
コース全体の構成・作るものの全体像を解説します。
講座のゴール・Googleフォーム→GAS→Dify→スプレッドシート→通知の完成形を図解します。
各セクションのロードマップを解説します。
向いている方・向いていない方・前提条件(Googleアカウントのみ)を明示します。
元RPAエンジニアとしての実体験とこの講座を作った理由をお伝えします。
GASのif文やRPAが抱える「文脈を理解できない」という限界を整理し、AIによる意味ベース自動化が必要な理由を解説します。
(Section 1からDifyへの橋渡しとなるレクチャーです)
dify.aiへのアクセスからアカウント作成・初期セットアップまでを画面収録で進めます。
ユーザー入力・LLM・出力の3ノード構造を学び、ワークフローを組み立てます。
コスト管理・ログを使った精度改善サイクルを説明します
「AIを使って業務を効率化したいが、どこから始めればよいかわからない」
「GASとAIをどのように連携すればよいか知りたい」
「RPAのルールベース処理に限界を感じている」
本講座では、これらの課題に対する一つの解決方法として、
GASとDifyを組み合わせた業務自動化の構築方法を解説します。
■ この講座で扱う内容
Googleフォームに届いた問い合わせデータをもとに、
AIを活用して以下の処理を行う仕組みを構築します。
・内容の分類(問い合わせ/依頼など)
・優先度の判定
・文章の要約
・返信文の生成
・条件に応じた通知処理
これらをスプレッドシートおよびGASを用いて連携させます。
■ 本講座の特徴
・クラウドサービスを利用するため、サーバー構築は不要です
・サンプルコードをベースに構築を進めます
・実務での活用を想定した構成になっています
■ 受講後に期待できること
・GASと外部AIサービスの連携方法の理解
・業務データをもとにした自動処理フローの構築
・プロンプト設計の基本的な考え方の習得
※本講座は学習内容の理解と実装方法の習得を目的としており、
成果を保証するものではありません。