Zapier Central Product Demo

Summary

この動画では、Zapierの共同設立者であるMike Canoが、ZapierのAIボットの新機能を紹介しています。AIボットは従来のチャットボットと似ていますが、Zapierの6,000を超える連携サービスを活用して、ユーザーに代わって作業を自動化することができます。マネージャーボットのユースケースでは、Slackの肯定的なメッセージを収集し、それらをGoogleスプレッドシートに記録します。その後、ボットに質問をすると、メッセージの要約と会社の行動原則との照らし合わせを行い、有益なフィードバックを提供してくれます。ユーザーは自然言語で指示を出すだけで、ボットの挙動や連携サービスのデータソースを簡単にカスタマイズできます。

Takeaways

• 🤖 Zapierは、6,000を超えるインテグレーションを利用できるAIボットを新たに導入しています。これらのボットは、ユーザーに代わって作業を行うことができます。
• 📝 マネージャーボットのユースケースでは、Slackのメッセージをモニタリングし、Google Spreadsheetsに記録し、フィードバックをまとめて、社内の運営原則にマッピングすることができます。
• 🧠 ボットには「行動」と「データソース」の2つの主要な設定項目があります。「行動」はボットの応答方法やバックグラウンドでの動作を設定し、「データソース」はボットに外部データを提供します。
• 🔣 ボットは自然言語の指示から適切なアクションを推測し、フィールドマッピングを自動的に行います。これにより、手動での設定作業が不要になります。
• 🧪 ボットの動作は「テスト」モードで事前に確認できるので、必要に応じて指示を修正できます。
• ✍️ ボットにメッセージを送ると、カスタマイズされた応答を生成することができます。この例では、Google SpreadsheetsのデータをもとにSlackメッセージをサマライズし、社内の運営原則にマッピングしています。
• 🔁 ボットの応答が望ましくない場合は、指示を修正して再テストすることができます。つまり、ボットの動作を対話形式で調整できます。
• 🌐 ZapierはAIボットによってチームやビジネスの成長を後押しすることを期待しています。
• 📢 ユーザーにはAIボットを試用し、フィードバックを送ることが推奨されています。
• 🔑 Zapierの新しいAIボットはユーザーに作業の自動化と最適化を自然言語で指示する機能を提供します。

Q & A

Zapierの新しいAIボットの機能について教えてください。

ZapierのAIボットは、6,000以上の統合機能を活用して、バックグラウンドで作業を自動化することができます。ユーザーの指示に従って作業を行い、離れた場所からでも作業を実行することができます。

AIボットを構成する主な要素は何ですか?

AIボットは「行動(Behaviors)」と「データソース(Data sources)」の2つの主な要素から構成されています。行動は、ボットの応答方法や実行方法をカスタマイズするものです。データソースは、ボットに外部データを提供し、質問に答えたり、アクションを実行したりするための情報源となります。

AIボットの「行動」を構築する際の具体的な手順を教えてください。

「行動」の構築手順は以下の通りです。1)行動の名前とデータソース(Google Spreadsheetなど)を指定する。2)トリガー(例:SlackのメッセージをGoogle Spreadsheetに記録する)を設定する。3)ボットがフォローするべき自然言語の指示を入力する。4)必要に応じて、ボットのテスト実行とデバッグを行う。

パフォーマンスレビューアシスタントボットの機能について詳しく教えてください。

パフォーマンスレビューアシスタントボットは、Google SpreadsheetにログされたSlackのメッセージを参照し、それらのメッセージを要約してZapierの組織の運営原則にマッピングします。ユーザーは、ボットに直接メッセージを送ることで、ポジティブなフィードバックのサマリーと事例を確認することができます。これにより、マネージャーは従業員のパフォーマンスレビューを効果的に行うことができます。

自然言語処理がAIボットの機能にどのように貢献していますか?

AIボットは、ユーザーの自然言語の指示を解析し、適切なアクションを自動的に特定します。つまり、ユーザーはコーディングや複雑な設定を行う必要がありません。自然言語処理により、ボットの操作がシンプルになり、ユーザビリティが大幅に向上しています。

AIボットをデバッグする際の主な方法は何ですか?

AIボットをデバッグする主な方法は、「テスト実行」機能を使うことです。この機能を使うと、ボットが自然言語の指示をどのように解釈し、アクションを実行するかをリアルタイムで確認できます。さらに、ボットの応答ログを確認することで、指示の修正ポイントを特定できます。

Zapierは今後AIボットにどのような役割を期待していますか?

