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GoogleのノーコードAIツール「Opal」とは ~11種類のサンプルワークフローを解説~
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GoogleのノーコードAIツール「Opal」とは ~11種類のサンプルワークフローを解説~

GoogleのノーコードAIツール「Opal」に掲載されている、11種類のサンプルワークフローを解説します。

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GoogleのノーコードAIツール「Opal」とは ~11種類のサンプルワークフローを解説~

2025-09-10 09:36ブログ

メディア分析 データ可視化

2025年7月、Googleが実験的なノーコードAIツール「Opal(オパール)」を発表しました。まだ日本では未リリースのこのツールですが、VPN経由でアクセスして実際に触ってみた印象と、既存のノーコードAIプラットフォーム「Dify」との比較を交えながら、その可能性と課題を探っていきます。

目次[非表示]

  1. はじめに - なぜ今、ノーコードAIツールに注目すべきか

  2. AIアプリを自然言語だけで作る新時代

  3. 「~するアプリ作って」でワークフローが形成

  4. 基本機能解説

  5. 使用可能モデル

  6. 出力形式

  7. アセット

  8. サンプルワークフロー解説

  9. 1.Blog Post Writer(リサーチ&ブログ執筆アプリ)

  10. 2.Book Recs(書籍探索アプリ)

  11. 3.Business Profiler(インターネット上での自社ビジネスの正確な把握)

  12. 4.City Builder(AI生成のビジュアルを用いたゲームコンセプトを作成する)

  13. 5.Fashion Stylist(特定の機会にふさわしい天候に合わせた服装をコーディネートする)

  14. 6.Generated Playlist(現在の気分に合わせたプレイリストを作成(YouTubeリンク付き)

  15. 7.Learning with YouTube(YouTube動画をクイズに変換して学習に活用)

  16. 8.Product Research(製品のパーソナライズレポートを取得)

  17. 9.Social Media Post(ビジネス向けソーシャルメディア投稿作成)

  18. 10.Spelling Bee(単語と例文を聞いてスペルを当てる)

  19. 11.Video Marketer(ターゲット層に向けたAI動画広告作成)

  20. Opalの特長とDifyとの違い

  21. 【特長1】データ型を気にしなくてよい

  22. 【特長2】ディープリサーチ機能の標準装備

  23. 【特長3】各種Googleサービスとのネイティブ連携

はじめに - なぜ今、ノーコードAIツールに注目すべきか

ChatGPTの登場から約3年、企業のAI活用は「業務に組み込む」段階へと進化しています。

しかし、実際にAIを業務に組み込もうとすると、プログラミングスキルの壁、システム連携や使用モデルの複雑さ、そして開発コストという3つの大きな障壁に直面します。

こうした課題を解決するため、2025年7月、Googleより実験的なノーコードAIツール「Opal(オパール)」が発表されました。

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まだ日本では未リリースのこのツールですが、VPN経由だとアクセス可能です。今回は起動時に表示される11個の全サンプルコードを解説し、代表的ツールDifyとの違いなどを探っていきたいと思います。

AIアプリを自然言語だけで作る新時代

Opalは、AIアプリ開発を「自然言語」という究極のインターフェースで解決しようとする野心的な試みで、「〜するアプリを作って」と話しかけるだけで、AIがワークフローを自動生成してくれるアプリです。

いわゆる「バイブコーディング」の一種であり、言葉の指示だけでアプリを作れるアプリケーションです。

【必然の未来】もう高収入のエンジニアは要らなくなる?凄すぎる「バイブコーディング」を完全解説(Replit/AIエージェント/生成AI/プログラミング/cusor/devin/解説:後藤直義、森川潤) - YouTube

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ノーコードAIツールとしては、Difyが主流となっていますが、Opalは具体的にどのような違いがあるのでしょうか。

両者共にブロック単位で入力と出力を珠々つなぎにしていく流れは同一です。

この2つの構築フローを比較した際の最大の違いは、自然言語の指示からワークフローを作れてしまうことでしょう。

「~するアプリ作って」でワークフローが形成

この自然言語指示だけで構築が始まる挙動は、ReplitやClaude Codeなどのエージェントコーディングツールにイメージが近いかもしれません。

【広報×AIの新時代】Claude Codeで実現する広報DX | 広報・PR支援の株式会社ガーオンClaude Codeで広報業務を劇的効率化。プレスリリース自動生成から記者視点評価まで実現する広報DXの実践法を解説します。広報・PR支援の株式会社ガーオン

