AI スタジオを使ってコンテンツ作成を大規模に合理化する

コンテンツマーケティングは、完璧なバトンタッチが成功を左右するリレー競争のようなものです。 ライターや編集可能ユーザーがクリエイティブチームに、クリエイティブチームがデザインチームに、デザインチームが編集可能ユーザーに、そして最後に編集可能ユーザーが SNS マネージャーやウェブチームなどのチャネルオーナーに引き継ぎます。 

今日のような競争の激しいデジタル環境において、オーディエンスの注目を集めることは何にもまして重要です。そして、その注目を集めるためには、各ステップの引き継ぎが不可欠です。 しかし、もしこれらの引き継ぎを合理化し、摩擦を減らしてチームをゴールに向けて加速させることができたらどうでしょうか？ 

Asana では、AI を活用して、エディトリアル制作を複雑なリレーから同期されたスプリントに変え、これまでにないスピードと精度で引き継ぎを行えるようにしたいと考えていました。 

ここでは、コーディング不要のワークフロービルダーである AI スタジオを使用して、人間の介入を常に確保しながら、まさにそれを実現する方法をご紹介します。

完璧な編集アシスタントのデザイン

AI スタジオの活用方法を模索するにあたり、私たちは真の問題点に焦点を当てることにしました。 私たちが抱えていた問題は、クリエイティブな執筆作業に関するものではありませんでした。 むしろ、年次報告書や主要な調査結果の発表など、大規模なリリースに伴う「仕事のための仕事」や無数の引き継ぎが、制作の遅延やストレスの原因となっていました。 

Asana の未来の仕事の研究部門である The Work Innovation Lab の同僚による調査の例を見てみましょう。 彼らは素晴らしいライターであり、研究者であり、また多くのコンテンツを公開しています。 つまり、Asana のコンテンツマーケティングチームは、彼らの研究の主要な部分を宣伝するタスクを 1 年に複数回受け持っており、その中心となるアセットの長さが 20 ページを超えることもあります。 

こうしたリリースのシナリオでは、3 人以上のライターが同じ長文のコピーを書くタスクを割り当てられ、それぞれがブログ記事や SNS 投稿などの派生コンテンツを作成することがほとんどです。 時間のかかる調整を行わなければ、重要なポイントやトーンがアセットごとに異なるものになり、一貫性のあるリリースができなくなってしまいます。 

AI スタジオは、基礎となる研究を一貫性のあるチャネル固有のメッセージングに変換するカスタムワークフローを可能にすることで、私たちの秘密兵器となりました。 この統一されたプレイブックにより、メールマガジンから Instagram の投稿まで、すべてのタッチポイントでブランドの一貫性を確保できます。

実際のワークフローは、カスタマイズされたプロジェクトにソースコンテンツを追加することから始まります。 数分以内に、AI は、ソーシャルメディアのカルーセルなどの特殊なフォーマットを含む、詳細なガイダンスに従って、リクエストされたすべてのアセットのカスタマイズされたアウトラインを同時に生成します。 その結果、人間のライターは、優先順位やフォーマットを推測することなく、構造化されたアウトラインをすぐに構築できます。

微調整、テスト、そして最適化

AI を使う上で楽しいと同時に、時にはストレスを感じることもあるのは、AI を自分が望む通りに動作させることです。 多くの場合、試行錯誤が必要です。 先ほどのスポーツの例に戻りますが、優れた陸上リレーのチームは練習に練習を重ねる必要があります。 最初から完璧な結果を期待していなかったことが、私たちの助けとなりました。

最初に AI が生成したコンテンツの概要は、かなりのコーチングを必要としました。 AI チームメイトに対してより良い指示を与えるように、プロンプトでより具体的な指示を与えることで、結果が劇的に改善されることがわかりました。 たとえば、「ソーシャルコピー」を依頼するのではなく、「チームリーダーの生産性向上を強調する LinkedIn の投稿」と指定することで、必要なものを正確に得られることを学びました。 また、AI 時代以前に作成されたブランドガイドラインは、現在のモデルでは必ずしも理解されておらず、長さや明確さを考慮して編集する必要があることもわかりました。 

