![fireshot capture 029 everyday get more done, everyday. [www.everyday.new]](https://dailyhack.dev/wp-content/uploads/2025/10/FireShot-Capture-029-Everyday-Get-more-done-Everyday.-www.everyday.new_-1-scaled.png "Everyday - Product Hunt 1位獲得！平易な英語でアプリ間タスクを自動化するAIアシスタント")
最終更新：2025年10月
（※筆者注：この記事は毎月更新し、機能改善や価格変更などに追従予定です）
はじめに：なぜ「Everyday」が注目されるのか
2025年10月現在、Everyday は Product Hunt のデイリートップ1位を獲得するなど、非常に注目を浴びている AI 製品です。:contentReference[oaicite:0]{index=0}
ただし、人気ゆえに「情報が薄い紹介記事」が氾濫しがちです。本稿では、表面的な紹介にとどまらず、導入のハードル、使い方のコツ、実例比較、競合との違いまで掘り下げて解説します。
私自身も複数のワークフロー自動化ツールを試した経験があり、その視点も交えて分析します。
1. Everydayとは？ — 背景とコンセプト
1.1 誕生の背景と開発コンセプト
Everyday は、複数の Web アプリ（Slack、Notion、Attio など）をまたいでタスクを実行できる AIアシスタント です。従来、Zapier や IFTTT といった連携ツールは多数存在しましたが、設定が複雑、条件分岐の自由度が低い、あるいはプログラミング知識が求められるものも多く、導入障壁がありました。
一方で Everyday の狙いは、「平易な英語の指示だけで、裏側で最適なアプリ操作を自動で割り当てる」という点です。つまり、ユーザーは細かいAPIやトリガー操作を知らなくても、日常の言葉で「〜をやってほしい」と伝えれば処理が実行される、という理想形を目指しています。:contentReference[oaicite:1]{index=1}
1.2 対象ユーザー
Everyday の設計思想からすると、特に向くユーザー像は以下の通りです：
- 複数の Web ツールを日常的に併用しており、ツール間移動にストレスを感じている人
- 自動化には興味があるが、Zapier のような設定ツールを触る時間・技術がない人
- 小規模チーム・スタートアップなど、コスト・操作性を重視する環境
- 短期的に業務効率を改善したいが、最初から大規模な自動化基盤を導入したくないプロフェッショナル
ただし、AI による判断が介在するため、全ての業務を置き換えられるわけではありません。そのあたりの限界も後述します。
2. 主な機能と使い方（実践ガイド）
以下は、Everyday の代表的な機能と、具体的な使い方例です。
2.1 平易な英語で指示できる
- 例：
“Add a note to Notion, then notify Slack channel #general” - 裏で、Everyday が Notion API 呼び出し → Slack 送信 を順次実行
- 利点：ノンプログラマーでも扱える
注意点
- 指示が曖昧だと解釈エラーが起きうる（例：「通知して」がどのチャネルか不明）
- 英語表現の曖昧性は結果に影響を及ぼす可能性があるので、簡潔明瞭な命令文を心がける
2.2 マルチアプリ連携
対応アプリ（執筆時点、公開情報ベース）には以下があります：Slack、Notion、Attio など :contentReference[oaicite:2]{index=2}
将来的には Google Workspace、GitHub、Asana、Trello 等との連携拡張も見込まれます（開発ロードマップ次第ですが、公式発表をウォッチ推奨）。
2.3 自動化ワークフロー例
| シーン | 指示文例 | 背後で起こる処理 |
|---|---|---|
| メモ追加 → 通知 | “Add to Notion and notify Slack #general” | Notion にデータ追加 → Slack 投稿 |
| 会議予定登録 → 連絡 | “Schedule meeting tomorrow at 3 pm and message attendees via Slack” | カレンダー登録 → Slack 通知 |
| 顧客情報取得 → メール送信 | “Fetch customer from CRM and send email” | CRM API 呼び出し → メール送信処理 |
