業務自動化ツールとして有名なZapierですが、これまではトリガーとアクションをGUIで一つずつ設定する必要がありました。しかし、Zapier AI Actionsの登場により、その常識が覆されました。

LLM（ChatGPTなど）から直接Zapierの機能を呼び出し、20,000以上の連携アプリを操作できるようになったのです。

何ができるのか？

「自然言語によるプログラミング」が現実のものとなります。

コマンド例

「受信トレイにある『請求書』という件名のメールを探して、添付のPDFをGoogleドライブの『経理』フォルダに保存し、その旨をSlackの『#経理チーム』チャンネルに通知して」

これを実現しようとすると、従来は複雑な分岐条件（IF文）を設定する必要がありました。しかしAI Actionsを使えば、AIがユーザーの意図を理解し、適切なAPIを適切な順番で実行（Chain）してくれます。

カスタムGPTsとの連携

最も強力なユースケースは、OpenAIのGPTs（カスタムGPT）にZapierを組み込むことです。

1. Actionの設定: Zapierの管理画面で「Gmail: Send Email」「Notion: Create Page」などの許可を与えます。
2. Schemaの取得: 発行されたAPIスキーマをGPTsのAction設定にコピペします。
3. Instructionの記述: 「あなたは秘書です。指示されたらZapierを使ってタスクを実行してください」と記述します。

たったこれだけで、「私の代わりにメールを送っておいて」と頼める専用秘書ボットが完成します。

開発者向け：LangChain連携

エンジニアであれば、LangChainを使ってPythonコードからZapierを制御することも可能です。

from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.tools.zapier.tool import ZapierToolkit
from langchain.utilities.zapier import ZapierNLAWrapper

zapier = ZapierNLAWrapper()
toolkit = ZapierToolkit.from_zapier_nla_wrapper(zapier)
agent = initialize_agent(toolkit.get_tools(), llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION)

agent.run("最近のSalesforceのリードを取得して、その企業概要をGoogleで検索し、要約レポートを作成して")

結論：NoCodeとAIの融合

NoCodeツールの「手軽さ」と、AIの「柔軟性」が合わさることで、自動化の敷居は極限まで下がりました。しかし、それは「誰でも何でもできる」ことを意味し、ガバナンス（誰がどのアプリを操作できるか）の管理がより一層重要になることを忘れてはいけません。