このワークフローは、メールアドレスが一般的なフリーメールプロバイダーのものか、カスタムビジネスドメインのものかを判定します。リードの質を見極めたり、営業・マーケティングチームがビジネス関連の連絡先を特定するのに役立ちます。
フロー
以下は、このフローでその機能を実現するために使用されるすべてのプロンプトの完全なリストです。プロンプトは、AIモデルに応答を生成させたりアクションを実行させるために与えられる指示です。これらはAIがユーザーの意図を理解し、関連する出力を生成するのを導きます。
動的変数（{input}、{human_input}、{context}、{chat_history}、{system_message}）を使ったプロンプトテンプレートを作成します。
"次のメールアドレスを分析してください。もし一般的なフリーメールプロバイダー（例：Gmail、Yahoo、Hotmail、Outlookなど）のものであれば、FALSEを返してください。会社や組織に関連するカスタムドメインの場合は、TRUEを返してください。
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例:
Email: [ここにメールアドレスを入力]
必ずTRUEかFALSEのみを出力してください。"
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---INPUT START---
{input}
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以下は、このフローでその機能を実現するために使用されるすべてのコンポーネントの完全なリストです。コンポーネントは、すべてのAIフローの構成要素です。様々な機能を接続することで複雑な相互作用を作成し、タスクを自動化することができます。各コンポーネントは、ユーザー入力の処理、データ処理、外部サービスとの統合など、特定の目的を果たします。
Chat Opened Triggerコンポーネントは、チャットセッションが開始された瞬間を検知し、ユーザーがチャットを開いたと同時にワークフローが即座に反応できるようにします。最初のチャットメッセージでフローを開始するため、レスポンス性の高いインタラクティブなチャットボット構築に不可欠です。
Message Widgetコンポーネントは、ワークフロー内にカスタムメッセージを表示します。ユーザーへの歓迎、指示の提供、重要な情報の表示に最適で、Markdown形式に対応しており、セッションごとに1回だけ表示する設定も可能です。
FlowHuntのChat Inputコンポーネントは、Playgroundからのメッセージを受け取ることでユーザーとのやり取りを開始します。これはフローの出発点となり、ワークフローがテキストとファイルベースの入力の両方を処理できるようにします。
FlowHuntのプロンプトコンポーネントを使って、AIボットの役割や行動を定義し、関連性の高いパーソナライズされた応答を実現する方法をご紹介します。プロンプトやテンプレートをカスタマイズし、効果的でコンテキストに応じたチャットボットフローを構築できます。
FlowHunt の Generator コンポーネントを探索しましょう。選択した LLM モデルを使って強力な AI テキスト生成を実現。プロンプト、オプションのシステム指示、さらには画像も入力として組み合わせることで、ダイナミックなチャットボット応答を簡単に作成でき、インテリジェントな会話型ワークフロー構築の中核ツールとなります。
FlowHuntのChat Outputコンポーネントを使って、柔軟で複数構成のチャットボット応答を仕上げましょう。シームレスなフロー完了や高度なインタラクティブAIチャットボット構築に不可欠です。
フローの説明
「会社アドレス判定」ワークフローは、メールアドレスが一般的／無料のメールプロバイダー（Gmail、Yahoo、Outlookなど）か、カスタム（通常はビジネスまたは組織の）ドメインかを判定するためのものです。これはリードの質の判断やビジネスターゲティング、メールタイプに基づく潜在顧客や連絡先のフィルタリングにとって重要な作業です。
ウェルカムメッセージと案内:
ユーザーがチャットを開くと、ワークフローが自動的にウェルカムメッセージを表示します。このメッセージはツールの紹介と、一般的なメールプロバイダーとカスタム会社ドメインの判別機能を説明します。
ユーザーに分析用のメールアドレス入力を促します。
ユーザー入力:
ユーザーはチャット画面にメールアドレスを入力します。
プロンプト準備:
ワークフローはユーザー入力を動的なプロンプトテンプレートに挿入します。このテンプレートは、下記のようにAIモデルに指示を与えます:
TRUE：メールがカスタム／会社ドメイン（例：@company.com）の場合FALSE：メールが一般的／無料プロバイダー（例：@gmail.com, @yahoo.com）の場合プロンプトは非常に明確で、AIが2つのうちどちらかのみを返すようにしています。
AIによる判定:
ユーザーのメールアドレスを含むプロンプトが大規模言語モデル（LLM）生成器に送られます。LLMはプロンプトの指示に基づきリクエストを処理します。
結果の表示:
AIの出力（TRUEまたはFALSE）がチャット内に表示され、ユーザーに即座にメールアドレスのタイプを伝えます。
| 手順 | コンポーネント | 機能 |
|---|---|---|
| 1 | ChatOpenedTrigger | ユーザーがチャットを開いたことを検出し、ワークフローを開始します。 |
| 2 | MessageWidget | ユーザーにウェルカム／案内メッセージを表示します。 |
| 3 | ChatInput | ユーザーからメールアドレスの入力を受け取ります。 |
| 4 | PromptTemplate | ユーザーのメールアドレスを組み込んだ明確なプロンプトを作成します。 |
| 5 | Generator (LLM) | プロンプトを処理し、メールが一般的かカスタムドメインかを判定します。 |
| 6 | ChatOutput | LLMの回答（TRUE/FALSE）をチャット画面に直接表示します。 |
大量のリード判別:
セールス、マーケティング、カスタマーオンボーディング等で、個人アドレスとビジネス／プロフェッショナルメールを素早く判別し、自動リードスコアリングやフィルタリングを実現します。
ターゲットアウトリーチ＆セグメンテーション:
メールが会社に紐づくかどうかでユーザーやリードをセグメント化でき、B2Bキャンペーンやアクセス制御に役立ちます。
自動化＆一貫性:
手動チェックを排除し、ヒューマンエラーを減らし、大量のメールアドレス処理時の時間を節約します。
即時フィードバック:
ユーザーやチームメンバーに即座に結果を返すため、インタラクティブなワークフローやセルフサービストールとして活用できます。
このワークフローは、ユーザーインタラクション、プロンプト設計、AIによる判定を組み合わせ、メールアドレスの性質を効率的かつ確実に判定します。リード判別やユーザーセグメンテーションの自動化・スケールアップを目指す組織に特に有用です。
FlowHuntのメールタイプアナライザーで、メールアドレスをドメインタイプごとに分類し、リードの精査やターゲットを絞ったアプローチを支援します。一般的なドメインとカスタムドメインを即座に識別し、マーケティングや営業戦略を強化します。...
このAI搭載ワークフローは、営業担当者が会議の準備をする際に、包括的な準備シートを生成します。会社名を入力することで、ワークフローは企業の背景を調査し、市場でのポジションや競合他社を分析し、AI自動化がどのように企業のニーズに対応できるかについて具体的な提案をカスタマイズします。このプロセスは、ウェブ検索、コンテンツ取...
このAI搭載チャットボットは、IPアドレスを入力するだけで都市、国、タイムゾーン、ISPなどの詳細情報を即座に提供します。IP検索APIからのリアルタイムデータを活用しており、会話型インターフェースで素早く正確なIP情報を必要とする方に最適です。...
