ノーコードでAIエージェント構築｜ワークフローは大体一緒だった

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。

いやー、今日はちょっとテンション上がる回です。6月21日水曜日、伊布塾の高崎さんをゲストにお迎えして、ノーコードでAIエージェントを爆速構築する方法をお届けします。相方はただっち。画面にAPIキーがちらっと映るかもしれないので、そこはご愛嬌ということで……。n8nだのActivepiecesだの、名前だけ聞くとややこしそうなんですけど、実際に手を動かしてもらうと「あ、これ台所の話じゃん」ってなる瞬間があるんです。そのあたり、そのままお届けします。

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ひろくん（00:28〜）

「水曜日、今日はですね、伊布塾の高崎さんをゲストにお迎えしまして、ノーコードでここまでできる、AIエージェントを爆速構築する方法と題してお届けしていきますので、皆さんお楽しみいただけたらと思います。」

いやー、朝からこの案内をするだけでちょっとワクワクするんですよね。今日のワークフローのテーマ、実は先週ただっちとも「前回はn8nだったけど」って話してたんです。で、今回は舞台をActivepiecesに変えて実演してもらうことに。

高崎さんが第一声から面白いことを言うんですよ。

高崎さん（01:32〜）

「最近のマイブーム、AI業界のブームでもあるんですけど、AIワークフローの構築というところをやっていけたらと思います。アクティブピースっていうのもいいよっていうのを伺ったので、いじってみたら、このワークフロー系のツール、大体どれも一緒ということが分かりました。いろんなアプリを接続するパーツが用意されていて、それを自分でどういう流れになったらいいかなっていうのを組み合わせて設定するっていう感じで、大体どれも一緒なので、好きなツールでやってみるといいかなと思います。」

これ、聞いた瞬間ちょっと肩の力が抜けたんですよね。私自身、n8n・Zapier・Make……名前が出てくるたびに「また新しいの覚えなきゃ」って身構えちゃうタイプなんです。でもね。高崎さんいわく、中身の骨格は「トリガー（きっかけ）→アクション（動き）」のくり返しでしかない。料理でいうと、コンロが変わっても火をつける手順は同じ、みたいな話だなあと思いました。

でね。この「どれも一緒」って言葉、地味だけど私の中のモヤモヤをスッと溶かしてくれたんですよ。新しいツールの名前を聞くたびに「また覚え直しか」って焦る——あの気持ち、実はいらなかったんだなって。骨格が同じなら、一個ちゃんと触れば、あとは応用でどうにでもなる。ぶっちゃけ、この一言だけで今日来た価値あったなって、朝いちで思っちゃいました。

一つ。今回この検証をやってくれてるのは、高崎さんが主宰している威風塾という、AIと企業を学べる場を運営してるからこそ。子どもたちの教育現場でも自動化の発想を扱っているそうで、今日はその実践編を、あえて画面共有つきで生々しく見せてもらう回になりました。ぶっちゃけ、APIキーがチラ見えするリスクを承知の上でやってくれてる時点で、もうありがたい話なんですよ。

それにしても、ゲストが自分の手の内を画面ごと見せてくれるって、なかなかないことなんですよね。トリガーとアクション、たったこの二つの積み木で組み上がっていく世界——聞いてるだけだと難しそうでも、実物が動くのを見ると「あ、これならいけるかも」って思える。そういう回になりそうな予感が、この時点でもうしてました。

覚悟。今日はその二文字で始まったライブでした。さあ、実際に何が起きたのか——次の章から、その画面の中身に入っていきます。

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高崎さんが選んだトリガーは、意外にも普段づかいのGmail。

「Gメールで何かしらのメールを受信したときに、以下のワークフローが自動で一周動く」——最初にそう説明してくれました。今日のお題は、インスタ投稿の自動生成。仕組みはこうです。

高崎さん（05:45〜）

「このEメールサブジェクトっていうのは、こんな題名のメールから来たらアクションするよっていうところで、今回はインスタの投稿の自動作成を目指してるんで、インスタグラム投稿作成っていうタイトルのメールで、さらに僕のメールアドレスからこのタイトルのメールが送られたらそれがトリガーになるよっていうことです。」

なるほど。件名を「インスタグラム投稿作成」に固定して、自分のアドレスから送る——それだけでスイッチが入る。これ、料理でいうとレシピカードにタイトルを貼っておくだけで、キッチンが勝手に動き出すようなものなんですよね。メールが届くと、まずChatGPTが起動して本文を要約し、広報戦略を組み立てる。そこからさらにもう一段、10日分の投稿カレンダー・画像プロンプト・投稿文・ハッシュタグまで、いっぺんに自動生成していく流れでした。