例えばこのブログの文章を自動生成したいとします。Opalを起動し、以下を入力してみます。

「Googleが新しく出したノーコードアプリ開発ツールopalの特徴や口コミを検索で調べて、その機能をDifyと比較して紹介するブログ記事を5000文字で書くフローを作ってください。平行してブログのアイキャッチも画像で作り画像を2パターン出力してください。なお全て日本語でプロンプトを作ってください。」

すると初手として自動的に以下のようなワークフローを生成してくれました。

Dify同様、あるノードの出力が他のノードの入力となり、それを最終的にoutputにつなげる形です。

このようにワークフローそのものをゼロベースで自然言語で作成できるのが最大の特長です。各ステップは以下のようになっていました。

<このワークフローの流れ>

  1. 入力(トピック)

  2. クエリ作成/検索ツール(Gemini 2.5 Flash)

  3. ディープリサーチ(Deep Reserch with Gemini 2.5 Flash)

  4. コンテンツ作成(Gemini 2.5 Flash)

  5. 画像生成用テキストプロンプト生成(Gemini 2.5 Flash)

  6. イメージ生成(Gemini 2.5 Flash Image)

  7. 出力(Webpage with auto-layout)

Opalは出力フォーマットを柔軟に選べることも特長で、以下のようなHTMLであったり、Googleスプレッドシート、Googleスライドといったもので出力することもできるようです。

以下のような画像も付けてくれました。

基本機能解説

使用可能モデル

まずは選択可能なAIモデルと設定ツールを見てみます。

設定可能なモデルには「Gemini2.5」のFlashとProが用意されており、エージェントタイプ?として「プラン&実行」と「ディープリサーチ」も用意されています。

画像ではImagen4、Gemini 2.5 Flash Image。音声はAudioLM。動画はVeo。そして音楽生成のLyria2も用意されています。

出力形式

opal output

出力形式には、ユーザーが指定した通りに出力する「Manual layout」と、WebPageとしてHTMLで出力する「Webpage with auto-layout」を選ぶことができます。

さらに、Googleドキュメントやスライド、スプレッドシートなどを選ぶことも可能です。

アセット

opal asset

入力データ形式として、ファイル/Googleドライブ/YouTube/テキスト/ペイントなどが選ぶことができます。

YouTubeはリンクをそのまま入力して使えるため、色々と便利な使い方ができそうです。

サンプルワークフロー解説

さて、ここからは実際に2025年9月時点で表示されている、11個のサンプルのワークフローをそれぞれ解説していきたいと思います。

1.Blog Post Writer(リサーチ&ブログ執筆アプリ)

Researches a topic and writes a blog post about it (あるトピックについて調査し、それについてブログ記事を書く)

最初のワークフローはブログポストライターです。これはトピックを調査し、それに関するブログ記事を作成するというものです。入力データはGet Topicで設定されています。

<ワークフローの流れ>

  1. 入力(トピック)

  2. 検索(Plan and Execute with Gemini 2.5 Flash)

  3. 概要作成(Gemini 2.5 Flash)

  4. バナー作成(Gemini 2.5 Flash Image)

  5. 本文作成(Gemini 2.0 Flash)

  6. 出力(Webpage with auto-layout)

このワークフローの特徴は、最初に検索を入れ、その検索結果から本文の前にアウトラインを作成しているところです。

2の検索ブロックでは、「Search Web」と「Get Webpage」の2つのツールが使われています。

ちなみにツールには当初4つの機能が付けられているようです。

GenerateブロックにSearch Webを付けると検索機能をオンにでき、Get Webpageを付けるとスクレイピング機能をオンにできるようです。

opal get web pages

ツールのパラメーターを見ていくと、システムプロンプトも設定されていることも分かります。現在の日時なども含まれています。

2.Book Recs(書籍探索アプリ)

Get book recommendations and discover your next favorite read(おすすめの本を見つけて、次のお気に入りの一冊を見つけよう)

opal sample2

<ワークフローの流れ>

  1. 入力(書籍テーマ)

