「繰り返し（イテレーション）」が叶える副業自動化の夢
「もし100件のデータがあっても、ボタン一つで終わらせられたら……」
前回、条件分岐（IF）を学び、
AIに**「判断」**を任せられるようになりました。
しかし、すぐに新たな壁にぶつかります。
それは——
量の壁です。
1件は処理できる。
でも、
- 10件
- 50件
- 100件
あったらどうでしょう。
結局、
100回実行ボタンを押すの？
そんな絶望を救ってくれたのが、
イテレーション（繰り返し）ブロックでした。
これは、副業を
「労働」から「自動収益」へ変える本当の魔法です。
1. 魔法の「イテレーション」
AIが不眠不休で働くベルトコンベア
イテレーションは「AIのわんこそば」
イテレーションとは、
データが空になるまで、
同じ処理を自動で繰り返す仕組みです。
- データがある限り
- 止まらず
- 勝手に処理し続ける
その姿はまさに、
AI版・わんこそば。
あなたが何もしなくても、
AIは黙々と働き続けます。
正直に言うと——
ちょっとズルい。
そう感じるほど、
圧倒的な仕組みです。
2. 覚えておきたい「データの形」
配列（Array）とは？
イテレーションを使うには、
データを**配列（Array）**という形にします。
まずは、
この3つだけ押さえておきましょう。
- Array[String]（文字の配列）
例： [“商品A”, “商品B”, “商品C”] - Array[Number]（数値の配列）
例： [100, 200, 300] - Array[Object]（オブジェクトの配列）
複雑なデータセット（詳細は後のChapterで解説）
難しく考える必要はありません。
「同じ種類のデータが、箱にまとめて入っている」
それだけの理解で十分です。
3. 【図解】イテレーションが処理を進める流れ
言葉で聞くより、
流れで見ると一発です。
入力：文字の配列
["文字1", "文字2", "文字3"]
↓
イテレーションブロック
├ 文字1 → LLM → 結果1
├ 文字2 → LLM → 結果2
└ 文字3 → LLM → 結果3
↓
出力：結果の配列
[結果1, 結果2, 結果3]
↓
テンプレートブロックで整形
↓
最終出力：
結果1
結果2
結果3
実装は5ステップだけ
- 入力データを**配列（リスト）**で用意する
- イテレーションブロックを配置する
- 各要素をLLMなどで処理する
- 結果を配列のまま次へ渡す
- テンプレートブロックで表示用に変換する
これだけで、
100件分の処理が一瞬で終わります。
4. おさらい
第18話で育てた「AIの本棚」を大量処理に使う
ナレッジを「自動調理」へ
目的
過去に学んだ知識検索を、
大量処理のエンジンとして再定義する。
要点
第18話の「ナレッジ」は、
食材が詰まった冷蔵庫。
そして
知識検索ブロックは、
必要な食材を取り出す「手」。
この手を、
イテレーションという
ベルトコンベアと合体させることで、
全自動・一括調理が始まります。
感情
鳥肌。
知識検索ブロックは「ナレッジ専用の窓口」
Difyでナレッジを使うには、
必ず知識検索（Knowledge Retrieval）ブロックを設置します。
- ナレッジ：AIが参照するデータそのもの（AIの本棚）
- 知識検索ブロック：本棚から必要な情報を探し出す機能
例えば、
ナレッジに保存した
「競合他社の100個の商品データ」。
これを
知識検索ブロック × イテレーション
で組み合わせると――
AIが100件すべてを自動で読み込み、
分析し、
比較レポートを数分で書き上げてくれます。
5. 衝撃の実況
100件のリサーチが一瞬で終わった…！
画面が勝手に進む「無双状態」
ブロックをつなぎ、
実行ボタンを押した瞬間。
画面が——
勝手に動き始めました。
- データが流れ
- 処理され
- 結果が積み上がる
その様子は、
工場ラインの完成品を見る感覚。
これまで、
数日かかっていた作業が、
コーヒーを淹れている間に終わります。
これこそが、
時間の革命です。
6. まとめ・次回予告
第33話「イテレーション実践編」へ
判断力（IF）と、
馬力（イテレーション）。
この2つを手にした今、
あなたはもう、
初心者ではありません。
あなたは、
- ボタンを押すだけで
- 価値を生み出す
- 工場の主
です。
次回は、
画面キャプチャ満載の実践編。
イテレーションを使って、
大量の記事やデータを自動生成するアプリ
を一緒に作っていきます。
なるべく分かりやすいように操作画面の
画像を入れようと思いますので
お楽しみに。
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