自動化の基本構造（ここが核）

自動化って聞くと難しそうに聞こえますが、

全部この3ステップで出来ています。

トリガー → 処理 → 出力

これだけです。

3つの要素を理解する

トリガー（何が起点になるか）

• ファイルが保存された
• フォームが送信された
• 時間になった
• APIにデータが来た

「何かが起きたら動き始める」のがトリガーです。

処理（何をするか）

• データを整形する
• APIにリクエストを送る
• テキストを変換する
• 条件で分岐する

「トリガーを受けて何かをする」のが処理です。

出力（どこに届けるか）

• WordPressに投稿する
• Instagramに投稿する
• Slackに通知する
• ファイルに保存する

「処理した結果をどこかに渡す」のが出力です。

実際の例：WordPress → SNS自動投稿

私が実際に使っているフローです：

トリガー： ObsidianにMarkdownファイルを保存する

処理：
1. Markdownを読み込む
2. HTMLに変換する
3. タグ・カテゴリを自動判定する
4. サムネイルを生成する

出力：
1. WordPressに投稿する
2. Instagramに画像付きで投稿する
3. Xにリンク付きで投稿する

これ全部、ファイルを保存するだけで自動で動きます。

フロー設計の考え方

自動化を作るとき、最初にやることは「分解」です。

「SNSに自動投稿したい」ではなく、

1. 何が起点になるか？（トリガー）
2. 何を処理するか？（処理）
3. どこに届けるか？（出力）

この3つに分解してから、AIに相談する。

分解できていない相談には、ざっくりした答えしか返ってきません。

AIエージェントもこの構造

AIエージェントが「自動でやってくれる」のも、同じ構造です。

• トリガー：ユーザーが指示を出す
• 処理：LLMが判断→APIを叩く→結果を受け取る
• 出力：返答する・ファイルを更新する・通知を送る

全部「トリガー→処理→出力」です。

複雑なフローも分解すると単純

「複雑な自動化」に見えるものも、細かく分解すると単純なステップの組み合わせです。

この構造が見えると、

• どこで詰まっているか分かる
• AIにどの部分を任せるか分かる
• 改善すべき箇所が分かる

結論

自動化は複雑じゃない。

トリガー → 処理 → 出力。

この構造を頭に入れておくだけで、どんなフローも設計できます。

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