■概要
Airtableに蓄積された顧客アンケートや売上データなどの情報を、都度手作業で分析するのは手間がかかる作業ではないでしょうか。また、どのように分析し、次のアクションに繋げるか担当者によってばらつきが出てしまうこともあります。
このワークフローを活用すれば、Airtableへのレコード登録をトリガーに、AIが自動でデータ分析を行い、具体的な改善施策までを立案し通知できます。これにより、Airtableのデータ分析と活用を効率化します。
■このテンプレートをおすすめする方
- Airtableに蓄積したデータの分析や活用方法に課題を感じている方
- AIを活用したデータ分析によって、具体的な改善施策を効率的に導き出したい方
- 分析結果の共有プロセスを自動化し、チームの意思決定を迅速化したい方
■このテンプレートを使うメリット
- Airtableへのデータ登録からAIによるデータ分析、通知までを自動化し、手作業での分析や報告作成にかかる時間を削減できます。
- AIが一定の基準でデータ分析と改善施策の立案を行うため、担当者による分析の質や施策のばらつきを防ぎ、業務の標準化に貢献します。
■フローボットの流れ
- はじめに、AirtableとSlack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。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、Airtableから取得したデータを基にアンケート分析や改善施策を立案し、結果を記録およびSlack通知するためのマニュアル(指示)を作成します。
※「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のトリガー設定では、レコードの登録を検知する対象のデータベースやテーブルを任意で設定してください。
- AIワーカーに与える指示内容は、分析したい項目やアウトプットの形式に合わせて自由にカスタマイズが可能です。また、連携するAirtableのテーブルや通知先のSlackのチャンネルも、利用環境に応じて設定してください。
■注意事項
- Airtable、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。
- 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。
- 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。