生成AIの活用を各段階約1ヶ月で支援し、デザインどおりの提案書をAIで作れる仕組みを整備
bibin様では、効果測定レポートの作成や翻訳・リサーチに時間がかかっていました。当社は業務別のGPTsづくりから始め、レポートの自動生成、bibin様のデザインどおりに提案書を作るAIの仕組みまで、段階ごとに約1ヶ月かけて支援しました。
プロジェクト概要
| 業種 |
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|---|---|
| 対象業務 |
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| 提供形態 | 導入支援・研修 |
| 主な技術 | GPTs、Codex、Claude Code |
困っていたこと
bibin様では、インフルエンサー施策の効果測定レポートを、外部のAIツールで1本ずつ作っていました。複数の施策をまとめると集計がずれるので施策ごとに分け、AIが実際と違う数値や投稿リンクを出すこともあるため、担当者が引用元を確かめていました。翻訳やリサーチにも時間がかかっていました。
作ったもの
業務ごとにAIの仕組みを用意し、どれも使い方のマニュアルを付けて納品しました。
- 調査のまとめ、日本語と韓国語の翻訳、報告用の画像づくり、Slackやメールの文章の添削を受け持つ4つのGPTs
- SNSのインサイトのCSVから、考察付きの効果測定レポートをPowerPointかGoogleスライドで作る仕組み。処理は手元のPCの中で済み、データを社外に送りません
- 2〜3案の訴求を比べるA/B検証のレポートを、同じやり方で作る仕組み
- Figmaで確定したbibin様のデザインを11種類のレイアウトにし、提案書と調査レポートを組む仕組み
- 既存のPDFやPowerPointを、文言と構成はそのままにbibin様のデザインへ載せ替える機能
- 全スライドを画像にしてはみ出しや色のずれを検査し、別のAIが図とデザインを見直してから、PDFか文字を直せるPowerPointで書き出す流れ
段階的に広げた
提案書のレイアウトは、最初は6種類で始めました。これまでの資料を載せ替えてみて、再現できない図が見つかるたびに型を足し、11種類になりました。手元にある資料をそのまま移せることを優先したためです。
納品のあとは、bibin様が実際に使うCodexの環境で資料づくりを最初から最後まで通して試し、見つかった操作の手間を直しました。
結果
効果測定とA/B検証のレポートは、SNSのインサイトのCSVを渡せば、考察付きのスライドまでできるようになりました。提案書は、bibin様のデザインの11種類のレイアウトと、流れ図や階段図など14種類の図の組み方から組み立てられます。
分かったこと
デザインの型は、最初からすべてをそろえるより、これまでの資料を載せ替えながら足りない型を足すほうが、実際に使う資料に合いやすいと感じています。
同じ課題をお持ちの方へ
資料づくりにAIを使うときは、自社のデザインを型にし、崩れの確かめまで仕組みに入れておくのが一つのやり方です。業務別のGPTsのような小さなところから始めることもできます。
