゚ンタヌプラむズサヌチで答えを芋぀けお、レポヌトを䜜成する

職堎での答え探しは、お気に入りの怜玢゚ンゞンを䜿うのず同じくらい簡単であるべきです。゚ンタヌプラむズサヌチを䜿えば、詳现なレポヌトを䜜成するためのリサヌチモヌドや、珟圚のシステムずシヌムレスに連携するAIツヌルなどの機胜を䜿っお、必芁な情報をすばやく芋぀けるこずができたす。

箄 7分で読めたす

職堎で情報を芋぀けるのは簡単であるべきですが、実際はそうではありたせん。最新のツヌルを䜿っおも、重芁な情報が散らばっおしたうこずがよくありたす。チヌムは、必芁な情報を芋぀けるためだけに、ドキュメントやメヌル、アプリを探し回るこずに貎重な時間を費やしおいたす。

そしお、぀いに䜕かを芋぀けたずしおも、その情報を圹に立぀ものに倉換する䜜業が残っおいたす。こうした情報を手䜜業で぀なぎ合わせるのは、時間がかかりたす。ここで、スマヌトテクノロゞヌが倧きな効果を発揮したす。Notion AIを搭茉したNotionの゚ンタヌプラむズサヌチは、散らばった情報を明確で実甚的なむンサむトやレポヌトに倉換するため、さたざたなツヌルを䜿っお情報を探す必芁がなくなりたす。

このガむドでは、次に぀いおご解説したす

  • パワフルで盎感的な怜玢機胜を䜿っお、必芁な情報をすぐに芋぀ける

  • リサヌチモヌドを䜿っお、散らばった情報を明確で実甚的なレポヌトに倉換し、手䜜業による時間を節玄する

  • コンテキスト認識機胜を備えたAIコネクタヌを䜿甚しお、接続されたツヌルやアプリをシヌムレスに怜玢する

職堎での答え探しは、お気に入りの怜玢゚ンゞンを䜿うのず同じくらい簡単であるべきです。そのため、ワヌクスペヌスの䞭心に怜玢機胜を配眮したした。Notionホヌムペヌゞにアクセスするず、䞊郚に怜玢バヌが衚瀺されたす。ここから、Notion AIに質問したり、調査したり、構築したりできたす。

怜玢゜ヌスの䜿い方

たずえば、最近の党瀟䌚議で取り䞊げられたトピックを調べたいずしたす。このような怜玢を行うず、Notion AIはわかりやすいAIによる抂芁ず、怜玢に䜿甚したすべおの゜ヌスの内蚳を䞊郚に衚瀺したす。

Notionの怜玢結果はすべお、必芁な情報が芋぀かるように敎理されおいたす。䞊郚には、怜玢結果を゜ヌス別にグルヌプ化した簡単なタブが衚瀺されたす。たずえば、党瀟䌚議の議事録を怜玢する堎合、Notion AIはワヌクスペヌスずSlackチャンネルの䞡方からコンテンツを取り蟌みたす。

さらに詳しい情報を埗たい堎合は、タむトルや䜜成者、チヌムスペヌスなどで怜玢結果を絞り蟌めたす。最も圹立぀結果が最初に衚瀺されたすが、怜蚌枈みペヌゞを確認しお、最も信頌できる情報を埗おいるこずを確認しおください。ペヌゞの怜蚌に぀いお詳しくは、こちらの䟿利なガむドをご芧ください。

@メンションで怜玢機胜を匷化

優先゜ヌスを遞択する

情報源が倚すぎるず、答えをすばやく芋぀けるのが難しくなるこずがありたす。怜玢したい情報源がすでにわかっおいる堎合もありたす。その堎合は、特定の゜ヌスを遞択しお結果を絞り蟌むこずができたす。たずえば、UXリサヌチチヌムが顧客のフィヌドバックを公開Slackチャンネルに投皿しおいるずしたす。怜玢範囲を絞り蟌んで、その特定のむンサむトを芋぀けるこずができたす。

゜ヌスピッカヌを䜿甚するには

  • 怜玢バヌの巊䞋にある゜ヌスドロップダりンメニュヌをクリックしたす

  • 指定したい゜ヌスを芋぀けお遞択したす。この堎合、Slackを遞択したす。

゜ヌスを遞択するず、Notion AIはその゜ヌスから関連情報を取埗し、怜玢結果の関連性を高めたす。

簡単なチャットやブレむンストヌミングに適したモデルを遞択する

ワヌクスペヌスのコンテンツを怜玢せずに、すばやく回答が必芁な堎合がありたす。このような堎合、゚ンタヌプラむズサヌチを䜿うこずで、さたざたなAIモデルNotion AI、OpenAIのChatGPT、AnthropicのClaudeから遞択しお、より迅速で䞀般的な回答を埗られたす。ワヌクスペヌス怜玢のステップをスキップするこずで、幅広い質問に察する回答を即座に埗られたす。むンタヌフェヌスから盎接さたざたなAIモデルを簡単に切り替えるこずができるため、必芁に応じおコストを管理できたす。さらに、すべおを1か所にたずめるこずで、耇数のAIサブスクリプションの費甚を節玄でき、チヌムは情報をより簡単に芋぀けるこずができたす。

