title: ロジックノード / 条件分岐 translationKey: logic-node-conditional-branching description: ロジックノード(条件分岐)は、チャットボットや自動化ワークフローにおいて条件を評価し、ユーザー入力やコンテキストに基づいて動的にパスを振り分けます。 keywords:

• ロジックノード
• 条件分岐
• チャットボット
• 自動化
• ワークフロー category: AI Chatbot & Automation type: glossary date: ‘2025-12-19’ lastmod: ‘2025-12-19’ draft: false e-title: Logic Node / Conditional Branching term: ろじっくのーど / じょうけんぶんき url: “/ja/glossary/Logic-Node—Conditional-Branching/”

ロジックノードとは?

ロジックノードは、チャットボットや自動化ワークフローにおけるモジュール式の意思決定ブロックで、ユーザーの選択、変数、システム状態などの条件を評価し、それに応じてフローを分岐させます。これは、カスタムルールに基づいてワークフローが分岐する「意思決定ポイント」を表し、ユーザー入力や変化するコンテキストに対して動的でインテリジェントな応答を可能にします。

条件分岐ノード、If/Then分岐、分割アクション、条件ノード、スイッチノード、または分岐ノードとも呼ばれるロジックノードは、現代の自動化プラットフォームにおける基本的な構成要素です。これらは線形ワークフローを、複雑なビジネスロジックやユーザーインタラクションを処理できる洗練された適応型システムに変換します。

コア機能: ロジックノードは、ワークフローがユーザー入力やコンテキストに動的に応答できるようにし、選択やデータに基づいてユーザーを特定のアクションにルーティングし、ビジネスルール(適格性チェック、エスカレーション、承認)を実装し、タグ、ユーザープロパティ、履歴に基づいて体験をパーソナライズし、複雑な意思決定プロセスを自動化することで手動介入を削減します。

条件分岐を使用する理由

動的応答: ワークフローはユーザー入力にリアルタイムで適応し、硬直した事前定義されたパスに従うのではなく、コンテキストに適した応答を提供します。

インテリジェントルーティング: 問題の種類、緊急度、顧客ティアに基づいて、手動介入なしにサポートリクエストを適切なチーム(技術、請求、機器)に振り分けます。

ビジネスルールの実装: 適格性チェック、多段階承認、コンプライアンス要件、例外処理を含む複雑なビジネスロジックを、自動化ワークフローに直接エンコードします。

大規模なパーソナライゼーション: ユーザータグ、CRMプロパティ、購入履歴、行動パターンに基づいて、個別設定なしでカスタマイズされた体験を提供します。

プロセス自動化: ルーチンシナリオの手動意思決定を排除し、人間のエージェントを判断と共感を必要とする複雑で高価値なインタラクションに解放します。

シナリオ例: 顧客が「問題を報告」を選択 → ボットが詳細を尋ねてチケットを作成。顧客が「注文状況を確認」を選択 → ボットが注文情報を取得して追跡更新を提供。顧客が「請求に関する質問」を選択 → ボットが会話の全コンテキストとともに請求部門にルーティング。

コア機能と能力

条件評価

変数、ユーザー入力、システム状態、タイムスタンプ、外部データソースを使用して、単一または複数の条件を定義します。複雑なブール論理(AND、OR、NOT)のサポートにより、実世界のビジネス要件に合致する洗練された決定木が可能になります。

フロー制御と分岐

条件評価結果に基づいて、実行を異なるノードやアクションにルーティングします。複数の分岐パスのサポートにより、並列処理、フォールバック処理、プライマリパスが失敗した場合の優雅な劣化が可能になります。

コンテキスト変数管理

会話またはワークフローコンテキストで変数を読み書きし、複数のインタラクションにわたって状態を維持します。変数は、ユーザー設定、トランザクションデータ、セッション情報、一時的な計算結果を保存できます。

ネストされたロジックのサポート

多層条件構造(「Aの場合、Bをチェック;そうでなければCの場合、Dをチェック;そうでなければEを実行」)を構築し、人間の推論プロセスを反映する複雑な意思決定を可能にします。

