Airtableは常に素晴らしいものでしたよね？スプレッドシートとデータベースの最良の部分が組み合わさったようなもので、カスタムシステムを構築し、チームが必要とする形でデータを整理することができます。さて、Airtable AIでさらに興味深いことが起こりました。これにより、生成AIがあなたのベースに直接組み込まれ、タスクを自動化し、情報を掘り下げ、Airtableを離れることなくデータを使ってより多くのことを成し遂げる手助けをしてくれます。
このガイドでは、Airtable AIの使い始め方を詳しく説明します。ベースに追加する方法、実際のタスクでの活用方法、できること、そして最良の結果を得るためのヒントを共有します。Airtable AIはAirtable内でデータを管理するための大きなステップですが、すべてのツールでAIをより広く使用すること、例えば、eesel.aiのようなものを使うことで、特に顧客サポートや内部知識の管理などの面で、さらに深い自動化と洞察を解き放つことができることを忘れないでください。
始める前に必要なもの
Airtable AIを使い始める前に、いくつかの基本的なものが必要です。まず、Airtableアカウントが必要です。AI機能へのアクセスは、特定のAirtableプランによって異なる場合があるので、その点に注意してください。また、作業したい既存のAirtableベースが必要です。さあ、新しいものを作成して遊んでみてもいいですよ！もちろん、AIには何かを処理するためのデータが必要なので、ベースにデータがあることを確認してください。
Airtable AIが実際にできること
Airtable AIは、あなたのベースに追加できる特別な種類のフィールドとして考えてください。テキストベースの生成AIの力を直接レコードに持ち込むものです。すでに整理されている情報とスムーズに連携するように設計されています。Airtable自身が言うように、チームがすでに時間を費やしている場所にAIを配置することが重要です。
その主なスーパーパワーは、特に多くのテキスト重視のタスクを処理するのを助けることです。顧客のフィードバックや研究のメモなど、大きなテキストの塊を整理したり要約したりするのに最適です。設定したルールに基づいて情報を自動的にカテゴリに分けるために使用できます。また、マーケティングコピーの作成、職務記述書のスケッチ、さらにはメールの返信の草案作成など、コンテンツのドラフトや作成にも便利です。ああ、テキスト翻訳も扱えます。
Airtable AIができることのいくつかは次のとおりです：
- テキストの整理と要約： フィードバック、メモ、または研究に最適です。
- 情報のカテゴライズ： 定義した基準に基づいてデータを自動的にグループ化します。
- コンテンツのドラフト作成： マーケティングコピー、職務記述書、メールの返信などを生成します。
- テキスト翻訳： レコード内のテキストを翻訳します。
クールな部分は、提供したデータと一緒に直接機能するため、通常のワークフローに組み込まれた非常に便利なアシスタントになることです。
Airtable AIの始め方
Airtable AIの設定と使用は、AIフィールドの追加、タスクの設定、例を使った実演、そしてその出力に基づいてワークフローを自動化する可能性を含みます。
ステップ1：AIフィールドをベースに追加する
Airtable AIの始め方は非常に簡単です。すべては、他のフィールドタイプ（テキスト、日付、チェックボックスなど）を追加するのと同じように、AIフィールドをベースに追加することから始まります。
やり方は次のとおりです：
- AIを使用したい特定のAirtableベースを開きます。
- テーブルヘッダーの小さな「+」ボタンをクリックして新しいフィールドを追加します。
- フィールドタイプのリストを下にスクロールするか、「AI assist」を検索してそれを選択します。
追加が完了すると、この「AI assist」フィールドはテーブルの新しい列として表示されます。これで設定する準備が整い、ベース内のさまざまなビューやインターフェースで使用できます。
ステップ 2: AI フィールドに何をするかを伝える
AI フィールドを追加することは始まりに過ぎません。それを実際に行わせるためには、設定を行う必要があります。これは、AI に実行してほしいタスクを伝え、作業に必要な正しいデータをベースから提供することを意味します。Airtable では、これを行うためのいくつかの方法が用意されています。
最初に、一般的なビジネスニーズに合わせて作成された事前構築されたテンプレートのいずれかを使用することができます。これらはフィードバックの整理やコンテンツのドラフト作成などのために作られており、すぐに始めるための迅速な方法を提供します。テンプレートを選択し、AI がテーブル内のどのデータフィールドを参照すべきかを伝えるだけです。
