Documentation Index
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概要
手動で繰り返される業務を自動化されたワークフローに変えます。ワークフローの種類
ワークフローには 3 種類あります。- 内部ワークフロー
- 外部ワークフロー
- チャットボットワークフロー
チーム内で利用するプライベートなワークフロー。このタイプは、共有されたガバナンス下のワークフロー内で、単一または複数のユーザーのタスク、承認、データ操作をチーム間で調整するのに適しています。内部チームが利用する裏側の自動化を想定しています。内部ワークフローは次のような場合に適しています。
- 機密または業務データを扱う場合
- 外部ユーザーに公開すべきでない社内システム、連携先、データセットへのアクセスが必要な場合
- 複数システムにまたがる複雑なオーケストレーションを含む場合
チャットボットワークフローとは異なり、内部ワークフローと外部ワークフローはどちらも Build と Run の 2 つのモードで構成されます。チャットボットワークフローはチャットボットのインターフェース内でのみ動作します。
ワークフローのモード
Build モード
ワークフローのステップを設計、構成、順序付けします。設計図と建設フェーズと考えてください。
Run モード
構築したワークフローを本番環境で実際に実行するか、実行可能な状態にします。ここでワークフローの自動化が意図したタスクを自動的に実行します。
- ライブ実行: ワークフローをライブで自動実行します。ブラウザセッションを閉じる、または URL が変更されると処理が終了します。
- バックグラウンド実行: ワークフローはサーバーサイドで実行され、ブラウザタブを閉じたりデバイスの電源を切ったりしても処理が継続されます。
ワークフロー内のノード
ワークフロー内のノードには Action と Event の 2 種類があります。Action ノード
Action は、トリガーに応じてワークフローが実行する特定のタスクまたは操作です。- データ処理
- ユーザー操作
- コミュニケーション
- 分析とレポート
- ワークフロー制御
- 連携とテンプレート
- Instruct: 事前入力済みのプロンプトや前のステップから応答を生成
- Upload Files: ユーザーにファイルのアップロードを依頼し、インデックス化してワークフローで利用
- Process OCR: 画像内のテキストを編集・検索可能なテキストに変換し、AI が読めるようにする
- Contextualize From Library: インデックス化されたナレッジソースからコンテキストを取得
- Store Into a Dataset: ワークフローからの構造化データをデータセットに保存
Event ノード
Event は、ワークフローを起動する条件を設定できます。スケジュール実行: スケジュールに基づいてワークフローを実行します。
ワークフロータイプ別のアクションノード対応状況
すべての Action ノードが、すべてのワークフロータイプで利用できるわけではありません。各ワークフロータイプは異なるユースケース向けに設計されており、機能的・セキュリティ的に妥当な箇所でのみ特定のアクションが利用可能です。| アクションノード | 内部ワークフロー | 外部ワークフロー | チャットボットワークフロー |
|---|---|---|---|
| Instruct | ✅ | ✅ | ✅ |
| Upload Files | ✅ | ✅ | ✅ |
| Process OCR | ✅ | ✅ | ✅ |
| Input Text | ✅ | ✅ | ✅ |
| Download Document | ✅ | ✅ | ✅ |
| Contextualize From Library | ✅ | ✅ | ✅ |
| Send Email | ✅ | ✅ | ✅ |
| Request Email Reply | ✅ | ❌ | ❌ |
| Fill In Form | ✅ | ✅ | ✅ |
| Get Approval | ✅ | ❌ | ❌ |
| Create a Report | ✅ | ✅ | ✅ |
| Store Into a Dataset | ✅ | ✅ | ✅ |
| Start a Workflow | ✅ | ✅ | ❌ |
| Refer to a Parent Workflow | ✅ | ❌ | ❌ |
| Loop Action | ✅ | ✅ | ❌ |
| Pause Until | ✅ | ❌ | ❌ |
| Pull Data from API | ✅ | ✅ | ✅ |
| Push Data to API | ✅ | ✅ | ✅ |
| Templatize | ✅ | ✅ | ✅ |
| Translate Document | ✅ | ✅ | ✅ |
| Merge to PDF | ✅ | ✅ | ✅ |
| Handle Conversation | ❌ | ❌ | ✅ |
Action ノードの詳細
Instruct
事前入力済みのプロンプトや前のステップから応答を生成します。AI にどのように応答してほしいかが明確に決まっている場合に使用します。動画プレーヤーの歯車アイコンから再生速度を調整できます。
- ワークフローの自動化では、複数ソースからのデータを統合する必要があります。そのため、まさにこの統合を担う Instruct ノードは、どのワークフローでも最もよく使われるノードの一つです。
- Instruct ノードはワークフローのロジックの中核です。データを受け取り、情報の統合、テキスト生成、意思決定などの特定のアクションを実行します。
