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ノーコードツール(Zapier/Make)とAI連携による業務自動化

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Definition

iPaaS(Integration Platform as a Service)とは、ZapierやMakeのように、異なるアプリ同士(GmailとSlackなど)をノーコードで連携させ、業務フローを自動化するサービスです。

TL;DR (要約)

ノーコード×AIは「例外が少ない定型業務」から当てると失敗しません。入力→処理→承認→ログ(監査)を設計し、Human-in-the-loopを組み込むと運用できます。まずは小さく始め、成功パターンをテンプレ化して横展開します。

この記事でわかること

  • ノーコード×AIが向く業務/向かない業務について学べます
  • 設計の基本(入力→処理→承認→ログ)について学べます
  • 代表フロー例(3パターン)について学べます
  • 権限・認証・Secretsの扱い(運用事故を防ぐ)について学べます
  • 監視とエラー対応(止まった時の復旧)について学べます
  • 失敗しやすいポイントと回避策について学べます
  • チェックリスト(運用開始前)について学べます

ノーコード×AIが向く業務/向かない業務

プログラミング不要でアプリ連携ができる「iPaaS(Zapier/Makeなど)」と生成AIを組み合わせれば、これまで人手に頼っていた「判断を伴う単純作業」を自動化できます。しかし、何でも自動化できるわけではありません。

判定 業務特性 具体例
◎ 向いている 入力形式が一定で、判断基準が明確。
例外が少ない(9割がパターン通り)。
問い合わせの分類・一次返信、
領収書からの項目抽出、
会議音声の要約・タスク化。
× 向かない 手順が毎回異なり、暗黙知での判断が必要。
ミスが許されない(金銭処理等)。
複雑なクレーム対応、
給与計算の最終承認、
契約書の法的チェック。

設計の基本(入力→処理→承認→ログ)

安定して動く自動化フロー(レシピ)には、共通の「型」があります。

  1. Trigger (入力):何が起きたら動くか(メール受信、フォーム送信、Slack投稿)。
  2. Action (処理):AIに何をさせるか(要約、翻訳、抽出、判定)。
  3. Approval (承認):人間が確認するステップ。Human-in-the-loopの肝。Slackボタン等で実装。
  4. Log (記録):処理結果をスプレッドシート等に書き出す(監査用)。

特に重要なのは「4. Log」です。ノーコードツールは履歴が消えやすいため、必ず自前の台帳(Google Sheets等)に全件書き出す癖をつけましょう。

代表フロー例(3パターン)

明日から使える鉄板の構成例です。

① 問い合わせ一次対応(Slack承認型)

  • Input: 問い合わせフォームからのメール受信 (Gmail)
  • AI: 内容を読み、「緊急度(高/中/低)」を判定し、「返信案」を作成
  • Human: Slackに「返信案」が通知される → ボタンで「送信/修正」を選択
  • Output: 承認された場合のみメール送信 (Gmail) + 完了ログ記録

② ニュース/SNS監視・要約

  • Input: 特定キーワードのRSS/検索結果 (Google Alerts)
  • AI: 記事本文を読み、「自社に関係あるか」判定し、3行で要約
  • Output: 「関係あり」と判定されたものだけSlackの特定チャンネルに投稿

③ 音声データの議事録化

  • Input: Google Driveに音声ファイルがアップロードされる
  • AI: 音声をテキスト化 (Whisper API) → 議事録形式に整形 (GPT-4)
  • Output: Google Docを作成し、リンクを参加者にチャット通知

権限・認証・Secretsの扱い(運用事故を防ぐ)

ノーコードツールは便利ですが、接続設定(Connection)を間違えると「全社員のメールが見えてしまう」などの事故に繋がります。

  • 最小権限の原則:個人のGmailアカウントで接続せず、自動化専用の「サービスアカウント(Bot用アカウント)」を発行して接続する。
  • API Keyの管理:OpenAPI Keyなどは、ツール内の「Secret管理機能」を使い、画面上に平文で表示させない。
  • 共有設定:シナリオ(Scenario)をチーム共有する場合、個人の認証情報が含まれていないか確認する。

監視とエラー対応(止まった時の復旧)

APIはたまに失敗します。止まることを前提に設計します。

  • エラー通知:処理が失敗したら、即座に管理者のSlack/Teamsに通知が飛ぶように「Error Handler」ルートを設定する。
  • 再実行(Retry):一時的なエラー(503 Service Unavailable等)の場合、5分後に自動リトライする設定を入れる。
  • 二重処理の防止:処理済みデータのIDをスプレッドシート等で管理し、「既に処理済みならスキップする」フィルターを入れる。

失敗しやすいポイントと回避策

よくある失敗パターンは「無限ループ」です。

例えば、「Slackに投稿されたらAIが返信する」設定にした際、AIの返信に対してまたAIが反応し、一瞬でAPI利用枠(コスト)を食いつぶす事故です。

回避策:Triggerの設定で「Botによる投稿は除外する」フィルターを必ず入れるか、特定の「絵文字リアクション」がついた時だけ動くように限定します。

チェックリスト(運用開始前)

自動化フローを本番稼働させる前の最終確認です。

重要ポイント

自動化は「作って楽をする」ためだけではありません。「誰がやっても同じ品質の結果が出る(標準化)」ことが最大のメリットです。まずは自分自身の業務を一つ自動化し、その便利さを体感することから<a href="/insights/dx-team-building-and-talent" class="text-blue-600 hover:underline">チームへの展開</a>が始まります。

チェックリスト

  • □ サービスアカウント(専用ID)で接続設定を行っているか
  • □ API Key等の機密情報がハードコーディング(直書き)されていないか
  • □ 「無限ループ」を防ぐフィルター(Bot除外等)が入っているか
  • □ エラー発生時の通知ルート(Slack/メール)が設定されているか
  • □ 処理結果の全量ログ(Input/Output)を残す仕組みがあるか
  • □ AIハルシネーション対策として、人間による承認ステップがあるか
  • □ API利用コスト(OpenAPI/Zapier課金)の上限を設定しているか
  • □ テストデータではなく、本番データでの動作検証(例外データ含む)を行ったか
  • □ 処理が重複しないための排他制御(ID管理)ができているか
  • □ 管理者不在時でも、他のメンバーがフローを停止・修正できる権限設定か

業務自動化で「ゼロ・オペレーション」へ

定型業務を徹底的に自動化し、創造的な業務にリソースを集中させましょう。

ZeroOpsサービスについて
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実務で使えるビジネスAI導入:生成AIと自動化の融合

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