  2. 書籍推薦リスト生成(Gemini 2.5 Flash)

  3. 1行要約作成(Gemini 2.5 Flash)

  4. 推奨理由生成(Gemini 2.5 Flash)

  5. 購入リンク作成(Gemini 2.5 Flash/検索ツール)

  6. 出力(Webpage with auto-layout)

このサンプルは正常に出力されませんでした。

書籍を探すのであれば、Googleブックスを間に挟んだほうが良さそうな気がします。

3.Business Profiler(インターネット上での自社ビジネスの正確な把握)

An accurate glimpse of how the internet sees your business

opal business profiler

<ワークフローの流れ>

  1. 入力(URL)

  2. リサーチ(Gemini 2.5 Flash/検索ツール/マップ検索/スクレイピング)

  3. 出力(Gemini 2.5 Flash)

このアプリはURLからサイトの中身を調べるもので、特段面白みはありませんでした。

4.City Builder(AI生成のビジュアルを用いたゲームコンセプトを作成する)

Create a game concept with AI-generated visuals

opal city builder

このワークフローはゲームコンセプトを作り上げるもののようです。場所とゲームジャンルを入れることで、そこからゲームのアイディアを作り上げます。

<ワークフローの流れ>

  1. 入力1(場所)

  2. 入力2(ゲームジャンル)

  3. 場所情報の取得(Gemini 2.5 Flash/Search Map)

  4. 天気情報の取得(Gemini 2.5 Flash/Get Weather)

  5. ゲームコンセプト生成(Gemini 2.5 Flash)

  6. コンセプト画像生成(Gemini 2.5 Flash/Gemini 2.5 Flash Image)

  7. コンセプト動画生成(Gemini 2.5 Flash/Veo)

  8. 出力(Webpage with auto-layout)

以下は「東京/格闘ゲーム」と入力した際の画像出力です。

opal city builder

5.Fashion Stylist(特定の機会にふさわしい天候に合わせた服装をコーディネートする)

Create a weather appropriate outfit for a specific occasion

opal fashion

<ワークフローの流れ>

  1. 入力1(場所)

  2. 入力2(性別/シーン/好きな格好)

  3. 天気情報の取得(Gemini 2.5 Flash/Get Weather)

  4. ファッションコーディネート生成(Gemini 2.5 Flash)

  5. 天気予報生成(Gemini 2.5 Flash)

  6. コーディネートイメージ生成(Gemini 2.5 Flash/Imagen 4)

  7. 出力(Manual-layout)

東京・男性・散歩・涼しい格好で以下のような画像が出力されました。

opas fashion

6.Generated Playlist(現在の気分に合わせたプレイリストを作成(YouTubeリンク付き)

Create a playlist for your current mood with YouTube links

opal playlist

<ワークフローの流れ>

  1. 入力(好きな音楽ジャンル)

  2. プレイリスト生成(Gemini 2.5 Flash)

  3. カバーイメージ生成(Gemini 2.5 Flash/Imagen 4)

  4. YouTubeリンク調査(Plan and Execute with Gemini 2.5 Flash/Search Web)

  5. 楽曲紹介生成(Gemini 2.5 Flash)

  6. 出力(Webpage with auto-layout)

リンク生成はvertex経由で上手く生成されませんでしたが、Search WebでYouTubeリンクをしっかりと拾ってきてくれるようです。

7.Learning with YouTube(YouTube動画をクイズに変換して学習に活用)

Turn your YouTube video into a quiz to help you learn

opal youtube

<ワークフローの流れ>

  1. 入力(YouTube URL)

  2. YouTube文字起こし(Gemini 2.5 Flash)

  3. 学習ポイント生成(Gemini 2.5 Flash)

  4. クイズ生成(Gemini 2.5 Flash)

  5. 出力(Webpage with auto-layout)

このあたりはNotebookLMがあれば事足りるフローかもしれません。一応最後の出力で正解が分かるインタラクティブHTMLが出力されました。

8.Product Research(製品のパーソナライズレポートを取得)

Get a personalized report for the product you want to research

opal product research

<ワークフローの流れ>

  1. 入力(製品名/補足)

  2. 検索(Gemini 2.5 Flash/Search Web/Get Webpage)

  3. レポート生成(Gemini 2.5 Flash)

