今回のテーマ
毎回同じ自己紹介や文章ルールを入力する手間を減らすため、カスタム指示とメモリの考え方を学びました。
繰り返す前提をAIへ伝える方法と、Napkin AIによる図解の使いどころを紹介します。
当日の具体例
仕事の目的、読み手、文章のトーン、避けたい表現を先に渡し、同じ質問でも出力がどう変わるかを試しました。複雑な説明を図にする例も紹介しました。
公開記事では、当日の参加者名、個別企業や顧客の情報、取引条件などは掲載せず、確認できるテーマと実務の学びだけを残しています。
仕事にどう影響するか
AIを自分仕様にするほど便利になりますが、保存してよい情報と毎回だけ渡す情報を分ける必要があります。秘密情報は設定へ安易に残さないことが基本です。
AIの役割は、人の判断を消すことではなく、判断に必要な材料と下書きを早く整えることです。
今からできること
- よく繰り返す前提を三つ書き出す
- 保存してよい情報だけを登録する
- 文章を図解して理解しやすさを比べる
大きな仕組みから始めず、まず一つの仕事で試します。入力した情報、AIの出力、人が直した点を残すと、次回はより短い時間で同じ品質へ近づけます。
朝活会からの問い
あなたがAIへ毎回説明している前提は、どこまで共通設定にできますか。
この問いを自社の仕事に当てはめ、AIへ任せる部分と、人が確認する部分を一行ずつ書くことが最初のワークです。
まとめ
この回の学びは、新しい機能を知ることだけではありません。目的を決め、小さく試し、根拠と権限を確認し、再利用できる手順として残すことが大切です。当時の製品名や提供条件は変わることがありますが、この仕事の進め方は現在のAI活用にも引き継げます。