- 今日の「自動化」作業のほとんどは、ノーコード・ツールで処理できる作業に開発者の時間を費やしている。
- ノーコード・プラットフォームは、技術チームと非技術チームの両方が、コードに過度に依存することなくAIワークフローを設計し、展開することを可能にする。
- 最適なユースケースは、社内フロー、シンプルなボット、エンジニアの時間を正当化しないツール統合だ。
- ノーコードがいつ意味を持つかを理解することが、単発のハックとスケーラブルな自動化戦略を分ける。
AIが普及し始めたとき、私は緊張した。作家として、これは私に取って代わるのだろうか?
しかし、実際に使い始めてみると、私はあることに気がついた。グーグルのように、AIには方向性が必要なのだ。
ほとんどのチームは、何が起こるべきか、いつ成功とみなされるかを定義するという難しい部分をすでに行っています。これだけで、あなたのタスクに適したAIエージェントの動作を構築することができます。
ノーコード・ツールを使えば、コードを一行も触ることなく、テーブルの構築、スキーマのクリーンアップ、ビジュアルの生成といったAIのステップを並べることができる。
技術的なバックグラウンドは必要ない。ワークフローに関する知識があれば、ノーコード・ツールを使ってAIの行動を形作るのに十分だ。
AIエージェントを構築するのに必要なプログラミング・スキルを持つのは、世界人口のわずか0.03%に過ぎず、自動化を他の人々に開放するためには、ノーコード・フレームワークが不可欠である。
ノーコード・オートメーションとは何か?
ノーコード・オートメーションとは、プログラミング・スキルを必要としないツールを使って、タスクやワークフローを自動化することです。スクリプトやコードを書く代わりに、ドラッグ&ドロップのインターフェイス、ルールビルダー、ステップベースのエディター、または単純な文字による指示などを使用して、ユーザーは視覚的にロジックを構築します。
コード不要の自動化ツールは、誰でもアプリを接続し、データを移動し、アクションをトリガーし、物事の動作を定義するだけでマルチステッププロセスを作成できる。
ノーコード・オートメーションはよく使われる:
- フォーム送信時にSlack アラートを送信する
- ファイルが更新されるたびにスプレッドシートデータを自動整理
- 手作業なしでコンテンツをスケジュールしたり、Eメールを送信する
- WhatsApp顧客からのメッセージに応答するチャットボットを構築する
核となる考え方:ユーザーはコードを書くことなく、プロセスの動作を定義する。
ノーコード・オートメーションのコア・コンポーネント
ノーコード・オートメーションのさまざまなタイプ
ノーコードによる自動化には様々な形態がある。リニアでイベント駆動型のワークフローもある。また、データを伝送したり、条件に反応したり、言語入力に基づいて応答するものもある。
それぞれのオートメーションタイプの構造を理解することで、どのタイプがタスクに適しているのか、そしてどのようなツール、ロジック、柔軟性、入力に対応できるのかを明確にすることができる。

プロンプト・ベース自動化
プロンプトベースのワークフローは、オートメーションがどのように動作するかをガイドするために、書面による指示を使用します。フォームやドラッグアンドドロップでステップを接続する代わりに、ユーザーは、オートメーションが何をすべきかを記述する自然言語のプロンプトを記述する。
たとえば、次のようなプロンプトがあります:「このイベントを一言で要約し、カレンダーに追加するかどうかをユーザーに尋ねてください。
一つのプロンプトが複数の論理分岐を置き換えることができる。特に、返答が自然に聞こえたり、状況に応じて変化したりする必要がある場合はそうだ。
これらのワークフローは多くの場合、より大きなオートメーションの中に位置し、プロンプトが柔軟な思考を処理し、他のステップがそれに続くアクションを処理する。
トリガー・トゥ・アクションの自動化
