ChatGPTとノーコードで業務を自動化！ワークフローの作り方を解説

企業が事業活動を続けるためには、顧客との商談だけでなく、顧客情報の管理や顧客対応などが欠かせません。顧客情報の管理や顧客対応、営業メールの送信などの反復作業を従業員が手動で対応していると、力を注ぐべき業務に時間が割けません。その結果、企業の生産性が低下する恐れがあります。

従業員が力を注ぐべき業務に時間を割くために効果的なのが、ChatGPTを活用したワークフローの自動化です。ワークフローの自動化は従業員を反復作業から解放するだけでなく、ヒューマンエラーの削減にも有効です。

この記事ではChatGPTを活用したワークフローの自動化について解説します。自社の生産性向上やヒューマンエラーの削減などを検討している方はぜひ参考にしてください。

ChatGPTを活用したワークフロー自動化の重要性

現代ビジネスにおいて、業務の効率化は企業成長に欠かせない要素です。特に、日常的な事務作業は、多くの時間と労力を要する場合があります。これらの手作業を減らし、より戦略的な業務にリソースを集中させることが求められています。そこで注目されているのが、

AI、特にChatGPTとノーコードツールを組み合わせたワークフローの自動化です。これにより、従来は手動で行っていた作業が効率化され、生産性の向上につながるでしょう。さらに、ミスの発生確率も抑えられます。

例えば、新規顧客の登録情報が自動的にデータベースに反映されるようになれば、人的ミスを削減しつつ、営業やマーケティング部門が迅速に次のアクションに移ることが可能になります。

ChatGPTとノーコードツールを活用した業務の自動化

ChatGPTとノーコードツールを組み合わせることで、プログラミングの専門知識がなくても、さまざまな業務プロセスを自動化可能です。そのため、ITスキルに自信がない従業員であっても活用できるでしょう。

ノーコードツールは、異なるアプリケーションを連携させ、一連のタスクを自動で実行する「ワークフロー」を簡単に構築できます。完成イメージは以下のとおりです。

ここでは、ChatGPTとノーコードツールであるn8nを活用した自動化の例を見ていきましょう。

SNS運用の自動化

SNS運用は、継続的なコンテンツ作成と投稿が不可欠であり、多くの時間を要する作業です。このプロセスを自動化することで、運用の効率を高めることができます。

具体的な例として、まずChatGPTを活用して週間の投稿案やキャプションを生成します。以下のようなプロンプトで指示しましょう。

次に、n8nやZapierなどの自動化ツールを介して、生成された投稿案をGoogleスプレッドシートに自動的に保存するように設定します。

さらに、BufferなどのSNS管理ツールへ連携してスケジュール投稿までを自動化可能です。

実際の運用では、ChatGPT APIをn8nやZapierの「OpenAIノード」と接続し、毎週月曜日の朝に自動でプロンプトを送信するようスケジュール設定します。n8nを活用するケースでは以下のようにノードを接続します。

生成された7日分の投稿案は、自動でGoogleスプレッドシートの「SNS投稿案」シートに追加され、各行に「日付」「投稿文」「ハッシュタグ」が記録されます。その後、Bufferノードに接続して、スプレッドシートの内容を参照しながら予約投稿が自動で反映される仕組みを構築します。

顧客対応ワークフローの自動化

顧客からの問い合わせ対応は、迅速かつ正確さが求められる業務です。このプロセスの一部を自動化することで、対応品質を維持しつつ、業務負担を軽減できます。

例えば、顧客からの問い合わせメールが届いた際、その内容を自動的に解析し、問い合わせの種類や緊急度を判別します。そして、ChatGPTを使って、よくある質問に対するテンプレート応答文を自動生成するよう設定しましょう。この応答文は、Notionなどの顧客情報管理ツールに自動的に保存され、担当者はそれを確認して送信するだけで済みます。

さらに、より複雑な問い合わせの場合は、自動で担当者へ通知を送信させることで、対応漏れを防ぐことも可能です。この仕組みにより、顧客への初動対応が迅速化し、顧客満足度の向上につながるでしょう。

n8nの「IMAP Email」ノードでGmailの受信トレイを監視し、メールが届いたらその本文をChatGPT APIノードに渡します。ChatGPTに「問い合わせのカテゴリを判別し、FAQにある場合は応答文を生成する」プロンプトを設定しておき、返答が生成されたら「Notion Create Page」ノードで顧客対応データベースに保存しましょう。緊急フラグがついたメールは「Slack送信ノード」で担当者に即時通知されるため、対応漏れを防止可能です。

