ワークフローツールがAI時代の鍵となる理由
おはようございます、inadyです。 デブログfmでは、プログリッドでエンジニアをしているinadyが、
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AI単体では終わらせない。つなぐ技術が最強の武器になる理由。
AI活用のトレンドは、単に対話ツールとして使うだけではなくて、 最近ではですね、徐々に自律的に動くというものにシフトしていっています。
この中心にあるものが、n8nなどのワークフローツールです。 今日はそんな話をしたいというふうに思っております。
まず一つ目です。何でワークフローツールなのかという話をしていきたいんですが、 これは生産性向上の鍵だからというふうに考えていて、
生成AIというのはつまり人間で言うと脳ですけれども、 何かする、例えば洗濯物を畳むみたいな作業をするときに、
ああしてこうしてって頭で考えるだけでは何も物事が進まなくてですね、 手足で実際に洗濯物を畳む動作をすることによって初めて物事が進むわけですけれども、
これは実際の業務においても同じことが言えるかなと思っていて、 例えばエンジニアで言うと誰かから依頼が来て、
それをスラックで依頼が来たものをノーションでチケットを作り、 実際に実装をして、必要においてドキュメントを更新し、
誰かにデビューを依頼して、終わったら依頼をしてきた人に これ終わりましたよって報告するみたいなフローがあると思うんですけれども、
この一つ一つの例えば実装する部分においてはカーサーとかクロードコードで実装できますし、
ドキュメント更新であればノーションAIとかで自動化できますけれども、 これは結局人間の手が一つ一つ入っているのであまり精細性が上がらないんですね。
これをワークフロー2に全部詰め込んであげて、 依頼が来た瞬間に自動的にチケットも作り実装もし、
それからドキュメントを更新し、実際に本番に反映してしまい、 作業も完了して依頼者に報告するみたいなことが全部自動化もしできたとしたら、
ものすごく生産性が上がるというのはイメージ付くと思います。 これがまず一つ目です。
もう一つはワークフローができれば会社全体の生産性も上がりますという話です。
先ほど話した例は個人の生産性が上がるよという例なんですけれども、 これができてしまうと他の人にも同じことが自動的に反映されるわけです。
なのでこういうことによって個人の自動化が全体の最適化につながるという部分と、
それからですね、私がいろいろAI推進とかを会社でやっていて感じているところは、
こういう便利なプロンプトがあるよとかこういう便利な方法があるよっていろいろ啓蒙レクチャーするんですけれども、
やはりですねそれにすごく興味をしまして自分なりに工夫しながらやれる人っていうのは正直なところあまり多くないというところが現実だなというふうに思っていて、
その理由としてはですね日々の業務にちょっと忙しすぎるとか、
非エンジニアの場合はなかなかそういう最新のAIツールにキャッチアップする余裕がないとかちょっと難しすぎると思っているという部分があると思うんですが、
ワークフローで自動化されてしまえば別に最新のAI事情もキャッチアップしなくても良いですし、
最新の一番便利なプロンプトを理解しておく必要もなくて、
何か作業の依頼が来た瞬間に自動的に作業がほとんど進んでということのワークフローを作ってあげることによってですね、
会社全体の生産性が上がるようになるというふうに考えています。
n8nと競合ツールの比較
ここまで簡単にワークフローツールの必要性という話だと思うんですが、
私はこのワークフローツールいろいろありますけれども、NATNっていうのを特に最近は推しています。
このなんでNATNを推しているのかという話をちょっとしていきたいんですが、
NATNの競合としてZapierとかMakeとかあとGoogleのOperl、Googleワークスペーススタジオとかなったのかな名前が、
ちょっとGoogleは名前が分かりづらいことで有名ですけれども、こういったいろんなものがあります。
今回はGoogleOperlというふうに統一したいんですけれども、
それ以外のツールとNATNを比較するとまずZapierですね。
Zapierというのは比較的実装がしやすい、作りやすいツールだなというふうに思っていて、
非エンジニアの人でも直感的にワークフローを作ることができます。
一方でちょっと複雑なことをやろうとすると、途端に難しくなるとかやれないということが起きてきます。
次はMakeですね。
Makeの欠点は2つあって、まず1つ目はAIネイティブなワークフローツールではないなというふうに思っていて、
後付けでいろんな機能がついてはいるんですけれども、ちょっと作りづらいというところと、
それから管理者という観点において、このMakeは普通のワークフローツールは1実行あたりぐらい、
ワークフローが1回スタートして終了するまでを1としてカウントしてコストを計算するものがほとんどなんですけれども、
このMakeはワークフローの中に含まれているステップがいっぱいありますよね。
このステップ1個1個に課金されるんですよね。
なので管理者としてワークフローたぶん100個あって、100回実行されてますっていうふうな計算だとすごくコストの管理しやすいんですけれども、