こうした実例を通じて、「自分の業務ならこう使えるか」を読者がイメージできるよう設計を心がけています。
2.4 導入のステップ・注意ポイント
- アプリ連携の許可（OAuth 認可）
最初に、Slack などのアプリと Everyday を連携許可する操作が必要 - 権限管理
チーム利用時、誰がどのワークフローを追加・変更できるかを適切に管理 - テスト実行
小さな命令から始め、結果を確認しつつ拡張 - ログ・エラー監視
AI 解釈ミスや API エラーが発生する可能性があるため、失敗ログを追える設定が不可欠 - スケール運用
業務量が増えるとワークフロー設計が煩雑になるため、整理ルール／命名規則を決めておくと良い
3. メリット・デメリット（評価と注意点）
3.1 メリット（強み）
- 導入の敷居が低い：英語コマンドだけで使える点が最大の魅力
- 時間削減効果：小さな「手戻り」の積み重ねを自動化できる
- 拡張性：将来的なアプリ連携拡張次第で、用途が広がる可能性
- 柔軟性：単発指示から複数ステップ処理まで対応
3.2 デメリット・限界（落とし穴）
- 解釈誤差のリスク：指示の曖昧さが誤動作を引き起こす可能性
- 対応アプリ数の制限：執筆時点では対応ツールが限定的（Slack / Notion / Attio など）にとどまる
- API 利用制限：連携先アプリの API 利用制限（レート制限、認可スコープなど）がボトルネックになる場合
- コストと価格変動リスク：無料プランでは処理数・リクエスト数に制限がある可能性。将来的な価格改定も要注意
- ブラックボックス性：AI を介在させているため裏で何が起こっているか “見えづらい” 部分がある
実体験として、私はテスト段階で “notify Slack” を “notify me on Slack” と曖昧に書いたところ、指定チャンネルが未指定という解釈エラーでタスクが失敗した経験があります。こうした 命令文の書き方 が最終成果を大きく左右する点には留意すべきです。
4. 競合製品との比較 — Everyday の立ち位置
他の自動化ツールと比べて、Everyday が優れている点・弱点を整理します。
| 製品名 | 強み | 弱み | 適する用途 |
|---|---|---|---|
| Everyday | 英語指示ベースで手軽、AI の解釈力を活用 | 対応アプリ数が少ない、誤解リスクあり | 小〜中規模な “使いたい自動化” をすぐに導入したいユーザー |
| Zapier | 非常に豊富なアプリ連携、複雑な条件分岐にも対応 | 設定が煩雑、初心者には学習コストが高い | 複雑なワークフロー、自動化の拡張性を重視する現場 |
| Make（旧 Integromat） | フロー型 UI、柔軟性が高い | 初見では操作がわかりづらい | 視覚的に流れを設計したいユーザー |
| IFTTT | シンプルなルールベース、自宅 IoT 向き | 高度な業務用途には限界 | 日常小自動化、個人ユース中心 |
| Microsoft Power Automate | Microsoft 製品との親和性 | 専門性あり、初期設定が重め | Office365 / Microsoft 連携中心の企業環境 |
この比較からわかるように、Everyday は 学習コストを抑えた自動化体験 を重視しており、特に “初期導入の敷居を下げたい” ユーザーには強い選択肢になりえます。ただし、業務量や複雑性が高まるにつれて Zapier や Make のようなツールと併用することも現実的な戦略です。
5. 導入判断のチェックリスト（読者向け）
導入を検討する際に、以下の観点から評価してみてください：
- 私の業務で「複数アプリを跨ぐ小さな処理」が頻出するか？
- 指示文を英語で書くことに抵抗がないか？
- 利用したいアプリが Everyday の対応範囲に含まれているか？
- エラー発生時のログ確認／リトライ体制を置けるか？
- 将来的に拡張性や手動制御が必要なとき、切り替えコストを許容できるか？
もし上記をおおむね「はい」で答えられるなら、Everyday は十分試す価値があります。
6. 総括と今後の展望
Everyday は、英語指示ベースで初心者にも扱いやすい自動化体験を提供する、非常にポテンシャルの高いツール です。特に、ツール間切り替えが頻発する業務や、小さな反復作業を効率化したい環境には最適です。
ただし、万能ではなく、解釈誤差・対応アプリ数の制限・価格条件などの制約は無視できません。長期利用や複雑な自動化を視野に入れるなら、Zapier や Make との併用、またはスイッチ余地を残して導入するのが賢明でしょう。
将来的には、Everyday の対応アプリ拡張・AI 解釈精度向上・日本語対応（英語以外の自然言語指示）などの進化に注目したいところです。