トリガーベースのアプリ自動化は、最もシンプルな自動化であり、1つのイベントが1つのアクションを引き起こすことを中心に構築されている。例えば「これが起きたら、あれをする。
Zapier IFTTTのようなツールは、多くの場合、ドラッグ&ドロップのインターフェースを通じて、トリガーからアクションへのタイプの機能をユーザーに提供する。
トリガーベースの自動化は、フォーム送信の記録、カレンダーの招待送信、スプレッドシートの更新など、繰り返しの管理作業を自動化するのに最適だ。しかし、分岐ロジックやメモリがないことが多く、入力が変わったりワークフローが大きくなったりすると簡単に壊れてしまう。
マルチステップ論理自動化
マルチステップ論理オートメーションは、トリガー、条件、アクション、データ変換といった定義されたステップの連鎖から構築される。各ステップは順番に実行され、前のステップの結果に依存します。
典型的なワークフローは、フォーム送信トリガーで始まり、特定のフィールドをチェックする条件、電子メールを送信したりレコードを更新したりするアクション、そして別のイベントが発生するまで一時停止する遅延または待機状態が続くかもしれない。
この構造は、分岐ロジック、ループ、フィルター、エラー処理をサポートする。各ステップでの入力やデータの状態によって、オートメーションが異なる応答をすることができる。
マルチステップの論理的自動化は、構造化された決定、繰り返しの操作、複数のシステム間の調整を伴うワークフローに最適である。
プロセスベースの自動化
プロセスベースの自動化は、明確に定義された段階を持つ固定された構造に従っている。各タスクは、「提出」、「レビュー」、「承認」、「完了」といった順序で進み、いつ、どのように進行するかを制御するルールを持っている。
各ステージには、フォームフィールド、割り当て、条件が含まれます。ステップでは、管理者の承認を必要としたり、必須フィールドを強制したり、ステータスが変更されたときに通知をトリガーしたりすることができます。プロセス全体は終始可視化され、すべての遷移を追跡できます。
このタイプの自動化は、オンボーディング、調達、法的要求、IT問題追跡など、同じ手順が毎回同じ順序で行われるような、反復可能な社内業務に最適です。
プロセスベースの自動化は、スクリプトを書いたり維持したりする必要なく、一貫性と制御を提供します。
ノーコード・オートメーションとローコード・オートメーションの違いとは?
ノーコードのオートメーションは、ビジュアル・インターフェースによって構築されます。ビルダーは、ワークフローの動作を定義するために、ドラッグアンドドロップステップ、ルールベースのトリガー、および組み込み済みの統合を使用します。すべてのロジック、条件、出力は、ドロップダウン、フォームフィールド、シンプルな設定パネルを使用して作成されます。
ローコード・オートメーションは、キャンバスやドラッグ・アンド・ドロップのワークフロー・エディタなど、ノーコード・プラットフォームと同じビジュアル・ツールを提供するだけでなく、コード・ブロック、スクリプティング、またはAPIコールを使用したカスタム・ロジックを可能にする。この柔軟性の追加は、オートメーションが複雑なデータを扱ったり、カスタム・システムと相互作用したり、ビジュアル・ビルダーがサポートする以上のロジックを適用する必要がある場合に役立ちます。
実際には、両者のユースケースは以下のように定義できる:
- コードなしのオートメーションは、アラートの送信、レコードの更新、フォーム送信のルーティングなどの構造化されたタスクに最適です。
- ローコードによる自動化は、ダイナミックな入力処理、カスタム計算、サードパーティ・システムとのインタラクションを必要とするワークフローに適している。
どちらも視覚的に構築できる。違いは、より高度な動作をサポートするためにオプションのコーディングが必要かどうかだ。
ノーコード・オートメーションは実際にどのように機能するのか?