ビジュアル表現

ほとんどのプラットフォームは、ロジックノードを接続および設定するためのドラッグアンドドロップエディタを提供し、複雑なワークフローを非技術的な関係者にも理解可能にし、協調設計を可能にします。

ノーコード/ローコード設定

フォームベースの入力を備えたグラフィカルインターフェースを通じてロジックを設定しますが、高度なシナリオでは最大限の柔軟性のためにスクリプトや疑似コードを活用する場合があります。

タイプと分岐パターン

二分決定(If/Then)

単純な真/偽評価で、2つのパスのいずれかにフローを誘導します。はい/いいえの質問、ブールチェック、存在/不在検証に最適です。

多方向分岐(Switch/Case)

単一の変数を複数の離散値に対して評価し、各ケースに適切な分岐にルーティングします。メニュー選択、ステータスコード、カテゴリ分類に効率的です。

分割アクション

ユーザー入力、コンテキスト変数、ランダム化に基づいて分岐します。A/Bテスト、負荷分散、ユーザー特性に基づく動的コンテンツ配信に使用されます。

条件評価

複数の演算子とオペランドを持つ複雑な式を受け入れる汎用条件ノード。数学的比較、文字列マッチング、正規表現パターン、カスタム関数をサポートします。

反復ロジック(Loop、Break、Continue)

コレクションの処理、リトライロジック、条件が満たされるか制限に達するまでの繰り返し検証チェックのためのループ構造を実装します。

ランダム分岐

A/Bテスト、機能ロールアウト、同等のサービスエンドポイント間の負荷分散のために、複数のパスにトラフィックをランダムに分散します。

多層分岐

複数の評価段階と相互依存する条件を持つ複雑な決定木を可能にするネストされた条件構造。

実装ガイド

プラットフォーム非依存の設定手順

ワークフロービルダーへのアクセス: 自動化プラットフォーム(Yellow.ai、HubSpot、Slack Workflow Builder、TextItなど)を開きます。

フローへの移動: 条件ロジックが必要な特定のワークフロー、ジャーニー、ダイアログタスクを見つけます。

ロジックノードの追加: ノードパレットでLogic、If/Then、Condition、Split Actionを見つけます。適切な意思決定ポイントでキャンバスにドラッグアンドドロップします。

条件の定義:

• 評価するプロパティまたは変数を指定
• 比較演算子を選択(等しい、含む、より大きい、より小さい、リスト内)
• ターゲット値または式を入力
• AND/ORロジックで追加条件を設定

分岐の接続: 各条件分岐を後続のアクションに配線し、すべての可能な結果に対して完全な実行パスを作成します。

フォールバックの設定: 明示的に一致しない条件のデフォルト分岐を定義し、予期しない入力の優雅な処理を保証します。

徹底的なテスト: プラットフォームのプレビューツールを使用して、すべての入力バリエーション、エッジケース、エラー条件に対する正しい分岐を検証します。

Kore.ai固有の実装

Kore.aiのロジックノードは、複雑なダイアログ管理のためのスコープ分離を提供するBot Actionノード内に追加する必要があります。

手順:

1. 分岐が必要なダイアログタスクを開く
2. Bot Actionノードを追加または展開
3. Logic Nodeを挿入(Component Propertiesタブが表示される)
4. NameとDisplay Nameを設定
5. スコープ管理のために変数名前空間を割り当て
6. Manage Context Variablesを使用して変数を定義/更新(例:_context.BotUserSession.<variable_name>_)
7. タグまたはダイアログ固有のメタデータのInstance Propertiesを設定
8. 次のノード実行を制御する条件文でConnection Propertiesを定義
9. 保存して分岐を視覚的に接続

設定プロパティ

Component Properties(グローバル)

Name: プログラム参照とデバッグのための内部識別子。

Display Name: チームコミュニケーションのためにビジュアルエディタに表示されるユーザーフレンドリーなラベル。

Variable Namespaces: タスクまたはノードレベルの分離を保証する変数のスコープ管理により、命名の競合を防ぎます。

Context Variable Management: 会話コンテキストで変数を作成、読み取り、更新するためのインターフェースで、複数のターンにわたって状態を維持します。

