今回のテーマ
制作系AIと情報収集ツールを組み合わせ、調べる、まとめる、見せるまでの流れを扱いました。
AI動画、Manusのスライド、Thunderbitによる情報収集を一つの業務フローとして整理します。
当日の具体例
公開Web情報を集め、要点を整理し、スライドや動画案へ変える流れを紹介しました。ECや商品情報の収集例も話題になりました。
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
Webから取得できる情報でも、利用規約、著作権、更新頻度、取得負荷を確認する必要があります。収集できることと再利用できることは同じではありません。
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
- 取得対象を公開情報に限定する
- 利用規約と更新日を確認する
- 資料へ使う時は出典を残す
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
集めた情報を、誰がいつ更新し、どの根拠で使いますか。
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。