Flows

この記事は翻訳版です。英語版が参照用であり、疑義が生じた場合には英語版が適用されます。

Flowsは、Spacesで構築したプロセスを、誰でも実行できる単一の再利用可能なワークフローに変換します。モデル、入力、出力を接続してロジックを一度構築し、それをFlowとして公開します。その後、共有された相手はいくつかのフィールドに入力するだけで出力を得ることができ、背後にあるノードに触れる必要はありません。

Flowは、3ステップの画像チェーンからマルチモデルの制作パイプラインまで、あらゆる規模のプロセスに対応します。Spacesで構築できるものであれば、Flowに変換可能です。公開後は、Flowsギャラリーから、Spaces内のノードとして、ClaudeやChatGPTのようなチャットアシスタントから、あるいはAPIを通じて直接実行できます。

このページについて

• Flowsの仕組み
• Flowを作成する
• Flowを実行する
• Flowsを共有・パーソナライズする
• 優れたFlowを構築するためのヒント
• よくある問題
• コンテンツの権利

Flowの仕組み

すべてのFlowには、それを作成する「ビルダー」と、それを使用する「ランナー」という2つの側面があります。

ビルダーは、Spacesでワークフローを設計・維持します。モデルを接続し、ランナーに表示する入力項目を決定し、出力の見た目を設定し、アクセス権を持つユーザーを選択します。Flowは、チーム、特定の共同作業者、あるいは世界中の誰とでも共有できます。

ランナーは、Flowがどのように構築されたかを知る必要はありません。Flowを開いて入力項目を埋めるだけで、出力が得られます。ノードや学習曲線は不要です。さらに活用したい場合は、任意のFlowをパーソナライズできます。これにより、元のプロセスが自分のスペースにコピーされ、自由に調整できるようになります。

Flowの目的は、摩擦を取り除くことです。複雑な部分は舞台裏に隠され、それを利用する人々は、作成方法の説明を受ける代わりに、結果だけを受け取ることができます。

ヒント

Flowは、製品ビジュアル、多言語でのキャンペーン素材、一貫性のあるキャラクターやブランド素材、あるいは数百枚の画像を一度に処理するバッチ処理など、小さなバリエーションを加えて繰り返すプロセスに最適です。

フローを作成する

フローはSpacesで作成されます。フローを構築できるのはここだけです。

1. Spacesでプロセスを構築する

   通常通りにデザインします。モデルを接続し、入力を設定し、出力を定義してください。

2. 一度テストする

   Spaceを実行して、期待通りの結果が得られるか確認してください。

3. フローとして公開する

   Spaceから数回クリックするだけで完了します。

4. 実行者に表示する内容を定義する

   各入力フィールドに名前を付け、必要に応じてデフォルト値を設定し、出力の表示方法を選択してください。Magnificがプロセスからインターフェースを自動的に構築します。

5. フローに名前を付けて説明する

   何をするものか、何を入力すべきかがわかるよう、明確な名前と説明を付けてください。

公開後も、いつでもフローを編集できます。インターフェースを調整したり、Spacesで内部プロセスを更新して再公開したりすることが可能です。

ヒント

実行者はノードのロジックではなく、ラベル付けしたフィールドのみを確認します。入力名は「画像1」ではなく、「白い背景の製品写真をアップロード」のように、わかりやすい指示として記述してください。明確なラベルこそが、フローをセルフサービス化する鍵です。

フローを実行する

フローを実行するために、SpacesやMagnificを開いておく必要はありません。作業スタイルに合わせて、いくつかの実行方法が用意されています。

Standaloneは、もっとも高速に実行できる方法です。ギャラリーからフローを選択し、入力内容を入力して実行します。これは、オーバーヘッドなしで出力を必要とする実行者に最適なモードです。

Spaces内では、フローがノードになります。フローをボードに追加すると、入力、出力、設定が完全に保持されたままの状態になります。これにより、フローを連結できるため、あるフローの出力を次のフローの入力として使用できます。たとえば、ビジュアル生成フローをバリエーションフロー、翻訳フロー、サイズ変更フローへと連結し、複雑なプロセスを整理された接続チェーンに変えることができます。