Zapierは、AIボットが企業や組織の成長と運営に重要な役割を果たすことを期待しています。自然言語による操作性の高さから、AIボットは多くのユーザーに受け入れられ、業務の自動化やタスク管理などで活躍すると考えられています。

AIボットの利点と課題について教えてください。

AIボットの主な利点は、自然言語による操作性の高さと、バックグラウンドでの自動化作業です。一方、課題としては、ボットの解釈の正確性を常に保つ必要があり、誤作動のリスクが存在することが挙げられます。また、高度な作業を実行するためには、適切な指示と訓練が不可欠です。

AIボットの機能強化のために、今後どのような取り組みが必要だと思いますか?

AIボットの機能を強化するためには、自然言語処理の精度を高め、より複雑な指示を正確に解釈できるようにする必要があります。また、さまざまなユースケースに対応できるよう、ボットの行動パターンやデータソースを拡張することが重要です。さらに、エンドユーザーの声に耳を傾け、ユーザビリティとパフォーマンスを継続的に改善することが不可欠です。

AIボットのセキュリティとプライバシー保護の観点から、どのような対策が必要だと思いますか?

AIボットのセキュリティとプライバシー保護のためには、適切なアクセス制御とデータ保護対策が必要不可欠です。認証・認可の仕組みを強化し、データの暗号化やマスキングなどの技術を導入することで、不正アクセスやデータ漏えいのリスクを軽減できます。また、ユーザーにプライバシーポリシーを周知し、透明性を確保することも重要です。

Outlines

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😃 zapierの新しいAI Botの紹介

この段落では、zapierの共同創設者であるMike Canoが、zapierの新しいAI Botの概要を説明しています。AI Botはチャットボットに似ていますが、zapierの6,000以上の統合を活用できるため、バックグラウンドでユーザーに代わって作業を実行することができます。マネージャーBotの使用例として、Slackのメッセージを監視し、フィードバックをGoogle Spreadsheetに記録し、内部の運営原則に照らし合わせて要約し、従業員の業績評価に役立てることを挙げています。

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😎 AI Botの動作デモ

この段落では、Google SpreadsheetにSlackのメッセージを記録するAI Botの動作を実演しています。さらに、AIBotにメッセージを送り、ポジティブなメッセージを要約し、会社の運営原則にマッピングするように指示しています。AIBotが自然言語の指示から必要な処理を推測し、Google Spreadsheetからデータを取得して要約とマッピングを行うプロセスが示されています。発表者は、自然言語でAIBotを構築、調整、フィードバックできる点を強調しており、チームや企業の成長を支援するAIBotの可能性について述べています。

Keywords

💡AI Bots

AIボットとは、チャットボットのようなものですが、Zapierの6,000以上の統合機能を備えることができ、ユーザーに代わって作業を行うことができます。ユーザーがデスクから離れていたり、Zapier Centralを閉じていても、ボットは指示に従って役立つ作業を行うことができます。このビデオでは、AIボットをマネージャーの支援ツールとして使う例が示されています。

💡Behaviors

ビヘイビアとは、ボットの応答や動作をカスタマイズする機能のことです。例えば、ボットがどのように会話するか、または実行するアクションをカスタマイズすることができます。このビデオでは、SlackのメッセージをGoogle Spreadsheetに記録するビヘイビアを作成し、ボットに対して自然言語の指示を出す例が示されています。

💡データソース

データソースとは、ボットに第三者のデータを与えることで、それを基にして質問に答えたり、アクションを実行できるようにする機能のことです。このビデオでは、Google SpreadsheetをデータソースとしてボットにSlackの前向きなメッセージを与え、それらのメッセージを会社の原則にマッピングして要約するよう指示を出しています。

💡自然言語

自然言語とは、人間が日常使っている言語のことです。このビデオでは、ボットに対して自然言語の指示を出すことで、複雑なUIを操作することなく、ボットの動作をカスタマイズできることが強調されています。例えば、「ポジティブなメッセージをまとめて、会社の原則にマッピングしてください」といった自然言語の指示を出すことができます。

💡パフォーマンスレビュー

パフォーマンスレビューとは、従業員の業績を評価するプロセスのことです。このビデオでは、AIボットをパフォーマンスレビューの支援ツールとして活用する例が示されています。具体的には、Slackの前向きなメッセージをGoogle Spreadsheetに記録し、それらをまとめてレビュー原則にマッピングすることで、従業員へのフィードバックを高品質なものにすることができます。

💡オペレーティングプリンシプル

オペレーティングプリンシプルとは、組織の価値観や行動指針を示したものです。このビデオでは、Zapierの製品、エンジニアリング、デザイン組織のオペレーティングプリンシプルが示され、AIボットがSlackのメッセージをそれらの原則にマッピングする例が紹介されています。つまり、ボットはデータを単に要約するだけでなく、会社の理念に照らし合わせて評価することもできます。