以下は、新しい AI レポートから引用した基本的なコピー出力の一例ですが、AI スタジオに入力できる詳細なガイダンスはありません。

ワークフローの後は次のようになります。

• 必要なフォーマットに一致している

• 見出しや画像のコピーなど、より多くのコンテンツを提供

• AI ガイダンスに従ったキャプションコピーを提供

教育と認定のケース

私たちは AI ワークフローについてあまり知らずにプロセスを開始したため、基礎をしっかりと理解することが非常に役立ちました。 コンテンツ戦略リードの Steph Bui とコンテンツマーケティング部門長の Katie Ryan O'Connor は、このプロジェクトに取り組む中で AI スタジオの認定資格を取得しました。 認定資格は、あなたにとっても有効な手段かもしれません。Asana の認定資格の一覧はこちらからご覧ください。

認定資格は、AI スタジオの技術的な側面を学ぶことだけが目的ではありませんでした。 プロンプトの設計、ワークフローの構築、既存のコンテンツプロセスに AI をうまく組み込む方法など、基本的な知識を身につけることができました。 こうした知識は、避けられない問題に直面したり、予期せぬ結果に対処する必要が生じたときに、非常に役立ちました。

新しいユースケースに取り組む

多忙なコンテンツマーケティングチームにとって、AI スタジオは他にどのような役に立つのでしょうか？ 私たちはすぐに新しい機能に夢中になり、新しいユースケースを考え始めました。 

次の編集アシスタントのユースケースは、ワークイノベーションアワードプログラムからの応募を使用して、顧客のビネットの概要を作成するのに役立つワークフローを作成することでした。 お客様自身のインサイトを活用することで、お客様にとって信頼性の高いコンテンツを大量に作成することができます。 

現在、このワークフローでは、Asana フォームから 1 件の回答を受け取り、1～2 分で顧客の特徴を完全にまとめた概要を作成し、ライターがさらに調査、執筆、磨きをかけるために引き渡す準備ができます。 繰り返しになりますが、これは AI による完全な代替ではなく、AI と人間の連携を目的としています。

また、このアプローチの真の価値が、Asana のワークマネジメントプラットフォームとの連携によってどのように高まるかもわかります。 単独の AI ツールとは異なり、AI スタジオはチームのタスク、プロジェクト、目標にアクセスできるため、その背景情報をもとに、非常に関連性の高いアウトプットを提供します。 既存のワークフローから直接情報を取得できるため、ブランドボイスや戦略目標を何度も説明し直す必要はありません。

最近、特定のトリガーが発生した後に Asana からユーザーに送信される一連のメールについて、かなり定型的で順序のあるメールコピーを作成する必要があることがわかりました。 これは AI スタジオのワークフローに最適な例です。一連のメールの目的やコンテンツに関するガイダンスを提供し、AI スタジオにコピーを生成させることで、ライターやチャネルの専門家がそれを改善していくことができます。

学んだ教訓

コンテンツクリエイターは、ワークプレイスにおける AI 導入の拡大に伴う変化に特に敏感であると言えるでしょう。 生成 AI モデルがリサーチを行い、仕様に沿って書くことができるようになった現在、そのスピードと精度を考えると、それは理にかなっています。

Asana では、人間と AI のコラボレーションが重要だと考えています。 

ライターは、反復的なフォーマット作業に費やす時間を減らし、創造的な思考や戦略的な意思決定に多くの時間を費やせるようになりました。これらは、人間が得意とし、本当に楽しめるコンテンツ作成の部分です。 チームメンバー間の引き継ぎもスムーズになりました。全員が一貫した基盤から作業を始められるため、一から作り直す必要がなく、改善を重ねていくことができるからです。

先ほどのリレーの例を思い出してみましょう。 AI スタジオを使うことで、バトンを渡すタイミングと方法を全員に正確に伝えるコーチが加わったような感覚です。 レースを走っているのは、やはり優秀なチームですが、バトンを受け取ることに手間取ることなく、スピードと卓越性に集中できるようになりました。