【#3 組む】フロー設計操作の選択肢が増え、AIエージェントの作成難易度が下がりました

はじめに

前回は、AIモデルの拡大・AIに任せる範囲が広がったことをご紹介しました。今回は、フローを実際に「組み立てる」段階のお話をしようと思います。

自然言語によって指示することでAIに業務フローを作らせる・設計させること自体は、いまや珍しいことではありません。しかし、それでも思い通りに業務フローを作成できるかというところまではまだ到達できていないというのが実情ではないでしょうか。

そこで今回、アップデートにより、以前よりもさらに簡単になったJinbaのフローの設計についてご紹介します。
フローを組み立てる「操作」の選択肢が、大幅に増えました。ステップを探して選ぶ、クリックで足す、前の結果を差し込む、過去のバージョンに戻す。こうした一つひとつの操作がそろったことで、専門知識がない方でも簡単にフローを組み立てることができるようになりました。

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Jinba Flow

ステップを探して選べるように

Jinba Flow では、一連のワークフローに必要な「ステップ」が可視化されています。ワークフローを設計する部品となるこのステップは、自然言語から指示することでAIが設計する方法（Jinba Copilot）だけでなく、手作業によって直接編集できることが当初からの Jinbaの強みでした。

しかし、これまでのバージョンでは、たくさんのステップの中から最適なものを探し当てることが大変という問題がありました。そこで、よりワークフローを作りやすくするため、下記のような改善を行いました。

探す：ステップの実行方法を名前で検索することが可能に
絞る：用途ごとにカテゴリから選択が可能に
確かめる：テップを選ぶ前に詳細パネルでその部品が何をするものなのかを確かめることが可能に

これらの改良により、目的の部品にたどり着きやすくなり、よりワークフローの作成が簡単になりました。

前のステップでの出力結果を、次のステップに差し込めるように

ワークフローを組み立てる際に難しいと感じるのが、「前のステップが出力した結果を、次のステップで使うようにする」ことです。
たとえば、メールから取り出した会社名を、次のメッセージ本文に入れる。受け取ったファイルの中身を、AIへの指示に渡す。こうした「前の結果を、次に渡す」という作業です。
Jinba Flow では、ステップの設定画面に変数ピッカーを設けたため、このような前のステップの結果（変数）を一覧から選んで、設定欄に差し込むことが可能になりました。

なお、一部のステップだけを変更したときも、毎回すべての工程を実行せずに結果を確かめられます。試しながら直すことができるので、目的に合ったフローを、短い時間で組み立てられます。

過去のバージョンに戻すことが可能に

ワークフローを作成している際、「改良を加えたら、改良前より挙動がおかしくなった」「でも改良前の状態への戻し方がわからない」という状況もしばし生じます。
そんな状況にも対応できるよう、Jinba Flowには、過去のバージョンに戻すことができるバージョンサイドバーがあります。フローを編集していくたびにバージョン（履歴）が積み上がり、記録されていくため、フローを過去の状態に戻したいときにも、簡単に戻すことが可能です。失敗しても大丈夫、という安心があることでフローの組み立てに対するハードルも下がるのではないでしょうか。

右画面から履歴を確認できます

結果の確認方法も複数パターンから選べるように

組み立てたフローを試すと、各ステップの結果が表示されます。この結果の確認方法にも選択肢が増え、Schema（構造）／Table（表）／JSON という三つの表示を切り替えられます。

JSON は、データの中身をそのまま並べた形式です。一方、Table は表の形、Schema はデータの構造を整理した形で見せます。技術に詳しい人はそのままの形のJSONで、そうでない人は表や構造で。
出力結果を、人に合った形で確認できます。理解しやすい出力の形式で読めるようになることで、「次にどこを直せばいいか」をより的確に自分で判断できるようになりました。

編集画面の操作の起点はアイコンサイドバーから

ここまでの操作は、編集画面の右側に並ぶアイコンサイドバーから呼び出すことができます。部品を探す、トリガー（フローの起点）を設定する、版を確認する。編集中によく使う操作の起点が、一か所に整理されました。あちこちのメニューを探さなくても、編集画面から必要な操作にたどり着けるようになりました。

右サイドバーからさまざまな設定や確認を行えます

実際の運用への接続

ここまで、Jinba Flow でできるようになった操作を一つずつご紹介しました。最後に、これらが何の役に立つのかを整理します。

操作が増えたことの価値は、「作りやすくなった」ことだけではありません。作成したワークフローや整えた設計が、そのまま実行・共有へ地続きにつながることにあります。

選択したステップは、そのまま動くフローの一部になります。変数で差し込んだつながりは、実行のときに実際にデータを受け渡します。作ること、整えること、動かすこと、共有することが、さらに簡単に行えるようになりました。

ここが、汎用の生成AIツールとの違いです。生成AIは、文章までは作れても、それが会社の業務として動くわけではありません。一方、Jinba Flow で作成したワークフローは、作ったものがそのまま運用へつながります。組み立てる操作が増えたのは、その接続を、専門知識がない人でもたどれるようにするためです。

最初の一歩は、この業務から

Jinbaの導入/入口としてお試しいただきやすい入口は、手順が担当者の頭の中だけにある属人化した業務や、これから標準化したい定型業務です。
おすすめは、いきなり大きな仕組みを作るのではなく、まず一つの小さな業務を組み立て、それを実際に動かしてみることです。一度「組み立てたものが動く」ところまで通すと、増えた操作のどれが自分に役立つかが見えてくると思います。

興味をお持ちいただけた方は是非一度 Jinba Flowを試してみてください。