実際に機能する執筆ワークフローのための実用的なAIを作成する方法

ステップ1: 作成したいドキュメントではなく、AIを使う目的を定義する

まず最初に、AIの助けが必要な理由を明確にしましょう。マーケティングブログ記事のためにAIを使う理由は、カスタマーサポートの返信を作成するために使う理由とは全く異なりますし、その設定もそれに応じて変わるべきです。

マーケティングやクリエイティブな作業では、新しいアイデアや新鮮な視点、またはライターズブロックを乗り越える方法を探していることが多いです。これらの作業には、ChatGPTやJasperのような汎用ツールが良い出発点となります。独創性が主な目標であるため、正確さはそれほど重要ではありません。少し変わった提案が新しい素晴らしいアイデアを生むこともあります。

しかし、日常のビジネス運営、例えばサポート、IT、または人事においては、目標は正確さ、一貫性、そしてスピードです。文章は必ず一つの真実の源、つまり会社のデータとポリシーから来なければなりません。ここで、オープンインターネットで訓練された汎用AIは役に立ちません。彼らはあなたの特定の製品の詳細やエラーをトラブルシュートする手順を知りません。これらのタスクには、会社独自の知識を優先するアプローチが必要です。

ステップ2: 汎用AIとコンテキスト対応AIのどちらを選ぶか

すべてのAIが同じではありません。最大の違いは、何を基に訓練されているかであり、その一つの詳細がビジネスにとってすべてを変えます。

汎用AIライティングツールは、GPT-4のような巨大な言語モデルによって動作し、膨大で混沌とした公開インターネットから学習します。

• 利点: 一般的な質問、ブレインストーミング、広範なトピックについての執筆に適しています。
• 欠点: あなたの特定の会社については何も知らないため、"幻覚"を起こしたり、ただの作り話をする傾向があります。また、コンテキストを与えるために機密顧客情報を貼り付ける誘惑に駆られると、セキュリティとプライバシーの穴を開けてしまいます。ブランドのように聞こえさせるには、長く複雑なプロンプトを書く必要があります。

コンテキスト対応AIプラットフォームは、現代的で賢いビジネスのための方法です。公開インターネットを使用する代わりに、これらのプラットフォームは会社のプライベートデータから安全に学習するように設計されています。eesel AIのようなAIツールはその良い例です。推測はしません。直接ヘルプデスク（ZendeskやFreshdeskなど）、内部文書、ウィキに接続し、あなたの情報に基づいて回答や返信を作成します。これにより、出力はすぐに正確でブランドに合ったものとなり、複雑なプロンプトは不要です。

ステップ3: よりスマートなAIライティングワークフローのために知識ソースを接続する

良いAIライティングワークフローは、別のブラウザタブに存在すべきではありません。作業とチャットボットの間を絶えず切り替えることは、生産性を損ないます。最良のシステムは、すでにいる場所であなたに会います。

ここで、AIプラットフォームを会社のすべての知識に接続します。eesel AIのようなプラットフォームでは、通常、100以上のソースに対してワンクリックで簡単に設定できます。AIが過去に解決された数千のチケットから学習できるようにヘルプデスクをリンクできます。Confluenceスペースを接続して内部ポリシーを教えたり、プロジェクト計画のためにGoogle Docsを、最新の製品詳細のためにShopifyストアを接続することもできます。

効果は即座に現れます。あなたのAIは、最も経験豊富なチームメンバーと同じ基礎知識を持つようになります。製品名を正確に把握し、返品ポリシーを理解し、何千もの問題を解決してきたトーンをコピーすることができます。もはや推測ではなく、参照しているのです。

ステップ4: AIのための効果的なプロンプトを作成する（創造性ではなく指示が重要）

一般的なツールでは、「プロンプトエンジニアリング」は、AIをもっとクリエイティブにしたり、少し人間らしく聞こえるようにするための奇妙なスキルになっています。

すでにあなたのコンテキストを知っているビジネスシステムでは、プロンプトはもっと簡単です。それは、すでに必要な知識を持っているAIに明確な指示を与え、ルールを設定することです。AIに人格を持たせるように頼むのではなく、よく訓練されたアシスタントに特定の状況で何をすべきかを伝えるだけです。

