11月4日、Jack Wallenが「6 AI agent workflows I use to hand off everyday tasks」と題した記事を公開した。日常の繰り返し作業をAIエージェントワークフローに委譲する6つの実践例と、その作り方を具体的な手順つきで紹介している。n8nやZapierのような既存の自動化ツールと異なるのは、「何をすべきか」をAIが文脈から判断しながら複数ステップを連鎖実行できる点だ。あらかじめ処理の流れとプロンプトを定義しておくだけで、短い一言を投げるだけで複雑な定型業務が「流れる」状態になる。
Jack Wallenはライターとして、また自作ライティングアプリの開発者として、以下の6つのワークフローを実際に運用している。
一番実用的：請求書・領収書の自動整理
6つの中で最も「手放せる感」が強いのが、請求書・領収書の自動整理ワークフローだ。
仕組みはシンプルで、「receipt」などのキーワードが付いたメールや添付ファイルをトリガーとして起動し、AIがベンダー名・日付・金額・税額・カテゴリを抽出してスプレッドシートに追記する。確定申告時に使える経費を見落とさなくなる、という実用効果が明確だ。
プログラマーが「OCRとParsing処理を自分で書く」代わりにこれを使う、という文脈で考えると、ワークフローの設定コストが一度で済む点が効いてくる。
技術読者に刺さる2つ：コードデバッグと音声変換
コードデバッグ
技術読者にとって特に注目度が高いのが、コードデバッグ専用ワークフローだ。問題のコードを投げると、AIが原因を特定した上で最小かつ安全な修正案を複数提示する。重要なのは「自動修正」ではなく「候補を出して人間が判断する」設計になっている点だ。AIが原因究明にかかる時間は人間の比ではないとWallenは述べており、デバッグの着手点探しに費やす時間を大幅に削減できる。コードベースの規模が大きくなるほど、この「最初の一手を絞り込む」機能の価値は増す。
音声→テキスト変換
ライターや企画職に刺さるのが、音声をそのまま用途別テキストに変換するワークフローだ。アイデアを喋りまくった音声ファイルを渡すと、書籍アイデア・SNS投稿・概要説明など指定フォーマットのテキストに変換してドキュメントへ自動保存する。出力先の制御は、変換指示を添える形で行う（例：「この音声を書籍アイデアの説明文として使える形に変換してほしい」）。思考を声で吐き出してから整形する、というワークフローと相性が良い。
残り3つ
ニュース要約：特定サイトをスクレイピングし、LLMで関心トピックの記事だけを絞り込む。複数サイト用に別々のワークフローを作ることで処理をシンプルに保てる。
天気アドバイザリ：出張先の7日間予報を取得し、パッキングリストを生成する。旅行が多い人向けの実用例。
ホームメンテナンス管理：家電のPDFマニュアルをGoogle Driveに保存しておくと、エージェントがメンテナンスカレンダーに「16×20×1インチのフィルター交換」などのアラートを登録し、Amazonの購入リンクまでカレンダーのメモに追加する。
実際にAnythingLLMで作る
Wallenが作り方のデモに使ったのは**AnythingLLM**（ローカルでもクラウドでも動かせるオープンソースのAIプラットフォーム）だ。ここではY Combinatorの記事からLinux関連のニュースを抽出するワークフローを例に手順を示している。
ワークフロー設計の前提
作成前に以下を明確にしておく必要がある：
- 何を自動化するか（繰り返しタスクの洗い出し）
- ボトルネックがどこか
- どのAI処理を使うか
- データソースと文脈の定義
- 最小構成でのビルドとテスト
- ガードレールの追加と改善
手順
① フローの基本情報を入力
Settings > Agent Skills > Open Builder から「+New Flow」を作成し、タイトルと説明を記入する。
② 変数を定義
以下の3変数を設定する：
linuxNewsURLPath：初期値は空欄topicOfInterest：検索したいトピック（例：Linux）pageContentFromSite：初期値は空欄
③ Web Scrapingブロックを追加
「+ Add Block」からWeb Scrapingを選択し、スクレイピング先URLに https://www.ycombinator.com/${linuxNewsURLPath} を指定、取得内容を pageContentFromSite に格納する。
④ LLMInstructionブロックを追加
以下のプロンプトを設定する。内容は「指定トピックに関連するリンクをコンテンツから抽出し、Markdownリンク形式で理由つきで列挙する。該当なければその旨を返す」という指示だ：
Extract all links from this content that would be relevant to this topic: ${topicOfInterest}
Content:
${pageContentFromSite}
Format your response as a list of Markdown links, with a brief description of why each link is relevant.
If no relevant links are found, say "No relevant articles found."
⑤ クエリを投げる
設定後、AIプロンプトに「Find Linux-related posts」と入力するだけで、エージェントがY Combinatorをスクレイピングし、関連記事をMarkdownリンク形式で返す。
ワークフローの具体的な作成方法はツールによって異なるため、使用するAIサービスのドキュメントを参照する必要がある。重要なのは、「何を達成したいか」「どう実現するか」を事前に整理した上で着手することだ。
詳細は6 AI agent workflows I use to hand off everyday tasksを参照していただきたい。