- 指示が具体的であるほど、出力の品質が向上します。「これを要約して」のような一般的な指示ではなく、どのような要約が欲しいかを明確に指定してください。例えば「この記事を、主要な論点と結論に焦点を当てた 3 つの箇条書きに要約してください。トーンは簡潔かつプロフェッショナルに。」のように指定します。
- マルチステップのワークフローでは、複数の Instruct ノードを連結します。これにより、複雑なタスクを小さく管理可能な部分に分解できます。例えば、1 つのノードですべてを行う代わりに、最初のノードで長文ドキュメントを要約し、2 番目のノードで要約から重要な事実を抽出し、3 番目のノードでそれらの事実を使ってメール文を起草、といったやり方が可能です。
- 最終出力の形式についても Instruct ノードに正確に指示しましょう。JSON、リスト、表、プレーンテキストなどでの応答を指定できます。例えば「‘product_name’ と ‘price’ をキーとする JSON オブジェクトで出力してください」のように指定します。これは、後続のノードがデータを利用するために不可欠です。
Upload Files
ユーザー自身または他のユーザーにファイルのアップロードを依頼し、ワークフロー内でインデックス化して利用できるようにします (例: 実行ごとに新しいレポートやドキュメント)。- 新しいレポートや日次ログなど、使用ごとに変化するファイルには Upload Files ノードを使用します。
- このノードはファイルを変数として扱うため、ワークフロー実行ごとに異なる内容を処理できます。
- 一方、固定された情報セットに繰り返しアクセスする必要がある場合は、Contextualize From Library ノードを使用します。製品カタログや標準作業手順書 (SOP) のような、静的な参照情報に繰り返し参照するのに最適です。ファイルを永続的な参照データソースとして扱います。
Process OCR
画像内のテキストを理解します。- スキャンしたドキュメントや写真など、画像からテキストを抽出するタスクには Process OCR を使用します。光学式文字認識 (OCR) 技術が画像を解析し、テキストを認識して機械可読な形式に変換します。物理ドキュメントのデジタル化、データ入力の自動化、スキャンしたコンテンツを検索可能にする場合に特に有用です。
Input Text
Run モード中にユーザーへ情報入力を求めます。- Input Text ノードは、ユーザーの入力を取得して保存するためのノードで、その値は変数として機能します。単独で動作するノードではなく、より大きなシステム内で他のノードと接続する重要な構成要素として機能します。
Download Document
PDF、DOC、または XLSX 形式でダウンロード可能なレポートを作成します。- Download Document ノードは、Instruct ノードからの統合データをダウンロード可能なレポートに変換するのに適しています。処理された情報を、洗練された共有可能なドキュメントに仕上げられます。
- Download Document ノードはプロセスの最終ステップとして使用するときに最も力を発揮します。
- Instruct ノードと組み合わせて、テキスト出力をプロフェッショナルなレポートに
- Process OCR ノードの後に使い、抽出したテキストを整ったドキュメントに整形
- Send Email と組み合わせて、レポートを自動添付・配布
利用できない形式でファイルをダウンロードする必要がある場合は、support@shieldbase.ai までリクエストをお送りください。担当者がリクエストを検討し、対応に向けて取り組みます。
Contextualize From Library
コンテキストとしてソースに接続します。- Contextualize From Library ノードは、さまざまなソースからインデックス化されたデータすべてに、一元的にアクセスできる手段を提供します。自動化タスクのコンテキストとして特定の情報を選択したい場合に使用します。ワークフローを情報で支えたり導いたりするため、ユーザーは組織のナレッジ全体にアクセスできます。
- このノードが提供する情報は、含まれるデータの品質に左右されます。最新かつ正確な情報をワークフローで使えるように、統合されたドキュメントやデータベースを定期的に更新してください。
Send Email
件名と本文を付けて特定のアドレスにメールを送信します。- ワークフロー内で直接メール送信を設定できます。件名と本文を入力し、1 人または複数の宛先に送信できます。CC 宛先も指定可能です。
- スケジュール実行 と組み合わせて定期的なメール送信に
- Download Document と組み合わせてレポートを添付・送信
Send Email ノードはメールの返信を受け付けません。一方、Request Email Reply ノードは受信者からの返信を受け取れます。
Request Email Reply
最初のメールを送信し、ワークフローを継続させるためにそのメールへの返信を受け取ります。- Request Email Reply ノードは、ワークフローを継続するために返信を得る目的で、メール受信者にメールを送信する際に使用します。
- 返信を受け取るまで時間がかかる場合があるため、画面右側の実行履歴からワークフローを確認してください。
Fill In Form
Run モード中にユーザーが入力するカスタムフォームを作成します。- Fill In Form ノードは、ユーザーにフォームに従って情報を入力させる動的なフォームビルダーです。
- まずは、フォームの目的を特定しましょう。どんなデータを収集する必要があり、質問の論理的な順序はどうあるべきか?