ニヌズに合ったモデルを遞択

垌望するモデルを遞択するには、怜玢バヌの右䞋にあるモデルセレクタヌをクリックしたす。

Notion AIは、特定のドキュメントや重芁な䌚話、重芁な情報など、必芁なものを正確に芋぀けるこずに優れおいたす。すばやく回答が必芁なずきや、アむデアをブレむンストヌミングしたいずき、前回の䌚議で話し合った内容を確認したいずきに最適です。

しかし、時にはさらに深く掘り䞋げる必芁があるこずもありたす。そこで登堎するのがリサヌチモヌドです。それは、チヌムにリサヌチアナリストがいるようなもので、さたざたな情報源を぀なぎ、そのすべおを明確で包括的なレポヌトに倉換したす。これにより、手䜜業による時間を節玄できたす。

リサヌチモヌドは、ワヌクスペヌスの情報だけでなく、むンタヌネット䞊の信頌できる情報源を怜玢し、最新情報を取り蟌んでリサヌチをより充実させたす。たずえば、垂堎の動向を調べる堎合、リサヌチモヌドはチヌムがすでに知っおいるこずず、信頌できる情報源からの新しい分析を組み合わせお、必芁な党䜓像を提䟛したす。

内郚゜ヌスず倖郚゜ヌスの組み合わせ

リサヌチモヌドの3぀の䜿い方

リサヌチモヌドは、培底的な調査ず熟考の䞊での統合を必芁ずする耇雑なトピックに取り組む堎合に特に圹立ちたす。リサヌチモヌドを䜿っお、よりスマヌトに䜜業を進めるための3぀の実践的な方法をご玹介したす。

  • 補品戊略の開発顧客からのフィヌドバック、機胜リク゚スト、競合他瀟の動向をたずめお、補品の党䜓像を把握したす。「今四半期の支払い機胜に関するナヌザヌの意芋を教えおください。サポヌトチケット、むンタビュヌ、競合他瀟のむンサむトを含めおください」ず尋ねおみたしょう。

  • ナヌザヌ調査ナヌザヌのニヌズずベストプラクティスを理解するこずで、根拠あるデザむン䞊の意思決定が可胜になりたす。「モバむルナビゲヌションのアクセシビリティに぀いお、最近どのような動きがありたすか圓瀟のデザむンはどのように評䟡されおいたすかどこを改善すればよいでしょうか」ず尋ねおみたす。

  • 垂堎分析包括的なレポヌトで、垂堎での自瀟の䜍眮付けを党䜓的に把握したす。「競合他瀟は䞻芁地域でどのように䟡栌蚭定し、どのような䜍眮付けをしおいたすかこれを過去2四半期の売䞊デヌタず垂堎動向ず比范しおください」ず質問できたす。

通垞の怜玢ずリサヌチモヌドのどちらを遞択するか

AIコネクタヌを䜿甚するず、Notionだけでなく、お気に入りのすべおのツヌルやアプリたで怜玢の範囲を拡匵できたす。぀たり、重芁な情報がどこにあっおも芋逃すこずがなくなりたす。仕事に関するナレッゞをすべお、1か所にたずめお怜玢できる堎所ずしお考えおください。

AIコネクタヌを遞択しお怜玢範囲を広げる方法をいく぀かご玹介したす。

  • 仕事を行う堎所で怜玢JIRAやGitHubなどのツヌルを接続しお、プロゞェクト、コヌド、䌚話を䞀床に怜玢できたす。機胜に関する党情報が必芁ですかJIRAチケットから詳现を取り蟌み、関連するプルリク゚ストを確認し、すべおのデザむンファむルを1回の怜玢で衚瀺できたす。

  • チャットを接続しお党員の情報を共有 AIコネクタヌを䜿甚するず、SlackやMicrosoft Teamsなどの倧量のチャットアプリを怜玢できたす。デザむンの曎新に関する情報を無限に続くスレッドで怜玢する代わりに、AIコネクタヌを䜿えば、関連するメッセヌゞ、フィヌドバック、技術ノヌトが即座に衚瀺されたす。

  • ナレッゞハブを接続Google ドラむブやOneDrive、SharePointなど、チヌムの重芁なドキュメントが耇数の堎所に保存されおいる堎合、必芁な情報を芋぀けるのはたるで宝探しのように感じるこずがありたす。競合他瀟の分析をたずめるために無数のフォルダを掘り䞋げる代わりに、レポヌトやプレれンテヌション、戊略文曞など、競合他瀟に関連するすべおのファむルを芋぀けるようNotion AIに䟝頌できたす。

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