このMakeはこのワークフローの中身1個1個が何ステップあって、それが1実行あたり平均何回ぐらい実行されるのか、
何ステップ中で実行されるのかっていうところを読んだ上でコスト計算をしないといけないので、非常にやりづらいというところがあります。
最後、Google Opalですね。これ私すごく期待していたんですけれども、実際に使ってみるとややがっかりかなという部分です。
これはGoogleの裏側としてはGeminiを使っていて、すごく最新の使いやすいLMが裏にいて、
それで自然言語でワークフローを作ることができるんですけれども、このワークフローの連携先が基本的にGoogleサービスに閉じています。
例えばメッセージツールであればGoogleチャットとか、メールはGmailしか使えない、カレンダーはGoogleカレンダーしか使えないみたいなところがあって、
一方で業務のワークプロセスって別にGoogleだけじゃないですよね。
ノーションも使わないといけないし、スラックも使わないといけない。セールスフォースみたいなのもあるかもしれない。
そういったありとあらゆるものをつなごうと思うと、このGoogle Opalだと実装が難しいという風な課題があります。
n8nの強み：OSS、柔軟性、コスト管理、AI機能
一方でこのNATNの良さっていうのはいくつかあって、比較的ですけれども簡単に始められます。
ビルドにノードがたくさん用意されていて、例えばスラックにメッセージを送るとか、ノーションのデータベースを探すみたいなノードがたくさんあるので、
コードを実装しなくてもポチポチと作ることができます。
かつ、JavaScriptとかPythonのノードもあって、そこで複雑なロジックをコードで表現することもできます。
2つ目が実行が失敗したときにどこでエラーになっているのかっていうのが赤く比較的に表現されるようになっていて、
そこを実際にクリックするとどういうエラーが起きているのかっていうのはエラー文の概要とそれから詳細が見ることができて、
このエラーの分析が簡単にできるっていうのはこのワークフローを作る上で非常に重要なものでして、
ワークフローって結構一発で作ることが難しくて、作ってみました、動かしてみました、失敗しました、改善して、もう一回やって失敗してっていうのを何度も何度も繰り返してようやく動くっていうような作り方をするんですけれども、
このエラーの解析にすごく時間がかかってしまうとこのワークフローを作るっていうのにすごく時間がかかってしまってすごくストレスフルなんですが、
このNATNはこのエラーがどこで起きているというかどういうエラーが起きているかっていうのを視覚的にすごくわかりやすく探しやすくなっているっていうのが非常に強みだなというふうに思っています。
次がOSSであるというところです。それ以外のツールの多くのものはOSSじゃなくてコードはクローズドでそれぞれのサービスにお金を払って、
向こう側のSaaSの企業のクラウド上サーバー上で動いたものをSaaSとして使うというものなんですけれども、このNATNはOSSでコードが公開されていて実際にGitHubのリポジトリも公開されていて見ることができます。
このオープンになっているコードを自分でダウンロードしてセルフホストすることもできます。
どこでお金払うポイントがありますかというと、セルフホストせずにNATNのサーバーでNATNのクラウドとして使う場合、それから自社でサーバーを立てる場合においてもエンタープライズ的な機能を使いたい場合はライセンス費を払って使うような仕組みになっています。
このセルフホストの何がいいかというと、特にエンタープライズ利用においてはセキュリティ基準を高めることができるという部分かなと考えていて、
NATNは例えばスラック、Notion、Gmail、それから会社のデータベースにつなぐかもしれません。ありとあらゆるツールにつながるので非常にセキュリティが重要なんですね。
このNATNの一箇所がつかれてしまって、例えばすごい権限の強い人のアカウントが盗まれて、すべての連携されているワークツールにつながってしまったりすると、すごいデータが抜かれてしまうわけですよね。
そういったものを防ぐためには、NATNの提供しているクラウドバージョンを信頼するか、もしくは自分たちで自社の基準でサーバーをきちっと作って管理する。
それによってセキュリティを担保するという選択肢があるというのがこのOSSになっている良さかなと思っています。
次はメイクと比較すると、これはステップごとの課金ではなくてワークフロー1時間あたりみたいなアカウントでコストが計算されていくので非常にコスト管理が楽だというところ。
最後に推したいポイントとしてはAI機能の強さがあって、このAI機能はどういうふうに実装しているかというと、
ラングチェーンというAI開発のデファクトスタンドになっているSDKがあるんですけれども、これが裏側でベースとなっていて、
このコード上のロジックをUIとしてノードとしてわかりやすく表現しているのがこのNATNになっていて、
なのでシンプルなUIで作ることもでき、かつ裏側はラングチェーンなので、今流行りのすごく本格的なワークフローを作ろうと思ってもそれが構築できるというのが非常に強みです。
ワークフローツールの学習コストとAIアシスタントの活用
