Zapier Centralでデータソースを設定するには、以下の手順に従ってください:

1. Zapier Centralのダッシュボードに移動し、「データソース」タブをクリックします。
2. 「データソースの追加」ボタンをクリックします。
3. 接続したいデータソース(Google Sheets、Airtable、カスタムAPIなど)を選択します。
4. プロンプトに従ってデータソースの認証と接続を行います。
5. データソースが接続されたら、Zapier Centralのワークフローで使い始めることができます。

ワークフローでデータソースを使うには、新しい動作やアクションを作成する際に、利用可能なデータソースの一覧から選択します。Zapier Centralが自動的にデータソースからデータを取得し、処理します。

ワークフローの品質と信頼性は、データソースの品質と信頼性に依存します。ワークフローをしっかりとテストし、発生した問題に対処してください。

Zapier Centralでは、さまざまなワークフローを自動化する「動作」をカスタマイズできます。動作とは、ユーザーが定義できる独自のコマンドで、特定のアクションを実行するためにトリガーされます。

新しい動作を作成するには、「動作の追加」ボタンをクリックします。これにより、トリガー、処理ロジック、目的のアクションを定義できます。例えば、Google Spreadsheetを監視し、最もいいねの多いツイートを抽出して、Notionの新しいページに自動的に作成するといった動作を作成できます。

動作の設定には以下の手順が含まれます:

1. トリガーの定義: ボットへのメッセージの送信や、接続アプリのデータ変更など、動作をトリガーするイベントやフレーズを定義します。

2. 処理ロジックの指定: 受信データの処理方法(最もいいねの多いツイートの抽出、重複の削除、コンテンツの書式設定など)を定義します。

3. アクションの選択: Notionのページ作成やGoogle Spreadsheetの更新など、ボットが実行するアクションを選択します。

動作を活用することで、時間と労力を節約する強力な自動化ワークフローを作成できます。動作を慎重に設計し、期待通りに機能することを徹底的にテストすることが重要です。

Zapier Centralでは、さまざまなタスクを自動化するためのカスタムの動作とデータソースを作成できます。この章では、著者がツイートのスクレイピングとNotionでのコンテンツ作成の自動化に取り組む様子が描かれています。

著者は、ツイートデータが保存されているGoogle Spreadsheetにデータソースを設定することから始めます。その後、データセットから「いいね」の多い上位10件のツイートを取得するよう、ボットに指示しますが、ボットはデータセットの特定に苦戦し、何度かやり取りを行う必要がありました。

次に、Notionページの作成を自動化する新しい動作を作成します。トリガーを特定のフレーズに設定し、アクションをNotionページの作成に設定します。ボットは正常にページを作成しましたが、初期のページ内容とフォーマットが不十分だと著者は感じました。

著者はさらに動作を修正し、ページタイトルの先頭に日付フォーマットを含めるよう設定しました。テストの結果、期待通りの動作が確認できました。

ツイートデータをページに反映させようとしますが、ボットがデータセットの読み取りと、Notionページへの反映を一貫して実行できないなど、さまざまな課題に直面しました。

最終的に、著者はZapier Centralの可能性を評価しつつも、技術的な障壁と信頼性の問題が大きいと感じ、3つ星の評価をつけました。Zapier Centralはまだ著者のニーズに合っていないと判断し、他のAIツールの検討を続けることにしたようです。

Zapier Centralは、ユーザーがAIボットと協力してAIエージェントを作成するのを支援すると謳っています。著者はZapier Centralを自身のAIプロジェクトで試してみることに興味を持っていました。

著者はまず、ツイートデータを含むGoogle Spreadsheetをデータソースとして追加しました。その後、データセットから「いいね」の多い上位10件のツイートを取得するよう、ボットに指示しましたが、ボットはデータセットの特定に最初は苦戦しましたが、やり取りを重ねることで要求された情報を提供できるようになりました。

次に、ツイートデータをNotionページに自動的に作成するプロセスを設定したいと考えました。Zapier Centralで新しい動作を作成し、特定のフレーズでNotionページを作成するようトリガーを設定しました。ボットはページを作成できましたが、初期の結果は満足のいくものではありませんでした。

著者はさらに動作を改善し、ページタイトルに日付フォーマットを含めるよう設定しました。これも期待通りに動作しました。

しかし、ツイートデータをNotionページに反映させようとすると、著者はいくつかの技術的な問題に直面しました。何度も試行錯誤の末、ボットがツイートデータをNotionページに正常に追加できるようになりました。

全体として、著者はプロセスが非常に複雑で技術的であり、多くの障壁に直面したと感じています。Zapierの革新的な取り組みを評価しつつも、信頼性の高い使いやすい自動化タスクには未だ至っていないと考え、3つ星の評価をつけました。今後も他のAIツールを探索していくとしています。