あ、そうだ。ここでちょっと立ち止まって考えたんですけど——普段なにげなく送ってるメールが、そのまま機械へのスイッチになるって、けっこう発想の転換なんですよね。私たちはメールを「人に読んでもらうもの」だと思ってるでしょ。でも高崎さんの組み方だと、メールは「機械への注文書」になる。同じGmailなのに、使い道がまるっと変わる。この視点の切り替え、地味だけど大きいなあと思いました。

で、ここでモデル選びの話が出てきます。

高崎さん（07:55〜）

「モデルは無難に4を選んでいます。これは、あんまり良いモデルすぎるとAPIキーの値段が高くなるので、無難なモデルを選択するのをお勧めします。前のブロックのメールのメッセージの本文っていうのを、こうやって選ぶことができます。」

これ、地味だけど大事な話だなと思ったんですよね。一番賢いモデルを選べばいいってもんじゃない。値段と精度のバランスを見て「無難」を選ぶ判断力こそが、実は自動化の腕の見せどころなんだなと。あ、そうだ。この時点で私、思わず「もう一回渡すの?」って聞いちゃったんです。ChatGPTがChatGPTに結果を渡して、また処理させる——AIがAIにバトンを渡していく感覚、初めて見ると地味に新鮮でした。

いやー、それにしても「無難なモデルを選ぶ」って、なんだか料理でいうと「毎日使う包丁は一番高いやつじゃなくていい」みたいな話でしょ。一番いい道具を揃えることより、目的に合った道具を淡々と選ぶ。この感覚がある人ほど、自動化を長く続けられるんだろうなって、聞きながらメモっちゃいました。

タイトル。ただそれだけ。件名という小さな取っ手ひとつで、これだけの工程がドミノみたいに倒れていく。次の章では、この「渡されたデータ」が思わぬところで壁にぶつかる話に進みます。

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ここから先、正直ちょっと専門的で頭が「?」ってなるパートです。

10日分の投稿カレンダーがまとめて出てきたのはいいものの、次にやることは「その塊をバラす」作業でした。

高崎さん（10:32〜）

「一つ一つの方向がしっかり分かれて明確に、プロンプトで一個ずつこうやって作られるようになる。実はこの辺り、今さらっと言ったデータを使える形式に変換する——ここが多分ワークフロー構築で一個、あんまり経験値がないと壁としてぶち当たるところです。」

壁。もうすでに壁にぶち当たってますね、って私も横で相づち打っちゃいました。高崎さん自身も、最初はJSONに変換してスプレッドシートに保存する場所を作ろうとしたけど、そこがうまくいかなくて工程を飛ばしたという話まで正直に共有してくれて。ぶっちゃけ、動画とか記事で見る自動化って完成形しか映らないことが多いんですけど、今日はこのつまずいた過程まで見せてもらえたのが、逆にありがたかったです。

なぜここで壁にぶつかるのか。理由はこうでした。

高崎さん（11:19〜）

「チャットGPTのデータってブワーってテキストで出るじゃないですか。なんですけど例えばSNSの投稿をしていくって時には、1日目の投稿、なんかブワーって出てるときに、じゃあ1個ずつ1日目の投稿、2日目の投稿、3日目の投稿って、しっかり明確に分けて作らせたい。なんだけど、ブワーっと出たデータしかない状態だと、しっかり1日目の投稿を作ってほしいのに、3日目の投稿のやつやん、みたいになるんですよ。」

ブワー。この擬音がすごくしっくりきたんですよね。料理でいうと、10日分の下ごしらえを一気にやったはいいけど、材料が全部ひとつのボウルに混ざったまま出てきちゃった状態。1日目用、2日目用って、あらかじめ小皿に分けておかないと、次の工程で確実に取り違える。JSON形式でひとつひとつを区切っておく——これが、AIエージェント構築における地味だけど欠かせない「お作法」なんだなと、聞いていて腹落ちしました。

高崎さんは、この壁のもう一段先まで正直に話してくれました。

高崎さん（13:07〜）

「これが結構、例えば、出てきたデータをスプレッドシートに保存したいですとかってなった時に結構データの厳密性が求められる作業になるんでエラーが出やすい。だから結構その構築をするっていうところでも少しそのなんて言うんでしょうね、あのそういうエラーとかデータの変換がなるべく少なくなるような構築をするとかも一つコツかもしれないです。」