  4. 出力(Webpage with auto-layout)

このサンプルフローのレポート作成プロンプトには、「Take a Deep Breath(深呼吸をしろ)」というのが入っていて面白かったです。

例えば「ノーコードAIツール」と入れ、「日本語対応」を補足情報として伝えると、以下のようなアウトプットが出力されました。

9.Social Media Post(ビジネス向けソーシャルメディア投稿作成)

Create a social media post for your business

<ワークフローの流れ>

  1. 入力(URL/特長/画像)

  2. 検索(Gemini 2.5 Flash/Search Web/Get Webpage)

  3. キャプション生成(Gemini 2.5 Flash)

  4. 画像生成(Gemini 2.5 Flash)

  5. 出力(Manual layout )

試しにテスラのモデル3を入力し、補足にAI Overviewsの内容を入れてみると以下のような投稿になりました。

10.Spelling Bee(単語と例文を聞いてスペルを当てる)

Hear a word and example sentence, then spell it

<ワークフローの流れ>

  1. 単語生成(Gemini 2.0 Flash)

  2. 文章生成(Gemini 2.5 Flash)

  3. 音声用スクリプト生成(Gemini 2.5 Flash)

  4. 音声出力(AudioLM)

  5. 入力(スペル)

  6. チェック(Gemini 2.5 Flash)

このフローは音声出力のAudioLMを使ったサンプルです。もう少し良い例があるような気もしますが、音声出力とインプットを繋げる発想を貰えるサンプルでした。

11.Video Marketer(ターゲット層に向けたAI動画広告作成)

Creates AI video ads with your product and target audience

最後に一番ビジネスガチっぽいのが登場しました。

<ワークフローの流れ>

  1. 入力(製品名)

  2. 入力(ターゲット)

  3. リサーチ(Plan and Execute with Gemini 2.5 Flash/Search Web/Search Wiki/Get Webpage)

  4. テキスト生成(Gemini 2.5 Flash)

  5. 動画概要生成(Gemini 2.5 Flash)

  6. 動画生成(Veo)

  7. 出力(Webpage with auto-layout)

このサンプルは動画生成モデルのVeoの凄さが際立つサンプルです。一部「Search Wiki」というメニューにはないツールが使われていました。

以上、11種類のサンプルワークフローとなります。Dify以上にサンプルワークフローがつまらないことが分かりました。もう少しユーザーが驚くようなワークフローを紹介してもらいたいものです。

Opalの特長とDifyとの違い

【特長1】データ型を気にしなくてよい

Difyは、アレイ型、ストリングス、オブジェクトといったものをしっかりと入出力のマッチングをしないとエラーになってしまいます。そして、エラーメッセージが非常に分かりにくいです。なので、ここでつまずく方が多いと思います。Googleオーパルでは全くこういうことがなく、データ型を気にせずに直感的に使うことができます。

Dify:アレイ型、文字列、オブジェクト型の厳密な型マッチングが必須(エラーメッセージも難解)

Opal:データ型を意識せず直感的に操作可能 → 開発速度向上

【特長2】ディープリサーチ機能の標準装備

Difyでは 自ら設定 するか、もしくはFireCrawlerなどの機能として使うしかなかったディープリサーチをopalでは初手から使うことができます。(なおディープリサーチはOpenAIがAPIとしても公開しており、"o3-deep-research"というモデルであれば対応できます)

Dify:手動設定またはFirecrawl等の外部連携が必要

Opal:初期状態から利用可能(OpenAIのo3-deep-researchモデル相当の機能)

【特長3】各種Googleサービスとのネイティブ連携

Google系ドキュメントを最初から連携出力可能となっているため、スプレッドシートに収集したデータをそのままアウトプットするといったことも可能となっています。これは非常に大きいことではないでしょうか。

スプレッドシート、ドキュメントへの直接出力

データ収集→加工→出力の一気通貫フローを実現

業務効率化の決定打となる可能性大

以上、opalのサンプルフロー解説記事でした。

生成AI時代に入り、適切な環境における適切なツールを、いかに素早く使いこなすかがビジネスパーソンの重要課題となってきています。

当社では、企業のDX課題解決としてDifyやOpalを活用したAI導入支援を行っています。

ご相談等フォームよりお気軽にご相談ください。

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