Slack統合の設定

最初のフローを作成する前に、以下の手順でFlowhuntをSlackに接続します。

インテグレーションタブへアクセス

Flowhunt.ioアカウントにログインし、ダッシュボードのインテグレーションタブに進みます。

Slackを選択

利用可能なインテグレーションからSlackを選び、セットアップを開始します。

Slackアクセスの認証

Slackのログインページにリダイレクトされます。認証情報とワークスペースURLを入力します。
プロのヒント：ワークスペースURLはSlackアプリの左上に表示されています。

権限の付与

Flowhuntに、Slackワークスペース内でメッセージの読み取り、応答、インタラクションを行うための必要な権限を許可します。

これらの手順が完了すると、Slack統合が有効になり、最初のSlackbotフローを作成する準備が整います。

Slackbotフローの構築

統合が完了したら、Flowhuntの直感的なノーコードインターフェースでSlackbotフローを作成しましょう。

1. 「Slack Message Received」コンポーネントを追加

このコンポーネントはフローの起点となり、Slackメッセージを監視してアクションをトリガーします。

• チャンネルとワークスペースの設定： 特定のチャンネルまたはワークスペース全体を監視するか選択します。整理のため、専用チャンネル（例：#ai-assistant）を作成すると良いでしょう。
• 「メンション時のみトリガー」を有効化： ボットが直接メンション（例：@flowhunt）された時だけ応答するように設定し、不要な返信を防ぎます。

2. AIエージェントコンポーネントを追加

AIエージェントはSlackbotの頭脳となり、知的で関連性の高い応答を生成します。

• バックストーリー： ボットの役割を定義します（例：「あなたは知識豊富で親しみやすいSlackアシスタントです」）。
• ゴール： 「利用可能なすべての情報を使って正確で役立つ回答を提供する」など、主な目的を設定します。

3. AIエージェントを強化するツールを組み込む

以下のツールでボットの機能を拡張しましょう。

• Google検索ツール： ユーザーの質問に対してリアルタイムWeb検索を行い、精度の高い応答を提供。
• URL Retriever： ボットがSlackで共有されたリンクやドキュメントから情報を抽出し要約できます。

Flowhuntは、チームの特定の要件に合わせてカスタマイズ可能な追加ツールもサポートしています。

4. LLM Llama 3.2 1Bコンポーネントを追加

LLM Llama 3.2 1Bコンポーネントを接続し、その高性能な言語機能を活用しましょう。効率性とスケーラビリティに優れたLlama 3.2 1Bは、自然言語入力の処理や、チームのニーズに合わせた正確でコンテキストに沿った応答生成に最適です。

5. 「Slack Send Message」コンポーネントを追加

このコンポーネントにより、ボットはSlackに応答を返してインタラクションを完結させます。

• チャンネルとワークスペースの設定： 「Slack Message Received」コンポーネントと同じ設定になっているか確認します。

6. フローの保存とテスト

フローが完成したら、

• Flowhuntで設定を保存します。
• Slackを開き、指定したチャンネルに移動します。
• ボット（例：@flowhunt）をメンションして機能をテストしましょう。

おめでとうございます！Llama 3.2 1B搭載のSlackbotが、チームを効率的かつ知的にサポートする準備が整いました。

SlackbotにFlowhuntを選ぶ理由

FlowhuntでSlackbotを統合する際のメリットは多数あります。

• カスタマイズ自在： FAQへの回答からワークフローの自動化まで、チーム独自のニーズに合わせてボットの機能を調整可能。
• 使いやすさ： ドラッグ＆ドロップ式のプラットフォームで、非技術者でも強力なワークフローを設計できます。
• スケーラブル： チームの成長に合わせてツールを追加し、ボットの機能を拡張できます。
• 生産性向上： 繰り返し作業を自動化し、チームが戦略的なタスクに集中できるようサポートします。