現場の課題
ChatGPTを試しても期待した回答を得られず、利用が続かない場面がありました。毎回どう伝えるかを考える状態から、共通の前提を持たせる使い方を学んでいます。
取り組んだこと
毎回の指示を整える
AI Transformでカスタム指示を学習。参加者は、役割や前提を設定することで短い指示でも回答を安定させる方法を理解したと報告しています。
処理をつなぐ演習へ進む
Difyやn8nを使い、チャットボット、日報、スプレッドシートとの連携などを扱った演習の記録があります。ひとつの回答から、入力を受けて処理し、次へ渡す流れへと視点が広がっています。
確認できた変化
ツールを使う手順を学んだことは確認できます。これらの仕組みが本番環境へ導入され、継続運用されたという報告ではありません。
参加者の学びと今後の活用意向をもとにしています。実務への定着や時間・費用の削減を確認した事例ではありません。
AXRの考察 / 自社で考えるなら
この実践を次の仕事へ
自動化したい仕事を、受け取る情報、必要な処理、確認、渡し先に分ける。AIを組み込む場所と、人が止めて確かめる場所を考えやすくなります。
- 入力から完了まで、何回手渡しが発生するか。
- 誤った入力や回答を、どの段階で止めるか。
この課題に関連する支援
同じ課題を自社で考えるためのサービス案内です。この事例の契約内容を示すものではありません。
AI Transformの支援内容を見る →社名を伏せ、実施・検討記録と参加者の報告をもとに編集しています。参加者の実感と、実測された成果を区別しています。
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