Novaeri 編集部

チャットの履歴やブラウザのタブに散らばったリサーチ結果を、あとで検索・再利用できる形に残す手順を解説。問い・結論・根拠・出典の4点セットで記録する方法を紹介します。

漠然としたテーマ調査を「問い→調査→整理→結論」の4段階に分解し、AIに何をどこまで任せるかを決める手順を解説。競合調査や制度比較など、繰り返し使える型として紹介します。

問い合わせ記録や商談メモなど手元の業務データをAIで分析し、傾向やパターンの候補を見つける手順を解説。AIの分析結果をどこまで意思決定の根拠にできるかも検討します。

競合他社の情報収集から比較表への整理までをAIで進める手順を解説。AIの回答をそのまま資料にしてはいけない理由と、一次情報での確認方法をあわせて紹介します。

受信箱にたまった問い合わせをAIでカテゴリ・優先度・返信下書きの3点に整理する手順を解説。顧客の個人情報を扱う際に確認すべき点も具体例とあわせて紹介します。

ChatGPT・Claude・Geminiのようなチャット型AIアシスタントには、それぞれ利用規約やデータの扱い、既存ツールとの統合のしやすさに違いがあります。「どれが一番賢いか」…

AIツールは目的ごとに得意分野が分かれています。ライティング・リサーチ・画像生成・文書処理の4系統に分けて、それぞれどんな仕事に向くのかと、系統をまたいで使うときの注意点を整理しま…

AIツールは「どれが一番賢いか」ではなく「この仕事に何が必要か」から選ぶと迷いが減ります。出力形式・文脈量・鮮度・データの扱いという4つの基準で、目の前のタスクに合うツールを絞り込…

30ページ規模の報告書やPDF資料をAIで要約し、背景・要点・数値・未解決の論点まで揃った構造化要約を得る手順を解説。長文でAIが見落としを起こす原因にも触れます。

受信トレイやチャットに流れ込む予定・依頼・雑多な情報をAIアシスタントで仕分け、対応の優先順位をつける手順を解説。渡してよい情報とそうでない情報の線引きも扱います。