- 適切な入力フィールドを使いましょう。データの種類とフィールドタイプを合わせることが、良いユーザー体験につながります。
- ラベルとプレースホルダーテキストでユーザーを誘導します。「メールアドレスを入力してください」のような明確なラベルは、汎用的な「Input」よりはるかに良いです。
- 重要なフィールドは Required (必須) としてマークしましょう。これにより、データ不足によるワークフローの失敗を防げます。
- 本当に必要な情報のみを尋ねましょう。長く複雑なフォームはユーザーの疲労を招き、離脱率の上昇につながります。
利用可能なフォームフィールド
- テキスト項目
- 数値と日時
- 選択
- Text Input: テキスト、数字、記号を 1 行で入力。氏名、件名、製品コードなど短い入力向け。
- Text Area: 複数行のテキスト、数字、記号を入力。説明やコメントなどの長文向け。
- Password: パスワードのような機密情報を入力。文字は表示されません。
Get Approval
Shieldbase ユーザーであるチームメンバーに承認を依頼します。- Get Approval ノードは、ワークフローの出力に対する承認を得るために使う意思決定ノードです。
- 結果は「承認」と「未承認」の 2 通りのみです。そのため、Get Approval ノードは 2 つの異なるパスへ分岐する判断ノードです。
- 承認者からの承認には時間がかかる場合があるため、画面右側の Execution History からワークフローを確認してください。
Create a Report
データをインサイトに分析し、可視化を生成します。- 開始前に、Create a Report ノードに渡すデータがクリーンで適切に整理されていることを確認します。一貫した明確な形式を使用し、データ列には説明的な名前 (例: Revenue_2024、Region、Customer_ID) を付けます。
- 指示の中で目的を明示してください。例えば、単に「レポートを作成して」ではなく、「月次売上トレンドを分析し、上位パフォーマンスの地域を示す売上パフォーマンスレポートを作成してください。レポートには売上推移の折れ線グラフと地域別売上の棒グラフを含めてください」のように指定します。
- Create a Report ノードを Input Text ノード、Fill In Form ノード、または Contextualize From Library ノードと組み合わせ、その情報をコンテキストとしてデータ分析や可視化を生成します。
Store Into a Dataset
テキストを抽出してデータセットに格納します。- Store Into a Dataset ノードを使用する前に、ワークフロー内の前のステップが構造化されたデータを生成していることを確認してください。
- データセットを作成する際は、データの目的を反映するカスタムカラム名 (例: 「Customer_ID」「Transaction_Amount」) を必ず定義してください。これにより、スプレッドシート、データベース、レポートソフトウェアとの統合における可読性と互換性が向上します。
- ワークフローが動的な入力 (例: レコード数の変動) を扱う場合は、前のステップで条件分岐を使ってデータをバッチ化またはフィルタリングしてください。これにより、データセットに不要なエントリが溢れるのを防ぎ、パフォーマンスを最適に保てます。
- エンタープライズ環境ではデータセットのサイズに注意してください。大規模なデータセットはワークフロー速度に影響を与える可能性があります。プラットフォームが対応している場合は、しきい値の設定や圧縮を活用しましょう。
Start a Workflow
ステップの一部として別のワークフローを起動します。- 起動したワークフローが完了するまで、最初のワークフローの実行を継続させたい場合は、待機チェックリストを切り替えます。
- Start a Workflow ノードは、メインのワークフローが継続する一方で、バックグラウンドで自律的に実行されるリアクティブで疎結合なワークフローを構築するのに最適です。
Refer to a Parent Workflow
このワークフローを起動した親ワークフローの特定のステップから、データやファイルを使用します。複数の親から情報を集約するのに便利です。- このフィーチャを設定する際に正しい「Parent Step」を選びやすくするため、親ワークフロー側の主要なステップに明確な名前とラベルを付けましょう。
- 複数の親ワークフローが同じ子をトリガーする場合は、マッピングエラーを避けるため、出力スキーマ (フィールド名や型) を統一しましょう。
- 並列で動作する親ブランチ (例: 複数の承認) の結果を、単一の統合サマリーステップに集約するために、この機能を活用しましょう。