多くのチームにとって、コード不要の自動化は具体的なものから始まります。例えば、質問に答えたり、予約を確認したり、メッセージを自動的にルーティングするWhatsApp チャットボットなどです。彼らは、コードを書かなくても動くものを求めている。
ノーコード自動化ツールを使用して予約チャットボットを構築し、維持するために実際にどのように見えるかを見てみましょう。
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1.トリガーがワークフローを開始する
すべてのオートメーションはトリガーから始まります。これは、フォームの送信、ボタンのクリック、データベースへの新規入力、カレンダーツールでの予約などです。
ツールがより賢くなるにつれ、カレンダーの予約やユーザーメッセージのような統合は、ライブデータに基づいて決定やロジックが自動的に行われるインテリジェントなプロセスオートメーションの一部となる。
しかし、ノーコード・プラットフォームでは、トリガーは通常、あらかじめ組み込まれたwebhook である。あなたはイベントを選択し、アプリ(予約ボットのCalendly ような)を接続し、プラットフォームが残りを処理する。ツールに接続するために必要なのはAPIキーかトークンだけだ。
この例では、緑色のStartトリガーがユーザーメッセージをリッスンし、紫色のCalendly Eventトリガーが新規予約をリッスンします。どちらかのイベントがトリガーされると、自動化が開始されます。
2.条件は次に起こることを定義する
トリガーが発火すると、コンディションは次に何が起こるかを決定する。コンディションはロジックフィルタの役割を果たし、受け取ったデータに応じて、フローを異なるパスに導きます。
ルールは、if/else文を書くのではなく、ドロップダウンや式を使用して設定する。
条件は、ワークフローをコンテキストに対応させるために不可欠です。ユーザーの行動や入力値に基づいて、レスポンスをセグメント化したり、別のツールにルーティングしたり、ステップをスキップしたりすることができます。
ここで、ユーザーは何を探しているのか尋ねられます:FAQ(よくある質問)」または「今後のイベント」です。その選択に基づいて、ワークフローは異なるロジックブランチに分割され、それぞれが別々のサブフローによって処理されます。
3.接続されたツール内で実行されるアクション
アクションとは、メッセージの送信、レコードの更新、APIの呼び出し、AIレスポンスの生成など、オートメーションが実行することである。ノーコード環境では、アクションはそれぞれを依存するメッセージやデータに接続することで視覚的に構成される。
ツール間の相互作用は、AIワークフロー自動化では典型的なもので、ボットはリアルタイムのコンテキストに基づいて反応し、適応する。この場合、あるアクションはAIを使ってカレンダーイベントを要約する。別のアクションは、その要約をメッセージノードを通してユーザーに送信する。
4.データは自動的にステップ間を移動する。
ノーコードの自動化プラットフォームは、データフローを自動的に処理します。ユーザーが入力を送信したり、オプションを選択したり、イベントをトリガーしたりすると、その情報はそれに続くすべてのステップで利用可能になる。
このワークフローでは、選択された場所、ユーザーのEメール、Calendly イベントデータなどの詳細がすべて引き継がれます。これらはフォーム収集のパーソナライズや条件ロジックの駆動に使用されます。
ノーコード・オートメーションの利点
コーディングよりも速くワークフローを起動
一つのトリガーが実行される前に、コードは通常何時間もかけて準備される。紙の上でフローを定義し、ライブラリを選び、ツール間でデータを移動するための足場を作り、あらゆるエッジケースに対応するハンドラを書く。リードを国別にフィルタリングしたり、締め切りが過ぎていないかチェックしたりといった単純なステップでさえ、ほとんど機能しない長いコードに埋もれてしまう。
ライフサイクルマーケティング担当者は、セットアップを待つことなく、リードのリアクティベーションフローを構築することができます:CRMコンタクトを最終エンゲージメント日でフィルタリングし、Clearbitでリッチ化し、パーソナライズされたEメールをトリガーします。
コードで足場を組むのに何時間もかかることが、ノーコードでは数分でテストできる。ビルドしている間に実行されるのだ。
エンジニアリングチームへの依存を減らす
