「自分の業務に特化したAIツールが欲しいけれど、プログラミングなんてできないし……」
そんなふうに諦めていませんか？
実は、コードを一行も書かずに、まるでレゴブロックを組み立てるようにAIアプリを作れるツールがあるんです。
それが今回紹介するStack AI。
この記事では、元編集者でありコンテンツ戦略のプロである私が、Stack AIの魅力から具体的な使い方まで、徹底的に解説します。
「AIで仕事を楽にしたい！」というあなたの願い、今日ここで叶えましょう。
Stack AIとは
Stack AIは、プログラミングの知識がなくても、直感的な操作で高度なAIアプリケーションを構築できる「ノーコードプラットフォーム」です。
ChatGPTやClaudeといった最新の大規模言語モデル（LLM）を、あなたの手持ちのデータや業務フローと自由に組み合わせることができます。
MIT（マサチューセッツ工科大学）のような教育機関でも利用されており、信頼性も抜群。
最大の特徴は、「Workflow Builder（ワークフロービルダー）」と呼ばれる視覚的な編集画面。
「入力」→「AI処理」→「出力」といった流れを、画面上で線をつなぐだけで設計できます。
単なるチャットボットだけでなく、大量の書類を一気に読み込んで分析するような、企業の現場で求められる「実務的なAIエージェント」を作れるのが強みですね。
Stack AIでできること
Stack AIは「汎用性」の塊です。
ここでは、具体的にどんなことができるのか、カテゴリごとに分けて一挙に紹介しますね。
その数、なんと27個以上。あなたの業務に当てはまるものが必ずあるはずです。
📄 ドキュメント処理・分析の自動化
履歴書や契約書など、紙やPDFの情報をAIが瞬時に読み解きます。
- 📄 履歴書の自動スクリーニング：応募者のレジュメを読み込み、職務経歴書（JD）と照らし合わせて「強み」や「弱み」を抽出します。
- 📊 適性スコアの算出：候補者のスキルが募集要項にどれくらいマッチしているか、1〜10点で数値化して評価します。
- 🔍 契約書のりスクチェック：膨大な契約書の中から、自社に不利な条項やリスクのある表現を瞬時に洗い出します。
- 📝 議事録の要約作成：長い会議の録音データや文字起こしテキストから、決定事項とToDoだけを抜き出します。
- 📑 請求書情報の抽出：PDFの請求書から「会社名」「金額」「支払期日」を自動でリスト化し、経理処理を楽にします。
- 📂 複数ファイルのバッチ処理：1つずつではなく、数百枚のファイルをBatch Interfaceで一度にアップロードし、並列処理で解析します。
- 📥 多様なファイル形式への対応：PDF、Word（DOCX）、テキストファイルなど、あらゆる形式のドキュメントを読み込みます。
🤖 チャットボット・アシスタント作成
顧客対応や社内問い合わせを自動化するボットも、簡単に作れます。
- 💬 カスタマーサポートボット：自社のマニュアルを学習させ、顧客からの「よくある質問」に24時間365日自動回答します。
- 🏢 社内ヘルプデスク：社員からの「経費精算の仕方は？」「有給の申請方法は？」といった質問に答える総務AIを作れます。
- 🎓 教育用AIチューター：生徒の質問に対して、教材データに基づいた正確な答えやヒントを提示します。
- 🛒 商品レコメンドAI：ユーザーの好みや条件をヒアリングし、自社商品の中から最適なものをおすすめします。
- 🌐 多言語対応ボット：日本語の質問に対して、英語の資料を参照し、再び日本語で回答するといった芸当も可能です。
- 🔄 会話履歴の保持：過去のやり取りを記憶し、文脈を踏まえた自然な対話を実現します。
✍️ コンテンツ生成・クリエイティブ
マーケティングや広報活動に必要な文章作成も、Stack AIにお任せです。
- 📝 ブログ記事の構成作成：キーワードを入れるだけで、SEOを意識した記事の骨子や見出し案を生成します。
- 📧 メルマガの自動執筆：ターゲット層や訴求内容を指定すれば、クリックしたくなるような件名と本文を作成します。
- 🐦 SNS投稿文の作成：長文のレポートを元に、X（Twitter）やInstagram用の短くてキャッチーな投稿文を作ります。
- 📢 キャッチコピーの大量生成：商品コンセプトを入力し、100案以上のキャッチコピーを数秒で出し分けます。
- 🖼️ 画像生成プロンプトの作成：作りたい画像のイメージを言葉で伝えると、画像生成AI用の詳細な指示文（プロンプト）に変換します。
🔗 データ連携・システム統合
作ったAIを、外部のツールやデータベースとつなげることができます。
- 🗄️ ナレッジベース（Knowledge Base）構築：社内規定やマニュアルをアップロードし、AIが参照できる専用のデータベースを作れます。
- 🔌 APIとしての公開：作成したワークフローをAPIとして発行し、自社のWebサイトやアプリに組み込めます。
