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title: はじめに
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import { Callout } from 'fumadocs-ui/components/callout'
import { Card, Cards } from 'fumadocs-ui/components/card'
import { File, Files, Folder } from 'fumadocs-ui/components/files'
import { Step, Steps } from 'fumadocs-ui/components/steps'
import { Tab, Tabs } from 'fumadocs-ui/components/tabs'
import {
  AgentIcon,
  ApiIcon,
  ChartBarIcon,
  CodeIcon,
  ConditionalIcon,
  ConnectIcon,
  ExaAIIcon,
  FirecrawlIcon,
  GmailIcon,
  NotionIcon,
  PerplexityIcon,
  SlackIcon,
} from '@/components/icons'
import { Video } from '@/components/ui/video'
import { Image } from '@/components/ui/image'

10分で最初のAIワークフローを構築しましょう。このチュートリアルでは、高度なLLM駆動の検索ツールを使用して個人に関する情報を抽出し構造化する人物調査エージェントを作成します。

<Callout type="info">
  このチュートリアルでは、Simでワークフローを構築するための基本的な概念を説明します。推定所要時間：10分。
</Callout>

## 作成するもの

以下の機能を持つ人物調査エージェント：
1. チャットインターフェースを通じてユーザー入力を受け付ける
2. AI駆動ツール（ExaとLinkup）を使用してウェブを検索する
3. 個人に関する情報を抽出し構造化する
4. 場所、職業、学歴を含む整形されたJSONデータを返す

<Image
  src="/static/getting-started/started-1.png"
  alt="はじめての例"
  width={800}
  height={500}
/>

## ステップバイステップのチュートリアル

<Steps>
  <Step title="ワークフローを作成しAIエージェントを追加する">
    ダッシュボードで**新規ワークフロー**をクリックし、「Getting Started」と名前を付けます。
    
    新しいワークフローには、デフォルトで**スタートブロック**が含まれています—これはユーザー入力を受け取るエントリーポイントです。このワークフローはチャットを通じてトリガーされるため、スタートブロックの設定は必要ありません。
    
    左パネルから**エージェントブロック**をキャンバスにドラッグして、以下のように設定します：
    - **モデル**：「OpenAI GPT-4o」を選択
    - **システムプロンプト**：「あなたは人物調査エージェントです。人物の名前が与えられたら、利用可能な検索ツールを使用して、その人物の居住地、職業、学歴、その他の関連情報を含む包括的な情報を見つけてください。」
    - **ユーザープロンプト**：スタートブロックの出力から接続をドラッグしてこのフィールドに接続し、`<start.input>` をユーザープロンプトに接続します
    
    <div className="mx-auto w-full overflow-hidden rounded-lg">
      <Video src="getting-started/started-2.mp4" width={700} height={450} />
    </div>
  </Step>
  
  <Step title="エージェントに検索ツールを追加する">
    ウェブ検索機能でエージェントを強化します。エージェントブロックをクリックして選択します。
    
    **ツール**セクションで：
    - **ツールを追加**をクリック
    - 利用可能なツールから**Exa**と**Linkup**を選択
    - ウェブ検索とデータアクセスを有効にするために両方のツールにAPIキーを提供
    
    <div className="mx-auto w-3/5 overflow-hidden rounded-lg">
      <Video src="getting-started/started-3.mp4" width={700} height={450} />
    </div>
  </Step>
  
  <Step title="ワークフローをテストする">
    画面右側の**チャットパネル**を使用してワークフローをテストします。
    
    チャットパネルで：
    - ドロップダウンをクリックして`agent1.content`を選択し、エージェントの出力を表示
    - テストメッセージを入力：「Johnはサンフランシスコ出身のソフトウェアエンジニアで、スタンフォード大学でコンピュータサイエンスを学びました。」
    - **送信**をクリックしてワークフローを実行
    
    エージェントは人物を分析し、構造化された情報を返します。
    
    <div className="mx-auto w-full overflow-hidden rounded-lg">
      <Video src="getting-started/started-4.mp4" width={700} height={450} />
    </div>
  </Step>
  
