たったの3分でAIワークフローを作る方法

AIの進化によって、誰でも簡単に自動化システムやAIエージェントを作れる時代になったんですよね。

でも「ワークフローとエージェントって何が違うの？」「どうやって作ればいいの？」って疑問に思う方も多いかなと思います。

この記事では、実際にブログ記事を自動生成して、カスタマイズされたメールを送信するシステムを作りながら、AIワークフローとAIエージェントの違いから具体的な構築手順まで、実践的に解説していきますね。

AIワークフローとAIエージェントの基礎知識

AIワークフロー（自動化）とは：基本的な定義と仕組み

AIワークフローって聞くと難しそうに感じるかもしれませんが、実はシンプルな仕組みなんですよね。

基本的には「何かが起きたら（トリガー）→決められた処理を実行する（アクション）」という流れで動いています。

従来の自動化システムにAIが組み込まれたものがAIワークフローで、例えば「メールが届いたら→AIが内容を要約して→Googleスプレッドシートに保存する」といった感じですね。

ここで重要なのは、AIは処理の一部を担当するけれど、全体の流れは事前に決められているということなんです。

皆さんも経験ありませんか？「この作業、毎回同じパターンだから自動化できたらいいのに…」って思うこと。そんなときにAIワークフローが威力を発揮するんですよね。

AIエージェントとは：自律的な判断と実行能力

一方でAIエージェントは、もう少し高度な仕組みになっています。

OpenAIの定義によると「ユーザーの代わりに独立してタスクを達成するシステム」となっているんですが、ここで重要なのは「AIが次に何をするかを動的に判断する」という点なんです。

例えば、ワークフローの場合は「メール受信→AI要約→保存」という決まった流れですが、エージェントの場合は「メール受信→AIが内容を分析→緊急度によって返信方法を変える→必要に応じて他のツールも使う」といった感じで、状況に応じて行動を変えられるんですよね。

Google Cloudはさらに詳細に「推論、計画、記憶を持ち、学習と適応の能力を持つ自律レベル」と定義していて、これって案外奥が深かったりするんです。

AIワークフローとAIエージェントの違い：決定的な境界線

この2つの決定的な違いは「AIがワークフローの実行をコントロールするかどうか」なんです。

AIワークフローの特徴：

• 事前に決められたステップを順番に実行
• AIは処理の一部分のみ担当
• 結果が予測可能（決定論的）
• シンプルで安定した動作

AIエージェントの特徴：

• AIが次のアクションを動的に判断
• 複数のツールを状況に応じて使い分け
• より柔軟で創造的な問題解決
• 結果に多様性がある

やってみると分かるんですが、単純な作業の自動化ならワークフローで十分ですし、複雑な判断が必要な作業にはエージェントが適しているんですよね。

各システムの活用場面と選び方

AIワークフローが適している場面：

• 毎回同じ手順で処理したい定型作業
• データの加工や変換作業
• レポートの自動生成
• メールの自動返信や転送

AIエージェントが適している場面：

• 状況に応じて判断が必要な作業
• 複数のツールを組み合わせた複雑な処理
• 研究や調査のような探索的な作業
• カスタマーサポートのような対話型の作業

使ってみると便利ですよね、どちらも。

でも最初はワークフローから始めることをおすすめします。

基本を押さえてからエージェントに挑戦すると、理解が深まりますよ。

具体的なAIワークフロー作成方法・手順

準備するもの：必要なツールとアカウント

AIワークフローを作成するために、以下のものを準備しましょう：

必須ツール：

• VectorShiftアカウント（無料プランでも十分）
• OpenAIのAPIキー（GPT-4.1を使用）
• Googleアカウント（Gmail、Google Drive連携用）
• 作業用のWebブラウザ

あると便利なもの：

• 参考にしたいWebサイトのURL
• 既存のプロンプトテンプレート
• 自動化したい作業の詳細メモ

ここちょっと難しそうに見えますが、実は案外簡単だったりします。

VectorShiftは直感的なインターフェースで、ドラッグ&ドロップで作業できるんですよね。

STEP1: ワークフローの設計と基本構造の作成

まず最初に、どんなワークフローを作りたいかを明確にしましょう。

今回は「ブログトピックを入力→AIが記事を生成→完成した記事を出力」という流れを作っていきます。

基本的な構造の考え方：

VectorShiftの画面で「新しいパイプライン」を選択したら、左から右へのフローを意識して設計します。

「入力→処理→出力」の3段階で考えると分かりやすいですよね。

1. 入力ノード: ユーザーがトピックを入力する部分
2. 処理ノード: AIが作業を行う部分（複数のステップが可能）
3. 出力ノード: 最終的な成果物を出力する部分