Component Propertiesへの変更は、ワークフロー全体のロジックノードのすべてのインスタンスに影響します。

Instance Properties(ローカル)

Tags: 追跡、セグメンテーション、分析、下流の条件処理のためのカスタムメタデータ。

Dialog-Scoped Settings: 同じノードテンプレートの他の使用に影響を与えることなく、現在のダイアログインスタンスに固有の設定。

Instance Propertiesは現在のノードインスタンスにのみ適用され、グローバルな影響なしにカスタマイズを可能にします。

Connection Properties

Conditional Connections: 評価された条件に基づいて次に実行されるノードを定義し、動的ルーティングを作成します。

Fallback Path: 条件が一致しない場合のデフォルト分岐で、ワークフローが予期せず終了しないことを保証します。

Intent/Entity Integration: 分岐決定で検出されたインテントまたは抽出されたエンティティ値を使用し、NLP機能を活用します。

プラットフォーム固有の制限が適用される場合があります—例えば、Kore.aiはロジックノード接続をBot Actionノードスコープに制限します。

条件ロジック構文

一般的な演算子

等価性: ==(等しい)、!=(等しくない)

比較: >(より大きい)、<(より小さい)、>=(以上)、<=(以下)

文字列操作: contains、starts_with、ends_with、matches(正規表現)

リスト操作: in(メンバーシップ)、not_in

論理演算子: and、or、not 複数の条件を組み合わせるため

式の例

if (user_response == "yes" && account_verified) {
    go_to("CompleteTransaction");
} else if (user_response == "yes" && !account_verified) {
    go_to("VerifyAccount");
} else if (user_response == "no") {
    go_to("CancelProcess");
} else {
    go_to("ClarifyIntent");
}

プラットフォーム固有の構文

HubSpot: If/then branchesタブを通じて設定し、コンタクトプロパティ、フォーム応答、エージェントの可用性ステータスに基づいてルールを追加します。

Slack Workflow Builder: ドロップダウン値、フォームフィールドの内容、チャネルデータ、カスタム変数から基準を選択します。

TextIt: 正規表現検証と変数評価をサポートするドラッグアンドドロップ分割ノードを備えたビジュアルフローエディタ。

実用的なアプリケーション

ユーザー応答処理

明示的な選択(はい/いいえ、メニュー選択)または暗黙的なシグナル(メッセージのトーン、キーワードの存在、応答の長さ)に基づいてルーティングします。

サポートチケットルーティング

問題の種類、顧客ティア、SLA要件、技術的複雑さの指標に基づいて、問い合わせを専門チームに振り分けます。

多段階承認

階層的な承認ワークフロー(チームリーダー → 部門長 → 財務ディレクター)を、自動エスカレーションとタイムアウト処理とともに実装します。

体験のパーソナライゼーション

ユーザーセグメント、購入履歴、エンゲージメントレベル、人口統計データに基づいて、コンテンツ、トーン、オファーをカスタマイズします。

データ検証

処理前に電話番号、メールフォーマット、郵便番号、クレジットカード番号を検証し、検証が失敗した場合は修正を促します。

A/Bテスト

機能テスト、メッセージング最適化、コンバージョンファネル分析のために、ユーザーを実験的なバリアントにランダムに割り当てます。

エラー回復

入力が曖昧、無効、または予想されるパラメータの範囲外の場合、フォールバックパス、明確化ダイアログ、人間へのエスカレーションにルーティングします。

実世界の例

Eコマース注文状況

ボットが尋ねる:「今日は何をお手伝いしましょうか?」

• ユーザーが「注文を追跡」を選択 → 注文番号を要求 → 追跡データを取得 → ステータスを表示
• ユーザーが「商品を返品」を選択 → 購入日を確認 → 返品資格をチェック → 返品ラベルを生成
• ユーザーが「商品に関する質問」を選択 → コンテキストとともに製品スペシャリストにルーティング

