【#2 えらぶ】最適なAIモデルを選び、より広い範囲をAIに任せられるように
はじめに：選べるAIモデルの拡充と、AIに「任せる」ステップの新設
前回は、日常の業務で使うツールとつなげる先が増え、自動化の最後に残りがちな人の転記の負担を減らせる、という話をしました。
今回はその続きです。つなげる先が増えたことに加え、この1年でもう一つ、大きく広がった選択肢があります。それは「どのAIを使い、どこまでをAIに任せるか」という選択肢です。
その中でも特記すべき大きな変化は二つあります。フローの中でAIを使う部品で選べるAIモデルが増えたこと、そしてAIに任せるための新しいステップが増えたことです。本記事では、その二つの改良について順に詳しく説明していきます。
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その①：選べるAIモデルを拡大
Jinba Flowでは、AIに文章を作成させたり内容を判断させるステップを追加することができます。今回のアップデートではこのAIモデルも拡大し、現在6種・15モデルから選択することが可能になりました。
ご存知の方も多いと思いますが、"AI”と一言で言っても、そのAIモデルを提供する会社によって得意・不得意な分野が異なります。
例えば、文章を扱う場合は、Claude Opus 4.8、GPT-5.5、Gemini 3.1、Grokなどから選択。画像を生成する時はGemini Nano Banana、動画を生成する時はSora2。このように、Jinbaでは目的に合ったAIモデルを選択することができるようになりました。
とはいえ、実現したい目的に対してどのAIモデルが適しているのかがわからない場合もあると思います。この判断を助けるため、Jinbaでは古くなったAIモデルには選択欄で「非推奨」という表示がされます。そのため、初心者の方でも最適なAIモデルを選択することができるようになりました。
なお、高性能のAIモデルの利用は、上位プラン向けに提供をしております。
その②：AIに「任せる」ステップの新設
増えたのはAIモデルだけではありません。AIに「任せる」ためのステップそのものを、フローに設けられるようになりました。以下で詳しく3種の内容をご紹介します。
AIエージェントステップ (Claude Managed Agent)
一つめは、Cluade を活用したAIエージェントステップです。これはAIに「判断させる」ステップを追加することができるものです。
これまでのフローは、あらかじめ決めた手順に従ってフローが実行されるものでした。一方、毎回状況を見て判断するという作業は自動化に組み込みきれず、人の作業として残りがちでした。
今回搭載されたAIエージェントステップでは、この「状況を見て判断する部分」だけをフローに差し込めるようにしたものです。定型処理は決まった手順で確実に進め、判断が必要な箇所はAIに任せる。というフローが実現できるようになりました。
追加方法も簡単で、ワークフロー作成画面の「＋」ボタンから「AI & LLM」＞「Claude マネージドエージェント」を選び、必要な箇所に配置するだけです。
ブラウザ操作ステップ (Brouse Use Run Task)
二つめは、AIが「ブラウザを操作する」ステップです。これまで人間が行なっていたブラウザ上でのフォーム入力やボタンの押下などの操作を、AIが代替するというものです。
ここで注目していただきたいのは、ブラウザ上で操作できる対象は「つなげる口のあるサービス」に限られないという点です。
前回の記事（【#1 つなぐ】Jinba Flow の連携パーツが、この1年で約50種増えました）では連携先が存在している前提でのお話をしました。しかし、実際の業務では、連携に対応していないサイトだったり、自社の専用サイトのようにそもそも連携する術がなかったり、どうしても人が対応せざるを得ない場面も存在します。こうした業務は自動化を諦めるしかないと思われがちですが、ブラウザ上の画面であれば、その操作をAIが肩代わりすることができるのです。
このステップを追加するには、ワークフロー作成画面の「＋」ボタンから「検索・データ取得」＞「ブラウザタスク実行」を選び、必要な箇所に配置するだけです。
AIが代わりに操作をするといっても、すべてをAIに任せきりにしない仕組みも備えています。
例えば、ログイン認証や本人確認のように人が操作すべき場面に来ると、AIは自動で処理を停止して人に作業を渡します。これを「人手引き継ぎ」と呼びます。
処理が止まった画面で人がログイン情報などを入力し、認証が終わるとAIが再び作業を開始します。
MCP対応：他のAIから自社フローを呼べる
