Shopify Flow×AI：2025年冬に追加された自動化トリガーが凄すぎる

2025年冬、Shopify Flowに「AI」を活用した新しい自動化トリガーが追加されました。
これまでFlowをあまり使いこなせていなかった方や、「自動化は難しそう」と感じていた方にとっても、日々の店舗運営を見直すきっかけになる機能です。

本記事では、専門用語をできるだけ避けながら、
「どんなことが自動化できるようになったのか」
「どんな場面で実店舗・ネットショップ運営に役立つのか」 ⁤
「担当者レベルでどこまで扱えるのか」
といったポイントを、Shopify運営担当者の目線で整理してご紹介します。

技術的な細かい仕組みではなく、「実務でどう使えるか」に焦点を当てていますので、エンジニアでない方でも読み進めやすい内容です。

目次

• 2025年冬のアップデート概要 Shopify FlowとAI連携で何が変わるのか
• 新しい自動化トリガーの全体像と従来機能との違い
• AIを活用した条件分岐の考え方 非エンジニアでも扱いやすい設計ポイント
• 顧客対応シナリオの自動化例 問い合わせ対応やクレーム処理への具体的な活用法
• 在庫管理と商品登録の効率化 新トリガーを使ったルール設計の実務ステップ
• マーケティング施策への応用 セグメント配信やキャンペーン管理の自動化パターン
• 運用開始前に確認したい注意点 テスト方法とトラブルを防ぐ設定チェックリスト
• 今後の拡張を見据えたワークフロー設計 チームで運用しやすいルール作りのコツ
• まとめ｜最後に｜要点まとめ｜まとめとして｜ポイントのおさらい｜今後の展望｜おわりに｜結論｜最後のひとこと｜振り返ってみると｜これからの方向性｜まとめ｜総括｜考察とまとめ

2025年冬のアップデート概要 Shopify FlowとAI連携で何が変わるのか

2025年冬のアップデートでは、これまでの「条件分岐＋アクション」に加えて、AIが注文・顧客・商品データを横断的に評価できるようになりました。ポイントは、難しい設定をしなくても、AIがテキストや数値、行動パターンをまとめて判断してくれる点です。たとえば、これまでは「特定の商品タグ」「合計金額」などの単純な条件でしか分けられなかったワークフローが、AIによって「離脱リスクが高い顧客」「リピート見込みが高い顧客」といった”状態”をトリガーとして扱えるようになりました。

• 顧客の温度感をAIがスコアリングして、自動でフォローメールやクーポンを送信
• 問い合わせ内容をAIが分類し、重要度に応じてチーム内の担当者へ自動振り分け
• レビューやメッセージのテキストから感情を判定し、ネガティブな内容にだけサポートフローを起動

日々の運用の観点では、「何をAIに任せて、何を人が判断するか」をFlow上で整理できるようになったことが大きな変化です。設定画面では、従来どおりの条件ブロックに加えて、AI評価用のブロックが増えていますが、実際の操作は選択式が中心で、専門的な知識は不要です。運用担当者は、次のようなイメージでフローを組み立てていくことになります。

• AIが判定するポイント：離脱リスク、購入意欲、クレーム可能性など
• 自動で行うアクション：メール・タグ付与・タスク作成・セグメント登録
• 人が対応するタイミング：高額注文、不正疑い、重要クレームなど

新しい自動化トリガーの全体像と従来機能との違い

2025年冬のアップデートで追加された自動化トリガーは、「いつ／どのデータをきっかけにFlowを動かすか」という考え方が、これまでよりも細かく、かつ柔軟に設計できるようになった点が特徴です。従来は「注文が作成された」「顧客が登録された」といった、Shopifyのイベントそのものをベースにした単発のトリガーが中心でした。新しいトリガーでは、AIによるスコアリングやテキスト解析、さらに複数条件をまとめた”状態変化”をトリガーとして認識できるため、「ただ注文が入ったから動く」ではなく、「条件が揃って”意味のある瞬間”になったから動く」という設計が可能になっています。

具体的には、以下のような新しい発想でトリガーを定義できます。

• AIベースの条件：離脱リスクの高い顧客スコアが一定以上になった時点で自動フォロー
• テキスト解析トリガー：問い合わせ内容やレビュー文言に特定のニュアンス（不満・高評価など）が検出された瞬間をきっかけにワークフローを起動
• 複合イベント：一定期間内の購入回数や返金回数、メール未開封など、複数の動きを組み合わせた「状態」をトリガーに設定

AIを活用した条件分岐の考え方 非エンジニアでも扱いやすい設計ポイント

まず押さえたいのは、「どこまでをAIに任せ、どこからを人間が明示的に決めるか」という線引きです。非エンジニアの場合、複雑な入れ子条件をFlow上で組もうとすると、すぐに管理不能になります。そのため、条件分岐はできるだけシンプルな”枠”にしておき、その枠の中での判定や分類をAIに任せる設計が有効です。例えば「この注文は要確認かどうか」「この問い合わせはどの担当カテゴリーか」といった曖昧な判断はAIに任せ、一方で「総額が○円以上」「在庫が○個未満」のような明確な数値条件はFlowの標準条件で定義します。

