私はAIと一緒に、できるだけ自動化された事業の仕組みを作ろうとしていました。
考えていたことは、最初はとてもシンプルでした。
SNSで情報を発信する。
興味を持った人に登録してもらう。
必要な情報を届ける。
質問があればAIが回答する。
顧客情報を管理する。
そして、サービスを提供して、その対価を受け取る。
できれば、この一連の流れをすべて自動化したい。
私には本業があります。
新しいことに使える時間は限られています。
だからこそ、
「人が作業しなくても回る仕組みを作れないか？」
と考えました。
もちろん、この時点の私はプログラマーではありません。
Makeも初めて。
LINE公式アカウントも初めて。
APIも知らない。
Webhookも知らない。
アクセストークンと言われても、何のことか分からない。
ほぼ完全な初心者です。
それでもAIに聞きながら、一つずつ進めてきました。
Makeに登録する。
LINE公式アカウントを作る。
LINE Developersを開く。
Messaging APIを知る。
アクセストークンを取得する。
Webhookを設定する。
分からなくなったらAIに聞く。
説明と実際の画面が違って混乱する。
設定する。
テストする。
動かない。
またAIに聞く。
そんなことを何度も繰り返していました。
そして、少しずつ仕組みが形になってきたところで、次の問題が出てきます。
「ところで、登録してくれた人の情報って、どこに保存するの？」
ここで登場したのが、
Airtableでした。
また、新しいサービスの登場です。
今度は顧客情報を管理する場所が必要になった
私が考えていた仕組みでは、LINE公式アカウントに登録してもらって終わりではありません。
誰が登録したのか。
どんなことに興味があるのか。
どのメニューを選んだのか。
どんな情報を届けるのか。
場合によっては、どこまでサービスを利用したのか。
こうした情報を管理する必要があります。
もちろん、手作業で入力することもできます。
でも、私が目指していたのは自動化です。
LINEでユーザーが何かを選択する。
その情報をMakeが受け取る。
そして、顧客情報として自動で保存する。
私が作りたかったのは、そんな仕組みでした。
そこでAIに、
「顧客情報は、どこで管理すればいいの？」
と聞きます。
すると、いくつかの方法とともに提案されたのがAirtableでした。
私は当然、Airtableを使ったことがありません。
またアカウント登録です。
正直、この頃になると、
「また新しいサービスか。」
くらいの感覚になっていました。
Make。
LINE公式アカウント。
LINE Developers。
そして今度はAirtable。
最初は、
「全部自動化できたら面白そう。」
というところから始まったのに、気づけば使うサービスがどんどん増えています。
それでも、ここまで来たらやってみよう。
そう思ってAirtableを開きました。
Airtable自体は、意外と難しくなかった
Airtableの画面を初めて見たとき、私は思いました。
「ああ、なんとなくExcelみたいな感じか。」
もちろん、AirtableとExcelは同じものではありません。
Airtableには独自の機能があり、データベースとしてさまざまな情報を整理したり、他のサービスと連携したりできます。
でも、初心者の私からすると、
表がある。
列がある。
行がある。
そこに情報を入れていく。
この見た目は比較的分かりやすいものでした。
名前。
登録日時。
LINEのユーザー情報。
選択したメニュー。
興味のある内容。
必要な項目を作って、そこへデータを入れていく。
Excelを触ったことがあれば、なんとなく理解できます。
少なくとも、
「何をすればいいのか、まったく分からない。」
という感じではありませんでした。
私は少し安心しました。
「これは意外といけるかもしれない。」
ここまでは、それほど苦戦しませんでした。
問題は、このあとです。
私はAirtableに手作業で顧客情報を入力したいわけではありません。
LINEから送られた情報を、Makeを通して、自動でAirtableへ保存したい。
つまり、
LINE → Make → Airtable
この流れを作る必要があります。
そして、ここから一気に面倒になりました。
最初につまずいたのは、LINEのメニューとAirtableのテーブル
私はすでに、LINE公式アカウント側でメニューを作っていました。
ユーザーがメニューを選ぶ。
その情報をMakeが受け取る。
必要な処理をする。
そしてAirtableへ保存する。
頭の中では、きれいにつながっています。
でも、実際につなごうとすると問題が起きました。
LINE側で作ったメニューの内容と、Airtable側で作ったテーブルの構成が合っていない。
私は思いました。
「あれ？」
LINEのメニューは、すでに作っています。
Airtableのテーブルも作りました。
それぞれ単体で見れば、それらしくできています。
でも、二つをつなごうとすると合わない。
LINE側から送る情報。
Makeが受け取る情報。
Airtable側で保存する項目。
これらがきちんと対応していなければ、思った通りには動きません。
そして私は気づきます。
「これ、最初に作ったLINEのメニュー、やり直しじゃない？」
やり直しました。
