FileMakerエンジニア
近年、生成AIをはじめとするAI技術の普及により、企業でもAIを業務へ取り入れる動きが広がっています。
一方で、「AIをどのように既存の業務システムへ組み込めばよいかわからない」「社内に蓄積されたデータをAIで活用したい」と考えている企業も少なくありません。
こうしたAI活用を実現する方法の一つが、FileMaker（ファイルメーカー）とAIのAPI連携です。
FileMakerと外部のAIサービスをAPIで連携することで、FileMakerに蓄積された情報をもとに文章を生成したり、データを整理・分析したりするなど、さまざまな業務にAIを活用できます。
本記事では、FileMakerとAIをAPI連携する仕組みやできること、具体的な活用例、メリット、導入時の注意点についてわかりやすく解説します。
目次
1. FileMakerとAIはAPIを使って連携できる
FileMakerは、顧客情報や案件情報、在庫情報など、さまざまな業務データを一元管理できるローコード開発プラットフォームです。
FileMaker単体でもデータ管理や検索、帳票作成、業務フローの効率化などを行えますが、APIを活用することで外部のAIサービスと連携し、より幅広い業務へAIを取り入れられます。
たとえば、FileMakerに登録された問い合わせ内容をAIへ送り、回答案を生成してFileMakerへ戻すといった仕組みを構築することも可能です。
まずは、APIの基本的な仕組みとFileMakerとAIを連携する方法について解説します。
1.1. APIとは
APIとは「Application Programming Interface」の略で、異なるシステムやサービス同士がデータや機能をやり取りするための仕組みです。
APIを利用することで、一つのシステムだけでは実現できない機能を、外部サービスと連携して利用できるようになります。
たとえば、業務システムと外部サービスをAPIで接続すれば、システムに登録した情報を外部サービスへ送信したり、外部サービスで処理した結果をシステムへ取り込んだりできます。
FileMakerでもAPIを活用することで、さまざまな外部サービスとの連携が可能です。
AIサービスが提供するAPIとFileMakerを接続すれば、現在利用しているFileMakerの業務システムにAIの機能を組み込めます。
1.2. FileMakerとAIをAPI連携する仕組み
FileMakerとAIをAPI連携する場合、基本的にはFileMakerから必要なデータをAIサービスへ送り、AIが処理した結果をFileMakerへ戻す仕組みを構築します。
連携には、APIキーなどによる認証や、送受信するデータ形式に合わせた処理が必要です。
たとえば、FileMakerに保存されている問い合わせ内容から回答案を作成する場合、次のような流れです。
- FileMakerに問い合わせ内容を登録する
- 必要な情報をAPI経由でAIサービスへ送信する
- AIが問い合わせ内容を解析して回答案を生成する
- 生成された回答をAPI経由でFileMakerへ返す
- FileMaker上で回答内容を確認/修正する
この仕組みを構築すれば、担当者が毎回AIサービスを開いて問い合わせ内容をコピーし、生成された回答をFileMakerへ貼り付ける必要がありません。
FileMaker上で行っている業務の流れを大きく変えることなくAIを組み込めるため、日常業務の一部としてAIを活用しやすくなります。
また、連携するデータやAIへの指示内容を業務に合わせて設計することで、自社の業務フローに適した仕組みを構築することも可能です。
2. FileMakerとAIをAPI連携してできること
FileMakerとAIをAPIで連携すると、これまで担当者が手作業で行っていた情報整理や文章作成など、さまざまな業務を効率化できます。
特に、FileMakerに顧客情報や案件情報、問い合わせ履歴などのデータが蓄積されている場合、それらの情報をAIで活用できる点が大きな特徴です。
ここでは、FileMakerとAIのAPI連携によってできる代表的なことを紹介します。
2.1. 社内データの検索・要約
FileMakerに蓄積された情報をAIで検索したり、必要な内容だけを要約したりできます。