また、完全なコントロールを望む場合は、ゼロからカスタムプロンプトを書くこともできます。ここでは、AI フィールドに何をしてほしいかを正確に説明します。プロンプトを書く際には、AI が必要とする情報を保持しているテーブルのデータフィールドを指し示す必要があります。これは、フィールド名の周りに波括弧{}を置くことで行います。AI は、その特定のレコードのフィールドにあるコンテンツを回答の文脈として使用します。
プロのヒント: 必要なデータがすべて一箇所にあるとは限りません。いくつかのフィールドに分散しているか、他のテーブルからリンクされている場合もあります。Airtable の数式を使用して、複数のフィールドからテキストを結合するconcatenate()数式や、リンクされたテーブルからデータを取得するためのルックアップフィールドを使用できます。その後、AI プロンプトをその結合されたフィールドまたはルックアップされたフィールドに指し示すだけです。これにより、AI により多くの文脈が与えられます。
ステップ 3: Airtable AI の実例を見てみよう
実際の業務で Airtable AI を使い始めると、本当にクールなことが起こります。かつては面倒に感じていたタスクを自動化し、あなたのベース内で実行できます。実際に人々がどのように使っているかに触発された例をいくつか見てみましょう。
Airtable AI を使う方法はいくつかあります:
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- 顧客フィードバック: 自動的にフィードバックを「機能リクエスト」、「バグ報告」、または「一般的な質問」などのカテゴリに分類します。AI フィールドにフィードバックテキストとカテゴリのリストを提供するだけで、新しいフィードバックが入るたびに自動的に実行できます。さらに、別の AI フィールドを追加して感情を分析し、フィードバックが嬉しい、機嫌が悪い、または中立であるかを瞬時に教えてくれます。これにより、特別な技術スキルがなくても顧客の気持ちを素早く把握できます。
- マーケティングコンテンツ: AI フィールドを使用して、キャンペーンの目標、ターゲットオーディエンス、予算など、すでにベースにある重要な情報に基づいてマーケティングブリーフの初稿を生成します。プロンプトを調整して、ライティングがあなたのブランドの声に合うようにしたり、グローバルに活動している場合は、そのマーケティングコピーを他の言語に翻訳するための別の AI フィールドを設定したりすることもできます。
- 採用タスク: AI フィールドを使用して、求める資格に基づいて職務内容の要約を自動的に作成し、責任をリストアップします。また、オファーを出す準備が整ったときには、AI フィールドが会社の標準条件と市場データを使用してオファーレターをドラフトすることもできます。
これらの例は、Airtable AI が手動タスクをプラットフォーム内でスムーズな自動化プロセスに変える方法を示しており、より大きな視点のための時間を増やしてくれます。
ステップ 4: Airtable AIを使ったワークフローの自動化
Airtable AIフィールドはそれ自体で非常に強力ですが、より大きな自動化に接続するとさらに良くなります。Airtableはすでにその自動化機能で知られており、AIフィールドはこれらの複数ステップのプロセスにぴったりとフィットします。
AIフィールドの出力が変化したときに開始されるAirtable自動化を設定できます。たとえば、AIフィールドがフィードバックを「緊急バグ」とタグ付けした場合、自動化は即座にエンジニアリングチームにSlackで通知を送信したり、プロジェクト管理ツールに高優先度のタスクを作成したりすることができます。
複数のAIフィールドをリンクさせるのは本当に素晴らしいトリックです。これは、1つのAIフィールドの結果が別のAIフィールドの出発点になるということです。顧客フィードバックの例に戻ると、1つのAIフィールドが顧客の感情を分析し、次に2つ目のAIフィールドがその感情結果を使って顧客へのパーソナライズされたメール返信をドラフトすることができます。トーンが顧客が満足しているか不満を持っているかに合うようにします。この連鎖結果は、誰かがレビューするためにドラフトメールを送信する自動化をトリガーすることができ、もしそれが問題なければ直接送信することもできます。これにより、実際に必要になるまで人間を必要とせずに、いくつかのステップを処理する複雑な自動化ワークフローを構築できます。
Airtable AIを効果的に使用するためのヒント
AIフィールドに正確に求めるものを提供させるには、プロンプトの書き方が重要です。これは、本当に賢いインターンに指示を与えるようなものです。あなたが明確で具体的であればあるほど、彼らはより良い仕事をします。
結果を得るためのプロンプトを書くためのいくつかのヒントを紹介します：
- AIに役割を教える： AIに役割やペルソナを与えることから始めます。例えば、「10年の経験を持つプロダクトマネージャーとして行動してください…」これは出力のトーンとスタイルを設定するのに役立ちます。
