ChatGPTでプロジェクト機能が登場〜チャットや文書を取りまとめて記事編集ができる
プロジェクト機能
まだ有料版ですが、プロジェクト機能がChatGPTに登場しました
ChatGPTのプロジェクト機能は、特定のタスクやテーマについて長期的または集中的に作業するために役立つツールやプロセスです。
色々機能がありますが、要約すると次の3つでしょうか。
- プロジェクトごとの事前指示設定 →文体などの事前の指示設定ができる
- アップロードしたファイルのRAG検索 →PDFなどの資料を読み込んで質問できる
- Canvasとの連動よる編集 →既存のCanvas機能と連動して編集できる
1.プロジェクトごとの事前指示の設定
全体的に文体などの事前指示ができます。
2.資料を読み込ましてみました
公的機関で価格転嫁に関するハンドブックを探して読み込ましてみました。
また私自身も価格転嫁とデジタル化の記事を書いてるのでそのPDFも読み込ませました。
プロジェクトの機能で、複数のチャットを取りまとめて管理できる
準備が整ったので記事作成に取り掛かります。
「BtoB事業における価格転嫁のポイントをまとめてください。」とお願いしました。
また、続けて、「価格転嫁におけるデジタル化のポイントを教えて下さい」と2つ目の質問をしました。
そうすると上位のプロジェクトの中で、複数のチャットの結果がまとまって表示されるようになっています。
3.canvas機能と連携して編集しながら作業できる
そこで、canvas機能を開いて、改めてA4一枚の記事の作成をお願いしました。
canvas機能なので、追記修正がその場でできます。
作成された記事を全文掲載します
BtoBでの価格転嫁のポイント：繁った関係構築とスムーズなプロセス
BtoB業界での価格転嫁は、互いの信頼関係を維持しつつ、価格改定を理解してもらうための専門的なスキルが求められます。下記に主なポイントをまとめました。
価格転嫁の基本ポイント
- クリアな説明：価格転嫁の必要性や背景を明確に説明することが重要です。比較的な資料や経済情勢に基づくデータは効果的です。
- 互情的なコミュニケーション：機械的な通知に留まらず、対象先の商談相手との互情的な話し合いを作ることで、理解を広げることが出来ます。
- 価格改定の有効日の設定と詳細な講師資料：日付を書き、経済情勢の変化を考慮した現実的な期間設定が必要です。それに加え、価値提案を建設するためのデータを提供するとよいでしょう。
デジタル化を活用した価格転嫁の効率化
デジタル化は、価格転嫁のプロセスを書類や商談の効率を上げる方法として有用です。下記にその主要なプロセスを説明します。
1. データ分析による価値提案
存在するデータの分析を通じて、価格改定が背景とする経済情勢やコスト構造の変化を解明できます。BIツールや日報データを使用して、対象先に解りやすいビジュアル化された情報を提供することが重要です。
2. 自動化ツールの利用
RPAやデジタル管理ソフトにより、価格転嫁プロセスにおける書類の作成や送信、対象者へのメール通知を自動化できます。これにより作業の効率が飛躍的に向上します。
3. 顧客管理システム（CRM）の活用
CRMツールを活用して、顧客ごとの価格交渉の履歴や要望を管理することで、コミュニケーションの精度を向上させます。また、適切なタイミングでのフォローアップや個別対応が可能になります。
4. オンライン会議ツールの活用
遠隔地の取引先とも直接対話ができるオンライン会議ツールを活用することで、価格転嫁に関する説明や交渉を迅速かつ効率的に進めることができます。これにより、移動時間やコストを削減しつつ、信頼関係を深めることができます。
5. トラッキングシステムによる進捗管理
価格転嫁のプロセスをトラッキングし、進捗をリアルタイムで把握できるシステムを導入することで、課題の早期発見や迅速な対応が可能になります。また、結果をデータとして蓄積し、次回の価格転嫁の参考にすることもできます。
まとめ
BtoBでの価格転嫁は、単なる価格変更ではなく、信頼関係を深めるプロセスでもあります。デジタルツールを活用することで、効率的かつ透明性のある価格転嫁を実現し、取引先との長期的な関係構築につなげることができます。
記事をダウンロードできます
せっかくなのでワードからPDFにもしました。余白を狭くしてはいますが、A4で1ページに収まりました。こんなのが10分くらいでできちゃうのはすごいです。
が、結局、有用なファイルを見つけてこれるかということもありますし、果たして内容がこれでいいのかは自分で確認する必要がありますね。そして追記、修正。
“chatGPTのProject機能で記事を作成” をダウンロード BtoBでの価格転嫁のポイント.pdf – 197 回のダウンロード – 68.08 KB今回の場合、あらかじめ自分自身で書いた記事も読み込んでいるので、シンプルで味気ないですが、そんなに悪くない気がします。
感想
こんなふうに専門的風な記事を短時間で量産できるのはすごいことです。ブログのアフィリエーターにとっては夢のようなツールです。
一方で、出来上がった記事を見て、自分が書いた記事ではないと感じてしまいます。もちろん、村上風の記事であることに価値があるのかどうかは別の話ですが、量産型の記事の生成に参加しただけのような感情が湧いてきます。
また自分が記事を書く分野の専門家なのか、そうではないかによって受け取り方も変わるのかもしれません。
自分が得意な分野の記事であれば、自動でAIで生成された目次構成については、気に入らない部分も多く、変更修正していきます。これが変更修正レベルでいいのですが、どうせなら目次を一から見直すことになれば、実はあまり時間短縮になりません。そのため自分が得意な分野の記事であれば、目次案は自分で考えて、部分的にAIを活用するようにしています。
一方で、今回の記事のように、価格転嫁については私は専門家ではありません。そのため、ざっと生成された目次案を素直に受け入れ、そのままAIに記事を書かせました。この内容が、本当の専門家が見た時にどう感じるかというと「ありがちだなあ」ではないでしょうか？
低レベルな大量記事生産を全面的にAIが執り行っていく分野と、高レベルな記事を人間がプロデュースしながら細部をAIが執り行っていく分野に分かれて進んでいくのだと思います。
そんなところで
