定した文章をAIが自動で翻訳し、Chatworkへ通知する一連の流れを自動化できます。これにより、手作業による翻訳や共有の手間を省き、円滑な多言語コミュニケーションを実現します。

■このテンプレートをおすすめする方

• 海外の顧客やチームメンバーとGoogle スプレッドシートやChatworkで頻繁にやり取りをする方
• 手作業での翻訳や情報共有に時間がかかり、本来の業務に集中できていないと感じている方
• 翻訳ミスや共有漏れなどのヒューマンエラーをなくし、コミュニケーションの質を向上させたい方

■このテンプレートを使うメリット

• Google スプレッドシートへの入力だけで自動で翻訳と通知が完了するため、翻訳ツールとチャットツールを行き来する時間を短縮できます。
• 手作業によるコピー＆ペーストが不要になるため、翻訳漏れや通知先の間違いといったヒューマンエラーの発生を防ぎます。

■フローボットの流れ

1. はじめに、Google スプレッドシートとChatworkをYoomと連携します。
2. 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。
3. 次に、オペレーションでAI機能の「翻訳する」を選択し、スプレッドシートに追加された行のテキストを翻訳するよう設定します。
4. 続いて、オペレーションでChatworkの「メッセージを送る」を選択し、翻訳された内容を指定のルームに送信するよう設定します。
5. 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを更新する」を設定し、翻訳結果をスプレッドシートに書き戻します。

※「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「行が追加されたら」のトリガーでは、対象のスプレッドシートID、シートID、テーブル範囲などを指定してください。
• AI機能の「翻訳する」オペレーションでは、翻訳したいテキストが含まれる列や、翻訳先の言語（英語、中国語など）を任意で設定できます。
• Chatworkの「メッセージを送る」オペレーションでは、通知先のルームIDや、翻訳結果を盛り込んだメッセージ内容を自由にカスタマイズできます。
• Google スプレッドシートの「レコードを更新する」オペレーションでは、翻訳結果を書き戻すスプレッドシートやタブ、更新条件などを設定できます。

■注意事項

• Google スプレッドシート、Chatwork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。

詳細を見る 試してみる

Google Driveに格納された英語ドキュメントをOCRで読み取り、Google スプレッドシートに追加する

試してみる

---

■概要

海外との取引で発生する英語の請求書や契約書を、都度内容を確認しながら手作業で転記するのは手間がかかる作業ではないでしょうか？
このワークフローを活用すれば、Google Driveの特定フォルダにファイルを格納するだけで、OCR機能が自動で英語ドキュメントの文字を読み取り、Google スプレッドシートに内容を追加するため、こうした手作業による入力業務を効率化できます。

■このテンプレートをおすすめする方

• Google Driveに保存した英語ドキュメントを手作業で転記している担当者の方
• 海外との取引が多く、英語書類の情報を効率的にデータ管理したいと考えている方
• OCR技術を活用して、紙やPDFの書類からのデータ入力業務を自動化したい方

■このテンプレートを使うメリット

• 手作業によるデータ入力や転記が不要になるため、これまでかかっていた時間を短縮し、より重要な業務に集中できます。
• OCRによる自動での読み取りと転記によって、入力ミスや確認漏れといったヒューマンエラーの発生を防ぎます。

■フローボットの流れ

1. はじめに、Google DriveとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでGoogle Driveを選択し、「特定のフォルダ内に新しくファイル・フォルダが作成されたら」というアクションを設定します。
3. 続けて、オペレーションでGoogle Driveの「ファイルをダウンロードする」アクションを設定します。
4. 次に、オペレーションでOCR機能を選択し、「画像・PDFから文字を読み取る」アクションを設定し、ダウンロードしたファイルから文字を抽出します。
5. 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、OCR機能で読み取ったテキストデータを指定のシートに追加します。

※「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

• Google Driveのトリガー設定では、自動化の対象としたいフォルダのIDを任意で設定してください。
• OCR機能のアクションでは、読み取る書類の言語を英語に設定し、抽出したい項目や使用するAIモデルなどを任意で設定してください。
• Google スプレッドシートにレコードを追加するアクションでは、どのシートのどの列にデータを追加するかを任意で設定してください。