営業リスト作成の自動化

営業活動において、見込み顧客の情報を収集し、リスト化する作業は欠かせません。しかし、手作業で行うと膨大な時間と手間がかかります。このプロセスを自動化すれば、営業担当者はよりコアな業務に集中できます。

具体的には、Webスクレイピングツールを使い、特定のキーワードに関連する企業の情報を自動で収集しましょう。この収集したデータをChatGPTに渡し、企業の概要や担当者情報などを要約・整理させます。そして、この整理された情報をGoogleスプレッドシートやCRM（顧客関係管理）ツールに自動で登録するワークフローを構築します。この自動化により、手作業でのデータ入力ミスを減らしつつ、営業リストの効率的な作成が可能です。

例えば、ApifyやOctoparseのようなスクレイピングサービスで取得したデータをn8nの「HTTP Request」ノードで受信し、その結果を「ChatGPTノード」に渡して「会社名・業種・担当者の役職を簡潔に要約せよ」といったプロンプトを実行させましょう。その要約結果は「Google Sheets Append Row」ノードで行に追加され、同時に「HubSpot Create Contact」ノードでCRMにも自動登録されます。

営業メール自動送信のワークフロー自動化

新規顧客へのアプローチや既存顧客との関係維持において、営業メールは効果的です。メール送信プロセスを自動化することで、タイミングを逃さず、一貫したコミュニケーションを実現できます。

例えば、顧客情報がCRMツールに登録されたことをトリガーとして、ChatGPTがその顧客の属性や業種に基づいたパーソナライズされたメール文面を自動で生成するように設定しましょう。さらに、そのメール文面をGmailやOutlookなどのメール送信ツールに連携させ、自動的に送信するワークフローを構築します。

これにより、個別の状況に応じたメールを自動で送ることが可能になり、営業担当者の負担を削減しつつ、顧客とのエンゲージメントを高められるでしょう。

ChatGPTを活用したワークフロー自動化の完成イメージ

ChatGPTとノーコードツールを組み合わせた自動化フローが完成すると、以下のように処理が進められます。

例えば、営業リスト作成では、スクレイピングツールが自動で企業情報を収集し、ChatGPTが要点を要約・整理します。その情報はGoogleスプレッドシートに記録され、同時にCRMツールへ登録されます。担当者はスプレッドシートを開くだけで最新リストを把握でき、手作業でのコピー＆ペーストや入力作業は不要になります。

自動化導入の完成チェックリスト

ワークフローの自動化が完成したかどうかは、以下のような点をチェックしましょう。

ChatGPTのデータ駆動型経営への活用

データに基づいた迅速な意思決定が競争力を左右すると言われています。この「データ駆動型経営」を実践するために、ChatGPTは単なる文章生成ツールを超え、経営参謀として活用可能です。手動でのデータ収集や分析には多くの時間と専門知識が必要でしたが、AIとノーコードツールを組み合わせることで、これらのプロセスを効率化できます。

例えば、市場トレンドの分析、顧客行動の予測などデータが持つ潜在的な価値を最大限に引き出し、ビジネスの成功へとつなげられます。

データ分析のプロセスを加速させる方法

データ分析のプロセスは、以下のようなステップで構成されているのが一般的です。

• データの収集
• 整理
• 分析
• 洞察の抽出

ChatGPTとノーコードツールを組み合わせることで、これらのプロセスを加速させることができます。例えば、Webスクレイピングツールを使えば、競合他社の価格動向や市場のトレンドデータを自動で収集できます。この収集した膨大なデータを、ChatGPTに要約・分析させることで、手作業では見過ごしがちなパターンや傾向を短時間で把握することが可能です。

さらに、顧客からの問い合わせ履歴をAIで自動的にクラスタリングし、よくある質問や潜在的な課題を自動で特定でき、カスタマーサポートのマニュアル自動生成や新製品開発のヒントにつながるでしょう。