三つめは、外部のAIとつなぐためのステップの導入です。ここで MCP という言葉が出てきます。MCP とは、AIが外部のツールやデータと安全にやり取りするための共通規格です。「規格」とは、つなぐ相手同士があらかじめ合わせておく共通の決まりごとです。これがあると、相手ごとに個別の作り込みをしなくても、対応したツール同士がそのままつながります。
MCP は、2つの向きに分けて考えると分かりやすいです。
- 取り込む向き：MCP に対応した外部のツールを、Jinba Flow のフローに取り込んで部品として使う。
- 公開する向き：自社で組んだフロー自体を一つの「ツール」として公開し、ほかのAIから呼び出してもらう。
今回のアップデートにより新しくなったのは、公開する向きです。これまで Jinba Flow は外部のツールを使う側でした。今回は逆で、自分たちが作った自動化を、ほかのAIに使ってもらう側にもなれます。たとえば、ふだん使うAIアシスタントに話しかけるだけで、その裏で自社の業務フローが動く、という使い方ができます。
実際の活用例
ここまで紹介した機能を、一つの流れで通して見てみます。
- AIを使う部品で、ドロップダウンから業務に合うAIモデルを選びます。
- フローにAIエージェントステップを置き、「ここはAIに判断させる」と指示を書きます。
- ブラウザ操作ステップで、つなげる口のない画面の入力を進めます。ログイン画面に来るとAIが一時停止し、人がその場で引き継ぎ、終わるとAIが再開します。
- 完成したフローをMCPツールとして公開し、社内の別のAIアシスタントから呼び出せるようにします。
人がやることは、選んで、置いて、要所だけ引き継ぐことです。「どのAIで、どこまで任せるか」を、一つずつ手元で決めながら組み立てられます。
選んだAIを運用の中に組み込める
ここが、汎用のAIを個別に使うこととの違いです。選んだ AIモデルも、AIに任せるステップも、フローの一部として前の部品の結果を受けて動き、後のステップへ渡します。さらに、統制の仕組みの下にも置かれ、途中で人の承認を挟むことも、動いている処理を止めることもできます。増えた選択肢は「AIが使える」だけではなく、「AIの判断を、実際に動く業務の流れに乗せられる」ところまでつながっています。
「全部AI任せ」ではなく、要所は人が押さえる設計
三つのステップに共通するのは、AIに丸投げしない設計です。ブラウザ操作では、ログインや本人確認のように人が責任を持つべき場面は認証を残します。AIエージェントステップでは、判断が要る箇所にだけAIを置き、定型の箇所はこれまでどおり決まった手順で確実フローを実行させます。MCPの公開でも、何を外部に渡すかは作り手が選ぶことができます。
どんな業務から始めるとよいか
この記事を読んでくださった人の中には、触ってみたいけど、どんな業務から始めればいいかわからないという人もいると思います。今回は実際に活用しやすい入口を三つ紹介します。AIエージェントステップは、定型処理は固まっているものの、毎回ひとつだけ「内容を見て決める」判断が必要な業務に。ブラウザ操作ステップは、接続口のない画面で繰り返し発生する定型操作、とくにログインを挟む画面業務に。MCPの公開は、すでに作って繰り返し使っているフローを、別のAIアシスタント経由でも呼びたい場合に向きます。
いずれも、いきなり全体を作り替える必要はありません。判断の一箇所だけをAIに任せてみる、画面操作の一業務だけをブラウザ操作で試してみる、使い込んだフローを一つだけ公開してみる。そこから手応えを確かめていただけます。
まとめ
この1年で、Jinba Flow は「どのAIで、どこまで任せるか」の選択肢を広げました。文章を扱うAIに加え、画像や動画を作るAIまでドロップダウンから選べるようになり、AIに判断を任せるAIエージェントステップ、AIが画面を操作し人が引き継ぐブラウザ操作ステップ、他のAIとつなぐMCP対応という新しいステップ部品が加わりました。
選んだAIも、AIに任せるステップも、ただ動くだけではありません。止まらない実行と統制の仕組みの中に組み込まれ、重要な箇所は人の判断で押さえられます。AIの判断を、実際に動く業務の流れに乗せられるようになった、というのが今回の一点です。
今回は、どのAIで・どこまで任せるかという選択肢をご紹介しました。次回は、実際にフローを「作る」場面での Jinba Flow の改良についてです。そうした部品を並べてフローそのものを組み立てる操作は、この1年でどう変わったのか。非エンジニアでも組み立てやすくなった、その話を次回お届けします。どうぞご期待ください。
関連リンク
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