プロのヒント: プロンプトをAIのための行動規範と考えてください。これにより、単なるテキスト生成ツールから信頼できるチームの一員に変わります。

以下は、eesel AIのようなAIエージェントに設定できるシンプルで強力なプロンプトの例です:

• トーンについて: "常にフレンドリーでありながらプロフェッショナルなトーンで応答してください。お客様が先に絵文字を使用しない限り、絵文字は使用しないでください。"
• エスカレーションについて: "$500を超える注文の返金に関する質問の場合は、回答しないでください。チケットをエスカレートして、Tier 2サポートチームに渡し、「高価値返金」とタグ付けしてください。"
• アクションについて: "お客様が注文状況を尋ねた場合、Shopifyアクションを使用して注文番号を調べ、現在の配送状況を伝えてください。"

これらはクリエイティブブリーフではなく、作業指示です。これは、実際に頼りにできるワークフローを構築する方法です。

ステップ5: AIのためのガードレールを設置し、信頼する前にテストする

AIを使ったライティングをチームが利用するのを妨げている最大の要因は、暴走してミスをすることへの恐れです。賢い導入は、テスト、監視、そして人間が責任を持つことにかかっています。

まず、シミュレーションを行います。eesel AIのようなビジネスプラットフォームの大きな利点は、シミュレーションを実行できることです。過去の数千件のチケットでAIエージェントを完全に安全な環境でテストできます。これにより、実際の顧客と話す前に、どのように応答するか、正確性の割合、知識のギャップがどこにあるかを正確に把握できます。

次に、ゆっくりと展開していきましょう。AIのスイッチを一度に全員に切り替えるのではなく、まずは1つのチャネル、1つのチーム、またはエージェントがレビューするための返信をAIが提案する形で始めてみてください。エージェントと共に働くAIコパイロットは、最初のステップとして最適です。人間のコントロールを奪うことなく、作業をスピードアップします。

最後に、人間をループに入れておくことを忘れないでください。AIが生成したコンテンツをチームがレビューし、修正し、フィードバックを与える明確な方法を常に持っておくことが重要です。これにより、エラーが外に出るのを防ぐだけでなく、AIが自分のミスから学び、システム全体が時間とともに賢くなります。

AIを使ったライティングで避けるべき一般的なミス

• プライベートデータに公共のツールを使用すること: 顧客の機密情報や社内の秘密をChatGPTのような公共のAIツールに貼り付けることは絶対に避けてください。これは多くの企業が今修正に奔走している大きなセキュリティとプライバシーの侵害です。
• 出力を盲目的に信頼すること: 特に古い情報や間違った情報源を使用している可能性のある一般的なツールからの情報は、常に人間がレビューし、重要な情報を事実確認する必要があります。
• 統合を無視すること: 異なるアプリ間で手動でテキストをコピー＆ペーストするワークフローは遅く、扱いにくく、ミスしやすいです。ヘルプデスクに直接接続するツールや、SlackやMicrosoft Teamsのようなチャットプラットフォームを選びましょう。
• 「リップ・アンド・リプレース」ツールを選ぶこと: 現在のヘルプデスクや他のソフトウェアを捨てるように求めるAIプラットフォームには注意が必要です。現在のツールの上にレイヤーを追加するアプローチ、例えばeesel AIのようなものは、設定が速く、チームにとっての混乱が少なく、すぐに価値を追加し始めます。

結論: 単なるコンテンツマシンではなく、ライティングシステムのためのAIを構築する

ビジネスでのAIを使ったライティングは、仕事を代わりにしてくれる魔法のボタンを見つけることではありません。それは、チームの作業をより良くする信頼性があり、接続され、賢いシステムを構築することです。 これらの5つのステップ、目標を定義し、コンテキストに応じたツールを選び、自分の知識を接続し、明確な指示を与え、すべてをテストすることに従うことで、単なるテキストジェネレーター以上のワークフローを作成できます。チームの効率を高め、コミュニケーションを一貫させ、顧客と従業員をより満足させるシステムを構築できます。

ライティングのためのAIで次のステップを踏み出す

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