- 親出力を参照する前に、その存在を必ず検証してください (例: 不足/空データに対するガード条件や分岐を追加)。
- 子ワークフロー側で親ワークフロー ID と起動元ステップをログに残し、デバッグや監査の追跡を容易にしましょう。
Loop Action
リストを反復処理し、各項目に対して同じアクションを実行します (例: リスト内のすべてのアドレスにメールを送信)。- ループは焦点を絞りましょう。本当に繰り返す必要があるアクションのみをループ内に配置し、無駄な処理時間を避けます。
- 大きなリストの場合は、ダウンストリームシステムでのタイムアウトやレートリミットを防ぐために、項目数の上限やバッチサイズなどのセーフガードを追加してください。
- ループ内で Pull Data From API を使って外部 API を呼び出す場合、レートリミットやクォータエラーが見られたらスロットリングや短いディレイを実装してください。
Pause Until
指定した条件が満たされるまで、ワークフローの実行を一時停止します。- ステータス、タイムスタンプ、フラグなど機械が検知できる正確な条件を使用し、曖昧なテキスト値は避けてください。ワークフローが無期限に停止することを防げます。
- 条件が満たされない場合に備え、最大待機時間とフェイルオーバーパス (例: エスカレーション、通知、自動クローズ) を設定してください。
- 長い固定ディレイよりも、イベントベースのトリガー (Webhook、ステータス更新) を優先し、レイテンシとリソース使用を抑えましょう。
- 一時停止の開始時と終了時に明確なログメッセージを出力し、実行が待機している場所と理由をオペレーターが把握できるようにしましょう。
- ユーザー入力待ちの場合、必要なアクションへの直接リンクを含むプロアクティブな通知 (メール、チャット、アプリ内) を送信してください。
Pull Data from API
コンテキストとして利用するため、サードパーティアプリから特定のフィールドを取得します。- サードパーティアプリから API でデータを取得するための初期権限は、Integrations で設定する必要があります。
- まずは本当に必要なフィールドのみを取得することから始めましょう。不要なフィールドを過剰に取得すると、ワークフローが遅くなり API コストも増加します。
- データ取得直後に API レスポンスを正規化・検証 (型チェック、null チェックなど) し、ダウンストリームでの障害を防ぎましょう。
- デバッグ目的で raw レスポンス (または機密情報を除いたもの) をログに残しますが、機密フィールド (トークンや個人情報) はマスキングするか、ログから除外してください。
Push Data to API
サードパーティアプリにデータを書き込みます。- サードパーティアプリにデータを書き込むための初期権限は、Integrations で設定する必要があります。
- フィールドのマッピングを明示的に行い、ドキュメント化しましょう。特に、複数の API や同一サービスの異なるバージョンと統合する場合は重要です。
- ターゲット側のスキーマや形式の不一致による致命的な失敗を防ぐため、データを送信する前に検証・サニタイズしてください。
- 追跡や将来の更新・削除のために、API からのレスポンス ID や確認トークンを取得・保存しましょう。
Templatize
フォーマットを維持しつつ、ダウンロード可能なテンプレートに内容を埋め込みます。- テンプレートに最も正確にコンテンツをマッピングするには、スプレッドシートや構造化されたテキストドキュメントをテンプレートとして使用してください。
- 最適な精度のためには、空欄でかつ表形式のテンプレートを使用してください。この構造により、システムが各データフィールドを正しくマッピングし、データエラーを防ぎます。
-
明確なプレースホルダーマーカー (例:
{field_name}) を使ってテンプレートを設計し、テンプレート作成者・ビルダー向けにマッピングドキュメントを整備しましょう。 - フォーマットロジック (フォント、間隔、レイアウト) はテンプレートファイル内に保持し、動的コンテンツはできるだけテキストと画像に限定しましょう。
- 非常に長い文字列、特殊文字、空のフィールドなどエッジケースの値でテンプレートの埋め込みをテストし、実運用でのレイアウト崩れを防ぎましょう。
- 任意フィールドには条件付きセクションやフォールバックテキストを用意し、データが一部欠けていても見栄えの良いテンプレートを保ちましょう。
- テンプレートをバージョン管理し、どのワークフローのバージョンがどのテンプレートを使っているかを追跡し、本番フローでの予期しないフォーマット変更を防ぎましょう。
Translate Document