■注意事項

• Google Drive、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。
• OCRのAIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニ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。
• チームプランや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やAI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。
• ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
• 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下記をご参照ください。
  https://intercom.help/yoom/ja/articles/9413924
• OCRデータは6,500文字以上のデータや文字が小さい場合などは読み取れない場合があるので、ご注意ください。

詳細を見る 試してみる

⚙フラッシュカード機能の基本と使い方

NotebookLMの「フラッシュカード」は、資料の中から重要な用語や概念をAIが自動で抽出し、表面（問い）と裏面（答え）のカード形式にしてくれる機能です。

フラッシュカードの作成3ステップ

1.  資料をアップロード   ノートブックを作成し、学習したい資料を追加します。最新機能により、スマートフォンのカメラで撮ったノートやスプレッドシートもそのまま放り込めます。
2.  「フラッシュカード」を選択   画面右側の「Studio（スタジオ）」パネルにある「フラッシュカード」をクリックします。
3.  生成とカスタマイズ   生成前に設定アイコンをクリックすると、カードの枚数（少なめ・標準・多め）や、難易度を選択できます。

🤔【検証】海外のニュースサイトから「自分だけの問題集」を作ってみた

英語学習と情報収集を兼ねて、海外のニュースサイトを読む習慣がある方は多いでしょう。しかし、読んだ記事の内容は次々と流れていき、「読みっぱなし」になってしまうのが現実です。せっかく出会った新しい単語や表現も、メモを取らなければ記憶に残りません。
そこで今回は、日々のニュース読書を「消費」から「蓄積」に変えるべく、 BBCニュースの記事をNotebookLMに読み込ませ、どれだけ実用的な「時事英単語帳」が作れるか を検証しました。

【検証条件】

ソース : BBC News の最新記事のURL
ゴール : 記事の要点を理解するのに必要な時事英語・ビジネス英語のフラッシュカードを50個生成する
評価軸 :時事ニュース特有のキーワードや表現を抽出できているか？単なる単語の意味だけでなく、ニュースの文脈に沿った解説になっているか？
日々の学習習慣として「使える」ツールだと感じられるか？

検証手順

検証は驚くほど簡単です。スマホのブラウザで読んでいたBBCニュースの記事URLをコピーし、NotebookLMアプリにペーストするだけです。わずか30秒ほどで、AIが記事の内容を分析し、重要ボキャブラリーに基づいたフラッシュカードのセットを提案してくれました。
それでは実際にためしていきます。今回はBBCの「Artificial Intelligence」ジャンルの記事を5記事ほどまとめてNotebookLMに入れていこうと思います。NotebookLMを検索し、「NotebookLMを試す」をクリックすると、すぐにNotebookLMの画面に移行しました。

ｍNotebookLMの画面。「NotebookLMを試す」をクリック
次に「ノートブックを新規作成」して、英語ニュースを入れていこうと思います。

「ノートブックを新規作成」をクリックして進む
ソースを追加できる画面に移行しました。ファイル、Googleドライブ、ウェブサイトリンク、Youtubeリンク、テキストの直貼りのいずれかでソースが追加できるようです。今回はウェブサイトリンクで追加しようと思いますが、紙の新聞記事の写真などでもアップロードできるため便利だと感じました。

ソース追加画面。ウェブサイト、Googleドライブ、YouTubeなどが選択可能
私はBBCのニュースリンクを試しに6記事ほど入れてみました。一気に追加できるのはありがたいです。

ウェブサイトのURLを複数貼り付け、「挿入」をクリック
10秒ほど待ったらすぐに登録が完了しました。ノートブックのタイトルもいい感じにつけてくれているうえ、すでに記事を要約してくれています。

登録完了後のメイン画面。タイトルが自動生成され、記事の要約が表示されている
それではさっそく、記事内で使われている英単語で、AIに関する英単語のフラッシュカードを作ってもらいましょう。画面右側の「Studio」内の「フラッシュカード」枠右上の編集マークを押すと、「カードの枚数」「難易度レベル」「希望するトピック」が選べます。
今回は、「カードの枚数」は多め、「難易度レベル」は標準、「希望するトピック」は、「提供された複数の記事の全文から、 人工知能（AI）に関連する重要な英単語の単語学習用フラッシュカードを作成してください。 」としてみました。