正直、少し面倒でした。
最初にLINEのメニューを作ったときは、その先でAirtableとどうつながるのかなんて分かっていません。
とりあえず作る。
次へ進む。
また新しいサービスを設定する。
そして、いざ全部をつなごうとしたところで、
「最初に作ったものと合っていない。」
となる。
一つずつ進んでいると、その時点では完成したように見えます。
でも、後から別のサービスとつなごうとすると、前に作ったものまで修正しなければならない。
この頃から、私は少しずつ自動化の難しさを感じ始めていました。
LINEから送ったデータがAirtableに入らない
LINE側のメニューを修正する。
Airtable側のテーブルを整える。
Makeでつなぐ。
これで準備はできた。
そしてテストします。
LINEから操作する。
データを送る。
Makeが受け取る。
Airtableへ保存する。
これで完成。
……のはずでした。
Airtableを確認します。
入っていない。
私は思います。
「なんで？」
LINE側からデータを送った。
Makeも動いている。
でも、Airtableに欲しい情報が入っていない。
もう一度試します。
やっぱり入らない。
AIに聞きます。
設定を確認します。
もう一度LINEから送ります。
Makeを見る。
Airtableを見る。
入っていない。
またAIに聞きます。
どうやら、LINE側から送られてくるデータと、私がMakeで使おうとしているデータがうまく合っていない。
あるいは、Makeまでは情報が届いていても、その中から必要なデータを正しく選べていない。
さらに、そのデータをAirtable側のどの項目へ入れるのかも設定しなければならない。
LINEからは情報が送られている。
Makeまでは届いている。
でも、欲しいデータが取れていない。
あるいは、取れているけれどAirtableへ正しく渡せていない。
Airtableには項目がある。
でも、データが入らない。
一つのエラーを直せば終わるわけではありません。
「どこまで届いていて、どこから届いていないのか。」
それを一つずつ確認する必要がありました。
初心者の私には、これがかなり大変でした。
Make側に入れるデータも、うまく反映されない
さらに、Make側の設定でも苦戦しました。
LINEから送られてきた情報の中から、必要なデータを選ぶ。
そのデータを次のモジュールへ渡す。
Airtableの対応する項目に入れる。
文章にすると、それだけです。
でも実際の画面では、さまざまなデータが表示されます。
どれがユーザー情報なのか。
どれがメッセージ内容なのか。
どれをAirtableのどの項目に入れればいいのか。
最初の私は、ほとんど分かりません。
AIに聞きながら設定します。
テストする。
違う。
また変更する。
テストする。
今度は別のデータが入る。
また直す。
そして、ようやく一つ動いたと思ったら、次の処理で止まる。
「一つ直したら終わりじゃないの？」
そう思いました。
でも、自動化の流れが長くなるほど、確認する場所も増えていきます。
気づけば、モジュールが3つになっていた
Makeを触り始めたばかりの頃は、画面にある丸いアイコン一つですら、何を意味しているのか分かりませんでした。
それが少しずつ進み、
LINEから情報を受け取る。
必要な処理をする。
Airtableへ保存する。
気づけば、モジュールが3つになっていました。
さらに、条件によって処理を変えたい場合は分岐も出てきます。
こちらの条件なら、この処理。
別の条件なら、別の処理。
最初は一本だった線が、途中から分かれていきます。
私はテストします。
片方は動く。
もう片方はエラー。
エラーになった方を直します。
もう一度テストします。
こちらは動いた。
別の方を試します。
今度はそっちがうまくいかない。
AIに聞く。
設定を変える。
またテストする。
一つ進む。
また止まる。
最初は、
「MakeとLINEをつなぎたい。」
ただ、それだけでした。
それがいつの間にか、
LINE。
Make。
Airtable。
複数のモジュール。
分岐。
条件設定。
データの受け渡し。
確認する場所がどんどん増えていきました。
もちろん、理解できる人にとっては非常に便利な仕組みだと思います。
条件によって処理を変えられる。
複数のサービスへデータを送れる。
手作業だったものを自動化できる。
でも私は、このあたりから少し違和感を持ち始めました。
これ、完成したあと誰がメンテナンスするんだろう？
設定する。
エラーが出る。
直す。
またテストする。
片方が動く。
片方が止まる。
AIに聞く。
設定を変える。
ようやく動く。
そんなことを繰り返しているうちに、私はふと思いました。
「これ、完成したあと誰がメンテナンスするんだろう？」
もちろん、私です。
でも、私には本業があります。
この仕組みを作るために使える時間も限られています。
一日に何時間も作業できるわけではありません。
今は一つずつ作っているから、なんとか理解できます。
でも、半年後は？
LINE側の仕様が変わったら？
Makeの画面が変わったら？
Airtable側で何か変更があったら？
APIの設定が変わったら？
突然エラーが出たら？
モジュールがさらに増えたら？
今は自分で作ったばかりだから、なんとなく覚えています。