意思決定におけるインサイト抽出

データは単なる数字の羅列にすぎませんが、その背後にある「インサイト」を抽出すれば、ビジネスにおける重要な意思決定をサポートする情報へと変わります。ChatGPTは、このインサイト抽出において優れた能力が期待できるツールです。

例えば、広告キャンペーンのデータを自動的に取得し、どのクリエイティブやターゲティングが最も高いコンバージョン率を生み出しているかをAIが分析します。さらに、その分析結果から「A/Bテストの勝ちパターン」を抽出し、次の施策に活かすための具体的な提案を生成することも可能です。

また、顧客の購買履歴や行動データをAIに学習させることで、顧客のニーズや興味を深く理解し、パーソナライズされたマーケティング戦略を立案できるでしょう。

リアルタイムデータに基づいた戦略策定

ビジネスにおける成功は、変化する市場環境に迅速に適応できるかどうかもポイントです。ChatGPTとノーコードツールを組み合わせることで、リアルタイムのデータに基づいた、より機動的な戦略策定が可能になります。

例えば、SNSのリアルタイムな投稿やニュース記事から、自社製品に対する世間の評判や市場のセンチメントを自動で分析するシステムを構築できます。また、ECサイトの販売データや在庫情報をAIが常に監視し、需要の変動に応じて自動で発注数を調整したり、価格を最適化したりすることも考えられるでしょう。これにより、常に最新の情報に基づいた経営判断を下すことができ、在庫リスクの削減や機会損失の回避につながります。

ChatGPTを活用したワークフロー自動化のメリット

ChatGPTを活用したワークフローの自動化で期待できるのが、以下のようなメリットです。

• 反復作業からの解放と生産性の向上
• パーソナライズされたコミュニケーションの実現
• リアルタイムなデータ分析と迅速な意思決定

これらのメリットは企業が成長していくうえで効果的です。ここではChatGPTを活用してワークフローを自動化するメリットについて、詳しく見ていきましょう。

反復作業からの解放と生産性の向上

ChatGPTによってワークフローを自動化できれば、反復作業から解放され生産性向上が期待できます。

従来、データ入力や情報整理などの反復作業は従業員が手入力で対応しているのが一般的でした。手入力での対応はヒューマンエラーの発生リスクや従業員のモチベーション低下につながる恐れがあります。従業員のモチベーションが低下してしまうと、生産性が低下するだけでなく、離職にまでつながりかねません。

さらに、売上に直結するようなコア業務に注力する時間まで割かれてしまいます。

一方、ChatGPTを活用してワークフローを自動化すれば、一連の反復作業に割いていた時間をコア業務に充てることが可能です。その結果、企業の生産性向上や従業員のモチベーション向上につながるでしょう。

パーソナライズされたコミュニケーションの実現

顧客一人ひとりに合わせたパーソナライズされたコミュニケーションは、顧客満足度を高め、ロイヤルティを築く要素です。

ChatGPTとノーコードツールを活用すれば、パーソナライズされたコミュニケーションの実現に近づけます。例えば、顧客の購買履歴や問い合わせ内容をAIが自動で分析し、その顧客の興味やニーズに合わせたメールやメッセージの自動生成が可能です。これにより、顧客は自分に合った情報を受け取ることができ、企業への信頼感が高まるでしょう。

従業員が自力で分析することも可能ですが、経験によりコミュニケーションに差が生まれかねません。また、分析に時間がかかってしまう恐れもあります。従業員の対応によって発生する課題を解消するためにも、ChatGPTの活用が有効です。

リアルタイムなデータ分析と迅速な意思決定

ビジネスの成功には、市場や顧客の動向をリアルタイムに把握し、迅速な意思決定を下すことが不可欠です。手動でデータ収集や分析には時間がかかり、機会を逃してしまうリスクがあります。

対して、ChatGPTとノーコードツールを組み合わせることで、データに基づいた迅速な意思決定を下しやすくなるでしょう。例えば、ウェブサイトのアクセスデータやSNSでの言及を自動的に収集し、ChatGPTがそのデータを要約・分析すれば、市場のトレンドや顧客の反応をリアルタイムで把握できます。さらに、AIが分析した結果から、マーケティングキャンペーンの効果を測定したり、新製品開発のヒントを得たりすることも可能です。