FileMakerを長期間利用していると、顧客情報や案件履歴、問い合わせ内容、作業記録など、多くのデータが蓄積されていきます。
そのため、必要な情報を探すために複数の項目を確認したり、長い対応履歴を読み返したりすると、時間がかかるケースも少なくありません。
FileMakerとAIをAPI連携し、検索対象となるデータを適切に取得してAIへ渡す仕組みを構築すれば、必要な情報の抽出や長文の記録の要約などが可能です。
具体的には、以下のような機能を実現できます。
- 顧客情報や案件履歴から必要な情報を検索する
- 過去の問い合わせ履歴から関連する内容を抽出する
- 長文の対応記録や作業履歴を要約する
- 複数の記録から重要な情報を整理する
蓄積されたデータから必要な情報を見つけやすくなるため、情報確認にかかる時間の短縮につながります。
2.2. 文書やメールの文章生成
FileMakerに登録されている情報をもとに、AIで文章を生成することも可能です。
顧客名や案件内容、対応履歴などをFileMakerからAIへ送り、必要な形式で文章を生成する仕組みを構築できます。
たとえば、以下のような文章作成に活用できます。
- 顧客への案内メールを作成する
- 営業活動後のフォローメールを生成する
- 社内向けの報告文を作成する
- 商品やサービスの説明文を生成する
- 案件情報をもとに文章をまとめる
文章の用途に合わせて指示内容を設定すれば、必要な情報を反映した文章の下書きを生成できます。
文章を一から作成する作業を減らせるため、担当者は内容の確認や修正といった業務に時間を使えるようになります。
2.3. 問い合わせ内容の分類・回答作成
顧客から届いた問い合わせをAIで分析し、内容ごとに分類したり、回答案を作成したりすることもできます。
問い合わせ件数が多い企業では、一件ずつ内容を確認して担当部署へ振り分けるだけでも時間がかかります。
AIを活用すれば、あらかじめ設定したカテゴリーに問い合わせを分類し、対応に必要な情報を整理することが可能です。
具体的には、以下のような機能を実現できます。
- 問い合わせ内容をカテゴリーごとに分類する
- 問い合わせの要点を抽出する
- 問い合わせ内容に応じた回答案を生成する
- 過去の対応履歴をもとに回答文を作成する
- 問い合わせ内容から対応する部署の候補を判定する
生成された回答案をFileMaker上で担当者が確認し、必要に応じて修正してから返信するといった運用も考えられます。
問い合わせ対応の初動を効率化することで、担当者の負担軽減や対応時間の短縮につながります。
2.4. データの分析・整理
FileMakerに保存されているデータをAIへ渡し、内容を分析・整理することも可能です。
たとえば、顧客から寄せられた意見やアンケート結果などの文章データを分析し、よく挙げられている要望や課題を整理するといった使い方が考えられます。
具体的には、以下のような機能を実現できます。
- アンケートの自由記述から意見や要望を抽出する
- 顧客から寄せられた意見を内容別に分類する
- 複数の記録から共通する課題や傾向を整理する
- 表記の異なるデータを一定のルールに沿って整理する
- 分析結果を要約してわかりやすくまとめる
人が大量の文章を一つずつ確認して傾向を把握するには時間がかかりますが、AIを活用すれば情報整理を効率化できます。
蓄積したデータを保存するだけでなく、業務改善や顧客対応などに活用できる情報へ変えられることも、AI連携の特徴です。
2.5. 定型業務の自動化
FileMakerの処理とAIを組み合わせることで、これまで人が繰り返し行っていた定型業務を効率化できます。
たとえば、入力された情報をAIで整理したあと、FileMakerの指定された項目へ保存するといった仕組みを構築できます。
具体的には、以下のような処理の自動化が考えられます。
- 入力された文章から必要な情報を抽出して保存する
- AIによる分類結果を指定された項目へ反映する
- 日報や作業記録から報告文を自動生成する
- 登録されたデータを一定の形式に整理する
- AIの処理結果に応じて次の業務フローへ引き継ぐ
これらの処理をFileMakerのスクリプトなどと組み合わせれば、データの登録からAIによる処理、結果の保存までを一連の流れとして実行できます。
FileMakerによるデータ管理とAIによる処理を組み合わせることで、入力から情報整理まで一連の業務を効率化できます。