でも、数か月後に突然エラーが出て、
「このモジュール、何のために作ったんだっけ？」
となる可能性もあります。
この時点では、まだそれほど大きな仕組みではありません。
それなのに、初期設定だけでこれだけ苦戦している。
私は少しずつ思い始めました。
「これをずっと維持していくのは、かなり大変なんじゃないか？」
それまでの私は、
「技術的にできるかどうか。」
ばかり考えていました。
でも、ここで初めて、
「完成したあとも、自分で維持できるのか？」
という別の問題が見えてきました。
AIからは「この仕組み自体を販売できる」と提案されていた
実は当時、AIから別の提案も受けていました。
「作ったMakeの仕組みそのものを、他の人に販売することもできます。」
自動化の仕組みを作る。
他の人の業務を効率化する。
Makeでシナリオを構築する。
設定を代行する。
その対価を受け取る。
最初に聞いたときは、
「そんなこともできるのか。」
と思いました。
自分で仕組みを作れるようになれば、それ自体をサービスとして販売できる。
確かに、可能性はあると思います。
でも、実際に自分で作り始めると、少しずつ見え方が変わってきました。
一つの接続でこれだけ苦戦する。
サービスごとに設定が違う。
使う人によって必要な仕組みも違う。
エラーも起きる。
仕様が変わることもある。
そして、おそらく作って終わりではありません。
何かあれば対応が必要になる。
修正する。
原因を調べる。
場合によっては、もう一度仕組みを組み直す。
私は思い始めました。
「片手間でこれを事業にするのは、かなり難しいかもしれない。」
私には本業があります。
使える時間も限られています。
もし誰かに仕組みを販売して、その人の自動化が突然止まったらどうするのか。
すぐに対応できるのか。
原因を特定できるのか。
長期的にサポートできるのか。
技術的に作れるかどうかだけではありません。
「作れる」と「事業として続けられる」は違う。
私は、この頃から少しずつそう感じ始めていました。
でも、結局できてしまった
何度も失敗しました。
LINEのメニューを作り直しました。
Airtableのテーブルを修正しました。
データが入らない。
Make側でうまく反映されない。
モジュールを確認する。
分岐を作る。
片方だけエラーになる。
AIに聞く。
設定を変える。
また試す。
もう一度LINEから操作する。
Makeを見る。
Airtableを見る。
それを何度も繰り返しました。
そして、あるとき。
LINEから操作する。
Makeが動く。
データが渡る。
Airtableを見る。
入っている。
ちゃんとデータが反映されていました。
その瞬間、
ちょっと感動しました。
本当に何も分からないところから始めました。
Makeも知らなかった。
Airtableも知らなかった。
APIも知らなかった。
Webhookも知らなかった。
アクセストークンも知らなかった。
モジュールも分からなかった。
分岐も分からなかった。
それでも、自分がLINEで操作したものがMakeを通り、Airtableへ自動で保存されている。
目の前で、本当に動いていました。
「本当にできた。」
そう思いました。
詳しい人なら、当たり前のことかもしれません。
もっと簡単に作れる人もいると思います。
でも、完全な初心者だった私にとっては違いました。
AIに聞く。
分からない。
設定する。
失敗する。
また聞く。
また失敗する。
それを繰り返して、自分で作った仕組みが初めて一本につながった。
それは、少し感動する瞬間でした。
「できた」からこそ、違和感にも気づいた
そして私は、このとき二つのことを感じました。
一つは、
「やれば、本当にできるんだ。」
ということ。
そしてもう一つは、
「でも、これを維持するのは大変かもしれない。」
ということです。
もし途中で諦めていたら、
「自分には無理だった。」
で終わっていたと思います。
でも実際に完成させたからこそ、違うものが見えてきました。
技術的にはできる。
AIに聞きながらでも、初心者が仕組みを作ることはできる。
でも、
自分の限られた時間で維持できるのか。
エラーに対応できるのか。
仕様変更についていけるのか。
誰かに販売した場合、サポートまで続けられるのか。
それは、また別の話です。
できることと、続けられることは違う。
作れることと、事業として成立させることも違う。
私はこの頃から少しずつ、
「全部を自動化することが、本当に正解なのか？」
と考え始めることになります。
でも、この時点ではまだやめませんでした。
せっかくここまで来た。
もう少し先までやってみたい。
LINEからMakeへ。
MakeからAirtableへ。
実際にデータが自動で動くところまで来ました。
ならば次は、さらにAIとつないだらどうなるのか。
SNSへの投稿まで自動化できないのか。
まだ試してみたいことがありました。
そして私は、さらに先へ進んでいきます。
もちろん、そこでもまた新しいサービス、新しい設定、そして新しい問題が待っていました。
私が最初に思い描いた「全部自動化」は、少しずつ形になっていました。
でも同時に、
本当に全部を自動化する必要があるのか。
その小さな違和感も、少しずつ大きくなり始めていました。
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