リアルタイムな意思決定は競合との差別化を図るうえでも欠かせません。

ChatGPTでワークフロー自動化を進める際の注意点

ChatGPTでワークフローの自動化を進める際は以下のような注意点を把握しておきましょう。

• 過剰な自動化と精度低下のリスク
• APIコストの管理とワークフロー自動化の費用対効果
• セキュリティリスクとデータ保護
• 依存リスクと柔軟性を持たせるワークフロー設計

メリットだけを意識していては、自動化後にトラブルが発生し、自動化が定着しない恐れがあります。ここではワークフロー自動化にあたっての注意点を詳しく解説します。

過剰な自動化と精度低下のリスク

ChatGPTによってワークフローを自動化した場合、過剰自動化と制度低下のリスクに注意しましょう。過剰な自動化とはすべてをAI（ChatGPT）に任せてしまう状態です。

例えば、顧客からの複雑な問い合わせに対して、AIが不適切な回答を生成してしまう可能性があります。このような場合、顧客の信頼を損ないかねません。特に、顧客情報のように正確性が求められるデータ登録においては、AIの精度に過度に依存するのはリスクにつながります。ChatGPTの精度は100％ではないため、人間が最終的な確認や推敲を行うプロセスを残しておく必要があります。

自動化はあくまで人間をサポートするツールと考え、AIの得意な部分と人間の判断が必要な部分を適切に分けておきましょう。

APIコストの管理とワークフロー自動化の費用対効果

ChatGPTのAPIを多用する場合、利用コストを見落とすリスクがあります。特に、大量のデータを処理するワークフローを構築すると、想定以上のAPI利用料が発生し、費用対効果が悪化してしまうかもしれません。自動化の目的はあくまで「コスト削減」や「収益向上」であるため、導入前にAPIコストをしっかりと試算し、長期的な費用対効果を評価することが大切です。

コストとのバランスを考慮した場合、最初は小規模なワークフローの自動化から始め、実際の利用状況を確認しながら徐々に拡大していくのが効果的です。自動化による時間や労力の削減効果と、それに伴うAPIコストを天秤にかけ、バランスの取れた運用を心がけましょう。

セキュリティリスクとデータ保護

顧客情報のような個人情報は、特に慎重な取り扱いが求められます。安易にAIツールに入力してしまうと、情報漏洩のリスクを招く可能性があります。

API経由でデータを扱う場合でも、そのツールのセキュリティ体制がどうなっているか、事前に以下のような国際規格をチェックしましょう。

また、どの情報をAIに入力するかを厳密に管理し、必要最小限の情報のみを扱うようにするなどのルールを設けておきましょう。

出典：ISO/IEC 27001（情報セキュリティ）｜一般財団法人日本品質保証機構（JQA）

出典：ISO/IEC 27017（クラウドサービスセキュリティ）｜一般財団法人日本品質保証機構（JQA）

依存リスクと柔軟性を持たせるワークフロー設計

AIや特定の自動化ツールに過度に依存してしまうと、万が一ツールが利用できなくなった場合に業務が停止してしまうリスクがあります。

例えば、サービスの障害やAPI仕様の変更などによって、これまで自動化されていたワークフローが機能しなくなる可能性も考えられます。このような依存リスクを避けるためには、代替手段の検討や、手動での対応が可能なバックアップ体制を整えておきましょう。

また、ワークフローを設計する際には、将来的な変更や拡張にも柔軟に対応できるよう、モジュール化されたり、シンプルで分かりやすい構造にしたりといった対応も必要です。

技術の進化やビジネスの変化に柔軟に対応できるような仕組みづくりが、持続可能な自動化の実現につながります。

まとめ｜ChatGPTでワークフローを自動化させて生産性を高めよう

ChatGPTとノーコードツールを組み合わせたワークフローの自動化は、ただ業務を効率化するだけでなく、企業が成長するうえでも有効な取り組みです。

顧客情報の登録やSNS運用といった反復的な作業から解放されることで、従業員はより創造的で戦略的な業務に集中できるようになります。また、パーソナライズされた顧客コミュニケーションや、リアルタイムのデータに基づいた迅速な意思決定も可能になります。

ただし、自動化には、セキュリティリスクやAPIコスト、そしてAIへの過剰な依存といった注意点も存在しているので把握しておきましょう。