3. FileMakerとAIをAPI連携する活用例
FileMakerとAIのAPI連携は、営業や顧客対応、社内報告など、さまざまな業務に活用できます。
重要なのはAIを導入すること自体ではなく、現在行っている業務のどこにAIを組み込むと効率化につながるのかを考えることです。
ここでは、FileMakerとAIをAPI連携する具体的な活用例を紹介します。
3.1. 顧客・案件情報から営業資料を作成する
営業活動では、顧客ごとに過去の取引履歴や商談内容を確認し、提案内容を考える必要があります。
FileMakerに顧客情報や商談履歴が蓄積されていれば、必要な情報をAIへ送り、提案内容の整理や営業資料に使用する文章の作成に活用できます。
たとえば、過去の商談内容や顧客の要望をもとに、提案書の構成案や商品・サービスの紹介文を生成することも可能です。
担当者が複数の画面や資料を確認しながら情報をまとめる手間を減らせるため、提案準備の効率化につながります。
3.2. 問い合わせ履歴から回答案を生成する
顧客から問い合わせが届いた際、担当者が過去の類似した問い合わせや対応履歴を確認して回答を作成している企業もあるでしょう。
FileMakerとAIをAPI連携すれば、問い合わせ内容や関連する情報をAIへ送り、回答案を生成できます。
たとえば、過去の問い合わせ履歴や製品情報を参照し、顧客からの質問に応じた回答文を作成するといった活用が考えられます。
担当者は生成された内容を確認し、必要に応じて修正するだけで済むため、毎回一から文章を考える負担を減らせます。
これまで蓄積してきた問い合わせ情報を顧客対応に活かせることも、FileMakerとAIを連携する利点です。
3.3. 日報や報告書を自動作成する
日報や報告書の作成では、担当者がその日の活動内容や実績を確認し、文章としてまとめる作業が発生します。
FileMakerに訪問履歴や作業内容、売上などが記録されていれば、それらの情報をAIへ送り、報告文を生成することが可能です。
たとえば、営業担当者がFileMakerに入力した訪問先や商談内容をもとに、日報の文章を自動生成する仕組みを構築できます。
また、複数の担当者の日報を要約し、管理者が確認するためのレポートを作成するといった使い方も考えられます。
日々繰り返し発生する文章作成を効率化することで、担当者と管理者双方の負担を軽減できます。
3.4. 蓄積したデータをAIで検索する
FileMakerを長期間運用していると、顧客情報や案件履歴、問い合わせ記録など、さまざまなデータが蓄積されます。
データ量が増えるほど、「以前似たような案件がなかったか」「この顧客から過去にどのような問い合わせがあったか」などを確認するために時間がかかる場合があります。
FileMakerとAIを連携し、検索対象となるデータを適切に取得する仕組みを構築すれば、自然な文章で入力した質問をもとに関連情報を探すことも可能です。
たとえば、「過去に納期変更が発生した案件を確認したい」と入力し、該当する案件情報を検索・整理するといった活用が考えられます。
必要な情報へアクセスしやすくなるため、担当者の経験や記憶だけに頼らず、社内に蓄積された情報を業務に活かせます。
3.5. 入力データを分類・整理する
自由記述で入力された問い合わせやアンケート、営業メモなどは、内容や表現が統一されていないため、そのままでは集計や分析が難しい場合があります。
FileMakerとAIをAPI連携すれば、入力された文章の内容を判断し、あらかじめ決めたカテゴリーへ分類したり、必要な情報を抽出したりできます。
たとえば、顧客から寄せられた意見を「要望」「質問」「不満」などに分類してFileMakerへ保存すれば、その後の集計や分析にも活用しやすくなります。
また、担当者によって異なる表現で入力された内容を一定の形式に整理することで、情報管理の効率化にもつながるでしょう。
人によって入力方法が異なるデータを整理しやすくなるため、蓄積された情報の活用範囲を広げられます。
4. FileMakerとAIをAPI連携するメリット
FileMakerとAIをAPIで連携するメリットは、単にAIを利用できるようになることだけではありません。
