■概要
Airtableに蓄積した情報を分析・要約するために、手作業でAIツールにコピー＆ペーストを繰り返していませんか？ このワークフローを活用すれば、Airtableに新しいレコードが追加されると、自動でPerplexityとChatGPTが内容を解析し、その結果をレコードに追記します。Airtableのデータを活用したチャット補完のような情報生成を自動化し、リサーチや分析業務を効率化することが可能です。
■このテンプレートをおすすめする方
- Airtableをデータベースとして活用し、AIによるテキスト生成や要約を効率化したい方
- Airtableのレコード情報を基にしたチャット補完などの作業を手動で行っている方
- PerplexityとChatGPTを連携させ、より高度な情報分析の自動化を目指す方
■このテンプレートを使うメリット
- Airtableへのレコード追加だけでAIによる解析と結果の追記が完了するため、これまで手作業で行っていた情報収集や分析の時間を短縮できます
- 手作業によるコピー＆ペーストやプロンプト入力のミスを防ぎ、正確な分析結果をAirtableへ自動で記録することで、ヒューマンエラーを防止します
■フローボットの流れ
- はじめに、Airtable、ChatGPT、PerplexityをYoomと連携します
- 次に、トリガーでAirtableを選択し、「レコードが登録されたら」というアクションを設定します
- 次に、オペレーションでPerplexityを選択し、Airtableのレコード情報を基に「情報を検索（AIが情報を要約）」するアクションを設定します
- 続けて、オペレーションでChatGPTを選択し、「テキストを生成」するアクションを設定します
- 最後に、オペレーションでAirtableを選択し、生成されたテキストで「レコードを更新」するアクションを設定します
※「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
- Airtableのトリガー設定およびレコードを更新するアクション設定で、対象としたいベースID、テーブルIDをそれぞれ任意で設定してください
- Perplexityの「情報を検索（AIが情報を要約）」アクションでは、目的に応じてモデル名を選択できるほか、 固定テキストやAirtableから取得した任意の情報を使用して、システムプロンプト、ユーザープロンプトを自由にカスタマイズできます
- ChatGPTの「テキストを生成」アクションでは、どのようなテキストを生成したいかに応じて、前段で取得した情報を利用してプロンプトの内容を任意で設定してください
■注意事項
- Airtable、Perplexity、ChatGPT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
- ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
- ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください
- AirtableのアウトプットはJSONPathから取得可能です。取得方法は「『取得する値』を追加する方法」をご参照ください。
レコードが登録されたら
