2025年7月、Shopify Flowは「GraphQL Admin API」という新しい仕組みを正式に採用します。これにより、テーマ開発者やアプリ開発者だけでなく、日々のストア運営を担当する方にも、ワークフローの動き方や設定画面の一部で変化が出てきます。
本記事では、専門的なプログラミング知識がないショップ運営者の方を対象に、「GraphQL Admin API」とは何かを平易な言葉で整理しながら、2025年版のShopify Flowで何が変わるのかを解説します。あわせて、日々の業務にどのような影響があるのか、どのような準備や確認をしておくと安心か、といった実務的なポイントにも触れていきます。
技術的な細かい仕様ではなく、「運営担当としてどこを見ておけばよいのか」を中心にまとめていますので、Shopify Flowをすでにご利用中の方はもちろん、これから本格的に自動化を進めたい方の参考になれば幸いです。
目次
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Shopify Flow 2025年版の全体像と運用担当者にとっての変更ポイント
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GraphQL Admin API 2025 07採用によるワークフロー設計の考え方
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ノーコードでのシナリオ作成を保ちながらGraphQLを活用するための基本理解
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受注処理 在庫連携 顧客管理で役立つ具体的な自動化パターン
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既存フローの見直しと移行時に確認すべきチェックリスト
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エラー発生時の原因切り分けと運用担当者ができるトラブル対?
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外部アプリ 物流 在庫システムとの連携を安定させるための運用ルール
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自店舗に合った自動化レベルの見極めと段階的な改善ステップ
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In Summary
Shopify Flow 2025年版の全体像と運用担当者にとっての変更ポイント
2025年版では、Shopify Flow が「どの画面で・どの情報を見ながら・どのように自動化を組み立てるか」という全体像が、これまでよりもはっきり整理されています。これまでバラバラに感じられたトリガー・条件・アクションが、管理画面上では「業務フロー」単位でまとまり、注文・在庫・顧客といったテーマごとにテンプレートが提示されるようになりました。運用担当者は、まず
「どの業務を自動化したいか」
を選び、そこから細かい条件を調整する流れになるため、ゼロからワークフローを設計する負担が軽くなります。
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テーマ別テンプレート
(受注処理・出荷フォロー・在庫アラートなど)が標準装備
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ワークフロー一覧画面で
有効・無効・エラー
が一目で判別
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実行ログが
日付・対象注文・担当アプリ
ごとに整理され、追跡しやすい構成
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画面 |
2024年まで |
2025年版 |
|---|---|---|
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テンプレート |
用途がやや抽象的 |
業務名ベースで選びやすい |
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ログ |
技術用語が多め |
注文番号・顧客名中心の表示 |
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編集画面 |
ブロック構造が分かりにくい |
「いつ・誰に・何をするか」で整理 |
一方で、graphql Admin API 2025-07 を前提にしたことで、運用担当者にとっての変更ポイントもいくつかあります。まず、Flow から利用できる条件やアクションの名称が一部整理され、
「今使っているワークフローがどこまで新仕様に対応しているか」
を確認する作業が必要になります。また、アプリ連携系のフローでは、対象アプリが新しい API バージョンに対応していない場合、ステップの見直しや代替アクションの検討が求められます。実務上は、次のような観点で棚卸しを進めるとスムーズです。
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現行フローの中で、
外部アプリ連携
に依存しているものを洗い出す
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「注文編集」「在庫調整」など、
データ更新系のアクション
が新仕様で変わっていないか確認
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旧バージョンで作成したワークフローのうち、
テスト実行が未実施
のものを優先的に検証
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確認項目 |
推奨アクション |
|---|---|
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外部アプリ連携 |
アプリ側のAPI対応状況を事前に確認 |
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重要フロー |
本番前にテスト用注文で動作確認 |
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旧トリガー使用 |
新トリガー候補を管理画面で比較 |
GraphQL という言葉自体は技術的ですが、運用担当者が覚える必要はほとんどありません。実際の違いは、Flow 上で扱える情報の粒度と速度が向上し、