「テストのカスタマイズ」画面で質問の数、難易度、希望するトピックを設定
5分ほどで完成しました。「知覚用語」というネーミングがわかりづらいですが、後で右側3点リーダーアイコンから名前を変えられるようでした。生成時間について、意外と時間がかかったなという感想ですが、10年前はオリジナルの単語カードを作るには紙のカードを買ってきて作ってきて...という作業があったのですごい進化だなと思います。

生成されたフラッシュカードセット「知覚用語」
それでは、実際にフラッシュカードの中身をみていきます。全部で50枚分作成されました。画像にある「wargaming」と「pivoting」のように、一般的な意味とあわせて読み込んだ記事内での意味も入っていてわかりやすいです。また、Space キーで裏返し、「← / →」キーで移動できるのもサクサク進められてユーザー的にありがたいと感じました。

生成結果①

カード①：【Surface (表)】 pivoting【Back (裏)】 方向転換する、軸足を移す。食品産業向けに開発されたAI技術を防衛問題の解決に応用すること。
一般的な意味とあわせて、読み込んだ記事内での意味も入っていてわかりやすいですが、もう少し学習に寄与する情報があるとより良いと感じました。
カード②：【Surface (表)】 deputy vice chancellor【Back (裏)】 副学長代理。リンカーン大学のジュリアン・フリー氏の役職。ニュース記事には人名、企業名、地名といった固有名詞が多く登場します。記事理解には重要かもしれませんが、誰がその役職かの解説は意味が薄いと感じました。こうしたカードは、手動で編集ができないのが不便です。
「希望するトピック」をシンプルにしすぎたのか、少し物足りなかったり、ズレたカードが多く感じました。
次は「カードの枚数」は多め、「難易度レベル」は標準、「希望するトピック」は、「提供された複数の記事の全文から、人工知能（AI）に関連する英単語の単語学習用フラッシュカードを作成してください。回答には、一般的な意味・記事内での意味・実際に単語を使った例文とその和訳を入れてください。」としてみました。

生成結果②

カード①：【Surface (表)】 pivoting
【Back (裏)】 一般的な意味: 旋回すること、方向転換すること。 記事内での意味: 既存の技術や能力を新しい分野や問題解決に転用すること。 例文: ""We're taking that immense capability and pivoting it towards solving some defence problems."" 和訳: 「我々はその絶大な能力を活用し、防衛問題の解決に向けて方向転換しています。」
最初に作ったカードより、より充実した内容になりました。
カード②：【Surface (表)】 sycophancy【Back (裏)】 一般的な意味: へつらい、お世辞、ごますり。 記事内での意味: AIモデルがユーザーに過度に同調したり、媚びへつらったりするような不健全な応答を避けること。 例文: ""OpenAI the creator of ChatGPT says that its latest model has shown improvements in areas like avoiding unhealthy levels of emotional reliance and sycophancy."" 和訳: 「ChatGPTの作成者であるOpenAIは、最新モデルが感情的な依存やへつらいといった不健全なレベルを回避する分野で改善を示したと述べています。」
単語帳ではなかなか見かけない単語かつ、AI関連では重要になってきそうな単語と感じます。こういった単語を見つけられるのは実際のニュース記事を活用することのメリットです。

生成結果と評価

生成された単語帳は、記事読解と単語学習のギャップを埋められるような出来栄えでした。フラッシュカード生成の際に「希望するトピック」としてある程度指示を与えられるので、ここを試行錯誤して自分好みに作ることもでき、自分だけのオーダーメイド単語帳作成に適したツールだと感じました。

📝使ってみて感じたこと

NotebookLMは、日常的な情報収集と英語学習をシームレスに結びつけ、知識をストックに変えるリサーチパートナーです。ニュース記事のURLを貼り付けるだけで、記事の文脈に沿った時事英語の単語帳を迅速に生成できる点が特徴です。プロンプトを工夫すれば、一般的な意味以上の実践的な例文や背景情報を含む、高品質な学習コンテンツをオーダーメイドで作成できるため、日々のインプットを「消費」から「蓄積」へと変える新しい学習サイクルを提供します。

