Notionに追加されたキーワードをもとに、DeepSeekで情報を収集してPerplexityで分析する
Yoomのテンプレートを使えば、ノーコードで簡単に
DeepSeek
と
Notion
と
Perplexity
を自動連携できます。
■概要
Notionでアイデアやタスクを管理しているものの、関連する情報収集や分析は手作業で行っており、手間を感じることはないでしょうか。複数のAIツールを使い分ける作業は、時間もかかり非効率になりがちです。このワークフローを活用すれば、Notionにキーワードを追加するだけで、DeepSeekでの情報収集とPerplexityによる分析、そして結果のNotionへの書き込みまでを自動化できます。煩雑なリサーチ業務を効率化し、より本質的な作業に集中するための時間を創出します。
■このテンプレートをおすすめする方
- Notionでの情報管理を起点に、リサーチ業務全体の自動化を目指している方
- DeepSeekやPerplexityといったAIを活用した情報収集や分析の効率化に関心がある方
- 手作業での情報収集や転記に時間を取られ、本来のコア業務に集中できていない方
■このテンプレートを使うメリット
- Notionへのキーワード追加を起点にDeepSeekとPerplexityの処理が自動実行されるため、情報収集や分析にかかる時間を短縮できます
- 手作業によるコピー&ペーストなどの転記ミスを防ぎ、一貫したフローで情報処理を行うことで、業務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、Notion、DeepSeek、PerplexityをYoomと連携します
- 次に、トリガーでNotionを選択し、「 データベースのコンテンツが追加または更新されたら(Webhook) 」をアクションとして設定します
- 次に、オペレーションで分岐機能を設定し、Notionから取得した情報をもとに後続の処理を分岐させます
- 続いて、Notionの「レコードを取得する」アクションで、トリガーとなったレコードの詳細情報を取得します
- 取得した情報をもとに、DeepSeekの「テキストを生成」アクションで関連情報を収集します
- さらに、Perplexityの「テキストを生成」アクションで、収集した情報を分析・要約します
- 最後に、Notionの「レコードを更新する」アクションで、生成されたテキストを元のレコードに書き戻します
※「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
■このワークフローのカスタムポイント
- 分岐機能では、Notionから取得した情報などをもとに、後続のオペレーションを分岐させる条件を任意で設定できます
- Notionでレコードを取得する際に、IDをもとに検索をかけ、特定のレコード情報を取得することが可能です
- DeepSeekにテキスト生成を依頼する際のプロンプトは自由にカスタマイズでき、Notionから取得したキーワードなどを変数として組み込めます
- Perplexityに分析を依頼する際のプロンプトも同様にカスタマイズでき、DeepSeekの生成結果などを変数として活用することが可能です
- 最終的にNotionのレコードを更新する際に、どの項目にどの情報を書き込むかを、AIの生成結果などを用いて自由に設定できます
■注意事項
- Notion、DeepSeek、PerplexityのそれぞれとYoomを連携してください。
- 分岐はミニプラン以上のプランでご利用いただける機能(オペレーション)となっております。フリー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。
- ミニ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機能(オペレーション)を使用することができます。
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YoomではNotionのAPIをノーコードで活用することができます。YoomとNotionを連携することで、Notionデータベースの情報を自動的に取得・更新したり、入力フォームの情報をNotionのデータベースに自動で格納するといったことが可能です。また、Notionのデータベースの情報を、Yoomのデータベースに集約・同期し、様々なSaaSと自由に連携することが可能です。
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YoomではPerplexityのAPIとノーコードで連携し、API経由でPerplexityの検索を実施することができます。
例えば、SlackやTeamsなどのチャットツールからPerplexityの検索を実行したり、SalesforceやHubSpotなどのCRMと連携してPerplexityを実行するといったことが可能です。
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