AIプロダクトユースケースジェネレーター

概要

ユースケースジェネレーターワークフローは、複数のオンライン情報源からデータを集約・分析し、指定したプロダクトについて包括的かつ詳細なレポートを自動生成するよう設計されています。プロダクトの特徴と実用的な活用例を強調し、特にマーケティング・営業のユースケースに焦点を当て、YouTubeのインサイトも統合します。このプロセスは完全自動化されており、AIエージェント、Web検索、コンテンツ抽出、高度な言語モデルを活用して、構造化された実践的な市場インサイトを提供します。

主なワークフローステップ

1. ユーザーとの対話と入力

   • ウェルカムメッセージでプロダクト名入力を案内します。
   • チャット入力インターフェースからユーザーがプロダクト名を入力します。

2. プロンプトの準備

   • 2つの専用プロンプトを作成します：
     • 1つ目は、マーケティング・営業・YouTubeの各文脈での実践的ユースケースや主な機能・ターゲットユーザーの抽出を依頼します。
     • 2つ目は、集約インサイトをもとに、構造化された見出し付きのコピーライター風記事の生成を依頼します。

3. データ収集

   • Web検索： Google検索でプロダクトに関する関連URLを探します。
   • コンテンツ取得： 10～30件のURLから内容を取得・処理し、幅広く最新のデータを集めます。
   • YouTube検索： 関連するYouTube動画を検索し、タイトルや説明から情報を抽出します。

4. AIによる分析

   • 3つのAIエージェントを起動します：
     • マーケティングユースケースエージェント： Webコンテンツから最新のマーケティングユースケースを分析。
     • 営業ユースケースエージェント： 営業に関するユースケースに注力。
     • YouTubeユースケースエージェント： YouTube動画のメタデータから実践的なユースケースを特定。
   • これらエージェントはコラボレーションする「クルー」として統括され、それぞれの専門的な発見を最終レポートに反映します。

5. タスク管理

   • 自己管理型タスクシステムが、期待される成果物（詳細なプロダクトレポート）が効率的に生成されるよう、明確なタスク記述とエージェントの役割分担を確保します。

6. コンテンツ統合

   • エージェントによる発見を集約します。
   • 言語モデル（OpenAIのo1-preview）が文脈とプロンプトを受け取り、以下のような構成の記事を生成します：
     • H2見出し（「What is [プロダクト名]?」）
     • プロダクトに合わせたH3小見出し
     • 全情報源からのインサイトを統合

7. アウトプットの提供

   • 生成されたレポートはチャットインターフェースに表示され、マーケティング・営業・プロダクト資料などにすぐ活用できます。

ワークフローダイアグラム

このワークフローが役立つ理由

• 拡張性： データ収集・分析・レポート作成を自動化することで、複数のプロダクト評価を迅速かつ最小限の人手で対応可能。
• 網羅性： Web・文書・YouTubeなど多様なデータソースを活用し、広範かつ最新の視点をカバー。
• 一貫性： 構造化プロンプトとAIエージェントにより、レポートは常にプロフェッショナルで再現性のある形式に。
• 協働力： クルー型エージェント構成により、マーケティング・営業・マルチメディアなど各分野を並行処理。
• 実践的アウトプット： 生成された内容はマーケ資料、営業資料、プロダクトドキュメントとして即利用でき、手作業による調査・執筆時間を大幅に削減。

活用例

• マーケティングチーム： キャンペーン用プロダクト概要や競合分析の迅速な生成。
• 営業支援： トレーニングや顧客提案用の最新プロダクト1枚資料の作成。
• プロダクトマネージャー： 市場におけるプロダクトの認知や利用状況を多角的に把握。
• コンテンツ制作者： 生成記事をブログや解説コンテンツのベース素材として活用。

結論

このワークフローは、プロダクトのユースケースや特徴の調査・分析・伝達プロセスを効率化します。自動化とAIを活用することで、高品質かつデータドリブンなレポートをスケール可能に生成し、戦略的業務に集中できる時間を生み出します。