使ってみると分かるんですが、この段階では詳細な設定は不要で、まずは全体像を把握することが大切です。

ノードを配置して、矢印で繋げていくだけで基本構造は完成しますよ。

STEP2: 知識ベースの構築と動的コンテンツ設定

ここが結構重要なポイントなんですが、AIワークフローの真価は「最新情報を自動的に取り込める」ことにあります。

知識ベースの作成手順：

まず、VectorShiftで「知識ベース」を新規作成します。名前は分かりやすく「ブログ用知識ベース」とかでいいですね。

次に、情報源を設定します。今回はGoogleのAIブログを例にしますが、以下のような設定が可能です：

• URLスクレイピング: 特定のWebサイトを定期的に巡回
• 文書アップロード: PDFやテキストファイルを直接アップロード
• クラウド連携: Google Drive、Notionなどから自動取得

ここで躓きやすいんですが、コツを掴めば大丈夫ですよ。URLスクレイピングを選んだ場合、「毎日1回更新」のように頻度を設定できるので、常に最新情報でワークフローが動くようになります。

皆さんも経験ありませんか？手動で情報収集するのって時間がかかりますよね。この仕組みを使えば、寝ている間に最新情報が自動的に蓄積されていくんです。

STEP3: AIモデルの設定とプロンプト作成

次に、実際にAIに作業してもらうための設定を行います。

今回は2段階に分けて、より質の高い記事を生成する仕組みを作りましょう。

第1段階：アウトライン生成

最初のOpenAIノードでは、記事の構成を考えてもらいます。プロンプトはこんな感じです：

あなたは経験豊富なブログライターです。
トピック：{{topic}}
コンテキスト：{{context}}

上記の情報を基に、魅力的で読みやすいブログ記事のアウトラインを作成してください。見出しは3-5個程度で、各見出しに簡潔な説明を含めてください。

第2段階：本文執筆

2つ目のOpenAIノードでは、アウトラインを基に本文を書いてもらいます：

あなたは読者の心に響く記事を書くプロのライターです。
トピック：{{topic}}
コンテキスト：{{context}}
アウトライン：{{outline}}

上記の情報を使って、読みやすくて価値のあるブログ記事を執筆してください。親しみやすい口調で、具体例を交えながら書いてください。

ここで失敗しがちなのが、プロンプトが曖昧すぎることなんですが、こうやって具体的に指示を出すと、期待通りの結果が得られますよ。

変数の設定も重要で、VectorShiftでは {{変数名}} の形式で他のノードからの情報を参照できます。

最初は戸惑うかもしれませんが、慣れてくると「ここにこの情報を入れたい」というのが直感的に分かってくるんですよね。

STEP4: ノード間の接続と データフローの設定

各ノードの設定が完了したら、情報の流れを作っていきます。

これがワークフローの心臓部分ですね。

接続のルール：

1. 入力→各処理ノード: トピック情報をすべての処理ノードに送信
2. 知識ベース→各OpenAIノード: コンテキスト情報を提供
3. 第1OpenAI→第2OpenAI: アウトラインを次の段階に渡す
4. 第2OpenAI→出力: 最終的な記事を出力

やってみると分かるんですが、VectorShiftの場合は線を引くだけで接続できるので、視覚的に分かりやすいんですよね。

よくあるミス：

• 必要な情報が次のノードに渡っていない
• 循環参照になってしまう
• 出力ノードへの接続を忘れる

こういったミスは最初は仕方ないですが、「情報がどこからどこへ流れるか」を意識すると避けられますよ。

STEP5: テストと動作確認

設定が完了したら、実際にテストしてみましょう。

VectorShiftでは「デプロイ」ボタンを押すと、ワークフローが使える状態になります。

テストの手順：

1. エクスポート設定: チャットボットまたはフォーム形式で公開
2. サンプル入力: 簡単なトピックで動作確認
3. 結果の検証: 期待通りの出力が得られるかチェック
4. 調整と再テスト: 必要に応じてプロンプトやフローを修正

