n8n フォームを活用した AI エージェント主導の会話型面接
n8n Forms を利用して AI 主導の会話型インタビューを実施し、魅力的なデータ収集を実現します。
仕組み
「n8n フォームを活用した AI エージェント主導の会話型インタビュー」というワークフローは、データ収集のための AI 主導型の会話型インタビューを容易にするように設計されています。ワークフローは、n8n フォームを通じて新しい応答が送信されたときにプロセスを開始するトリガー ノードから始まります。このフォームはユーザー入力を収集し、一連のノードを通じて処理されます。
1. トリガー ノード:
ワークフローは「n8n Form」トリガーで開始され、新しいフォームの送信が発生するたびにアクティブ化されます。
2. データ処理:
トリガーの後、ワークフローは「Set」ノードを利用して受信データを構造化します。このノードは、ユーザー応答をさらなる処理に適した形式に編成します。
3. AI インタラクション:
次のステップには、構造化データを AI サービスに送信する「HTTP リクエスト」ノードが含まれます。このサービスは入力を分析し、ユーザーの回答に基づいて会話型の応答を生成します。
4. 応答処理:
AI から生成された応答はキャプチャされ、別の「Set」ノードに渡され、最終出力用のデータが準備されます。
5. 出力:
最後に、ワークフローは「Webhook への応答」ノードで終了します。このノードは、AI が生成した応答をユーザーに送り返し、会話ループを完了します。
このプロセス全体を通じて、データはフォーム送信から AI サービスへ、そしてその逆にシームレスに流れ、ユーザーにとってスムーズな会話エクスペリエンスが保証されます。
主な機能
- 会話型インターフェイス:
ワークフローは n8n フォームを利用して対話型の会話型インターフェイスを作成し、ユーザーが静的なフォームに記入するのではなく対話に参加できるようにします。
- AI 統合:
AI サービスを組み込むことで、ワークフローはユーザー入力に基づいてパーソナライズされた応答を提供し、データ収集の品質を向上させることができます。
- 動的データ処理:
複数の「Set」ノードを使用することで柔軟なデータ操作が可能になり、AI サービスと最終出力の両方に対して情報が正しくフォーマットされるようになります。
- Webhook 応答:
最終出力は Webhook 経由で配信されるため、リアルタイム応答を必要とする他のアプリケーションやサービスと簡単に統合できます。
ツールの統合
ワークフローは、その機能を実現するためにいくつかのツールとサービスを統合します。
- n8n フォーム:
ユーザーの応答を収集する最初のフォームを作成するために使用されます。
- HTTP リクエスト ノード:
このノードは、外部 AI サービスと通信し、ユーザー データを送信し、AI によって生成された応答を受信するために使用されます。
- セット ノード:
複数の「セット」ノードは、ワークフローのさまざまな段階でデータのフォーマットと準備に使用されます。
- Webhook ノードに応答:
このノードは、最終的な AI 応答をユーザーに送信する責任があります。
API キーが必要です
ワークフローには、利用される AI サービスの API キーまたは認証資格情報が必要です。 API キーまたは認証方法に関する具体的な詳細は JSON またはスクリーンショットでは提供されないため、ユーザーは必要な認証情報について AI サービスのドキュメントを参照する必要があります。 AI サービスが認証を必要としない場合は、実装時にそのことを明確に示す必要があります。
