今回のテーマ
毎週繰り返す情報収集を、人が検索する作業から自動で候補を集める流れへ変える回でした。
n8nを使ったAIニュース収集と資料作成を例に、定期業務の自動化を考えます。
当日の具体例
決まった情報源を巡回し、記事候補を集め、要約し、資料の下書きへ送る自動化を紹介しました。
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
ニュース自動化は、誤情報も速く広げます。取得元の一覧、重複排除、日付、最終選定者をワークフローへ組み込む必要があります。
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
- 信頼できる情報源を限定する
- 同じニュースをまとめて重複排除する
- 公開前に人が記事と日付を確認する
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
自動化した後も、人が読むべき最後の確認点はどこですか。
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。