マッキンゼーによれば、従業員はコード不要のツールによって自分の仕事の最大30%を自動化できると見積もっている。
ノーコード・オートメーションは、小さなロジックの変更がしばしばエンジニアリング・チームに依存するプロジェクト管理におけるAIに特に有用である。作業を行う人は通常、意図したワークフローやタスクがどのように実行されるべきかを知っている。
例えばこんな感じだ:
- プロジェクト・マネジャーは、AIエージェントを設定することで、締め切りが遅れたり、ブロックが現れたりしたときに、自動的にタスクを再割り当てすることができる。
- サポート・リードは、センチメント・モデルがフラストレーションの高まりを検知すると、人間によるエスカレーションを開始することができます。
ノーコード・ツールを使えば、技術的な専門家でなくても、シンプルで直感的なカードとして簡単にドラッグ・アンド・ドロップすることができる。
ノーコード・プラットフォームでは、AIエージェントを構築するスキルは技術的なものではない。AIエージェントを構築するためのスキルは、技術的なものではないのだ。AIエージェントは、どのような手順で作業を進めるべきか、何が完了とみなされるのか、人間の入力が必要な箇所はどこなのか、などを理解することから生まれる。
自動化のコストを下げる
ほとんどのSaaSツールは、機能ではなくアクセスに対して課金される。必要なのはwebhook メッセージトリガーだけかもしれないが、それでもダッシュボードやレポート、ユーザーシートがバンドルされた有料の階層に押し込まれる。あなたが欲しい機能は、多くの場合、チーム全体で採用するために設計されたプランの後ろにロックされている。
ノーコード・オートメーションは、1つの機能のためにプラットフォーム全体にアクセスするコストを削減することができます。プラットフォーム自身が使用するAPIと直接やりとりし、パッケージングではなく使用料を支払います。
成長チームは、Intercom messaging API利用することで、エンゲージメント・スイートに加入することなく、ターゲットを絞った返信を送ることができる。RevOpsは、追加シートやカスタムオブジェクトのロックを解除することなく、Salesforceのデータを社内ツールに同期できる。
オートメーションを自分で構築する場合、ソフトウェアを購入するのではなく、コールごと、結果ごと、オペレーションごとに支払うことになる。このシフトにより、あらゆるフローが、特にすでに使用しているツール間で、大規模に実行するのに非常に安価になる。
シンプルで高速な反復処理
従来のオートメーションでは、変更に時間がかかり、リスクが高い。プロセスをハードコードし、何かが壊れた場合、スクリプトを編集し、新しいバージョンをプッシュし、新たな問題が発生しないことを祈ることなく、修正をテストする簡単な方法はない。
ちょっとした変更(条件の更新やデータソースの切り替えなど)でも、最初からやり直したり、エンジニアリングでループさせたりする必要がある。ノーコード・ツールは違う。アイデアをテストするためにシステム全体を編集するのではなく、一部分を微調整して試し、失敗したらロールバックするのだ。
各オートメーションはデフォルトでバージョン管理されている。作業中のセットアップを複製し、ロジックを調整し、結果を並べて比較することができる。うまくいかなければ、前のバージョンを復元して続ければいい。
AIを使って顧客のフィードバックにラベルを付けるパイプラインを構築したとする。別のモデルを試したり、メッセージに緊急フラグを立てるタイミングを変更したい場合、他のセットアップを危険にさらすことなく、直接それを行うことができます。テスト、プレビュー、そして変更をライブで出荷することができます。
ノーコード・オートメーション構築ツール・トップ5
1.Botpress
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最適 言語理解、意思決定、チャットや社内システム間でのツール実行を含む、コードなしの自動化フローを構築するチーム。
Botpress 、言語を理解し、デジタルシステム全体でアクションを起こすアシスタントを構築するためのAIエージェントプラットフォームです。ノーコードとローコードの両方をサポートしているため、チームは視覚的に開発を開始し、必要な部分のみロジックを追加することができます。
エージェントは、接続されたステップで構成されるワークフローとして構築される。あるステップはユーザーメッセージを処理する。別のステップでは、データを取得するためにツールにアクセスします。後のステップでは、応答を送信したり、フォローアップをトリガーしたりします。