これまでFileMakerに蓄積してきたデータや現在の業務システムを活かしながら、必要な部分へAIを取り入れられる点も大きなメリットです。
ここでは、FileMakerとAIをAPI連携する主なメリットを解説します。
4.1. 手作業を減らして業務を効率化できる
FileMakerとAIを連携することで、文章作成や情報整理、分類など、これまで人が行っていた作業を効率化できます。
特に、問い合わせへの回答作成や日報の要約など、一定のルールで繰り返し発生する業務はAIを活用しやすい分野です。
すべての作業をAIへ任せるのではなく、下書きや情報整理をAIに任せ、最終確認を担当者が行う方法もあります。
人が対応すべき業務とAIに任せられる業務を分けることで、限られた人員でも業務を進めやすくなります。
4.2. FileMakerに蓄積したデータを有効活用できる
FileMakerを長期間利用している企業では、顧客情報や案件情報、問い合わせ履歴など、多くのデータが蓄積されています。
しかし、データを保存していても、日常業務では一部しか活用できていないケースもあります。
AIとAPI連携することで、過去の情報を検索したり、大量の文章を整理したりするなど、蓄積したデータをこれまでとは異なる形で活用できます。
社内にあるデータを業務改善や顧客対応へつなげられることは、FileMakerとAIを組み合わせるメリットの一つです。
4.3. 既存の業務システムを活かしながらAIを導入できる
AIを活用するために、必ずしも現在使用している業務システムをすべて入れ替える必要はありません。
FileMakerで構築した業務システムを使用している場合、APIを活用して必要な部分へAI機能を追加する方法があります。
たとえば、現在の顧客管理システムはそのまま利用し、問い合わせの要約や回答案の作成だけにAIを取り入れるといった導入が可能です。
既存の業務フローや蓄積したデータを活かしながら段階的にAIを取り入れられるため、大規模なシステム変更を避けたい場合にも検討しやすいでしょう。
4.4. 業務に合わせてAI機能をカスタマイズできる
企業によってAIを活用したい業務や必要な機能は異なります。
FileMakerとAIをAPIで連携すれば、自社の業務フローに合わせて、AIへ送るデータや処理内容、結果の保存方法などを設計できます。
たとえば、営業部門では提案内容の作成、カスタマーサポートでは問い合わせの分類、管理部門では報告書の要約など、業務ごとに異なる使い方が可能です。
汎用的なAIサービスをそのまま利用するだけではなく、現在のFileMakerシステムや業務内容に合わせたAI活用を実現しやすい点がメリットです。
5. FileMakerとAIをAPI連携する際の注意点
FileMakerとAIをAPIで連携すればさまざまな業務を効率化できますが、AIサービスと接続すればすべての業務が自動化できるわけではありません。
APIの仕様やセキュリティ、AIが生成する情報の正確性などを考慮したうえで仕組みを設計する必要があります。
ここでは、FileMakerとAIをAPI連携する際に確認しておきたいポイントを解説します。
5.1. APIの仕様や利用料金を確認する
AIサービスのAPIを利用する際は、あらかじめ仕様や利用料金を確認しましょう。
利用するサービスによって、APIで利用できる機能や料金体系、送受信できるデータ量などは異なります。
利用回数や処理するデータ量が増えることで、APIの利用料金が高くなる可能性もあります。
また、外部サービス側の仕様変更によって、連携方法の変更やシステムの修正が必要になるケースも考えられます。
そのため、導入前には以下の項目を確認しておくことが大切です。
- APIで利用できる機能は目的に合っているか
- 利用料金や課金の仕組みはどうなっているか
- リクエスト回数やデータ量に制限はあるか
- 想定する利用量でどの程度の費用が発生するか
- APIの仕様変更や提供終了時に対応できるか
導入時だけでなく継続的な運用まで考え、必要な機能と利用量を想定したうえでサービスを選ぶことが大切です。
5.2. 機密情報や個人情報の取り扱いに注意する
FileMakerから外部のAIサービスへデータを送信する場合、機密情報や個人情報の取り扱いには十分な注意が必要です。
顧客情報や取引情報などを扱う場合は、どのようなデータを外部へ送信するのかを事前に整理しておきましょう。