• 数字・日付・フラグ：flowの標準条件で判定
• 文面・メモ・タグの組み合わせ：AIに判定を委ねる
• 最終アクション（タグ付け・メール送信など）：Flow側で固定ルール化

設計時は、AIが返す結果をあらかじめflowで扱いやすい”ラベル”に揃えておくことが重要です。自由な文章のまま返させるのではなく、「high_risk」「review」「normal」のような固定値にマッピングすると、後続の分岐が非常にシンプルになります。以下のような形で、「AIに何を聞き、どんな返答パターンをFlowが受け取るのか」を表にしておくと、非エンジニアの運用メンバーとも共有しやすくなります。

運用面では、「AIの判定は100％正解ではない」前提でフローを設計すると、トラブルを防ぎやすくなります。具体的には、AIの判定結果をそのまま本番アクションにつなげるのではなく、一段クッションを置くイメージです。例えば、最初の数週間はAIの判定に応じて「タグ付けだけ」を行い、そのタグが付いた注文や問い合わせをスタッフがざっとモニタリングします。問題がなければ、そこで初めて「タグ＋条件に応じた自動メール送信」まで広げる、といったステップ設計にしておくと、非エンジニアでも安心してFlow×AIの条件分岐を運用しやすくなります。

顧客対応シナリオの自動化例 問い合わせ対応やクレーム処理への具体的な活用法

2025年冬のアップデートで追加された顧客関連トリガーを使うと、「問い合わせの内容や感情」を起点に、AIが一次対応を自動で行い、Shopify Flowが次のアクションを振り分ける設計が可能になりました。たとえば、問い合わせフォームやチャットアプリから質問が届いたタイミングで、AIがテキストを解析し、意図（配送・返品・商品仕様など）と感情（不満・困惑・中立）をタグとして付与します。Flow側ではこのタグを条件分岐に利用し、適切な返信テンプレートの選択や、担当者のアサイン、優先度の変更まで自動で行えます。

• よくある質問：在庫確認、配送状況、クーポン利用方法などは、AIが自動返信し、会話ログを顧客タイムラインに保存
• 要確認の問い合わせ：AIが暫定回答の下書きを作成し、Flowがカスタマーサポート担当へタスクを自動割り当て
• 感情スコアが高いクレーム：AIが内容を要約し、Flowが「緊急フラグ」を付けてslackやメールに通知

在庫管理と商品登録の効率化​ 新トリガーを使ったルール設計の実務ステップ

2025年冬に追加された在庫関連トリガーを使うと、「いつ・どの商品で・どんな在庫アクションが起きたか」を起点に、自動で商品情報を整える設計がしやすくなりました。ポイントは、在庫の変化そのものを監視するのではなく、「現場オペレーションに直結するタイミング」をトリガーとして選ぶことです。たとえば、入荷時や在庫閾値を下回った瞬間を起点に、商品ステータスやタグ、コレクションをまとめて更新することで、担当者の確認作業を最小限に抑えられます。

• 在庫が0になったとき：商品を自動で非表示にし、再入荷待ちタグを付与
• 在庫が閾値を下回ったとき：仕入れ担当への通知と補充オーダー用スプレッドシート更新
• 新規SKU追加時：テンプレートから商品説明・メタフィールドを自動反映
• ロケーション別在庫変動時：店舗受け取り可否フラグを自動切り替え

マーケティング施策への応用 セグメント配信やキャンペーン管理の自動化パターン

2025年冬のアップデートで追加されたトリガーとAIアクションを組み合わせると、「誰に」「何を」「いつ届けるか」を、かなり細かく自動化できます。たとえば、AIが顧客の閲覧履歴や購入パターンから関心カテゴリーを推定し、その結果に応じてタグを自動付与し、Flow側でタグ別にメルマガやLINE配信を分岐させるパターンです。これにより、配信先リストの手動メンテナンスを減らしつつ、セグメントの粒度を保てます。

• AI推定タグによるセグメント化：「ギフト需要」「リピート見込み」「値下げ待ち」などのタグを自動付与
• 新トリガーでの配信タイミング制御：「AIスコアが一定値以上」「特定イベントから◯日後」などで起動
• 外部チャネルとの連携：メール配信アプリやLINE公式アカウントへの送信キューを自動生成

キャンペーン管理も、「一度きりの施策」を減らして「再利用できるシナリオ」に寄せることで、運用負荷を抑えられます。AIでクリエイティブ案や件名候補を生成し、Flow側ではキャンペーン期間の開始・終了、在庫状況による一時停止、目標売上達成時の自動終了などを制御する形です。具体的には、以下のような組み立て方が現場で扱いやすく、汎用性も高くなります。