各パートはコンテキストを持ち運び、それを伝え、エージェントがすでに起こったことに基づいて行動できるように構築されている。このプラットフォームは、継続的な変化をサポートするように設計されている。
チームは、新しいロジックをその場でテストしたり、メモリの動作方法を調整したり、異なる条件で実験したりすることができます。内蔵のバージョン管理機能により、以前のセットアップを安全かつ簡単に戻すことができます。
いったん導入されれば、AIエージェントは継続的に動作し、実際の入力に基づいてタスクを処理し、ワークフローを移動することができる。
Botpress 無料プランには、様々なタイプのコンテンツのアップロード、会話ロジックの構築、一般的なツールとの接続をサポートするAIエージェントが1つ含まれています。また、初日から実際のインタラクションをテストできる5ドルのAIクレジットが付属しています。
主な特徴
- スコープ付きステップとメモリを備えたビジュアルフローエディタ
- API、変数、外部ツールコールの組み込みサポート
- ウェブ、Telegram、WhatsApp、Slackネイティブデプロイメント
- HubSpot、Google Drive、Teams、Intercomプラットフォームとワンクリックで統合。
2.作る
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こんな方に最適 ロジック制御、データルーティング、ツール間の視覚的なトレーサビリティを必要とする、構造化されたマルチステップのオートメーションを構築するチーム。
Makeは、ユーザーがワークフローをタイムラインとして設計できる、コード不要の自動化プラットフォームだ。各モジュールは、AI返信の生成、データの取得、変換、別のアプリでのアクションのトリガーなど、単一のオペレーションを実行する。
ユーザーは、モジュールをキャンバス上にドラッグし、データの流れやステップの実行条件を定義するパスでモジュールをつないで構築する。
Makeが他と違うのは、コードに切り替えることなくコントロールできることだ。同じシナリオの中で、ループ、条件分岐、エラー分岐、スケジュールベースのフローを構築できる。
これは、オートメーションが複数のシステムにまたがって拡張し、変化する入力に適応する必要がある場合に特に効果的である。
とはいえ、ロジックの大半は、接続するシステムをどれだけ理解しているかにかかっている。あるツールが予想外のレスポンスを返した場合、それを回避する計画を立てていない限り、ワークフローは壊れてしまう。
Makeの無料プランでは、1ヶ月あたり1,000のオペレーションと2つのアクティブなワークフローが提供される。このプランには、ビルダーへのアクセス、スケジューリング、エラー処理、リアルタイムモニタリングが含まれます。
主な特徴
- フローチャートスタイルのビジュアル・ビルダー
- 何百ものアプリとカスタムHTTP用のネイティブモジュール
- ペイロード検査とエラー処理によるリアルタイムのシナリオ監視
- 内蔵スケジューリングとリトライ
3.Zapier

こんな方に最適カスタムロジックよりもスピードとシンプルさが重視される、ビジネスツール全体の軽量ワークフローを自動化するチーム。
Zapier コード不要の自動化プラットフォームで、1つのツールでトリガーされたアクションが他のツールで連鎖的に開始される直線的なワークフローであるZapを使用する。各ステップは、シンプルなフォームを通してフィールドがマッピングされた、事前に構築されたモジュールを使用する。
ユーザーはステップを積み重ねてZapを構築します。プラットフォームはデータの受け渡し、失敗のリトライ、タスクの実行を裏で処理する。ほとんどのフローは単一方向です:イベントが発生し、何かがそれに続きます。
無料プランでは、月に100のタスクが提供され、フォームの送信をメールに転送したり、新しいリードをスプレッドシートに追加したりするような基本的なハンドオフを自動化できるシングルステップのZapを構築することができる。
Zapier また、GPT チャットボットのような会話による自動化もサポートしており、ユーザーは慣れ親しんだAIを搭載したインターフェイスを通じてZapと対話することができる。
Zapierはロジックがシンプルで、ツールが十分にサポートされている場合に最適に機能する。しかし、ワークフローが大きくなるにつれて、Zapier より高度なロジックを処理するためのワークアラウンドフローや別のZapが必要になることが多い。
