ノーコードワークフロー(DAG 自動化)
最終更新: 8 11月 2026
概要
ワークフローを使うと、コードを書かずに、ステップを連結して自動化されたパイプライン——ノードの DAG(有向非巡回グラフ)——を構築できます。ワークフローはコンテンツの生成、AI 機能の呼び出し、外部 API へのアクセス、分岐、ループ、待機、承認の取得、結果の公開ができます。各ステップは独自のタイムアウト、予算、エラーポリシーで実行されるため、不安定な 1 つのステップが暴走したり実行全体を停止させたりすることはありません。
ノードの種類
ワークフローは以下のステップタイプをサポートします。
- Capability — AI 機能を呼び出す(チャット、画像、TTS、翻訳など)
- Tool — 登録済みのツール/関数を呼び出す
- HttpRequest — 外部の HTTP エンドポイントを呼び出す
- Branch — 条件に基づいてルーティングする
- Loop — コレクションを反復処理する
- FanOut / FanIn — 並列化して再結合する
- Transform — 変数を設定/再構成する
- ArtifactSave — 一時的なアセットを CDN に永続化する
- Publish — チャネルに送信する(webhook、markdown アーティファクトなど)
- SubWorkflow — 別のワークフローをステップとして呼び出す
- HumanApproval — 承認のために一時停止する
- Wait — 遅延
- Webhook — 外部フックに POST する
ステップごとの制御
各ノードには次の項目があります。
- Timeout — ステップが打ち切られるまでに実行できる時間。
- Error policy — 失敗時の動作: 実行を失敗させる、再試行する、または続行/無視する。たとえば、通知ステップを無視に設定すれば、そこで障害が起きても実行全体が失敗しません。また、取得ステップを再試行に設定すれば、一時的な上流の不具合に対応できます。
変数とアーティファクト
- Variables はステップ間でデータを受け渡します。ステップは
{{vars.name}}補間で以前の出力を読み取ります。 - Artifacts は永続化する出力です。ArtifactSave は、一時的なプロバイダー URL を永続的な Bunny CDN URL として再ホストするため、リンクが期限切れになりません。
コスト
ワークフロー実行料金は別途発生しません。 1 回の実行は 各ステップの BillingRecord の合計として課金されます——各ステップを手動で実行する場合とまったく同じ呼び出しごとの課金です。AI 呼び出しを行わないステップ(HTTP、transform、wait、webhook)にコストはかかりません。サブワークフローのコストは親の実行の合計に合算されます。
実行と監視
実行を開始し、ワークフロー実行ページで確認します。各実行は、そのステップ、結果、合計コストを記録します。失敗したステップは、そのステップのエラーポリシーに従ってエラーを表示します。
ヒント
- 外部/通知ステップには寛容なエラーポリシー(再試行または続行)を、中核ステップには厳格なものを設定しましょう。
- 保持したい生成メディアには ArtifactSave を使用しましょう——プロバイダー URL は期限切れになります。
- 再利用可能なサブグラフを SubWorkflow に抽出し、複数の親から呼び出しましょう。
- 高コストな AI capability ステップを組み込む前に、安価な echo/transform ステップでフローをテストしましょう。
仕組みを動画で見る
How AI workflows work: one form in, a finished video out
A workflow is a ready-made recipe of AI steps. You pick a template, fill in a short form, and every step runs on its own until a finished video comes out. Here we follow one bedtime story video from the form to the result.
この動画は英語です。
What happens when you press Run? The anatomy of an AI workflow
Let's open one workflow and look inside. A workflow is a graph: each box is a step, the arrows set the order, and steps that don't depend on each other run side by side. Your answers flow into the steps, some steps check their own work and run again, some wait for your approval, and every AI call is recorded with its own cost.
この動画は英語です。
The building blocks of an AI workflow
Every workflow, from a bedtime story to a research report, is built from the same few blocks. The AI step sends a prompt to a model and gets back text, an image, a voice, music or a video. Knowledge blocks bring in facts with their sources. Quality blocks check the work, and a human approval waits for you. Logic blocks shape the flow with branches and loops. Output blocks join everything into one video and save the result.
この動画は英語です。