メリット：簡単な情報源の連携と知識の資産化

ニュース記事のURLをコピー＆ペーストするだけで、複数の記事を一括でソースとして取り込み、すぐに分析を開始できます。これにより、気になった情報源を「読みっぱなし」にせず、フラッシュカードという学習コンテンツとして手軽に知識を資産化できます。忙しいビジネスパーソンが、情報収集と英語学習を両立するスキマ時間学習のサイクルを作るのに役立ちます。

メリット：ニュースの文脈に特化した単語抽出と詳細なカスタマイズ性

AIが記事の文脈に応じた専門的な意味合いや、市販の単語帳では見かけない時事的なキーワードを抽出してくれます。また、フラッシュカード生成時に「希望するトピック」で具体的な指示を設定できるため、学習効果を高めることが可能です。特定の専門分野の最新記事を活用して、深く語彙を学びたい学習者に適しています。

デメリット：学習コンテンツの初期品質調整に工夫が求められる

シンプルな指示でフラッシュカードを生成した際、人名や役職名といった固有名詞が多く含まれ、学習上の意味が薄いカードが抽出される側面がありました。より質の高い実用的なコンテンツを求めるユーザーは、初めに「希望するトピック」のプロンプトを詳細に定義するなど、AIの抽出精度を高めるための工夫が求められるケースがあります。

デメリット：生成完了までの待機時間と手動編集機能の不在

フラッシュカードの生成には数分程度かかる場合があり、即時的にコンテンツを閲覧したいユーザーにとっては、やや待機時間が発生する可能性があります。また、生成されたカードに不要なものが含まれていても手動で編集・削除する機能がありません。生成物をそのまま利用したい、または大量の情報を扱うケースでは注意が必要です。
新機能「データテーブル」との組み合わせも◎
2026年に追加された新機能「データテーブル」も、フラッシュカードと相性抜群です。例えば、複数の競合製品のスペック表（スプレッドシート）をソースにした場合、まず「データテーブル」機能で比較表を自動生成させます。その後、その構造化された情報を元にフラッシュカードを作れば、製品ごとの細かな違いを効率よく暗記する「試験対策モード」が瞬時に出来上がります。

ワンポイント：音声概要とのハイブリッド学習

暗記の仕上げには、NotebookLMの**「音声概要（Audio Overview）」**を組み合わせるのがおすすめです。フラッシュカードで視覚的に覚えた内容を、AIが生成する「ポッドキャスト風の会話」として耳から取り入れます。日本語でも生成可能なため、移動中に聴き流すだけで、カードで学習した断片的な知識がストーリーとして繋がり、より深い記憶へと変わっていきます。

まとめ

NotebookLMは、気になるニュース記事のURLを読み込ませるだけで、文脈に沿ったオリジナルの「時事英単語帳」を手軽に作成できるツールです。プロンプトを工夫することで、例文や記事内での意味を含む質の高い学習コンテンツを生成でき、日々の情報収集を知識として蓄積できます。一方で、初期設定のままでは意図しない単語が抽出されたり、手動編集ができなかったりする点には注意が必要です。英語ニュースをただ読むだけでなく、効率的に語彙力を高めたいビジネスパーソンや学生にとって、学習をサポートする心強いパートナーとなると感じます。ぜひ一度試してみてください！
👉あわせて読みたい：NotebookLM連携で何が変わる？実務検証でわかった情報整理と企画の精度

💡Yoomでできること

👉Yoomの登録はこちら。30秒で簡単に登録できます！
Yoomは、さまざまなLLMやSaaSツールをノーコードで連携できるサービスです。
たとえば、Typeformから送信されたひらがなのテキストを英語に変換し、その結果をOutlookに自動で通知することができます。また、Tallyから送信されたひらがなの回答内容を英語に変換し、Google スプレッドシートへ自動で追加するといった使い方も可能です。
プログラミング知識がなくても、画面操作だけで手軽に業務の自動化フローを構築できるので、ぜひ試してみてください！

