最初のAirOpsワークフローを構築するには?

簡単に言うと:AirOpsは、コードを書かずにSEOやコンテンツ制作の自動化ワークフローを構築できるAIコンテンツプラットフォームです。このガイドでは、何もないキャンバスから動作する出力が得られるまで、最初のワークフローの作り方を、ステップ、エージェント、モデル、結果のマッピングも含めて順に解説します。

AirOpsは、使い始めのうちは戸惑いやすいものです。インターフェースは柔軟で、用語は初めて目にするものばかり、ドキュメントもワークフローが何をするものかを理解している前提で書かれています。

このガイドは違います。ゼロから出発し、実際に動くAirOpsのワークフローを一つずつ作っていきます。読み終える頃には、入力と出力の仕組み、モデルの選び方、エージェントステップの追加方法、そして結果を実際に使える形にマッピングする方法が分かるようになります。

AirOpsとは何か、コンテンツチームにとってなぜ重要なのか?

AirOpsは、コンテンツチームとSEOチームのために作られたAIワークフロープラットフォームです。ChatGPTに1回ずつ指示を出す代わりに、ブランドのトーンやコンテンツのロジックを組み込んだ、再現性のある構造化ワークフローを構築し、AIタスクを一貫して大規模に実行できます。

AirOpsのワークフローは、ステップの連なりです。各ステップは入力を受け取り、タスク(多くの場合はAIモデルやデータ検索)を実行し、出力を次のステップに渡します。キーワードリサーチ、コンテンツブリーフ、記事のドラフト、内部リンクなど、さまざまなワークフローを構築できます。

これが重要な理由:手作業のAIプロンプトは規模を広げられません。AirOpsなら、その場限りのプロンプトを、チーム全員が実行できる再現性のあるプロセスに変えられます。

構築の前に:理解しておきたい3つの概念

1. 入力

入力とは、ワークフローを実行するたびに与える可変の情報のことです。フォームの入力欄のようなものと考えてください。たとえば、次のような名前の入力を用意できます: keyword または target_url。ワークフローを実行するたびにこの欄に入力すると、ワークフロー全体でその値が使われます。

2. ステップ

ステップはワークフローの構成要素です。各ステップは、AIモデルの呼び出し、検索の実行、テキストの変換、データの受け渡しなど、一つの仕事を担います。ステップは順番に実行され、それぞれが前のどのステップの出力も参照できます。

3. 出力

出力とは、ステップが生み出す結果のことです。名前を付けると、後のステップで次のような変数を使って参照できます: {{step_name.output}}。出力のマッピングをきちんと行うことで、ワークフローはブラックボックスではなく、本当に役立つものになります。

最初のAirOpsワークフローの作り方:ステップバイステップ

ここでは、シンプルなキーワード別コンテンツブリーフ生成ツールを作ります。キーワードを入力すると、構造化されたコンテンツブリーフが返ってきます。30分ほどで完成できるほど簡単で、すぐに実務で使えます。

ステップ1:新しいワークフローを作成する

1. AirOpsにログインし、左サイドバーのWorkflowsに移動します
2. New Workflowをクリックします
3. 名前を付けます:「Content Brief Generator」
4. Createをクリックします

左側に開始ノードのある、何もないキャンバスが表示されます。

ステップ2:入力変数を追加する

1. Startノードをクリックします
2. Add Inputを選択します
3. 入力に次の名前を付けます keyword (小文字、スペースなし)
4. タイプをテキストに設定します
5. 説明を追加します:「このコンテンツブリーフのターゲットキーワード」

この入力は、ワークフロー内のすべてのステップで次の名前で利用できるようになります {{keyword}}.

ステップ3:最初のLLMステップを追加する

1. +ボタンをクリックし、Startの後に新しいステップを追加します
2. ステップタイプのメニューからLLMを選びます
3. ステップに次の名前を付けます brief_generator

次に設定を行います:

モデルの選択:AirOpsでは、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Geminiなど複数のモデルを利用できます。コンテンツブリーフのような構造化された長文の出力には、Claude 3.5 Sonnetが適しています。モデルのドロップダウンから選択してください。

プロンプトを書く:

You are an expert SEO content strategist.

Create a detailed content brief for the following keyword: {{keyword}}

Include:
- Recommended H1
- Search intent summary (2-3 sentences)
- 5 suggested H2 headings
- 3 competitor angles to address
- Recommended word count
- Key entities and terms to include

Format the output as structured text with clear labels for each section.

1. Save Stepをクリックします

ステップ4:出力に名前を付けてマッピングする

保存したら、ステップをクリックして次の項目を探します Output フィールドです。次の名前を付けます content_brief.

こうすることで、後のステップや最終的なエクスポートで次の名前を参照できます {{brief_generator.content_brief}} この結果を引き渡すためです。

出力マッピングのコツ: 出力には、どのステップで生成されたかではなく、何が入っているかで名前を付けましょう。 content_brief のほうが便利です。比較対象はこちらです: step_2_output 後でより複雑なワークフローを作るときに役立ちます。

ステップ5:エージェントステップを追加する(任意ですが強力です)

エージェントステップは、標準的なLLMステップとは異なります。決まったプロンプトに従うのではなく、エージェントは判断を下し、ツールを使い、サブタスクを実行して目標に到達できます。

追加方法:

1. LLMステップの後で+をクリックします
2. ステップタイプのメニューからAgentを選びます
3. 次の名前を付けます serp_researcher

エージェントを設定します:

• Goal:「{{keyword}}で上位表示されている5ページを調べ、それぞれが扱う主なトピックを要約する」
• Tools:ツールパネルからWeb Searchを有効にします
• 出力名: serp_summary