例えば「ピーナッツバター製造」というトピックを入力して、きちんとした記事が生成されるか確認してみてください。

慣れてきたら「最新のGoogle AI リリース」のように、知識ベースの情報を活用するトピックも試してみると面白いですよ。

ここで躓きやすいんですが、最初から完璧を求めすぎないことが大切です。

「まずは動くものを作って、徐々に改善していく」というマインドセットでいくと、うまくいきやすいんですよね。

AIエージェント構築の応用テクニック

効率を上げるコツ：プロ仕様の設定方法

AIエージェントを本格的に活用するには、いくつかのコツがあるんですよね。

実際に使ってみると分かるんですが、最初に設定をしっかりしておくと、後々の運用がすごく楽になります。

エージェントの指示（Instructions）を明確にする：

• 「あなたは〇〇の専門家です」から始める
• 利用可能なツールを具体的に説明
• 期待する動作パターンを明示
• 制限事項も忘れずに記載

複数ツールの効果的な組み合わせ：

• Google検索：一般的な情報収集用
• カスタム知識ベース：専門情報・最新情報用
• 既存ワークフロー：定型処理用
• メール送信：結果の共有用

慣れてきたら、これらのツールを状況に応じて使い分けるエージェントが作れるようになります。

さらに効率が上がったりしますよね。

メモリ機能の活用： エージェントは会話の履歴を覚えているので、前回の続きから作業を始められます。「前回作成した記事の続編を書いて」みたいな指示も可能になるんです。

よくある失敗とその対処法：トラブルシューティング

実際にエージェントを作っていると、いくつかの壁にぶつかることがあります。

でも心配しないでください、多くの人が通る道ですから。

問題1：エージェントが期待通りに動かない

• 原因: 指示が曖昧すぎる
• 対処法: より具体的で詳細な指示に書き換える
• 予防策: 「もし〇〇の場合は△△をする」のように条件分岐も明記

問題2：ツール間の連携がうまくいかない

• 原因: データ形式の不一致や権限設定
• 対処法: 各ツールの入出力形式を確認し、必要に応じて中間処理を追加
• 予防策: 小さなテストから始めて段階的に機能を追加

問題3：処理時間が長すぎる

• 原因: 不要な処理や非効率な処理順序
• 対処法: 処理フローを見直し、並行処理できる部分を特定
• 予防策: 事前に処理時間の目安を設定

皆さんも経験ありませんか？最初はうまくいかなくても、少しずつ改善していけば必ず良いものができるんですよね。

エラーログの読み方： VectorShiftなどのプラットフォームでは、エラーが発生した際に詳細なログが表示されます。英語で表示されることが多いですが、Google翻訳を使いながらでも十分理解できますよ。

高度な機能の実装：プロ仕様のカスタマイズ

基本的なエージェントが作れるようになったら、より高度な機能にチャレンジしてみましょう。

深層研究機能の追加： Perplexityのような深層研究ツールを組み込むことで、より詳細で正確な情報収集が可能になります。

特に専門的なトピックや最新の研究結果が必要な場合に威力を発揮するんですよね。

マルチステップワークフローの統合： 複数のワークフローを組み合わせて、より複雑なタスクを自動化できます。例えば：

1. 情報収集ワークフロー
2. 記事作成ワークフロー
3. 品質チェックワークフロー
4. 配信ワークフロー

条件分岐とエラーハンドリング： 「もし情報が見つからない場合は別の方法を試す」「エラーが発生した場合はアラートを送信する」といった、より堅牢なシステムを構築できます。

使ってみると分かるんですが、これらの高度な機能は最初から全部実装しようとせず、必要に応じて段階的に追加していくのがコツです。

パフォーマンス最適化：

• 処理の並行化
• キャッシュの活用
• 不要な処理の除去
• リソース使用量の監視

案外、こういった細かい調整が大きな差を生むんですよね。でも最初は動くものを作ることを優先して、最適化は後からでも十分ですよ。

まとめ

AIワークフローとAIエージェントの作成について、基礎から実践まで詳しく解説してきました。

重要なポイントをおさらいすると、ワークフローは「決められた手順の自動化」、エージェントは「状況に応じて判断する自律システム」という違いがあります。

まずはシンプルなワークフローから始めて、慣れてきたらエージェントに挑戦するのがおすすめです。

VectorShiftのようなツールを使えば、プログラミング知識がなくても十分実用的なシステムが作れるんですよね。

大切なのは「完璧を求めすぎず、まずは動くものを作ってみる」こと。

そして「小さく始めて、徐々に機能を拡張していく」ことです。

皆さんも今日から始めてみて、AIの力を活用した効率的な作業環境を構築してみてくださいね。