利用するAIサービスのデータ取り扱い方針やセキュリティについて確認することも欠かせません。
必要に応じて、AIへ送る情報から個人を特定できる内容を除外するなどの対策も検討します。
特に、以下の項目を確認しておくと安心です。
- AIサービスへ送信するデータの範囲は明確になっているか
- 個人情報や機密情報を利用条件や社内規定に沿って適切に取り扱えるか
- 送信したデータの保存・利用条件は確認できているか
- APIキーやアクセス権限を適切に管理できるか
- データの暗号化など必要なセキュリティ対策を講じているか
利便性だけでなく、扱うデータの内容や安全性を考慮した設計が重要です。
5.3. AIの回答をそのまま利用しない
AIが生成した文章や分析結果が、必ず正しいとは限りません。
入力された情報を誤って解釈したり、事実と異なる内容を生成したりする可能性があります。
特に、顧客へ送るメールや重要な判断に使用する情報については、AIの出力結果をそのまま使用するのではなく、人が確認する工程を設けることが重要です。
たとえば、AIが回答案を作成したあと、担当者が内容を確認してから顧客へ送信する仕組みにするといった方法があります。
AIの出力結果を業務で利用する際は、以下の項目を確認しましょう。
- AIが生成した内容に事実と異なる情報が含まれていないか
- 元データの内容が正しく反映されているか
- 不適切な表現や誤解を招く文章になっていないか
- 人による確認や修正の工程が設けられているか
- 誤った情報が生成された場合の対応方法は決まっているか
AIに任せる範囲と人が確認する範囲を明確にし、誤った情報がそのまま業務に使用されない仕組みを整えましょう。
5.4. エラー発生時の処理を設計する
APIを利用した外部サービスとの連携では、通信エラーやサービス側の障害などによって処理が正常に完了しない場合があります。
そのため、正常に処理できる場合だけでなく、エラーが発生した場合を想定した設計も必要です。
たとえば、以下のような項目を事前に決めておくと安心です。
- AIから回答が返ってこなかった場合の処理は決まっているか
- APIへの接続に失敗した場合の対応方法は明確になっているか
- 処理結果に問題があった場合に再実行できるか
- エラーが発生した際の記録を残せるか
- 担当者へエラーを通知する仕組みがあるか
AIとの連携が一時的に利用できなくても、業務全体が止まらない仕組みを考えておくことが重要です。
通常時だけでなくトラブル発生時まで想定して設計することで、安定した運用につながります。
6. FileMakerとAIのAPI連携を成功させるポイント
FileMakerとAIをAPIで連携する際は、最初から多くの業務をAI化するのではなく、目的や対象業務を整理したうえで導入することが重要です。
AIを導入すること自体が目的になると、機能を追加したものの現場で十分に活用されない可能性があります。
ここでは、FileMakerとAIのAPI連携を成功させるために押さえておきたいポイントを解説します。
6.1. AIを活用する目的を明確にする
まずは、FileMakerとAIを連携して何を改善したいのかを明確にしましょう。
たとえば、問い合わせへの回答作成に時間がかかっている、日報や報告書の作成負担を減らしたいなど、企業によって抱えている課題は異なります。
AIを活用する目的を整理する際は、以下のポイントを押さえておきましょう。
- 現在の業務で発生している課題を洗い出す
- AIで効率化したい業務を具体的にする
- 作業時間の短縮など、期待する効果を明確にする
- 導入後の効果を確認するための指標を決める
目的が明確になれば、必要なAI機能やAPI連携の方法も検討しやすくなります。
「AIを導入したい」というところから考えるのではなく、現在の業務で発生している課題を起点に、AIを活用する目的を決めることが大切です。
6.2. AIに任せる業務範囲を決める
AIを導入する際は、どこまでをAIに任せ、どこから人が対応するのかを決めておきましょう。
たとえば、問い合わせ対応であれば、AIが回答案を作成するところまでを自動化し、内容の確認と送信は担当者が行う方法があります。
一方、情報の分類など、一定のルールで処理できる業務については、AIによる処理結果をFileMakerへ自動で保存する方法も考えられます。