💡アクション

アクションとは、ボットに実行させる具体的な作業のことです。このビデオでは、SlackのメッセージをGoogle SpreadsheetにコピーするアクションやGoogle Spreadsheetのデータをまとめてレビューするアクションが例として示されています。自然言語の指示に基づいて、ボットは適切なアクションを自動的に選択し実行します。

💡統合

統合とは、異なるアプリケーションやサービス間でデータを受け渡すことを指します。Zapierは6,000以上の統合機能を備えており、このビデオでは、SlackとGoogle Spreadsheetの統合を活用してAIボットの機能を実現しています。ボットはこれらの統合機能にアクセスでき、指示に従って複数のアプリケーション間でデータを行き来させることができます。

💡サマリー

サマリーとは要約や概要を指します。このビデオでは、ボットにGoogle Spreadsheeetのデータをサマリーするよう指示しています。つまり、ボットはデータを単純にまとめるだけでなく、関連する情報を統合し、要点を的確に捉えてわかりやすく伝える機能があります。サマリーを作成する際に、ボットは自然言語の指示に沿って、的確な例を抽出したり会社の原則にマッピングするなどの加工も行います。

💡フィードバック

フィードバックとは、評価や意見のことを指します。このビデオでは、従業員へのパフォーマンスレビューの際に、AIボットを使って高品質なフィードバックを提供する例が示されています。ボットがSlackのメッセージを会社の原則に照らし合わせてサマリーすることで、フィードバックの内容をより建設的で意義深いものにすることができます。つまり、ボットはマネージャーのフィードバック業務を支援する役割を果たします。

Highlights

AI Bots are similar to chat bots but can be equipped with 6,000+ integrations on Zapier and can perform tasks in the background even when you're away from your desk.

The demo showcases a 'manager bot' that watches messages on Slack, logs them, summarizes feedback, and maps it against internal operating principles for performance reviews.

Behaviors allow customizing how the bot talks to you or how it runs in the background.

Data sources allow equipping bots with third-party data from Zapier integrations to provide context for answering questions or running actions.

The bot dynamically figures out which text to put into which columns based on natural language instructions without manual configuration.

The testing flow allows seeing the bot think out loud, interpret instructions, and fill out fields before running the action.

The 'when I message the bot' trigger allows customizing how the bot responds to user messages.

The bot retrieves data from a Google Sheet, summarizes positive messages, and maps them to the company's operating principles.

The demo shows iteratively improving the bot's summary by providing additional instructions to include specific examples from the messages.

The AI bots are built entirely through natural language without needing to use a canvas UI.

Zapier hopes these AI bots play an important role in how teams and companies grow, build, and operate in the future.

