o1プレビューをSlackに追加する方法：知っておくべきこと

Slack連携の設定方法

最初のフローを作成する前に、FlowhuntをSlackに接続する必要があります。以下の手順に従ってください。

「統合」タブに移動
Flowhunt.ioにログインし、ダッシュボードの統合タブにアクセスします。

Slackを選択
利用可能な統合オプションからSlackを選んでセットアップを開始します。

Slackへのアクセスを認可
Slackのログインページにリダイレクトされます。資格情報とワークスペースURLを入力してください。
ヒント：Slackアプリの左上でワークスペースURLを確認できます。

権限を付与
Flowhuntが要求する権限を承認し、ボットがSlackワークスペース内でメッセージの読み取り・応答・操作をできるようにします。
以上で完了！ Slack連携が完了し、Slackbotフローの作成準備が整いました。

Slackbotフローの構築

連携が完了したら、FlowhuntのノーコードプラットフォームでSlackbotフローを設計しましょう。手順は以下の通りです。

1. 「Slackメッセージ受信」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のメッセージを監視してアクションを開始します。

• 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対象にできます。管理しやすさのため、専用チャンネル（例：#ai-assistant）を作成するのがおすすめです。
• 「メンション時のみトリガー」有効化： ボットがすべてのメッセージに反応しないよう、直接メンションされた場合のみ応答する設定（例：@flowhunt）にしましょう。

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の頭脳部分で、知的かつ適切な応答を生成します。

• バックストーリー： ボットの明確な役割を設定（例：「あなたは親切なSlackアシスタントです」）。
• 目標： 「利用可能な全ツールと知識ソースを使ってユーザーの質問に答える」など、目的を定義します。

3. AIエージェントを強化するツールを追加

以下の主要ツールでボットの能力を高めましょう。

• Google検索ツール： リアルタイムでWeb検索し、正確な回答を取得。
• URLリトリーバー： 共有されたリンクやドキュメントから情報を抽出・要約。

チームのニーズに応じて、さらにツールを追加できます。

4. LLM OpenAIコンポーネントを追加

LLM OpenAIコンポーネントを接続し、GPT-4o Miniの言語処理機能を提供します。このモデルはユーザーの問い合わせを素早く的確に理解・応答するのが得意です。

5. 「Slackメッセージ送信」コンポーネントを追加

このコンポーネントはボットの応答をSlackへ送り、やり取りを完結させます。

• チャンネルとワークスペースの設定： 「Slackメッセージ受信」コンポーネントと同じ設定にしてください。

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で指定チャンネルを開きます。
• ボットをメンション（例：@flowhunt）して応答をテストしましょう。

おめでとうございます！Slackbotが問い合わせ対応やタスク実行をできるようになりました。

SlackbotにFlowhuntを使う理由

FlowhuntとSlackの連携には多くのメリットがあります：

• カスタマイズ性： FAQ対応、ワークフロー管理、データ取得など、チームのニーズに合わせてボットを調整できます。
• 直感的な設計： Flowhuntのドラッグ＆ドロップインターフェースで、コーディング不要でも複雑なワークフローを簡単に作成可能。
• 拡張性： 必要に応じてツールを追加し、ボットの機能をどんどん強化できます。
• 生産性向上： 繰り返し作業を自動化し、チームがより価値ある業務に集中できるようサポートします。