金融サービスルーティング

顧客が問い合わせを送信:

• 問題タイプ = 「アカウントアクセス」 → 本人確認 → 認証情報をリセットまたは詐欺チームにエスカレート
• 問題タイプ = 「取引紛争」 → 取引を取得 → 紛争資格をチェック → ケースを作成
• 問題タイプ = 「投資アドバイス」 → 顧客プロファイルとともに認可された金融アドバイザーにルーティング

ヘルスケア予約スケジューリング

患者のインタラクション:

• 「新しい予約をスケジュール」AND insurance_verified → 利用可能なスロットを表示 → 予約を確認
• 「新しい予約をスケジュール」AND !insurance_verified → 保険情報を要求 → 確認 → 続行
• 「既存の予約を変更」 → 現在の予約を取得 → 代替案を表示 → 予約を更新

HR入社自動化

新入社員ワークフロー:

• 部門 = 「エンジニアリング」 → 開発環境を割り当て → 技術オリエンテーションをスケジュール
• 部門 = 「営業」 → CRMアクセスを割り当て → 営業方法論トレーニングをスケジュール
• 契約タイプ = 「契約社員」 → 限定アクセスプロビジョニング → コンプライアンス文書

ベストプラクティス

完全な分岐カバレッジの定義: エッジケースや予期しない入力を含む、すべての可能な条件結果に定義されたパスがあることを確認します。

説明的な命名の使用: ノード、変数、条件に明確でビジネス的に意味のある名前を付け、協力とメンテナンスを可能にします。

モジュール式ロジックの実装: 複雑な決定木を小さく再利用可能なフローに分割し、テスト可能性を向上させ、結合を減らします。

徹底的なテスト: 通常、エッジ、エラーケースをカバーする代表的なデータを使用して、プラットフォームテストツールですべての分岐パスを検証します。

分析のための変数の活用: 決定パス、ユーザーの選択を変数にキャプチャし、下流の分析と最適化を可能にします。

深いネストの回避: ネストの深さを3〜4レベルに制限;複雑なロジックを別のフローにリファクタリングし、メンテナンスの悪夢を防ぎます。

ビジネスルールの文書化: コメント、説明、外部文書を使用して、将来の参照のために決定ロジックと根拠を説明します。

パフォーマンスの監視: 分岐実行頻度、コンバージョン率、放棄ポイントを追跡し、最適化の機会を特定します。

制限と考慮事項

プラットフォームスコープ制限: 一部のプラットフォーム(例:Kore.ai)は、ロジックノードを特定のコンテナノードに制限し、柔軟性を制限します。

グローバル対インスタンス設定: Component Propertiesへの変更はすべてのインスタンスに影響します;Instance Propertiesは分離を提供しますが、設定可能性は限定的です。

ノード数制限: プラットフォームはフローごとの制限(例:Yellow.ai:150ノード)を課す場合があり、複雑なワークフローには慎重な設計が必要です。

削除の依存関係: 親ノードを削除する前にアクティブな分岐を削除する必要があり、リファクタリング中に慎重な調整が必要です。

データ型の一貫性: 予期しない動作を防ぐために、条件全体で変数が一貫した型(文字列対数値)を維持することを確認します。

ランダム分岐の再現性: シードなしのランダム分散は、再訪問ユーザーやテストシナリオで予測不可能な結果を生成する可能性があります。

パフォーマンスへの影響: 複雑なネストされた条件や過度の分岐は、高スループットシナリオで応答レイテンシに影響を与える可能性があります。

参考文献

• BotStacks: Conditions and Logic Branching
• Kore.ai: Working with Logic Node
• Kore.ai: Bot Action Node
• Yellow.ai: Logic Nodes
• Yellow.ai: Node Types
• HubSpot: If/Then Branches
• Slack: Conditional Branching Workflow Builder
• Slack: Workflow Builder Guide
• TextIt: Introduction to Flows
• Kore.ai: Managing Namespace
• Kore.ai: Custom Meta Tags
• Noca AI: Logic Nodes