這是《AI 工具實戰 30 天》系列第 14 篇，共 30 篇。上一篇我們探索了 NotebookLM 與 RAG 工具如何打造個人知識庫，這一篇我們要往前一步——把各種 AI 工具真正「串」起來，讓它們自動協作，替你完成重複性工作。

This is Part 14 of 30 in the AI Tools in Action series. Last time we explored how NotebookLM and RAG tools help you build a personal knowledge base. Now we go one step further — connecting your AI tools together so they work automatically, handling repetitive tasks without you lifting a finger.

これは「AI Tools in Action 30日間」シリーズの第14回（全30回）です。前回はNotebookLMとRAGツールを使った個人知識ベースの構築を探りました。今回はさらに一歩進んで、AIツール同士を「つなぎ」、自動的に連携させて繰り返し作業を代わりにこなしてもらいましょう。

什麼是無代碼自動化？What Is No-Code Automation?ノーコード自動化とは何か？

無代碼自動化的核心概念很簡單：當「某件事發生」時，自動觸發「另一件事」。例如，當你收到一封含有附件的 Gmail，自動把附件存到 Google Drive，再通知你的 Slack 頻道。這種「觸發 → 動作」的邏輯，就是 Zapier 與 Make 的基礎。你不需要懂程式，只需要用視覺化介面拖拉連接，就能建立複雜的工作流。

The core idea behind no-code automation is simple: when something happens, automatically trigger something else. For example, when you receive a Gmail with an attachment, save it to Google Drive and notify your Slack channel. This trigger-action logic is the foundation of both Zapier and Make. No coding required — just drag, connect, and configure through a visual interface.

ノーコード自動化の核心はシンプルです。「何かが起きたとき」に自動的に「別の何かを実行する」というものです。たとえば、添付ファイル付きのGmailを受信したら、自動的にGoogle Driveに保存し、Slackチャンネルに通知する、といった具合です。このトリガー→アクションのロジックが、ZapierとMakeの基本です。コードは不要で、ビジュアルインターフェースでドラッグ＆ドロップするだけで複雑なワークフローを構築できます。

Zapier vs Make：怎麼選？Zapier vs Make: Which One Should You Pick?ZapierとMake：どちらを選ぶべきか？

Zapier 適合剛入門的使用者：介面直覺、設定快速，免費方案就能串接超過 2,000 個應用程式。缺點是進階邏輯（如條件分支、迴圈）需要付費方案。Make（前身為 Integromat）則更強大靈活，支援複雜的資料流與多步驟邏輯，視覺化的流程圖讓你一眼看清整條工作流，免費方案也相對慷慨。如果你只是想快速驗證一個想法，從 Zapier 開始；如果你想打造更精密的自動化系統，Make 是更好的選擇。

Zapier is great for beginners — intuitive interface, fast setup, and a free plan that connects over 2,000 apps. The downside is that advanced logic like conditional branching and loops requires a paid plan. Make (formerly Integromat) is more powerful and flexible, supporting complex data flows and multi-step logic with a visual flowchart that shows your entire workflow at a glance. Its free plan is also more generous. Start with Zapier to validate an idea quickly; move to Make when you need more precision.

Zapierは初心者に最適です。直感的なインターフェース、素早いセットアップ、そして2,000以上のアプリと連携できる無料プランが揃っています。ただし、条件分岐やループなどの高度なロジックは有料プランが必要です。Make（旧Integromat）はより強力で柔軟性があり、複雑なデータフローや多段階ロジックをサポートし、ビジュアルなフローチャートでワークフロー全体を一目で把握できます。無料プランも比較的充実しています。アイデアを素早く検証したいならZapierから、より精密な自動化システムを構築したいならMakeが最適です。