一方で、NATNに限らずどのワークフローツールにも課題があって、それは一定学習コストが必要だというところです。
この学習コストの濃淡はツールによって結構違うんですけれども、どこから生まれているかというと、
簡単に実装できますというワークフローツールは裏返しとなってやれることが少ないんですよね。
なのでここまではできるんだけど、ここからできないので別のワークフローツールを使うことになるみたいなことになってしまって、
使うワークフローツールが分散してしまうという課題が起きます。
一方で、いろんなことができますというワークフローツールは裏返しとなるんですけれども、かなり学習コストが高いというのはどうしてもトレードオフになってきます。
NHLはどちらかというと若干複雑な部類には入るんですけど、それをできるだけわかりやすく表現しようと努力しているのは非常に感じています。
最近はビルトインのワークフロー補助のAIシステムみたいなのがNHLにも実際入っていて、
これと対話しながらワークフローツールを大概作ることができるようになっていて、非常にこれは特に非エンジニアの人にとっては助けになっています。
一方でそれで全マーカセルできるかというと、ちょっと今の段階では厳しいかなというところが使ってみている感想で、
できたワークフローがもし動いたとしてもですね、それが正しいんだろうかという確からしたの検証であるとか、
それから思ったものが作られないということが起こるんですよね。
実際に私以外の非エンジニアの方に使ってもらったら、うまくこのAIチャットのツールが使いこなせないという話を聞くと、
やはり明確な指示文を与えられていないところが課題になっているなというのが見えてきて、
例えばNHLのそれぞれのどういうノードがあるかというのはある程度理解しておかないといけないとか、
それからAPIって何ですかとかWebhookって何ですかとか、簡単に認証の方式がいろいろあります。
スラックと認証するときはスラックの認証キーみたいなのを取ってみたいなことをある程度認識しておかないといけないとか、
あとはJSONって何ですかみたいなある程度の単語とその使い方は理解しておかないと、
的確な指示をAIに渡すことができなくて、結果として作りたいものが作れないということが起きているのが現状です。
なのでいずれにおいても学習コストが必要で、こういうワークフローツールを全社で適用しようとすると、
ワークフローの使い方とか、そもそもAPIって何ですかみたいな基礎知識から含めて地道にレクチャーしていかないと、
なかなか会社で普及させるのは難しいかなというふうに思っています。
一つここで若干横道にそれるんですけども、このビルトインのツールって非常に便利なんですが、
エンジニアにとってもっと便利なやり方があって、
NATNとNATNのMCPとそれから有志の人が作ったNATNのスキル図が公開されているんですね。
この3つを使ってクロードコードとかカーサーとかでこういうことをやりたいって自然言語でやると、
このビルトインのチャットAIワークフローツールでも非常に高度なことができます。
モデルとしてはですね、クロードオーパスとかジェミニー3とか非常に最新の賢いモデルを使うことができるので、
曖昧な指示であってもすごく大規模なモデルを簡単に作ることができるので、
エンジニアにとってはこのNATNでワークフローを作るっていうのは逆に簡単というんでしょうかね。
非常に簡単に作れる状態になっているので、もしNATNを今使っているんだけれども、
このMCPとスキル図を使ってクロードコードで自動的にワークフローを作るみたいなことを試したことがない方がいたら、
ぜひちょっと試してみてほしいなと思っています。非常に感動する体験かなというふうに思います。
n8nの実践的な活用例とSaaS業界のトレンド
なので期待することとしては、このクロードコードとかカーサーとかを全社員全員使ってくださいっていう啓蒙するのはちょっと難しいかなと思っていて、
そういったことを考えるとやはりNATNのビルトインされているワークフロー作成のAIチャットツールみたいなところの進化にすごく期待したいなというふうに思っています。
それで実際に私がどういうふうにNATNを使っているかっていう例を1個ご紹介すると、
先ほどスラックで依頼が来たものを実装してチケットを作ってみたいなのを手作業していたら時間がかかりますよねっていう例を示したと思うんですが、
実際にこれ私がNATNを使って自動化している例を取り上げたんですけれども、どういうふうなものを作っているかというと、
まずスラックで依頼が来ます。こういうふうな実装してほしいですと依頼が来ます。
依頼が来た瞬間にNATNが起動してまずチケットを自動的に作成します。
チケットを作るときはこのスラックのスレッドを見て依頼してきた人がどういうことを欲しているのか、
私がそれに対してどういう質問を返したのかみたいなところをまず踏まえた上でチケットを作成してくれます。
それと同時に要約したやりたい概要と背景と実際に実装してほしい内容みたいなのをLLMでNATN内で作って、
それをカーサンのバックグラウンドエージェントにAPI経由で依頼をします。
そうするとカーサンのバックグラウンドエージェントがサーバー上でコードを生成してプルリクエストができたらNotionに自動的にそのプルリクエストのリンクを貼ります。