フォーマットとスタイルを維持しつつ、ドキュメントを他言語に翻訳します。- 法律、医療、技術などのドメイン特化コンテンツでは、対応している場合に用語集や用語リストを提供し、翻訳の一貫性を高めましょう。
- 翻訳は主にコンテンツ理解のために使用し、法律文書や外部向け資料で利用する前に、追加の人手または専門家によるレビューを行ってください。
- 元の版と翻訳版の両方を保存し、メタデータ (言語、翻訳日時、ワークフロー ID) を含めて将来の参照や監査に備えましょう。
Merge to PDF
複数のファイル (PDF, JPEG, JPG, PNG, XLSX, XLS, CSV) を 1 つの統合されたドキュメントに結合します。- ワークフローが複数のドキュメント (レポート、フォーム、添付ファイルなど) を生成または収集し、関係者と共有できる単一ファイルに統合する必要があるときに Merge to PDF を使用してください。
- 一貫した順序 (例: 表紙、サマリー、詳細分析、付録) で結合し、出力を標準化しましょう。週次レポートやクライアント向け納品物のような繰り返しワークフローで、最終 PDF が読みやすく参照しやすくなります。
- スキャンされたドキュメントや画像を扱う場合は、Process OCR と組み合わせて使用してください。まず画像を機械可読なテキストに変換し、次に検索可能な単一の PDF に結合することで、利便性と保管性が向上します。
- 承認や署名を含むプロセスでは、Merge to PDF を使って関連する全資料 (依頼、裏付け資料、判断ログ) を 1 つのファイルにまとめましょう。後で保存・送付・参照できる、整理された監査証跡が作成できます。
- ファイルサイズに注意してください。多くの大きなドキュメント (特に画像や高解像度レポート) を結合する場合は、最終 PDF を扱いやすく保つため、入力を事前に圧縮するか、不要なページを省くことを検討しましょう。
Handle Conversation
ユーザーのクエリに応じて、適切な会話フローへルーティングします。- 明確なルーティング基準 (インテント、キーワード、エンティティ) を定義し、フローのあいまいさを避けるため、可能な限り相互排他的に保ちましょう。
- どの会話パスにもマッチしないクエリを丁寧に処理する、フォールバックや「不明」用のルートを用意しましょう。
- 実際のユーザークエリと会話ログを継続的にレビューし、ルーティングルールを改善し、新しいインテントを追加していきましょう。
- ダウンストリームフローに引き渡す際、コンテキスト (ユーザー属性、過去のメッセージ、チャネル) を渡し、基本的な質問を再度しなくて済むようにしましょう。
- 課金変更、プライバシー、セキュリティといった高リスクなトピックには、専門のフローや人間のエージェントにルーティングするガードレールを実装してください。
スケジュール実行ノード
スケジュールに基づいてワークフローを実行します。- スケジュール実行ノードは、特定の日時にワークフローを自動的に実行できます。手動操作なしでルーチンタスクを自動化するのに最適です。
- 日次、週次、月次のタスクをスケジューリングするのに使えます。例えば、毎週金曜日 9 時に週次売上レポートを生成するワークフローや、日次のメールリマインダーを送信するワークフローを設定できます。
- 将来の特定日時に 1 回だけワークフローを実行することもできます。タイマーリマインダーの送信や、特定日のキャンペーン開始などに便利です。
- スケジュール実行ノードは、ワークフロー全体のトリガーとして機能します。指定された時刻になると、ワークフローが自動的に開始され、データの取り込み、処理、出力の生成まで完了まで実行されます。
ワークフローの構築方法
直線的なワークフローの構築
直線的なワークフローは、出力を生成するために一直線のシーケンスで実行されます。各ステップが順番に完了するシンプルで分かりやすい流れで、ループや分岐、条件分岐はありません。各ステップの出力が次のステップの入力となり、予測可能なイベントの連鎖を生み出します。動画プレーヤーの歯車アイコンから再生速度を調整できます。
分岐ワークフローの構築
分岐ワークフローでは、複数の選択肢から条件に応じてワークフローを特定のパスに導けます。単なる「Yes/No」プロセスにとどまらず、複数のオプションを提示し、異なる基準を評価し、適切な次のステップを実行します。 中核として、分岐ワークフローは判断ノードを使って条件を評価します。例えば、「請求書金額が 1,000 ドル以上か?」とワークフローが尋ねる場合:- Yes の場合: 請求書を承認のためにマネージャーへ自動転送するように構成可能
- No の場合: 請求書を直接経理部門に送って支払い処理するように構成可能
動画プレーヤーの歯車アイコンから再生速度を調整できます。