「どの条件で自動化を動かすか」
をより細かく指定できるようになった、という形で現れます。例えば、顧客タグだけでなく購入履歴やロケーション別在庫状況を組み合わせた条件が組みやすくなり、従来は手作業で確認していた業務も自動化の対象にしやすくなっています。このため2025年版では、単に既存フローを移行するだけでなく、
「今は手作業だが、Flow で置き換えられる業務がないか」
を見直すタイミングとして考えることが重要です。
GraphQL Admin API 2025 07採用によるワークフロー設計の考え方
まず前提として押さえておきたいのは、「どの機能がいつ使えなくなるか」を見える化したうえでワークフローを組み立てることです。GraphQL Admin API 2025-07では、一部フィールドやクエリ名が整理され、より意味が明確になっている一方で、旧バージョンで使えていた項目が非推奨・削除対象になっているケースもあります。そのため、Flowで自動化したい内容を洗い出す際には、技術的な用語ではなく、日々の運用言語でシンプルに分解しておくと、開発担当者に「どのAPIを使う必要があるのか」をスムーズに伝えやすくなります。例えば、
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「在庫が減ったら」
ではなく「どの商品在庫を・どのタイミングで確認したいか」
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「注文ステータスを見て処理したい」
ではなく「支払いが確定した注文だけ・予約注文だけ」など条件を具体化
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「タグを自動で付けたい」
ではなく「どの条件で・どんなタグ名を・誰が後でどう使うか」を明確化
こうした整理をしたうえで2025-07の仕様に合わせることで、「Flowの画面で見えるトリガー・条件・アクション」と「裏側で動くAPI」が対応づけやすくなります。
次に、実際のワークフロー設計では「イベントの粒度」と「処理の役割分担」を意識します。GraphQL Admin APIは1回の呼び出しで多くの情報をまとめて取得・更新できますが、Flow側にあまり多くの処理を詰め込みすぎると、どこで何が起きているのか運用担当者が把握しづらくなります。そうした状況を避けるため、類似の自動処理をグルーピングし、次のようなレイヤー構成で考えると、非エンジニアでも管理しやすくなります。
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検知レイヤー:
「注文作成」「在庫変動」など、いつ動き出すかを決める部分
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判定レイヤー:
タグ・メタフィールド・合計金額などをもとに条件分岐する部分
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処理レイヤー:
タグ付け、メモ追加、通知送信、ステータス変更など実際のアクション
GraphQL Admin API 2025-07を採用する際は、この3層それぞれでどの情報が必要かを整理し、「この条件を判断するためにどのフィールドを取得するのか」を開発担当者と共有しておくと、後から仕様変更があってもFlow側の見直しが最小限で済みます。
最後に、2025-07で追加・変更されたフィールドや型を「どの運用で活かすか」を、あらかじめ一覧にしておくと設計が安定します。例えば、以下のような簡易マッピング表を作っておき、ワークフロー設計時に参照できるようにしておくと便利です。
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運用上の目的 |
利用する情報の例 |
Flowでの使い方イメージ |
|---|---|---|
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高額注文の確認 |
注文合計金額 (新フォーマット) |
一定金額以上でスタッフに通知 |
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予約販売の区別 |
販売チャネル ・商品フラグ |
予約注文だけ別タグで管理 |
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在庫リスクの早期発見 |
ロケーション別在庫 |
特定倉庫の在庫が閾値以下でアラート |
このように、「どのAPIバージョンで」「どの情報を」「どの運用目的のために」使っているかを整理しておくことで、GraphQL Admin API 2025-07への対応が単なる技術的な更新にとどまらず、店舗運営の見える化と標準化につながります。
ノーコードでのシナリオ作成を保ちながらGraphQLを活用するための基本理解
Flowでの自動化は、これまでどおり「トリガー → 条件 → アクション」をドラッグ&ドロップで組み立てる感覚を維持しつつ、裏側だけをGraphQL admin API 2025-07に切り替えるイメージです。オペレーターとして意識したいのは、技術的な書き方ではなく「どの情報を取りに行きたいか」「どの単位で更新したいか」といった粒度です。GraphQLは、必要な項目だけをピンポイントで取得・更新できるため、Flowのカード(アクション)1つ1つが、より的確にストアのデータと連動するようになります。
たとえば、タグ付けやメモ更新といった日常的なオペレーションも、GraphQL対応のアクションに置き換わることで、無駄なデータ取得をせずに素早く反映されます。オペレーター側で行うのは、これまでと同じように条件や値を入力することだけです。実際のシナリオ設計では、次のような視点でカードを選びます。
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どのタイミング
(注文作成・支払い完了・在庫更新など)で動かしたいか
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どの情報
(顧客属性・注文メタフィールド・在庫数など)を参照したいか
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どの更新
(タグ追加・ステータス変更・メタフィールド更新など)を行いたいか
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目的 |
Flowでの操作 |
GraphQL側の動き |
|---|---|---|
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VIP顧客へのタグ付け |