これがいいタイミングに私がそのNotionのチケットを見るとリンクがあるのでそれを見に行きます。
見に行ってOKでOKというふうにマークをすると、今度は自動的にレビューの依頼がスラックに飛んでいって、
レビューをしてくれたら自動的に反映され、スラックのチャンネルに作業が終了したよっていうのを自動的に通知するみたいな仕組みを作っています。
これは割と複雑な事例で、最初からいきなりこれができたわけじゃなくてですね、ちょっとずつ改善していってできていったわけですけれども、
例えば身近な例で言うと、Gmailに来ているメールを実際に中身をLLMに読ませてラベルをつけてあげるみたいなこともやっていて、
これは返事しないといけないのかとか、それからこれは営業のメールだから無視していいとか、
本当に無視していいメールはメインフォルダから削除してアーカイブに入れておくみたいなワークルを組むことができていて、
こういった身近なことであっても、いちいち全部のメールを見るっていう手間が省けているので、非常に精査性が上がっているかなという例を2つご紹介させていただきました。
ではちょっとまとめに入る前に、世界的に起きているトレンドみたいなところを最後ご紹介したいなと思っているんですけれども、
なんでこのワークフローツールっていうのが反映してきているのか注目されてきているのかというと、
正直なところ生成AI単体の性能とか生成AI単体でもたらされる生産性向上っていうのはあややどん化してきていますというところと、
私がおそらく2個前のポッドキャストで話した、なぜ生成AIが発達しても生産性が上がらないのかと、
結局人間がボトルネックだよねみたいな話をしたと思うんですけれども、これらを踏まえるとこの生成AI単体の性能はやはり限界があると、
結局人間のプロセスがあるからそこでボトルネックになっていて生産性が上がらないみたいなこの2つを考えると、
この業務全体のワークフローと考えた上で、それを含めた上でワークフローツールで自動化することによって圧倒的に生産性を上げるというのがトレンドになってきています。
昨今、セールスフォースをはじめとするSaaSの株価が非常に下落していて、つまり期待値が下がっているわけですけれども、
まさにこのワークフローツールの発達期待からの裏返しとして出ているもので、
これは今までであれば複雑なロジックを組もうと思えば、自社ですごくたくさんのエンジニアの人を雇って自分たちで複雑なロジックを組むか、
もしくはSaaSにお金を1シートいくらで払ってやるかというふうに天秤に比較した上で、どう考えてもSaaSの方が安いよねということでみなさんSaaSを選んでいたわけですけれども、
この複雑なロジックであっても非エンジニアであっても、こういう時はこういう風にしたいと自然言語で条件分岐をかけることができるようになってきたので、
複雑なロジック、今までであればSaaSにお金を払ってやっていたことが自分たちで内製ですることができるものがすごく増えてきたので、
その反動としてSaaSって今後期待が薄くなってきたねというところでSaaS株の期待値が下がっているというところかなと思っております。
なのでワークフローツールすごく盛り上がっていますよというところをご紹介したかった限りです。
まとめと今後の展望
最後まとめでございます。
生産性を上げるためには生成AIを使うだけではなくて業務全体を自動化して勝手に仕事が進んでいくってものをできるだけたくさん作っていく必要があります。
それをやるためのツールがワークフローツールで、NATNとかZapierとかMakeとかいろいろありますけれども、ご紹介したようにNATNがいいんじゃないかという話をしました。
今のところNATNがベストではあるんですけれども、このワークフローツールっていうのが今後の肝になってくるよねっていうところはどの会社もきっと認識していて、
今後新しいツールがどんどん出てくると思います。
なのでもしNATNを超えるようなすごく便利なエンタープライズで使えるようなものができてきたらまたご紹介したいなというこのPodcastでご紹介したいなというふうに思っております。
ということで今回はAI単体では終わらせない繋ぐ技術が最強の武器になる理由という話をしてみました。
今後ですね聞いているリスナーの方の企業でもどんどんワークフローツールが出てくると思います。
その時にただそのワークフローを使うだけの人になるのか、そのワークフローを作る側に立つのかみたいなことによってこの大きなキャリアとかスキルの分岐点になるかなというふうに思っていて、
今回の話をきっかけにもしワークフローを作ったことがないってことであれば、小さいことからこのワークフローを作る側に立ってやってみていただきたいなというふうに思っております。
そのきっかけになれば幸いです。
ということで最後に番組のご紹介させてください。
この番組はYouTube、Apple Podcasts、Fatify、それから最近ですねAmazonMusicでも配信しております。
ぜひお好きなプラットフォームからサブスクライブをお願いします。
ご感想リクエストがございましたら、ハッシュタグでブログFMでXでつぶやいていただきますか、概要欄のフォームからいただけますと幸いです。
それでは次回の配信でお会いしましょう。ご視聴ありがとうございました。