- 📊 CSVエクスポート：AIが処理した結果をCSV形式でダウンロードし、Excelやスプレッドシートで分析できます。
- 🔄 ATS（採用管理システム）連携：解析した応募者データを、既存の採用管理システムにスムーズにインポート可能な形式で出力します。
- 📅 スケジュール調整：有望な候補者や顧客に対して、カレンダーツールと連携して面談日程を提案します。
- 📧 メール自動送信：AIの判定結果に基づき、合格者には面接案内、不合格者にはお祈りメールを自動で下書きします。
⚙️ 高度なカスタマイズ
開発者や上級者向けの細かい設定も可能です。
- 🧠 LLMの並列処理（Multi-LLM）：1つの入力に対して、4つの異なるAI（強み分析用、弱み分析用など）を同時に走らせ、多角的に分析します。
- 🎛️ プロンプトエンジニアリング：AIへの指示出しを細かく調整し、「箇条書きで出力」「結論だけ答える」といった制御を徹底します。
- 🔒 出力フォーマットの固定：JSON形式や特定の記号など、システムが読み取りやすい形式で回答させます。
Stack AIの使い方ガイド
ここでは、実際にStack AIを使って「採用候補者の履歴書を自動で分析し、強み・弱み・スコアを出すAIエージェント」を作る手順を解説します。
動画（参考記事1）の内容をベースにした、実践的なステップです。
Step 1：プロジェクトの作成
Stack AIにログインし、ダッシュボードから「New Project」をクリックします。
「Workflow Builder」が立ち上がります。テンプレートは使わず、最初から置いてあるデフォルトのノード（部品）を削除して、真っ白な状態から始めましょう。
Step 2：入力ノード（File Input）の設置
画面左側のメニューから「Input」を選び、「File Input」ノードを配置します。
これが、履歴書（PDFやWord）を受け取る入り口になります。
Step 3：LLMノードの配置
次に、実際に頭脳となるLLMノードを配置します。
今回は「強み」「弱み」「スキルスコア」「マッチ度スコア」の4つを分析したいので、LLMノードを4つ並列に置きます。
そして、「File Input」と各「LLMノード」を線でつなぎます。これで、アップロードされた履歴書が4つのAIに同時に送られるようになります。
Step 4：ナレッジベース（Knowledge Base）の準備
AIに「何と比較して評価するか」を教える必要があります。
画面上の歯車アイコン（設定）から、求人票（Job Description）のデータをアップロードし、「Knowledge Base」に登録します。
各LLMノードの設定で、このKnowledge Baseを参照できるように「Tools」機能をオンにします。
Step 5：プロンプトの作成（1つ目：強み分析）
1つ目のLLMノードをクリックし、指示文（プロンプト）を書きます。
以下のようなコードブロックの内容を入力しましょう。
あなたは採用担当のアシスタントです。
Knowledge Baseにある「ゴールドマン・サックスのシニアアナリスト」の求人票を参照してください。
受け取った履歴書を分析し、求人票に関連する「候補者の最大の強み3つ」を箇条書きで抽出してください。
それ以外の余計な言葉は出力しないでください。Step 6：プロンプトの複製と修正
残りの3つのLLMノードにも同様にプロンプトを設定しますが、指示内容を少し変えます。
- 2つ目：「候補者の最大の弱み3つ」
- 3つ目：「候補者のスキルと経験を1〜10点で採点」
- 4つ目：「求人要件へのマッチ度を1〜10点で採点」
これで、一度の処理で4つの異なる視点の分析結果が得られます。
Step 7：出力ノード（Output）の設置と命名
各LLMノードの先に、「Output」ノードを接続します。
ここで重要なのが名前付けです。Outputノードの名前をそれぞれ「Strengths（強み）」「Weaknesses（弱み）」「Skill Score」「Match Score」と変更しておきましょう。
この名前が、後でExcelなどで見るときの「列のタイトル」になります。
Step 8：保存と公開（Publish）
ワークフローができたら、「Save」を押して保存し、「Publish」をクリックして公開状態にします。
公開しないと、次のステップで使う一括処理機能が使えません。
Step 9：Batch Interfaceでの一括処理
画面上部の「Export」タブに移動し、インターフェースを「Form」から「Batch」に切り替えます。
すると、スプレッドシートのような画面が表示されます。
ここで「Bulk Upload」ボタンを押し、候補者5人分（あるいはそれ以上）の履歴書ファイルをまとめてアップロードします。
Step 10：実行とCSVダウンロード