Typeformから送信されたひらがなのテキストを英語に変換し、Outlookに通知する

試してみる

---

■概要

Typeformで送信された内容の翻訳や担当者への共有に手間がかかっていませんか。手作業での対応は時間がかかるだけでなく、翻訳ミスや通知漏れのリスクも伴います。このワークフローを活用すれば、Typeformでひらがなの回答が送信されると、AIが自動で英語に翻訳しOutlookで通知する一連の流れを自動化でき、多言語対応の業務を円滑に進めることが可能です。

■このテンプレートをおすすめする方

• Typeformで受け付けたひらがなの回答を、英語で共有する必要がある方
• 手作業による翻訳やメールでの通知業務に、時間的な負担を感じている方
• 多言語でのコミュニケーションを自動化し、対応速度を向上させたい方

■このテンプレートを使うメリット

• フォームが送信されると自動で翻訳と通知が完了するため、手作業での翻訳やメール作成に費やしていた時間を短縮できます。
• 手作業による翻訳の誤りや、担当者への通知漏れといったヒューマンエラーのリスクを軽減し、正確な情報共有を実現します。

■フローボットの流れ

1. はじめに、TypeformとOutlookをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでTypeformを選択し、「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。
3. 次に、オペレーションでAI機能を選択し、「テキストを生成する」アクションで、ひらがなの回答を英語に翻訳するよう設定します。
4. 最後に、オペレーションでOutlookの「メールを送る」アクションを設定し、翻訳されたテキストを指定の宛先に送付します。

※「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

• Typeformのトリガー設定では、自動化の対象としたいフォームを任意で指定してください。
• AI機能の設定では、翻訳精度などを調整するためプロンプトを自由に編集でき、Typeformで取得した情報を変数として利用することも可能です。
• Outlookのメール送信設定では、宛先を任意で指定できるほか、件名や本文に翻訳後のテキストなどの情報を変数として埋め込めます。

■注意事項

• Typeform、Outlook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。

詳細を見る 試してみる

Tallyから送信されたひらがなのテキストを英語に変換し、Google スプレッドシートに追加する

試してみる

---

■概要

Tallyで収集したひらがなの回答を、一件ずつ手作業で英語に翻訳し、Google スプレッドシートに転記する作業は手間がかかるのではないでしょうか。この単純な繰り返し作業は、時間がかかるだけでなく、翻訳の揺れや転記ミスといったヒューマンエラーの原因にもなり得ます。このワークフローを活用すれば、Tallyでフォームが送信されると、AIが自動でひらがなのテキストを英語に翻訳し、Google スプレッドシートにデータを追加するため、こうした課題を解消できます。

■このテンプレートをおすすめする方

• Tallyで収集した日本語の回答を、英語話者と共有する必要がある方
• 手作業による翻訳とGoogle スプレッドシートへのデータ転記に非効率を感じている方
• AIを活用して、多言語でのデータ入力業務を自動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

• Tallyへのフォーム送信をきっかけに、AIによる翻訳からGoogle スプレッドシートへの追記までを自動化し、手作業の時間を短縮します。
• 手作業による翻訳のニュアンスの違いや、データ転記の際の入力ミス・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

1. はじめに、TallyとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでTallyを選択し、「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。この際、対象のフォームを指定します。
3. 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、Tallyから受け取ったひらがなテキストを英語に翻訳するようプロンプトで指示します。
4. 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、前のステップで生成された翻訳テキストを指定のシートに追加します。

※「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

• Tallyのトリガー設定では、自動化の対象としたいフォームを任意で指定してください。
• AI機能では、「以下のテキストを英語に翻訳してください：{Tallyのテキストデータ}」（「{}部分は前段階で取得した情報を変数として使用）のように、翻訳を実行するためのプロンプトを任意でカスタマイズできます。
• Google スプレッドシートの設定では、データを追加したい任意のスプレッドシートとシートを指定し、どの列にどの情報を追加するかなどを柔軟に設定可能です。

■注意事項

• Tally、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。

詳細を見る 試してみる