条件カードで「累計購入額」を判定し、アクションでタグ追加 |
顧客の累計金額フィールドだけを取得し、該当顧客にタグを更新 |
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予約商品の在庫フォロー |
在庫変動トリガー+条件カードで閾値を設定 |
対象バリアントの在庫数量だけを取得し、必要に応じてメタフィールド更新 |
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社内向けメモの自動追記 |
注文属性を条件にして、メモ追記アクションを設定 |
該当注文のIDとメモフィールドのみを更新 |
受注処理 在庫連携 顧客管理で役立つ具体的な自動化パターン
日々の受注対応では、人がやらなくてもよい「パターン作業」を見つけてFlowに任せていくと、ミスの減少と対応速度の向上につながります。たとえば、
特定の支払いステータスや配送方法に応じてタグを自動付与
し、対応すべき受注をビューで一目で判別できるようにする、
高額注文や初回注文だけをSlackに通知
してチェック対象を絞る、といった活用が有効です。また、予約販売や受注生産の商品では、
入荷予定日をメタフィールドで管理し、出荷可能になったタイミングで自動メール送信
するなど、注文後のフォローまで含めた一連の流れを自動化できます。
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在庫調整の自動化
:特定SKUの在庫がしきい値を下回ったらスタッフにメール通知
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倉庫連携のトリガー
:フルフィルメントサービス用タグが付いた注文だけを外部倉庫に連携
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セット商品の在庫分解
:バンドル商品が売れたら構成商品の在庫を自動で減算
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入荷アラート
:在庫が0→1以上になったタイミングで「再入荷お知らせ」希望顧客に一括通知
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目的 |
トリガー |
代表的なFlowアクション |
|---|---|---|
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リピート顧客の優遇 |
顧客の累計注文数が一定回数を超えた |
VIPタグ付与 ・専用セグメントに自動追加 |
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離反兆候の検知 |
前回購入から一定日数以上経過 |
フォローメールフロー への自動登録 |
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サポート効率化 |
返品・クレーム用フォームの送信 |
顧客・注文に
対応状況タグ を追加し、CS用ビューで一括管理 |
既存フローの見直しと移行時に確認すべきチェックリスト
まず行うべきは、「いま動いているもの」を正確に把握することです。既存のワークフローごとに、どのトリガーで動き、どの条件分岐があり、最終的にどんなアクションをしているのかを書き出します。特に、古いRESTベースのアクションや、廃止予定のトリガーに依存していないかを確認し、店舗運営に影響度の高いフロー(注文通知、在庫更新、タグ付けなど)から優先順位をつけて移行候補を整理します。
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対象フローの棚卸し:
利用中・休眠中・テスト用を区別する
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依存先の洗い出し:
他アプリ、外部サービス、メールテンプレートとの連携
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業務インパクトの確認:
止まると困るフローを明確化
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担当者の特定:
誰が仕様を決め、誰が運用しているかを整理
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確認項目 |
ポイント |
対応メモ |
|---|---|---|
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トリガー |
サポート継続か、代替トリガーが必要か |
例:注文作成 → 注文支払い完了へ変更 |
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条件 |
GraphQLのフィールド名と整合しているか |
例:国コード・タグ名などを再確認 |
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アクション |
REST依存がないか、同等機能があるか |
例:メタフィールド更新をGraphQL版へ |
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テスト方法 |
本番前にシナリオテストができるか |
例:テスト用ドラフト注文・テストタグ |
移行時には、運用中の店舗を止めないための「二重運用期間」と「テスト手順」をあらかじめ決めておきます。新旧フローを一時的に並行稼働させ、結果を比較しながら問題がないことを確認してから旧フローを停止すると安全です。その際、スタッフが混乱しないよう、通知メールの件名や管理画面のタグ名など、オペレーションに関わる表示が急に変わりすぎないよう配慮します。
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テスト範囲の決定:
どの国・どのチャネル・どの商品で試すかを明確にする
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ロールバック手順:
不具合時に旧フローへ戻す方法を決めておく
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社内告知:
フロー変更日と影響範囲をスタッフに共有する
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ログ確認:
しばらくは実行履歴とエラーを毎日チェックする
エラー発生時の原因切り分けと運用担当者ができるトラブル対?
