はじめに
現在、開発中のFP Chatbotは、まだ完璧な回答を出せる段階には至っていません。しかし、相談のイメージやFP(ファイナンシャルプランナー)に伝えたい情報を、チャット形式で手軽にまとめられる点は大きな魅力と感じています。
そこで私が試みたのは、Chatbotがユーザーから収集した情報を人間のFPに効率よく伝達する仕組みづくり。そのため、ユーザー自身にメールで内容を返送することで、双方の手間を大幅に削減できるのではないかと考えました。
1. FP Chatbotの情報をメールで返す仕組み
1-1. 全体の流れ
- miiboのwebhook→make.com(Integromat)でステート(状況変数)を受け取る
- Google Sheetsに行を挿入(Add row)
- **GAS(Google Apps Script)**でメール送信
この流れにより、Chatbotで入力された情報(ニックネーム・メールアドレス・相談内容など)をスムーズにユーザーにお返しし、人のFPの相談にそのまま使えます。
1-2. メリット
- ユーザーの二度手間を省く
- 既に入力した情報をそのままメールで受け取れるため、改めてまとめる必要がない
- FPのヒアリング時間を短縮
- 相談内容や基本情報が事前にわかるため、初回面談を効率化できる
2. 具体的なフロー構築手順
2-1. miiboでメールアドレス取得 → WebhookのFunction Calling
- ユーザーがFP Chatbotにメールアドレスを入力
- miiboがwebhookを呼び出し(Function Calling)でmake.comへデータを渡す
2-2. make.com(旧Integromat)でGoogle SheetsにAdd row
- 受け取ったデータ(メールアドレス、相談内容、ステート情報など)を指定したシートへ行挿入
- シートの各列に対応するフィールドをマッピングしてデータを登録
2-3. Google SheetsとGASでメール送信
- シートに新しい行が挿入されるたびに**GAS(Google Apps Script)**がトリガーを検知
- メール送信処理が自動的に実行され、ユーザーへChatbotの回答やリンクを送付
2-4. Googleフォームリンクでフィードバック回収
- 送信メールにはGoogleフォームへのリンクも記載
- ユーザーから使い勝手や改善点をフィードバックしてもらう
3. 実際に体験してもらいたい理由
この仕組み、文章だけ見ると少しわかりにくいかもしれません。実際にメールが届く流れを体験していただくと、**「あ、本当にチャットで入力した内容がそのままメールに反映されるんだ!」**と実感していただけるはずです。
ただし、個人が特定されるようなメールアドレスの使用はご遠慮ください。プライバシーを守りながら、仕組みを知ってもらえればと思います。
4. 参考にした解説動画:こころみの森山さん
今回のフロー構築で大いに参考にしたのが、こころみの森山さんの解説動画。
- わかりやすいステップ解説
- MakeとGAS連携の具体的な事例
を紹介しており、初めてトライする方でも理解しやすい内容でした。まさに私自身も、この動画を見てアイデアを得たおかげでスムーズに構築できたと言っても過言ではありません。
5. ここで2週間悩んだ問題が…
実は、このメール送信フローを作り上げる過程で、2週間も悩む事態が起こりました。どんな問題だったのか、詳しくは次回の記事でご紹介します。
- GASのトリガーの誤作動(知らなかっただけなのよ)
GAS作成は100%生成AI頼みで、そのままコピペで動いていました。でも、最終的には、それが行けなかったというのに気付くまで2週間。。。最終的にたどり着いた原因は意外なものでした。
まとめ:FP Chatbotと人間FPの連携で効率アップへ
- Chatbotで得た情報をそのままメール送信することで、ユーザーとFP両方の手間を軽減
- miiboのWebhookやmake.comを活用してGoogle Sheets→GASへと連携
今後は、この運用フローをさらにブラッシュアップし、FP Chatbotで集めたデータが人間のFPの実務につながるよう、引き続き取り組んでいきます。
次回予告
次回は「2週間もハマったその問題」と「解決策」を詳しく解説します。技術的なトラブルシュートの話がメインですが、同じようにWebhookやMakeを使っている方には必見の内容かもしれません。どうぞお楽しみに!
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▼「FP Chatbotで得た情報を人のFPにも活かす!」メール送信フローで業務効率化が実現しつつあるお話でした。