實戰：建立你的第一條 AI 工作流Hands-On: Building Your First AI Workflow実践：最初のAIワークフローを構築する

以下是一個實用的入門範例，使用 Zapier 串接 Gmail 與 ChatGPT：第一步，設定觸發器為「收到新 Gmail」；第二步，將郵件內容傳送給 OpenAI（ChatGPT）進行摘要；第三步，把摘要結果自動貼到 Notion 資料庫。整個流程設定不超過 15 分鐘，完成後每封重要郵件都會自動生成摘要並歸檔。這就是 AI 自動化的魔力——一次設定，持續運作。

Here’s a practical starter example using Zapier to connect Gmail and ChatGPT. Step one: set the trigger to ‘new Gmail received’. Step two: send the email content to OpenAI for summarization. Step three: automatically paste the summary into a Notion database. The whole setup takes under 15 minutes, and once done, every important email gets auto-summarized and archived. That’s the magic of AI automation — set it once, let it run.

ZapierでGmailとChatGPTを連携する実用的な入門例を紹介します。ステップ1：トリガーを「新しいGmailを受信」に設定。ステップ2：メールの内容をOpenAIに送信して要約を生成。ステップ3：要約結果を自動的にNotionデータベースに貼り付け。設定全体は15分以内で完了し、一度設定すれば重要なメールが自動的に要約・アーカイブされます。これがAI自動化の魔法です——一度設定すれば、あとは自動で動き続けます。

降低門檻的關鍵心態The Mindset That Lowers the Barrierハードルを下げる重要なマインドセット

很多人對「自動化」有心理障礙，覺得這是工程師的事。但無代碼工具的出現徹底改變了這個局面。你不需要完美的工作流，只需要一個「夠用的」起點。先從一個你每天重複做的小任務開始，把它自動化，感受一下節省時間的成就感，再逐步擴展。自動化不是一次到位的大工程，而是一個持續迭代的習慣。從今天開始，找出你生活中最無聊的重複任務，讓 AI 幫你搞定它。

Many people feel intimidated by automation, thinking it’s only for engineers. No-code tools have completely changed that. You don’t need a perfect workflow — just a good-enough starting point. Pick one small task you repeat every day, automate it, feel the satisfaction of saving time, then expand from there. Automation isn’t a one-time big project; it’s an iterative habit. Start today — find the most boring repetitive task in your life and let AI handle it.

多くの人が「自動化はエンジニアのもの」と感じて心理的なハードルを持っています。しかし、ノーコードツールの登場でその状況は完全に変わりました。完璧なワークフローは必要ありません。「十分に使える」出発点があれば十分です。毎日繰り返している小さなタスクを一つ選んで自動化し、時間を節約できた達成感を味わってから、徐々に拡張していきましょう。自動化は一度きりの大プロジェクトではなく、継続的に改善していく習慣です。今日から始めましょう——あなたの生活の中で最も退屈な繰り返し作業を見つけて、AIに任せてみてください。

上一篇：打造你的 AI 知識庫：NotebookLM 與 RAG 工具實戰

下一篇（第15篇）預告：什麼是 AI Agent？從概念到你能立刻上手的工具

Previous: Build Your AI Knowledge Base: NotebookLM and RAG Tools in Action

Next up (Part 15): What Is an AI Agent? From Concept to Tools You Can Use Right Now

前回：AIナレッジベースを構築する：NotebookLMとRAGツール実践

次回（第15回）予告：AIエージェントとは何か？概念から今すぐ使えるツールまで

峰値 PEAK / 阿峰

全端开发者 · 套利交易员 · 在日创业者

Full-Stack Dev · Arb Trader · Japan-based Founder

フルスタック開発者 · アービトラージトレーダー · 在日起業家

在大阪构建系统、做套利交易、探索 AI Agent。相信系统的力量大于意志力。

Building systems, trading arb, exploring AI agents from Osaka. Systems over willpower.

大阪でシステムを構築し、アービトラージ取引を行い、AIエージェントを探求。システムは意志力を超える。

X @jvmdxf Telegram 了解更多More詳しく