トリガーをスケジュールしてワークフローを実行
ワークフローを特定日時に自動実行するには、トリガーをスケジューリングします。週次レポートの生成や日次サマリーの送信など、手動操作なしで定期タスクを設定できます。動画プレーヤーの歯車アイコンから再生速度を調整できます。
ワークフローの編集
公開済みのワークフローは、新しいバージョンに編集できます。動画プレーヤーの歯車アイコンから再生速度を調整できます。
ワークフローテンプレート
ワークフローテンプレートは、共通の自動化タスクをすばやく始められるように事前に構築されたワークフローです。確かな土台とベストプラクティスを提供し、ゼロからワークフローを構築する手間と時間を省きます。テンプレートを選んで編集し始めると、もはやオリジナルのテンプレートそのものを扱っているわけではなく、そのワークフローのカスタマイズされた新しいバージョンを作成していることになります。
Prompt-to-Workflow
ワークフローの構築は Prompt-to-Workflow から開始できます。具体的な要件を含むプロンプトを入力するだけで、Shieldbase AI が自動シーケンスを起草し、手動構成の必要性を減らします。プロのヒント
自動化に向いている候補: 繰り返しタスク、エラーが発生しやすいプロセス、時間のかかる作業、急速なスケーラビリティが必要なタスク、複数のシステムとステークホルダーにまたがる監査可能な実行が必要なプロセス。
ベストプラクティス
シンプルから始める
基本的なワークフローから始め、徐々に複雑さを加える
徹底的にテスト
各ステップを個別にテストしてから完全なワークフローを実行
目的をドキュメント化
各ワークフローが何をするか、なぜ存在するかを明確に記録
パフォーマンスの監視
実行ログとパフォーマンスを定期的にレビュー
よくあるユースケース
データ処理パイプライン
構成例
構成例
- Upload Files: CSV ファイルを受信
- Process OCR: 画像からテキストを抽出
- Instruct: データをクリーニング・整形
- Store Into a Dataset: データベースを更新
- Create a Report: 分析ダッシュボードを生成
- Send Email: 関係者にレポートを送付
承認ワークフロー
構成例
構成例
- Fill In Form: 従業員がリクエストを提出
- Decision Node: リクエスト種別/金額に基づきルーティング
- Get Approval: マネージャーがレビュー
- Decision Node: 承認/却下のパス
- Download Document: 判断結果の通知書を生成
- Send Email: 結果を従業員に通知
- Store Into a Dataset: リクエストをシステムに記録
スケジュールレポート
構成例
構成例
- Scheduled Execution: 毎週 9 時
- Contextualize From Library: 最新データを取得
- Instruct: トレンドとパターンを分析
- Create a Report: 週次メトリクスを生成
- Download Document: PDF レポートを作成
- Send Email: チームに配信
自動化のタイミング
自動化に向いた候補
繰り返しタスク
一貫したステップで定期的に行われるタスク
ミスが起きやすいプロセス
ヒューマンエラーが発生しやすいプロセス
時間のかかる作業
多くの時間を要する手作業
スケーラブルな実行
ボリュームの増加に対応する必要があるプロセス
トラブルシューティング
ワークフローが実行されない
ワークフローが実行されない
- すべての必須フィールドが入力されているか確認
- データソースの接続を確認
- Run モードでエラーログをレビュー
- 各ステップを個別にテスト
- データフォーマットが適切か確認
スケジュールされたワークフローが動かない
スケジュールされたワークフローが動かない
- スケジュール設定を確認
- タイムゾーン設定を確認
- ワークフローが公開済み (ドラフトでない) ことを確認
- システム権限をレビュー
- 競合するスケジュールがないか確認
パフォーマンス問題
パフォーマンス問題
- 複雑なワークフローを小さく分割
- Contextualize From Library でのデータクエリを最適化
- 不要なステップを削減
- 大きなファイルを 1 ステップで処理することを避ける
- 最適化サポートが必要な場合は support@shieldbase.ai までご連絡
フォームや承認が機能しない
フォームや承認が機能しない
- ユーザー権限を確認
- すべての必須フィールドが構成されているか確認
- 異なるユーザーロールでテスト
- メール通知が構成されているか確認