  <Step title="構造化された出力を設定する">
    構造化されたJSONデータを返すようにエージェントを設定します。エージェントブロックをクリックして選択します。
    
    **レスポンスフォーマット**セクションで：
    - スキーマフィールドの横にある**魔法の杖アイコン**（✨）をクリック
    - プロンプトを入力：「location、profession、educationを含むpersonという名前のスキーマを作成する」
    - AIが自動的にJSONスキーマを生成します
    
    <div className="mx-auto w-full overflow-hidden rounded-lg">
      <Video src="getting-started/started-5.mp4" width={700} height={450} />
    </div>
  </Step>
  
  <Step title="構造化された出力でテストする">
    **チャットパネル**に戻り、構造化されたレスポンス形式をテストします。
    
    レスポンス形式が設定されたことで、新しい出力オプションが利用可能になりました：
    - ドロップダウンをクリックして構造化された出力オプション（作成したスキーマ）を選択
    - テストメッセージを入力：「Sarahはニューヨーク出身のマーケティングマネージャーで、ハーバードビジネススクールでMBAを取得しました。」
    - **送信**をクリックしてワークフローを実行
    
    エージェントは、場所、職業、学歴のフィールドに整理された人物の情報を含む構造化されたJSON出力を返すようになります。
    
    <div className="mx-auto w-full overflow-hidden rounded-lg">
      <Video src="getting-started/started-6.mp4" width={700} height={450} />
    </div>
  </Step>
</Steps>

## 構築したもの

以下のことができるAIワークフローを正常に作成しました：
- ✅ チャットインターフェースを通じてユーザー入力を受け付ける
- ✅ AIを使用して非構造化テキストを処理する
- ✅ 外部検索ツール（ExaとLinkup）を統合する
- ✅ AIで生成されたスキーマを持つ構造化JSONデータを返す
- ✅ リアルタイムのテストと反復を実証する
- ✅ ビジュアルなノーコード開発の力を示す

## 学んだ主要な概念

### 使用したブロックタイプ

<Files>
  <File
    name="スタートブロック"
    icon={<ConnectIcon className="h-4 w-4" />}
    annotation="ユーザー入力のエントリーポイント（自動的に含まれる）"
  />
  <File
    name="エージェントブロック"
    icon={<AgentIcon className="h-4 w-4" />}
    annotation="テキスト処理と分析のためのAIモデル"
  />
</Files>

### コアワークフローの概念

**データフロー**  
ブロック間を接続してワークフローステップ間でデータを受け渡す

**チャットインターフェース**  
チャットパネルでワークフローをリアルタイムでテストし、異なる出力オプションを選択する

**ツール統合**  
ExaやLinkupなどの外部サービスを統合してエージェントの機能を拡張する

**変数参照**  
`<blockName.output>` 構文を使用してブロック出力にアクセスする

**構造化出力**  
JSONスキーマを定義して、AIからの一貫性のある整形された応答を確保する

**AI生成スキーマ**  
魔法の杖（✨）を使用して自然言語プロンプトからスキーマを生成する

**反復的な開発**  
即時フィードバックでワークフローを素早く構築、テスト、改良する

## 次のステップ

<Cards>
  <Card title="ワークフローブロックを探索する" href="/blocks">
    API、関数、条件などのワークフローブロックを発見する
  </Card>
  <Card title="統合機能を閲覧する" href="/tools">
    Gmail、Slack、Notionなど80以上のサービスに接続する
  </Card>
  <Card title="カスタムロジックを追加する" href="/blocks/function">
    高度なデータ処理のためのカスタム関数を作成する
  </Card>
  <Card title="ワークフローをデプロイする" href="/execution">
    REST APIやウェブフックを通じてワークフローにアクセスできるようにする
  </Card>
</Cards>

## リソース

**詳細な説明が必要ですか？** 各コンポーネントの包括的なガイドについては[ブロックのドキュメント](/blocks)をご覧ください。

**統合機能をお探しですか？** 利用可能な80以上の統合機能については[ツールのドキュメント](/tools)をご覧ください。

**本番環境に移行する準備はできましたか？** ワークフローを本番環境に対応させるための[実行とデプロイメント](/execution)について学びましょう。