主な特徴
- ビルド済みのアプリモジュールを使用したステップベースのビルダー
- 内蔵ディレイ、フィルター、フォーマッターステップ
- ガイド付きセットアップで何千もの統合
- タスク履歴とリトライを一元管理
4.パイプフィー
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こんなチームに最適承認、文書レビュー、複数段階のタスクフローなど、厳格なステップを踏む社内プロセスを自動化するチーム。
Pipefyは、社内タスクが定義されたフェーズをどのように進むかをコントロールする必要があるチームのために構築された、コード不要のプロセス自動化プラットフォームです。
ワークフローを自由形式のダイアグラムやチャットスタイルのフローとして設計するのではなく、ユーザーはパイプとして構築する。
各ステップ(フェーズと呼ばれる)には、ルール、必須フィールド、オートメーションが含まれます。たとえば、部門に基づいて承認を自動割り当てしたり、先に進む前にフィールドの入力を強制したり、条件が満たされたときにメールをトリガーしたりできます。
Pipefyは特にビジネスプロセスの自動化に適しており、調達、HRオンボーディング、法的サインオフ、ITリクエストのような構造化された業務、つまり常に同じルールと要件に従う種類のワークフローに適しています。
アダプティブ・エージェントやAI主導のロジックをここで構築することはできないが、あらゆる社内プロセスで一貫性と可視性を得ることができる。
Pipefyは、ビジュアルパイプとルールベースの自動化により、チームが構造化されたワークフローを管理できるようにします。無料プランでは、1つのパイプと基本的な自動化ルールへのアクセスが含まれており、承認、入力フォーム、タスク割り当てなどのシンプルなプロセスを最小限のセットアップで処理するのに適しています。
主な特徴
- フォームベースのロジックを備えたドラッグ・アンド・ドロップのフェーズ・ビルダー
- 現場レベルの自動化と必要なルール
- ワークフローデータを保存し、再利用するための内蔵データベース
- リクエストトラッキング、SLAコントロール、ユーザー割り当て
5.エアテーブル
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最適構造化された内部データ上に直接、軽量のオートメーションを設計するチーム。
Airtableは、スプレッドシートのようなビジュアルなデータベースを提供します。テーブル、ビュー、リンクされたレコードを操作し、変更時に何が起こるかを自動化します。
オートメーションは各基盤の内部に存在する。新しい行や更新された値のようなトリガーを選択し、組み込みのアクションや、レコードの分類やメッセージの生成のようなAIステップを使用して、その後の処理を定義する。
Airtableが輝くのは、すでに構造化されたフィールドを中心としたセットアップです。Airtableのエコシステムに既に存在するチームに大きな焦点を当てています。
しかし、自動化がAirtableを超えると、複雑さが増す。多くの場合、MakeやZapier ようなツールと組み合わせて、マルチアプリケーションを実現することになるだろう。
Airtableの無料版には、1つのベース、ベースごとに1つのオートメーション、そして毎月の実行回数に制限があります。
主な特徴
- リアルタイム同期とビューを備えたデータベーススタイルのテーブル
- 一般的なツールと統合し、ウェブフックをサポートします。
コード不要のワークフローを自動化
Botpress 、ロジックを定義することで、自動化をデザインすることができます。トリガーから条件、アクションに至るまで、すべてのステップは1つのビジュアルフローの中にあり、メモリ、変数、および会話全体にわたって持続する決定でスコープされます。
ユーザーをルーティングしたり、APIを呼び出したり、予約をまとめたり、人間によるフォールバックを処理したりすることができます。このプラットフォームは、値がどのように変化し、ツールがどのように反応し、入力がシフトするにつれてフローがどのように進化するかを追跡します。
プロセスがどのように実行されるべきかがすでに分かっているのであれば、すでに半分まで進んでいることになる。自律ノードでオートメーションを素早く定義することで、そのロジックを簡単にアクションに変えることができる。
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