• 共通シナリオ＋条件分岐：基本のフローは1つにまとめ、AIスコア・タグ・購入回数で分岐
• キャンペーン単位のテンプレ化：「新作発売」「季節セール」「在庫調整」など用途別にFlowテンプレートを用意
• 自動停止条件の明確化：売上・在庫・クーポン利用数などをモニタリングし、しきい値を超えたら配信停止

運用開始前に確認したい注意点 テスト方法とトラブルを防ぐ設定チェックリスト

本番運用前には、まず「どこまで自動化してよいか」の範囲を明確にしておきます。AIを使ったトリガーは便利ですが、誤判定がゼロにはならないため、影響範囲の大きい処理（在庫更新、注文キャンセル、返金処理など）は、最初は「ステータス変更のみ」「タグ付けのみ」といった軽いアクションにとどめると安全です。テスト環境が用意しにくい場合は、公開テーマを触らず、下書きテーマ＋限定公開コレクション＋テスト用割引コードを組み合わせて、実店舗のオペレーションに近い形で動作を確認します。

• テスト用注文：自社用のテスト支払い（Bogus Gateway 等）を使い、想定パターンごとに複数注文を作成
• AI判定ログの確認：AIが付与したタグやメタフィールドを一覧で確認し、意図とズレていないかチェック
• 通知先の検証：メール・Slack・Shopify管理画面タスクなど、通知が確実に届くかを運用担当者と一緒に確認
• 業務フローとの整合：倉庫・カスタマーサポートなど、他部署の作業手順と矛盾が出ないかを事前にすり合わせ

今後の拡張を見据えたワークフロー設計 チームで運用しやすいルール作りのコツ

長く運用されるストアほど、ワークフローは「いま必要なもの」だけでなく、「半年後・1年後に誰が触っても迷わないこと」を意識して設計することが重要です。特に、AI連携トリガーや新しい自動化イベントは便利な反面、場当たり的に追加すると全体像が見えづらくなります。そこでまず意識したいのが、フローごとの役割分担と命名ルールです。例えば、注文関連は「Order_◯◯」、在庫関連は「Inventory_◯◯」のように接頭辞を統一し、説明欄には「目的」「対象」「注意点」を必ず残します。

• フロー名：役割がひと目で分かるルール（例：Order_AI_不正検知通知）
• タグ・メタフィールド：意味をチームで共有し、むやみに増やさない
• 編集ルール：本番用・テスト用を分け、更新履歴を簡単に記録する

また、チームで運用しやすくするには、すべてを自動化しようとしないこともポイントです。AIが提案した結果に対して「最終判断だけ人が行う」ステップを残しておくと、現場の感覚を失わずに拡張していけます。その際は、担当者が迷わないように、通知のフォーマットや対応期限、対応後に押すボタンや残すコメントをあらかじめ決めておきます。運用ルールを小さく始めて、月次で見直しながら更新していくと、トリガーが増えても全員が同じ前提で動ける状態を保ちやすくなります。

まとめ｜最後に｜要点まとめ｜まとめとして｜ポイントのおさらい｜今後の展望｜おわりに｜結論｜最後のひとこと｜振り返ってみると｜これからの方向性｜まとめ｜総括｜考察とまとめ

本記事では、2025年冬に追加されたShopify Flowの新しい自動化トリガーと、AIを組み合わせた活用イメージについてご紹介しました。

これらの機能は、「高度なことができるようになった」というよりも、「これまで人の手で行っていた地道な作業を、より正確に・安定して任せられるようになった」と捉えていただくと分かりやすいかと思います。特に、在庫・顧客対応・不正注文対策・マーケティング配信といった、日々の運営で頻度の高い業務ほど恩恵が大きくなります。

一方で、自動化とAIを導入すればすぐに効果が出るわけではなく、

– まずは「どの業務を自動化したいのか」を具体的に洗い出す
– 小さな範囲からテストし、結果を見ながら少しずつ広げていく
– AIに任せる範囲と、人が最終確認すべき範囲をあらかじめ決めておく

といった段階的な進め方が重要です。

もし社内に技術的な担当者がいない場合でも、
「毎週・毎月、これだけは手作業でやっていて負担になっている」
「人的ミスが起こりやすい作業」
といったポイントを整理しておくだけで、パートナーや制作会社への相談もしやすくなります。

2025年冬のアップデートによって、Shopify Flowは「一部の上級者向けツール」から、「日々の店舗運営を支える標準ツール」に一歩近づいたといえます。
今回ご紹介した内容を参考に、まずはひとつでも「人の手から手放せる作業」がないかを見直し、自店舗に合った自動化の取り入れ方を検討してみてください。