ワークフローが思った通りに動かないときは、まず「どこで」「何が」起きているかを切り分けることが重要です。特に2025-07 APIバージョンでは、GraphQLステップや条件分岐が増えることで、原因箇所が見えにくくなりがちです。運用担当者でも確認しやすいポイントとして、
トリガー条件
・
入力データ
・
アクション結果
の3つを、画面上のログと通知だけで追えるようにしておくと、エラーが出た瞬間から対処までの時間を短縮できます。
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トリガーを絞る
:テスト用のタグ・商品タイプ・注文メモを使い、本番データと切り分ける
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「途中で止める」用の一時アクション
:特定条件でメール通知だけ送る、タグを付けるなどの軽いアクションを挟む
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Shopify Flowの実行履歴を習慣的に確認
:毎日・毎週のチェックの際に、失敗件数や失敗パターンを記録する
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よくあるエラー |
原因の切り分けポイント |
運用担当者がとれる対処 |
|---|---|---|
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フローが発火しない |
トリガー条件と実データが一致しているか |
テスト用注文を作成し、条件を一つずつ緩めて確認 |
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一部の注文だけ失敗 |
特定の配送方法・国・タグに偏りがないか |
失敗例をラベル付けし、別フローで例外処理を用意 |
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GraphQLステップでエラー |
入力フィールドの空欄や形式ミス |
必須項目を事前チェックする条件ブロックを追加 |
運用上のトラブルを最小限にするためには、技術担当に任せきりにせず、日常のオペレーション側でできる対策を仕組み化しておくことも有効です。たとえば、
「フロー異常」専用のスタッフ通知用メール
や
Slackチャンネル
を用意しておき、特定の条件に達したら自動でアラートを飛ばすようにしておくと、異常に早く気づけます。また、Flow内で「緊急停止用スイッチ」として、
特定タグの有無
や
ストアメタフィールドの値
を見て処理を止める条件を入れておけば、トラブル時に運用担当者だけで一時的にフローを止めることができます。こうした簡単に操作できる仕掛けをあらかじめ組み込んでおくことで、非エンジニアでも安全に自動化を運用し続けられます。
外部アプリ 物流 在庫システムとの連携を安定させるための運用ルール
物流・在庫システムとShopifyをFlowでつなぐ際にまず決めたいのは、「どのシステムが在庫の最終責任を持つか」を明文化することです。倉庫WMS側が在庫の”正”だと決めた場合、Shopify側で手動在庫調整を行う運用は原則禁止し、調整はすべて外部システム経由に限定します。また、graphql Admin API 2025-07を使った更新は、実行タイミングと対象イベントをできるだけシンプルにし、関係者全員が同じルールで運用できるようにドキュメント化しておくことが重要です。
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在庫の「主役システム」を一つに決める
(Shopify or 物流システム)
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手動在庫調整の可否・手順
をガイドライン化
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Flowで更新する在庫項目
(可用在庫、予約在庫など)を明確にする
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誰が・いつ・何を変更したか
を残す運用メモ欄やタグルールを整備
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運用シーン |
推奨ルール例 |
Flow側のポイント |
|---|---|---|
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入庫・返品 |
在庫増は必ず倉庫WMSから連携 |
GraphQLで在庫増減を二重計上しない |
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欠品・予約販売 |
販売可能数の上限は倉庫在庫に連動 |
在庫0で自動的に販売停止タグを付与 |
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障害時の対応 |
「手動モード」移行条件と手順を決める |
同期エラー時はログ用メタフィールドへ記録 |
安定稼働のためには、エラーや遅延を前提にしたフェイルセーフの決めごとも欠かせません。API連携が一時的に止まった場合に備え、
「どのくらいの遅延まで通常運用とみなすか」
と
「閾値を超えたらどう販売制限するか」