- 仕事について非常に明確にする： AIに何をしてほしいのかを正確に言います。具体的にし、また含めたくないものも言及します。例えば、「{campaign_name}のキャンペーンブリーフを書いてください。予算の詳細は含めないでください。」
- 正しいデータを含める： フィールド参照
{}を使用して、ベースからデータを引き出します。そのフィールドのデータが何であるかを簡単に説明することで、AIがコンテキストを理解するのに役立ちます。 - あなたの意図を示す： カテゴリに分けることや特定の方法でテキストをフォーマットするようなタスクでは、AIに期待する例を示すことで精度が大幅に向上します。これらの例をプロンプトの最後に置きます。
Airtable AIを使用する際に留意すべきこと
Airtable AIは素晴らしい追加機能ですが、使用を開始する際にいくつかのことを認識しておくことが重要です。どのAIツールにも言えることですが、完璧ではなく、得意なことと限界を理解しているときに最も効果的に機能します。
- データの質が重要です: AIの出力は、与えられた情報の質に依存します。データが乱雑であったり、欠けていたり、全体的に散らかっている場合、AIは信頼できない結果を出す可能性があります。データがクリーンで関連性があることを確認するために時間をかけることが非常に重要です。
- 実験する準備をしてください: プロンプトや設定を正確に調整するには、何度か試行が必要です。最初の試みで正確に求めるものが得られないかもしれないので、忍耐強くプロンプトを洗練させてください。
- Airtableプランを確認してください: Airtable AIにアクセスして使用できるかどうかは、あなたのAirtableサブスクリプションプランに依存する場合があります。AIフィールドは強力な機能ですが、使用量やチームの成長に伴うAirtableプランの全体的なコストを考慮してください。
- あなたのベースの内部に焦点を当てています: Airtable AIは、あなたのベースの内部でのタスクに非常に役立ちますが、その能力はそこにあるデータと、その特定のAIフィールドが設定されていることに依存しています。複数のツールにわたる広範なAI自動化が必要な場合や、単にテキストを生成する以上の複雑なことを行いたい場合（他のシステムのレコードを更新するなど）、より多くのものが必要になるかもしれません。
統合AIでAirtableのワークフローをよりスマートにする
Airtable AIは、あなたのベース内でのタスクを自動化するのに最適です。しかし、ほとんどのチームはヘルプデスク、CRM、プロジェクトソフトウェア、内部文書など、さまざまなツールを使用しており、それに対応できるAIが必要です。
そこで、eesel.aiのようなプラットフォームが登場します。一つのアプリに縛られるのではなく、eesel AIはヘルプデスク、チャットプラットフォーム、ウィキなどと接続し、サポート、内部の質問、ワークフローを全体に自動化します。
以下は、Airtableを超えてeesel AIが強力な理由です:
- 多くのソースから情報を引き出す: チケット、文書、ウィキなど、Airtableデータだけでなく、さまざまな情報でトレーニングします。
- テキストを超える機能: レコードの更新、チケットのタグ付け、ツール間の情報の同期などのアクションを自動化します。
- ワークフローに適合: Zendesk、Slack、あなたのウェブサイトなどで使用できます。
- 透明な価格設定: 予測可能なインタラクションベースのコストで、エージェントごとの驚きの料金はありません。
- テストと微調整が簡単: 本番環境に移行する前に、動作をプレビューし、調整できます。
したがって、Airtable AIが一つの場所でよりスマートに作業するのを助ける一方で、eesel AIはチームが使用するすべてのものにその知能を拡張するのを助けます。
あなたのデータをAirtable AIとそれ以外でよりスマートに活用しましょう
Airtable AIは、データ管理に生成AIを簡単かつ強力に取り入れる方法です。AIフィールドを追加し、プロンプトを設定し、その機能を探ることで、繰り返しの作業を自動化し、レコードからより多くの情報を引き出し、Airtableのベースをより効率的にすることができます。
しかし、さらに一歩進んで、チームがすでに依存しているすべてのツールでAIを活用したい場合、eesel.aiは素晴らしい次のステップです。これは、ヘルプデスク、チャットアプリ、内部文書などと簡単に接続できます。Airtable、Google Docs、Confluence、その他100以上のソースからのデータでAIエージェントをトレーニングできるため、サポートを自動化し、内部知識を管理し、スタック全体のタスクを効率化できます。
それが実際にどのように見えるかを見たいですか？ eesel AIの無料トライアルを開始するか、デモを予約することで、よりスマートなワークフローがどのようなものかを探ってみてください。