業務範囲を決める際は、以下のポイントを意識しましょう。
- 現在の業務を工程ごとに整理する
- AIに任せられる作業と人が行う作業を分ける
- AIの処理結果を人が確認する工程を設ける
- 誤った処理が発生した場合の影響を考慮する
業務の重要度や誤りが発生した場合の影響を考慮しながら、AIに任せる範囲を判断する必要があります。
AIと人の役割を明確にすることで、安全性を確保しながら業務効率化を進めやすくなります。
6.3. 小規模な業務から導入する
FileMakerとAIのAPI連携を始める際は、最初から社内の多くの業務へ導入するのではなく、小規模な業務から試す方法がおすすめです。
たとえば、日報の要約や問い合わせ内容の分類など、対象範囲が明確な業務から導入します。
実際に運用することで、AIの回答精度や処理時間、現場での使いやすさなどを確認できます。
段階的に導入する際は、以下のポイントを押さえておきましょう。
- 対象となる業務を一つに絞って導入する
- 実際の業務データを使って動作を検証する
- AIの回答精度や作業時間の変化を確認する
- 検証結果をもとに改善し、対象業務を広げる
検証結果をもとにAIへの指示内容やシステムを改善し、効果が確認できた段階で対象業務を広げていくとよいでしょう。
小さく導入して検証と改善を繰り返すことで、自社の業務に合ったAI活用につなげやすくなります。
6.4. FileMakerとAIの連携に詳しい開発会社へ相談する
FileMakerとAIのAPI連携では、FileMakerだけでなく、APIやAIサービスに関する知識も必要です。
単純にAPIを接続するだけではなく、どのデータをAIへ送り、どのような指示を出し、返ってきた結果をFileMakerでどのように活用するのかまで設計しなければなりません。
また、セキュリティやエラー発生時の処理、APIの仕様変更など、導入後の運用についても考えておく必要があります。
開発会社へ相談する際は、以下のポイントを確認しましょう。
- FileMakerのシステム開発に対応しているか
- AIや外部サービスとのAPI連携に関する知識があるか
- 現在の業務や既存システムに合わせた提案ができるか
- 導入後の保守や運用についても相談できるか
自社だけで設計や開発を進めることが難しい場合は、FileMakerの開発だけでなく、AIやAPI連携にも対応できる開発会社へ相談することをおすすめします。
現在の業務や既存システムを確認したうえで相談することで、自社に必要なAI機能や連携方法を検討しやすくなります。
7. FileMakerとAIをAPI連携して業務効率化を進めるなら株式会社ブリエへ
FileMakerとAIをAPIで連携することで、社内データの検索・要約や文章生成、問い合わせ対応、データ整理など、さまざまな業務を効率化できます。
また、現在使用しているFileMakerのシステムを活かしながら必要な部分へAIを組み込めるため、自社の業務に合わせたAI活用を進めることが可能です。
一方で、効果的なAI連携を実現するには、APIを接続するだけではなく、現在の業務フローを整理し、AIに任せる範囲やデータの取り扱い、運用方法まで考える必要があります。
株式会社ブリエでは、FileMakerを活用した業務システムの開発・カスタマイズをはじめ、AIや外部サービスとのAPI連携にも対応しています。
現在の業務フローや既存システムの構成を踏まえ、AIを活用できる業務の洗い出しから、必要な機能の検討、システムの設計・開発まで、お客様の課題に合わせたご提案を行っています。
「FileMakerにAIを取り入れたい」「蓄積しているデータをAIで活用したい」「現在の業務システムとAIを連携できるか知りたい」といったご相談にも、現在の業務内容や課題を確認しながら対応いたします。
FileMakerとAIのAPI連携による業務効率化をご検討の方は、ぜひ株式会社ブリエへご相談ください。
株式会社ブリエ代表取締役。Webデザイン、WordPress、Elementor、DTPデザイン、カメラマンなどを経て、FileMakerエンジニアとなる。企業の経営課題であるDX化、業務効率化、ペーパーレス化、情報の一元管理など、ビジネスニーズの変化に合わせてFileMakerで業務システムを開発し、柔軟に拡張して解決いたします。