厳密性。この言葉、AI活用の話でこんなにしっくりくるとは思わなかったです。人間相手なら「まあだいたい伝わればOK」で済むところが、プログラム同士のやり取りだと1文字のズレでピタッと止まってしまう。だからこそ、最初から「エラーが起きにくい組み方」を選ぶセンスが問われるんだなあと。ぶっちゃけ、私も分身AIを育てる過程で似たようなズレにぶつかったことがあるので、他人事に思えませんでした。

この区切りが済んで初めて、次の主役である「ループ処理」にバトンが渡ります。

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区切られたデータが揃ったところで、いよいよ本題のループ処理です。

高崎さん（15:02〜）

「例えば今回の場合、今1日目の投稿作成データ、2日目の投稿作成データ、3日目の投稿作成データ。やることとしては、画像を作って画像の上に文字を載せるみたいなことをやりたいんですけど、その行動自体は一緒で、でもどんな画像を作るのか、どんな文字を載せるのかは日によって変わるじゃないですか。」

やることは同じ、中身だけ日ごとに変わる——これがループ処理の正体なんですね。プログラミングの世界ではおなじみのやり方だそうですが、私にとっては初耳の感覚でした。料理でいうと、同じ鍋・同じ手順で、具材だけ日替わりにして10日分作り置きするようなもの。仕組みの部分をどう組んだのか、続きを聞いてみました。

高崎さん（16:01〜）

「やり方は単純で、ループの中にやりたいことを入れるだけ。ループの前になるアクションをここに登録するっていうルールがあります。挿入するだけで、そのループの中でやってるのはオープンAIのジェネレートイメージ——ここもオープンAIのAPIが敷いてあって、モデルはダリしかなかったんです。」

単純。この一言に、ちょっと救われた気持ちになりました。ループの箱の中に、やりたいことをポンと入れるだけ。そのループが1個ずつ回りながら、画像生成→文字入れ、を10回くり返していく。高崎さんが「ビジネスサンタゴラスイッチみたいな感じ」って例えてたのも、すごく分かりやすかったです。1個ずつパタパタ動いて、最後まで倒れきったら完成——寝る前に仕込んでおけば、朝には10日分がフォルダにたまってる。そういう体験なんですよね。

ループの後半では、できあがった画像をどう仕舞うかという地味だけど大事な工程も見せてもらいました。

高崎さん（19:31〜）

「今度はさらにGoogleドライブに作った画像を、気づけ（日付け）付きの名前にして保存する。指定したフォルダとかもこうやって指定できるので、そのフォルダに指定するように作ったということ。そのJSONが終わるまで、ぐるぐるぐるぐる繰り返します。」

日付け付きのファイル名で、指定フォルダにどんどん放り込まれていく——これ、聞いてるだけで「あ、片付けまでやってくれるんだ」ってちょっと感動したんですよね。作りっぱなしじゃなくて、後で自分が見返せる状態まで整えてくれる。料理でいうと、作った端から保存容器に日付シールを貼って冷蔵庫に並べてくれる感じ。テストフローを回してもらうと、実際に1個ずつパタパタと動いていく様子も見えて、ここは素直に「おお」ってなりました。

でね。ここでちょっとジーンときたのが、こういう地味な後片付けまで含めて「仕組み」なんだってこと。派手な画像生成のところばっかり目がいくけど、実際に毎日回すとなったら、この保存とか整理の部分がいちばん効いてくるんですよね。ぶっちゃけ、私も自分の作業をふり返って「あー、そこ手でやってたわ」って耳が痛くなりました。

ただ、このループの中で使われている画像生成モデルが「ダリしかなかった」というのが、実はこのあとの伏線になっていきます。

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実際にテストフローを回してみると、出てきた画像が「なんかダリっぽい」と、高崎さん自身が苦笑い。文字も英語ばかりで意味不明になったり、日本語対応が弱かったり。そこで、画面を触りながら別の選択肢を探し始めた場面がありました。

高崎さん（17:49〜）

「でも今見つけたけど、ショッピファイが連携できるから、ステーブルディフュージョンウェブUIがありますね。こっちの方がいいかも——エキスト2イメージがあるのか。こっちの方がいいかもな、昔のダリよりは。これでAPI敷いてプロンプト敷いてモデル敷いてるから、こっちのほうがいいかもしんないですね。ちょっとこれは後々要検討で。」

いやー、これぞライブの醍醐味だなと思いました。完成品じゃなくて、その場で「あ、これのほうが良さそう」って探しながら組み替えていく過程。AIが作るAIの画像って、なぜか白っぽいヒューマノイドに寄りがちで「あるあるだな」なんて笑いも起きてました。