エージェントはライブの検索結果を閲覧し、構造化された要約を返します。その後、次を参照できます {{serp_researcher.serp_summary}} ブリーフのプロンプトで参照すれば、実際のSERPデータに基づいた内容にできます。

エージェントとLLMステップの使い分け:求める内容が明確で、正確なプロンプトを書ける場合はLLMステップを使います。情報収集や判断が必要なタスク、あるいは入力が変動するタスクにはエージェントを使います。

ステップ6:ステップをつないでテストする

1. ステップが順番につながっていることを確認します:Start → brief_generator → serp_researcher(またはロジックに合う順序)
2. 右上のRun Testをクリックします
3. テスト用のキーワードを入力します。例:「AI workflow automation for content teams」
4. 次のコマンドを実行してください:をクリックします

各ステップがリアルタイムで実行される様子を確認します。緑は成功を意味します。ステップが失敗した場合は、クリックするとエラーログを確認できます。

ステップ7:出力を確認してエクスポートする

ワークフローが正常に実行されたら:

1. 最終ステップをクリックして出力を確認します
2. コンテンツブリーフの構成が正しいかを確認します
3. 右側のOutput Panelで、すべてのステップの名前付き出力を確認します

結果はGoogleスプレッドシートにエクスポートしたり、直接コピーしたり、連携パネルからAirOpsをCMSに接続したりできます。

ワークフローに合ったモデルの選び方

モデルの選択は、品質、速度、コストに影響します。初心者向けの実用的な目安は次のとおりです:

モデルはステップごとに切り替えられるため、1つのワークフローの中でも、各ステップの要件に応じて段階ごとに異なるモデルを使えます。

AirOpsで初心者がよくやる間違い

出力に分かりやすい名前を付けない。出力をデフォルト名のままにすると、後で参照するときに混乱します。次のステップに進む前に、すべての出力に名前を付けましょう。

巨大なプロンプトを1つ書く。1つのステップで5つのことをさせようとすると、結果が安定しません。複雑なタスクは複数のステップに分け、それぞれに明確な役割を持たせましょう。

テスト実行を省略する。ワークフローをチームに共有する前に、必ず実際の入力でテストしてください。想定外のケースによってプロンプトが壊れることがありますが、実行するまで気づきにくいものです。

LLMステップで十分なのにエージェントを使う。エージェントは処理が遅く、クレジットも多く消費します。必要な出力が明確なら、よく書かれたLLMプロンプトのほうが速く、安く済みます。

最初のワークフローの後には何を作れる?

基本に慣れれば、AirOpsのワークフローではさらに複雑なコンテンツ運用も担えます:

• コンテンツブリーフのパイプライン:SERPデータを取得し、競合を分析して、すぐに執筆に入れるブリーフを出力します
• プログラマティックSEOのワークフロー:データ入力から、地域やカテゴリ別のページを数百ページ生成します
• 内部リンクアシスタント:既存コンテンツをスキャンし、新しい記事へのリンクを提案します。より広範なB2B SaaSのコンテンツマーケティングのワークフローと併用されることも多くあります
• ブランドボイスチェッカー:公開前に、スタイルガイドに照らしてドラフトを確認します
• AI検索最適化のワークフロー:既存コンテンツを、ChatGPTやPerplexityなどのツールに引用されやすい形式に整え直します。GEOとAEOの支援を検討するチームにとって、ますます重要になっています

SaaS Hackersでは、AirOpsのワークフローを、より広範なAIコンテンツシステムの一部として活用しています。このプラットフォームは、あるワークフローの出力が次のワークフローの入力になるように、ワークフロー同士をつないだときに最も価値を発揮します。こうした幅広い体制を構築するチームでは、SEOスペシャリスト、SEOエージェンシー、あるいはより包括的なデジタル戦略機能と併用されることもよくあります。

よくある質問

AirOpsとは何で、何に使われますか?
AirOpsは、コンテンツチームとSEOチームのために作られたAIワークフロープラットフォームです。コンテンツブリーフ、記事のドラフト、キーワードリサーチ、内部リンクなど、AIタスクを大規模に実行する複数ステップの自動ワークフローを構築できます。複数のAIモデルに接続でき、エージェントステップを通じてウェブからライブデータを取得することもできます。

AirOpsは、コーディング経験のない初心者でも使えますか?
はい。AirOpsはビジュアルなノーコードのワークフロービルダーを採用しています。コードを書かずに、ステップの追加、プロンプトの作成、出力の接続ができます。習得に時間がかかるのは、技術的なセットアップではなく、ワークフローのロジックとプロンプトの書き方を理解する部分です。

AirOpsで最初のワークフローを作るのにどのくらいかかりますか?
LLMステップが1つか2つのシンプルなワークフローであれば、初めての構築とテストに20〜30分ほどかかります。エージェントステップや分岐ロジック、外部連携を含む複雑なワークフローは、通常数時間かかります。

AirOpsのLLMステップとエージェントステップの違いは何ですか?
LLMステップは、固定のプロンプトをモデルに対して実行し、出力を返します。エージェントステップは、ツール(Web検索など)を使い、判断を行い、複数ステップのサブタスクをこなして目標を達成できます。予測しやすい構造化されたタスクにはLLMステップを使います。情報を動的に収集または評価する必要があるワークフローには、エージェントステップを使います。

初心者にとってAirOpsの料金はいくらですか?
AirOpsの料金は、チームプランで月額$200からです。恒久的な無料プランはありませんが、AirOpsがトライアルアクセスを提供していたことはあります。コンテンツを大規模に運用しているチームでは、ライターやストラテジストの手作業による制作時間が減るため、通常はそのコストに見合う効果が得られます。