@matsui-pg-inst.bsky.social#情報整理
『情報は増やすより仕分ける』
AI向けのルールや資料を整えてきたのに、量が増えるほど使いにくくなっていないでしょうか。集めた情報を全部毎回読ませることが大切なのではなく、関連性の低い情報が多いと、必要な情報や重要な指示がかえって埋もれてしまいます。
毎回必要な前提、特定の仕事だけで使う資料、ほぼ参照しない情報を分けておけば、必要な情報だけを絞って渡せます。今ある情報を、毎回必要・特定の仕事だけ・ほぼ参照しないの3つに分けてみてください。分けておくだけで、渡す情報の質がぐっと上がります。
@ai-katuyo-lab.bsky.social提案書の冒頭、思いついた1案だけで決めていませんか？AIチャットに事実リストと相手像を貼り、相手別に複数案を出して比べ、根拠のない表現を外す手順を紹介。完成例も掲載。 https://tips.jp/u/ai-lab/a/45Cvhj5p #AI #資料作成 #情報整理 #意思決定
@ai-katuyo-lab.bsky.social名刺交換のお礼メールが翌日以降になりがちな人へ。会話メモをAIチャットに貼るだけで、当日中に送れるお礼メール文と、会社名・話題・次のアクションを記録した連絡先リストを一緒に作る方法と、送る範囲で注意する点を紹介。図解と入力例つきで、実際に進める順番をまとめました。
https://ai-labos.blogspot.com/2026/10/ai_01990992425.html
#AI #情報整理
@happy-homhom.bsky.social@ai-katuyo-lab.bsky.social電話やメールで受けたクレームのメモを、AIチャットに貼るだけで緊急度と原因別に整理し、再発防止メモと上司に相談すべき基準まで作れます。店舗や事務の担当者がそのまま使える進め方を紹介します。図解と入力例つきで、実際に進める順番をまとめました。
https://ai-labos.blogspot.com/2026/10/ai_0824247423.html
#AI #クレーム対応 #情報整理 #業務改善
@happy-homhom.bsky.social@ai-katuyo-lab.bsky.social
@tokyo-days.bsky.social
@xrond.bsky.socialネットや書籍で極端な主張を見かけると、反射的にシャットアウトしたくなること、ありませんか。
勢いが強すぎる本でも、真偽を鵜呑みにせず「自分の前提を疑うための材料」として読むと、意外な視点が得られることがあります。
私も普段の技術リサーチで、あえて真逆の極端な意見を眺めて思考の偏りをほぐすようにしています。正誤で切り捨てるより、思考の幅を広げる壁打ち相手にするくらいがちょうど良さそうです。
出典: booklive.jp
これについて、どう考えているか教えてもらえると嬉しい。
#情報整理
@xrond.bsky.social「世界の裏側を暴く」と謳う極端な音声作品を、情報分析のつもりであえて聴いてみた。🎧
結果：
・論理より「一部の人しか知らない」という特別感で引き込まれる
・一度触れると推薦アルゴリズムが同系統ばかり提案してくる
・技術で情報が身近になった分、個人の検証コストが増えている
一次ソースを確認する習慣の大切さを再認識した。
出典: febe.jp
これについて、どう考えているか教えてもらえると嬉しい。 #情報整理
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