でね。私、この「その場で探して組み替える」ところに、いちばんグッときたんですよ。マニュアル通りに完成品を見せられるより、ずっと勉強になる。「あ、うまくいかなかったらこう別の手を探せばいいんだ」って、失敗のリカバリの仕方まで一緒に見せてもらえるでしょ。これって、キラキラした成功事例ばっかり並んだ記事じゃ絶対に手に入らない学びなんですよね。

そして、今日いちばんライブっぽかったのがこの瞬間です。テストフローを回している途中、画面に赤いバツ印が出て——。

高崎さん（22:47〜）

「APIキーを使い切りました。クレジットは、これ皆さんにお伝えしたいんですけども、今大丈夫ですね。それぞれいろいろ、チャットGPTが1個目入って、2個目入って、ここでループでも入るんで、このそれぞれ全ての工程でAPIキーが使われているので、もうぐんぐん使います。」

出ましたね、クレジットがなくなっちゃったってこと? って私も思わず聞いちゃったんですよね。10日分のループの中で、ChatGPTが何度も呼ばれ続ける——一つひとつの工程は安くても、積み重なるとちゃんと減る。最低量の1000トークンほどを買って1週間ぐらいぶん回して、ちょうど今日なくなったという、まさにリアルタイムの現場でした。便利な仕組みほど、裏でしっかりコストが動いている。そこを隠さず見せてくれたのが、今日いちばんの収穫だったかもしれません。

クレジット。この三文字が、今日いちばんリアルでした。無料で無限に回せるならみんなやってる。でもそうじゃない——動かすたびに、ちゃんと燃料が減っていくでしょ。その事実を、赤いバツ印っていう一番わかりやすい形で見せてもらえたのは、逆にラッキーだったなって思うんですよね。

普通に働かせることを考えたら安いと思う——高崎さんはそう笑ってましたが、私はここで一つ学びました。自動化って「タダで無限に回せる魔法」じゃなくて、ちゃんと燃料代がかかる乗り物なんですよね。だからこそ、どこまで回すかの上限を、あらかじめ自分で決めておく感覚が大事なんだなと、画面のバツ印を見ながらしみじみ思いました。

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今日インスタの投稿ですけど他に何か使えそうなもんって何かありますか? って、私から高崎さんに聞いてみました。

すると、答えはインスタだけにとどまりませんでした。

ただっち（29:09〜）

「しあと多分ですけど、あのショッピファイとかそういうのがあったので、EC販売の自動化もできそうじゃないですかね。へー、すごい。そこまで行っちゃう。」

ブログの量産、EC販売、アンケート分析、商品データベースからの自動ピック……高崎さんの口からどんどんアイデアが飛び出してきて、正直ついていくのに必死でした。中でも面白かったのが「診断ツールが欲しいと思った瞬間、それがGPTに投げられて、勝手にシステムができてサーバーに上がる」という話。ちょっと怖いくらいのスピード感でしたが、同時に「これ、触ってみないと分からないな」というのが正直な感想です。

いやー、それにしても、アイデアが出てくる速さがすごいんですよ。インスタが一個できたと思ったら、もうECだ、アンケート分析だ、商品データベースだって、次々に地続きで広がっていく。ぶっちゃけ、これ全部「トリガーとアクション」の組み合わせ違いでしかないって思うと、最初の高崎さんの「どれも一緒」がここでまた効いてくるんですよね。一個わかれば、応用は無限。

で、最後にご案内したのがこちらです。

ひろくん（33:49〜）

「このエアーエージェントのワークフローを作る実践会を立ち上げようと思っておりますので、僕の方にコメントいただいて、まずメッセンジャーグループから——まだ全然構想段階で、まだ何も生まれてないんですけども、ちょっとこういうのをやってみたいなと思っています。」

構想段階。まだ何も生まれてない。でも、それでいいと思うんです。今日みたいに、うまくいかない部分もそのまま見せながら、みんなで手を動かしていく場を作りたい。高崎さんも「一緒にやっていきたいです」と言ってくれて、まずは緩い会から始めることになりました。ぶっちゃけ、私自身もこの分野はまだまだ手探り。だからこそ、一人で完璧を目指すより、こうやって横に並んで一緒に触ってみる方が、結局いちばん早いんだろうなと思っています。

でね。最後にひとつだけ。こういう「まだ何もない」ところから、みんなでワイワイ手を動かして育てていく場って、実は分身AIを育てるのとまったく同じ温度なんですよ。完成品を配るんじゃなくて、途中の試行錯誤ごと共有する。だから今日みたいに、うまくいかない画面も、APIキーが尽きる瞬間も、全部ネタになるでしょ。そういう緩さで始められたら最高だなって思っています。

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