概要
Google Apps ScriptとClaudeのRoutinesを連携させ、ユーザーインタビュー後の文字起こし整形から要約、示唆抽出、HTML図解レポート作成までを約20分で自動化する高度なAIワークフローの構築事例。
詳細内容
Goodpatchのサービスデザイナーが、ユーザーインタビュー後の分析工程を効率化するために構築したAIワークフローを紹介しています。
### システム構成と仕組み
このワークフローは、Google Meetの文字起こしドキュメントをGAS（Google Apps Script）が検知し、GitHubのPull Requestを自動作成することから始まります。これをトリガーにClaudeの「Routines（ルーティン）」機能が起動し、プロジェクトの背景資料（戦略資料や市場分析等）をコンテキストとして読み込んだ上で、整形済み議事録、要約、事実ベースの示唆、施策のアイデア種、そしてこれらを統合したHTML形式の図解レポートを生成し、Slackに通知します。
### 運用の工夫と重要性
AIによる「それらしい」アウトプット（AI Slop）を避けるため、発言のニュアンスを残す整形ルールや、推測と事実を分けるプロンプト設計が施されています。自動化によって事務的な分析作業を20分に短縮することで、チームで一次情報（ユーザーの声）に向き合い、人間ならではの解像度で議論を深める「Human in the Loop」の時間を最大化しているのが特徴です。