Gmail返信を自動化！n8nスレッド下書き術
n8nとLLMを活用し、受信メールに対してAIが回答を生成し、Gmailのスレッド内に自動で下書きを保存する高度な自動化ワークフローを解説します。
学習ポイント
- Gmailの標準アクションでは困難な「スレッド内への下書き保存」を実現する方法
- データの絞り込み(Edit Fields)やHTML変換、Base64エンコードなどのデータ処理手順
- APIリクエスト(HTTP Request)を用いたGmailとの高度な連携設定
この動画では、n8nを使用してGmailの受信メールに対する返信案をAIで生成し、元のメールスレッドに紐付いた形で下書き保存するシステムを構築します。
1. データの絞り込みと準備 (Edit Fields)
Gmailトリガーで取得した膨大なデータから、必要な情報（Thread ID、本文、件名、送信元、Message ID）のみを抽出します。これにより、後続のノードでの設定ミスを防ぎ、ワークフローを簡潔に保ちます。
2. LLMによる返信文生成と形式変換
抽出した本文をもとに、LLM（GeminiやGPT-4など）が返信内容を考案します。生成されたテキストはマークダウン形式であることが多いため、Gmailで正しく表示されるよう「Markdown to HTML」ノードを使用してHTML形式に変換します。
3. APIリクエストのためのデータ加工
Gmail APIでスレッド返信を行うには、特定の作法（RFC 5322形式）が必要です。Edit FieldsノードでToやSubject、In-Reply-To、Referencesを含むJSON構造を作成し、コードノードを用いて全体を「Base64形式」にエンコードします。この処理が、APIを通じてGmailが内容を理解するために不可欠なステップとなります。
4. HTTP Requestによる最終実行
最後にHTTP Requestノードを使用し、Gmail APIの「drafts」エンドポイントに対してPOSTリクエストを送ります。認証にはOAuth2を使用し、準備したBase64データを送信することで、指定したスレッド内にAI生成の返信案が下書きとして保存されます。
**紹介されるツール・サービス:**
n8n (自動化プラットフォーム)
Gmail API
Google Gemini / OpenAI (LLM)
Dify (ナレッジ連携の例として言及)