をあらかじめ決めておきます。また、FlowでGraphQL Admin API 2025-07を使うワークフローは、更新対象SKU数が多いときの負荷や失敗を見越して、小さな単位に分ける・深夜帯にバッチ実行するなどのルールを設定し、
例外が起きたときにすぐ気づけるモニタリング(通知メール・Slack連携など)
を合わせて運用に組み込むことが現場での安心につながります。
自店舗に合った自動化レベルの見極めと段階的な改善ステップ
まず押さえたいのは、「どこまで自動化すべきか」は機能ではなく
自店舗の運営体制とリスク許容度
で決まるという点です。小規模チームで目視確認を重視する店舗と、ボリューム重視でスピードを優先する店舗では、最適解が異なります。現状を整理する際は、次のような観点で、日々のオペレーションを棚卸ししてみてください。
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1日あたりの注文数・在庫変動のボリューム
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ヒューマンエラーが起きやすい作業(コピペ、転記、ステータス変更など)
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確認が遅れると機会損失が大きい業務(在庫切れ、重要クレームなど)
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誰が・どのタイミングで・どの画面を見て判断しているか
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運営タイプ |
自動化の目安 |
Flowの使い方 |
|---|---|---|
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少量・高単価 |
通知中心で半自動 |
承認フロー+タグ付け |
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中量・標準価格帯 |
在庫・ステータスは自動 |
ステータス更新+Slack連携 |
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大量・低単価 |
例外以外は全自動 |
graphqlで一括更新 |
具体的な進め方としては、「いきなり全自動化」ではなく、
テスト → 半自動 → 全自動
の3段階で考えると安全です。最初は、Flowで条件判定だけ行い、結果をスタッフにメールやSlackで通知する段階から始めます。その後、問題なく運用できたワークフローだけを、自動でタグ付け・ステータス更新・メタフィールド更新へと広げていきます。GraphQL Admin API 2025-07 を使う場面は、この「段階的な拡張」で力を発揮します。例えば、
まずは1注文単位でテスト
し、問題がなければgraphqlのバルク操作を用いて「同条件の100件を一括更新」というように、リスクをコントロールしながら処理量だけを引き上げていくイメージです。
最後に、改善ステップを継続できるように、
「自動化候補リスト」
を運営チームで共有しておくと便利です。日々の業務の中で「これ、毎日同じことをやっている」「判断基準が決まっているから人が考えていない」と感じた瞬間に、すぐメモしておきましょう。例えば以下のような簡易シートを使うと、FlowとGraphQL Admin API 2025-07でどこから自動化すべきかが見えやすくなります。
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作業内容 |
頻度 |
判断ルール |
自動化レベル案 |
|---|---|---|---|
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予約商品の発送日タグ付け |
毎日 |
入荷予定日+商品タイプ |
即・全自動 |
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高額注文の確認 |
不定期 |
金額と国・支払い方法 |
通知のみで半自動 |
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在庫閾値割れ商品の確認 |
毎日 |
在庫数 < 5 |
テスト後に一括更新 |
In Summary
本記事では、「Shopify Flow 2025年版:GraphQL Admin API 2025-07採用」によって起きる主な変更点や、それが日々の運営にどのような影響を与えるかを整理してきました。
技術的な仕組みそのものを深く理解していなくても、次のポイントだけ意識しておけば、今後の移行に落ち着いて対応できます。
– 既存のフローが引き続き動くかどうかを確認すること
- 外部アプリや連携サービスが、2025-07に対応予定かをパートナーや開発者に確認すること
– 今後のアップデート情報を、Shopify公式ドキュメントや管理画面のお知らせで定期的にチェックすること
Shopify Flowは、ストア運営の「自動化の土台」となる機能です。今回のAPIバージョン更新は、その土台をより安定させ、将来的な機能追加や改善につなげるためのステップでもあります。
急いで大きな変更を行う必要はありませんが、「どこが変わるのか」「自分のストアに関係するか」という点を早めに把握しておくことで、余裕を持って準備ができます。この記事が、2025年以降のFlow活用を考える際の参考になれば幸いです。


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