チャットアシスタントからは、MCPを通じてフローを実行します。MagnificはModel Context Protocolをサポートしているため、コードを書くことなく、ClaudeやChatGPTなどのMCP互換アシスタントから保存済みのフローを実行できます。Magnificをアシスタントに接続して特定の入力でフローを実行するよう指示すれば、あとはアシスタントが処理します。

APIからは、プログラムでフローを実行します。入力内容を送信してタスクIDを取得し、準備ができたら結果を読み込むか、Webhookを設定してMagnificから通知を受け取ります。

クレジット

フローの実行には、基盤となるツールと同様に、既存のクレジット残高が消費されます。フロー内のすべての生成がカウントされるため、複数の出力を生成するフローでは、その合計が消費されます。MCPやAPIの実行に対する個別の請求はありません。

Flowsを共有・パーソナライズする

Flowが公開されたら、ワンクリックで共有できます。Shareボタンは、Spaces内とスタンドアロンモードの両方で利用可能です。Flowをチームに送信したり、クライアントと共有したり、公開ギャラリーに投稿したりできます。

Flowを実行できる人は誰でも、それをパーソナライズできます。パーソナライズすると、元のプロセスが新しいスペースにコピーされ、編集、調整、そして独自のFlowとして再公開できるようになります。こうして、単一のFlowがチーム全体で構築する共有のクリエイティブ・インフラへと成長していきます。

アクセス

共有Flowにアクセスできるユーザーは、プランとワークスペース内での役割によって異なります。役割と権限については、TeamプランおよびBusinessプランに関する記事をご覧ください。

優れたFlowを構築するためのヒント

1. 入力項目には明確な名前を付ける。実行者はロジックではなく、ラベル付けされた内容のみを確認します。すべての入力フィールドを直感的に理解できるようにし、説明が不要な状態にしましょう。
2. 共有前にテストする。まずはギャラリーから自分でFlowを実行してみてください。作成者にとって当たり前のことでも、初めて実行する人にとってはそうではない場合があります。
3. シンプルに始める。常にメンテナンスが必要な20ステップのチェーンよりも、確実に動作する3ステップのチェーンの方が有用です。
4. デフォルト値を戦略的に活用する。変更頻度の低いフィールドをあらかじめ入力しておくことで、Flowを実行するユーザーの負担を軽減できます。
5. シーケンスで考えましょう。もっとも強力なフローは、つながりを意識して設計されています。最初からチェーン接続を念頭に置いて構築してください。

よくある問題

• フローが予期しない結果を出力しました。まずは、入力内容がラベルと一致しているか確認してください。ほとんどの問題は、フローがクリーンな製品ショットを想定しているのに対し、情報量の多い写真を指定するなど、誤った種類の入力を提供することで発生します。入力が正しいにもかかわらず結果が誤っている場合は、プロセス自体の更新が必要な可能性があるため、フロー作成者に連絡してください。
• 共有されたフローが見つかりません。自分またはチームに共有されているか、自分のロールにアクセス権があるかを確認してください。共有フローへのアクセス権は、プランおよびワークスペースのロールによって異なります。
• 実行が途中で失敗しました。フローは複数のステップを順番に実行するため、生成がブロックされたりタイムアウトしたりするなど、いずれかのステップで失敗すると実行が停止します。もう一度実行してみてください。同じステップで失敗し続ける場合は、Spacesでフローを開き直して修正する必要があるかもしれません。
• フローの実行で予想以上のクレジットが消費されました。フローは、内部で行われるすべての生成に対してクレジットを消費します。バリエーション、言語、またはフォーマットにわたって複数の出力を生成するフローは、それらすべての合計コストがかかります。フローの説明を確認し、1回の実行で何回生成が行われるかを確認してください。

コンテンツの権利

フローを実行して作成したコンテンツは、Magnific上の他の生成物と同じライセンスに従います。生成されたものは、プラットフォームの利用規約に従い、ユーザー自身の所有物となります。