1 本の記事を、SNS 投稿・メルマガ・スライドなど媒体ごとの形に組み直すワークフローです。1 回の制作で、複数の場所に届くようにします。
次のような状態に心当たりがあれば、このワークフローが効きます。
処理は大きく 5 つの工程に分かれます。最初はすべてを自動化せず、1 と 2 の工程だけをつなぐところから始めるのがおすすめです。
各工程を担うツールの例と、選ぶときのポイントです。同じ役割は、無料ツールや既存の業務システムで置き換えられます。
| 役割 | ツール例 | ポイント |
|---|---|---|
| 元記事の読み解き | LLM(要素の抽出) | 「1 つの記事=1 つの主張」に切り出す |
| 要点の決定 | 人が決める(AI は候補出し) | 媒体ごとに「何を伝えるか」を人が選ぶ |
| 再構成 | LLM + 口調ガイド | 文字数と口調の指定を必ず入れる |
| 画像 | 画像生成/テンプレート | 文字を大きく入れすぎない |
| 予約投稿 | SNS 管理ツール | 公開後の反応確認まで計画に入れる |
※ ツール名は一般的な選択肢の例です。特定製品の推奨ではありません。
1 つの業務・1 つのチームを対象に、この順で進めます。各ステップの「完了条件」を満たしてから次へ進むと、手戻りが減ります。
すでに反応があった記事、または重要な新着記事を 1 本選びます。初回は小さく試します。
文字数・口調・記号の使い方・ハッシュタグ数など、媒体ごとのルールを文章化します。これがブレ防止になります。
AI に候補を 3 つ出させ、人が 1 つ選びます。媒体ごとに「伝えたい点」を変えるのがコツです。
ルールに従って各媒体の文面を生成します。生成後に、口調と事実を人が確認します。
画像を用意し、公開時刻を決めて予約します。公開後 1 週間で反応を確認します。
導入時に実際に起きやすいつまずきと、その対処です。先に知っておくと回避できます。
運用に乗せたあと、月に一度はこの項目を確認してください。1 つでも外れていると、自動化が「使われない仕組み」になっていきます。
そのままコピーして、[ ] の中を自社の情報に置き換えてください。いずれも「推測させない」「根拠を明示させる」制約を入れています。
1 つの記事から、伝え方の候補を出します。
次の記事から、SNS で伝えるべき要点の候補を 3 つ挙げてください。 【条件】 ・それぞれ、異なる読者層に届く切り口にする ・各候補に「誰に届くか」を 1 文添える ・記事にない主張を付け足さない 【記事】 [ここに記事を貼り付け]
X(Twitter)・LinkedIn・メルマガ向けに書き分けます。
次の記事を、3 つの媒体向けに書き分けてください。 【媒体と条件】 1. X:140 字以内、1 つの要点、絵文字は控えめ 2. LinkedIn:300〜400 字、実務者の気づきを中心に 3. メルマガ:600 字、冒頭に結論、最後に記事への導線 【口調ガイド】 [ここにルールを貼り付け] 【記事】 [ここに記事を貼り付け]
記事を、プレゼン 1 枚構成に落とします。
次の記事を、5 枚のスライド構成にしてください。 【条件】 ・1 枚 = 1 メッセージ ・タイトル枚/課題/仕組み/具体例/まとめの順 ・各枚に「見出し」と「話す内容のメモ」を添える 【記事】 [ここに記事を貼り付け]
※ 出力は必ず人が確認してください。数値・固有名詞の誤りは、自動では検出できません。
理解を深めたい用語は、AI 用語辞典の詳細ページへ。定義・仕組み・出典をまとめています。
会議音声を文字起こし・要約し、関係者へ共有するまでを自動化
既存記事を構造化し、リライト・校閲まで一貫して行う
問合せを分類し、適切な返信文案を作成して承認フローに乗せる
EC と在庫システム間のデータ同期と通知を自動化する
社内文書を知識化し、質問に根拠付きで回答する
議題を分解し、各エージェントの調査結果を統合レポートにまとめる
請求書を AI OCR で読み取り、仕訳・照合・承認まで自動で進める
応募書類を構造化し、要件との適合度を整理して面接準備まで支える
データの取得から可視化、所見の言語化、定期配信までを自動化する
条文を抽出し、リスク条項と自社ひな形との差分を整理して修正案まで作る
レビュー・問い合わせを集めて分類し、改善につながる要望を抽出する
決まった情報源を定点観測し、変化だけを要約して共有する
社内からの問い合わせを分類し、手順の提示とチケット起票まで自動化する
シーン別のワークフローを、検索と絞り込みで探せます。