「Run Batch」ボタンをクリック！
AIが並列処理（Parallel Processing）を行い、数分で全員分の分析結果が表に埋まります。
最後に「Download CSV」を押せば、分析結果がまとまったデータファイルが手に入ります。
これをATS（採用システム）に取り込めば、面倒な書類選考があっという間に完了です。
Stack AIの料金プラン
Stack AIの料金プランについて解説します。
ただし、具体的な月額料金については、執筆時点では公式サイト上で一般公開されていないか、変動する可能性があります。
基本的には以下の構成になっています。
Free Plan（無料プラン）
- 概要：お試し利用や、学習用。
- できること：基本的なワークフローの作成、限定的な実行回数。
- 注意点：MITの学生の場合、SSO（シングルサインオン）を使わないとこのプランになり、機能制限がかかることがあります。
Enterprise Plan（エンタープライズプラン）
- 概要：企業での本格導入向け。
- 特徴：
- 高度なセキュリティとデータプライバシー保護。
- SSO（シングルサインオン）などの管理機能。
- 優先サポート。
- より多くの実行回数（トークン）とプロジェクト数。
- 料金：執筆時点では公開されていません（要問い合わせ）。
※正確な金額や最新のプラン内容は、必ずStack AIの公式サイトまたは営業担当へのお問い合わせにてご確認ください。
Stack AIはどんな人におすすめ？
Stack AIは、特に「効率化」を求める以下のような方々に強力な武器となります。
👩💼 1. 大量の書類選考に追われる「採用担当者」
何百通もの応募書類を目視でチェックしていませんか？
Stack AIを使えば、一次スクリーニングを自動化し、本当に会うべき候補者との面接に時間を使えるようになります。
評価基準もブレないので、公平な選考が可能です。
📞 2. 問い合わせ対応を減らしたい「カスタマーサポート責任者」
「よくある質問」への回答だけで1日が終わってしまうなら、Stack AIで専用ボットを作りましょう。
マニュアルを読ませるだけで、新人スタッフより正確に即答してくれるAIアシスタントが誕生します。
🧑💻 3. AI機能のプロトタイプを爆速で作りたい「エンジニア」
Pythonでコードを書く前に、Stack AIでロジックを検証しましょう。
GUIでサクサク組み立てられるので、PoC（概念実証）のスピードが劇的に上がります。
APIとして書き出せば、そのまま本番環境に組み込むことも可能です。
🎓 4. AI活用を学びたい「学生・研究者」
MIT Sloanでも導入されているように、AIがどう動くのかを学ぶのに最適な教材です。
コードが書けなくても、最先端のLLMを制御する感覚を養えます。
🏢 5. 社内業務を効率化したい「オペレーションマネージャー」
請求書処理、議事録作成、日報のまとめなど、社内に転がっている「名もなき事務作業」。
これらを自動化するワークフローを組むだけで、チーム全体の残業時間を大幅に削減できるでしょう。
Stack AIのFAQ
Q1. Stack AIを使うのにプログラミング知識は必要ですか？
いいえ、必要ありません。
Workflow Builderを使えば、ドラッグ＆ドロップでノードを繋ぐだけでAIアプリが作れます。もちろん、JavaScriptなどを使って高度な処理を組み込むことも可能ですが、基本はノーコードで完結します。
Q2. Stack AIで作ったツールは日本語でも使えますか？
はい、問題なく使えます。
Stack AI自体はChatGPTやClaudeなどのLLMを利用しているため、日本語の読み書きも非常に流暢です。プロンプト（指示文）を日本語で書けば、日本語で動作するツールになります。
Q3. セキュリティは大丈夫ですか？
Stack AIは企業利用を想定しており、セキュリティには力を入れています。
MITのガイドラインでも「低〜中リスクのデータ」での利用が許可されていますが、機密性の高い個人情報などを扱う場合は、エンタープライズプランの利用や、自社のセキュリティポリシーとの照らし合わせをおすすめします。
Stack AIで「時間」という資産を取り戻そう
ここまで読んでいただき、ありがとうございます。
Stack AIが単なる「流行りのAIツール」ではなく、「あなたの時間を守るための強力なパートナー」であることが伝わったでしょうか？
最初は「難しそう」と思うかもしれません。
でも、履歴書分析の例のように、一度仕組みを作ってしまえば、その後の作業はずっと自動化されます。
それはまるで、優秀なアシスタントを一人雇うようなもの。
まずは無料プランからでも構いません。
「あ、これなら自分にもできるかも」という感覚を、ぜひ味わってみてください。
その小さな一歩が、あなたの働き方を劇的に変えるきっかけになるはずですよ。