Transcripts

hi there I'm Mike Cano co-founder of

zapier and today I'm excited to give you

a demo of our new AI Bots inside of

zaper central AI Bots are similar to

chat Bots but you can equip them with

the 6,000 plus Integrations on zapier

and they can do work on your behalf even

when you're away from your desk or you

have Central closed these Bots are able

to follow your instructions in the

background and do useful work for you

I've got a use case in mind I want to

show off this idea of a manager bot we

use Slack happier and I'd love it if I

could have a bot uh watch all the

messages that I Sav in slack and log

into them log them somewhere and

remember them and then come performance

toie time I'd love to be able to talk

with this spot live and have it

summarize that feedback maybe even match

it against our internal operating

principles uh and help me deliver sort

of higher quality better feedback to my

team when we're doing performance

assessments so let's uh let's take a

look at what this looks like I've got a

blank State bot here it's brand new um

you know if I tell it hello it's not

customized in any way so it's just going

to you know tell me hello back and ask

me what I want to do and it's just using

sort of outof the Box capabilities like

teaching you how to use the bot system

um but we've got two things that I want

to emphasize here we've got behaviors

and we've got data sources so behaviors

are this idea of customizing either how

the bot talks to you or customizing how

the bot runs in the background then we

got data sources which is equipping them

with any thirdparty data on zapier and

we can give them sort of grounded

context to answer um our questions or

use it when um running actions as well

so we're going to start with creating

Behavior and I'm going to do the first

part of this which is when I save a

slack

message add it to my Google sheet uh

what's it what's the name of it manager

bot and we'll say sheet one use columns

time stamp Channel user and text we'll

even leave the typo in there it doesn't

matter um you can see over here I've got

a Google sheet with those columns set up

um so we're going to use the slack new

message save trigger suggest set which

is exactly what I want want we'll go in

here all I need to do is choose the auth

I want to use in slack which is this one

and I'll go and add that and then down

here we have available actions so the

concept behind available actions that

you can add multiple available actions

for the bot to choose from when it's

following your instructions or when

you're talking to it so we're just going

to add one available action which is

this CR script Char sheet R is auto

suggested now if you're familiar with

app you're may know the concept of

mapping fields and configuring your set

your actions and getting them all set up

exactly right and it's quite an

iterative process it's quite tricky one

of the cool things with a ibots and

Central is that it guesses and figures

it all out for you directly from the

natural language instructions you can

see that it correctly guessed manager

bot in sheet one and here's the really

cool part here's the columns by default

all of these columns in any field

generally for actions um will have the

AI guess at runtime so when the vot is

actually trying to figure out what to do

it will dynamically figure out which

text to put into which columns based on

my instructions without be having to

lift a finger we'll go ahead and add

that uh and we can turn it on and we are

set to try give this a try I've got my

slack test account over here and let's

say I had this like sort of St daily

stand a message that someone on my team

sent in this is a really good one you

know I want to remember this one for the

future maybe it represents something

really good about sort of default the

transparence in our bill principles so

I'm going to bookmark it and this will

trigger that bot in the background to

follow my instructions um this will take

a minute so while we're waiting for that

to trigger I want to show the testing

flow so when you're sending an

instruction you can click this test

Behavior button and this will show sort

of in the for ground what it's like to

talk to one of these Bots and actually

see it thinking out loud it used a

sample ex slack message just from John

dodev this fake person um and you can

see it automatically figured out oh all

right I should use the Google Sheets

action and correctly calls it it has

fills out the instructions correctly and

if we flip over here to the spreadsheet

you can see it added it and it even sort

of gives you a written log and

self-reflection over like what it did

and why it did and how it is

interpreting your instructions you put

in to sort of fill out out each of the

fields which is I think is really really

cool and helpful for debugging when the

Bots don't quite do exactly what you

want you can get into sort of a a loop

with them to update the instructions and

try again and it can work so we'll give

one more minute for that sort of

background uh behavior that we just

triggered over here in select to run um

while we're doing that I'll go ahead and

show the second part which is adding

data sources so we're going to add that

same Google sheet we're going to add it

as a data source so we'll choose it here

and go ahead and add it and we've got it

synced over here automatically um in

this sheet I have of course the first

tab which is the one we're adding to but

I also have a few more positive messages

I saved from earlier from animar on our

team and uh you know as a manager I want

to be able to map up these messages I

want to get summaries of them and I want

to map them against our our build

principles and I want to be able to talk

to the bot to get that out so let's see

what that could look like so what I'm

going to do is I'm going add one more

behavior and I'm going to use a special

trigger which is a built-in trigger

available for all behaviors for all Bots

which is when I message the bot and what

this does is it's going to allow us to

customize how does the bot actually talk

to us what does it do when we're

actually like sending in messages so in

this case let's say um you are a

performance review assistant

but um when you get a

message uh look up all the positive

messages in the Google sheet I don't

even need to give the name because I've

only attached that one sheet so this

should be enough and summarize all the

message mesages also map the messages to

our build

operating principles and give a review

let's give that a go and then I'm going

to go here and say build principles this

is what's really cool so over here on

this tab this is zapier's internal

internet where we publish our build

operating principles for our product and

engineering and design organizations and

I'm just going to copy I'm just going to

copy all of this stuff

all the way down here so lots of delight

customers own the outcome move forward

fast lots of good stuff so I'm just

going to copy and paste it we're just

going to dump it right into this big old

text box and uh we'll just see what

happens so we'll turn this on and we're

all set now we can ask this spot

questions and query against it um live

let's go check back in one more time and

see if our uh background activity ran

with our slack and yes it did so we saw

that one test when we did live and

there's the background activity and if

we switch over did it work there it did

there's the message and slack that uh

came through all right now let's show

off the um live summarization bit so

we'll say hey can you give me a

summary and we will let the uh bot

process this and generate our

apply okay we'll give it one more second

to generate and we can show off the cool

threading behavior and how these Bots

reply when you send messages we can

click um the reply here in our thread

flies out and we can see the bot went

ahead and retrieved our uh data from our

Google sheet and generated a reply it's

mapping up anory to our build operating

principles this is a pretty good you

know it's fairly kind of um it does

summarize a little bit uh but I feel

like it's missing citations I really

wish it would have used examples in this

um let's go back and add some so what

we're going to do we'll go close this

and we'll go back into our um positive R

system behavior and let's add a little

bit more and say

make sure you list specific

examples from the

messages all right we'll do that come

back here and

say um please give me

another summary and we'll let this spot

try one more

time all right we'll go Open click this

button we can open up thread and see our

bot typing out our message so we got the

summer here and mapping to our build

principles and using our specific

examples here from uh the message that

we sent so that is a look at using um

zapier's new AI Bots inside of Central

and being able to build these Bots

entirely through natural language and

steer and guide and feedback them uh

Without Really ever having to dive into

any sort of canvas UI um we're hopeful

that these AI Bots play a really

important role in how you grow and build

and run your teams your companies in the

future we'd be excited for you to give

it a try and give us your feedback thank

you