こんにちは！@tigers_loveng )の相澤です。
この記事は、ourly Advent Calendar 2024🎄 13日目の記事です。カスタマーサクセスしたけりゃ「営業力」と「熱量」を持て！！ 」という記事を書いてくれました！
https://adventar.org/calendars/10628
さて、突然ですがみなさん、生成AIを日常業務の中でどのくらい活用しているでしょうか？
最近の生成AIの進化のスピードはすさまじく、朝起きるたびに何かしらAIに関する新しいニュースを𝕏のタイムライン上で見かけます。先日も12 Days of OpenAI で、ChatGPTの新たなモデルであるo1 pro modeや動画生成AIのSORAなど様々な革新的な発表がされています。
弊社では、全社員ChatGPTを有料化(Plus) & 全エンジニア社員Github Copilot for Businessを有効化 しており、会社として取り入れていく動きは進んでいる方だと思いますが、（僕も含めて）AIをガンガン使いこなせているかというと、はっきりYesと言えないなぁとも思っています。
僕自身、何かしら仕事を始める時にまず自分でやり始めて、途中からちょっとしたことをAIに任せる程度しか使えていませんでした。
ところが、先日CTO協会主催のイベントに参加した際、自分の想像以上に他社CTOがAIを日常業務に当たり前のように取り込んでいることを聞き、衝撃を受けました。特に、Findy社のCTO佐藤さん(@ma3tk )が「まずAIでできないかを考えてやらせてみて、難しそうならようやく自分が手をつける 」と仰っていて自分との違いに愕然としました。
このままだとヤバい！会社として遅れをとってしまう！と改めて思い直し、 今は1日の予定の中に強制的に最新のAI情報に触れる時間を取って、日々キャッチアップと実験に勤しんでおります。始めてから3週間ほど経ち、どういったことができるようになっているのか、業務にどう活かせそうかのアイデアが溜まってきたのでそれらを紹介しようと思います。
画像生成編
運営会社
Google Inc
特徴/所感
とにかくリアル。ChatGPTで生成する画像はAI臭がぷんぷんしますが、ImageFXで生成した人物画像はめちゃくちゃリアルで、素材用の写真と比較しても遜色ないと感じました。2024年12月現在では、Googleアカウントさえあれば無料で使用でき、特に制限などもなさそうで気軽に利用できます。画像のアスペクト比や画質も変更できるため、用途に合わせて使い分けができるのもオススメポイントです。
業務活用アイデア
バナー広告やディスプレイ広告などの広告用の素材を生成
オウンドメディアの記事内イメージ画像を生成
採用資料や営業資料に載せるイメージ画像を生成
使用例
社内向けにourlyのマイナー機能を紹介する記事を執筆した際に、記事トップの画像を以下プロンプトで生成して利用しました。
メインのおじさまがほほんでいる画像をImageFXで生成しました
プロンプト 結果
上記プロンプトで生成された画像
運営会社
Recraft Inc.
特徴/所感
Recraftは画像の生成、編集を柔軟に行うことが可能な画像生成AIサービスです。UIや使い心地はFigmaに似ています。一番驚いたのはWeb以外のデザインのモックアップ作成も手軽に行うことができる点です。また、生成する画像のテイストは様々なパターンから選ぶことができる(絵画っぽいものやモノクロ写真っぽいものなど)のですが、そのテイストを自分自身が制作したものから学習させることも可能です。Googleアカウントですぐに利用でき、無料利用枠もあるため気軽に試すことができます。
業務活用アイデア
ノベルティなどのモックアップ作成を、画像生成からイメージ作成まで一貫して行う
手元にある人物画像をさまざまなテイストで変換してアイコン画像として利用
使用例
実業務では使っていませんが、試しに架空の清涼飲料水「ABCコーラ」を作ってみました。
素材となる缶(Mockup)とロゴ(Image)を生成し、ロゴ画像をドラッグ&ドロップで缶の上に載せるだけです。
プロンプト 結果
まずは素材となる缶を作り
次に商品ロゴを作り
あとはロゴをドラッグ&ドロップで缶の上に重ねるだけ
検索編
運営会社
MainFunc
特徴/所感
Gensparkは入力されたプロンプトを元に、様々な観点から検索した情報を要約してくれるのですが、他の検索系のAIサービスとの違いとして、Sparkpagesというメディア記事型の情報ページを生成してくれたり、情報のファクトチェックを行ってくれたりします。生成系のAIではハルシネーションが度々問題にあがりますが、きちんとファクトチェックをAI自身が行って結果をレポートでまとめてくれるので信頼度がグッとあがります。
業務活用アイデア
特定の事柄をざっくり理解したい時に、全体像をまとめるために利用
営業時、提案先企業の組織課題の推定のために、公開されている情報を収集する際に使用
使用例
親会社のビットエーを題材に、組織課題に関するデータ収集と推論をどの程度やってくれるのか試してみました。
プロンプト通り、会社HPや口コミサイト、採用サイトの情報をもとに推論してまとめてくれています。
推論はChatGPT o1 pro modeの方が優れていそうなので、まとめた情報をChatGPTに渡して推論してもらう方が良い洞察が得られるかもしれません。
プロンプト 結果
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一般論としての組織課題
人材の確保と育成: ベンチャー企業やSES企業は、特にIT業界において人材不足が深刻です。優秀なエンジニアやデザイナーを確保することが難しく、また、採用した人材を育成し、定着させるための体制が整っていない場合が多いです。これにより、プロジェクトの進行が遅れたり、品質が低下するリスクがあります。
コミュニケーションの課題: 組織が成長するにつれて、部門間やチーム間のコミュニケーションが複雑化し、情報共有が不十分になることがあります。特にリモートワークが普及する中で、対面でのコミュニケーションが減少し、誤解や情報の行き違いが生じやすくなります。
組織文化の醸成: ベンチャー企業は急成長を目指すあまり、組織文化の形成が後回しになることがあります。これにより、社員のエンゲージメントが低下し、離職率が上昇する可能性があります。また、新しいメンバーが既存の文化に馴染むことが難しくなることもあります。
業務プロセスの整備: 成長段階にある企業では、業務プロセスやルールが未整備であることが多く、効率的な業務運営を妨げる要因となります。特にSES企業では、クライアントごとに異なる要件に対応するために柔軟性が求められる一方で、一貫したプロセスを持たないと品質管理や納期遵守が難しくなります。
株式会社ビットエーの組織課題
人材育成と定着: ビットエーは「デジタルクリエイティブでビジネスを加速する」というミッションを掲げており、高度な専門性を持つ人材を求めています。しかし、社員による口コミでは「人材の長期育成」に対する満足度が比較的低く（3.4点）、これは新入社員や若手社員の育成プログラムやキャリアパスの明確さに課題があることを示唆しています。
コミュニケーションと風通し: 社員からは「風通しの良さ」について高評価（4.4点）を得ているものの、実際にはプロジェクトベースで働くため、チーム外とのコミュニケーション不足や孤立感を感じる社員もいるかもしれません。特にクライアントワーク中心であるため、自社内での連携強化が求められます。
業務プロセスと効率性: ビットエーは多様なプロジェクトを手掛けており、その中で業務プロセスの標準化や効率化が課題となる可能性があります。特に海外拠点との連携を強化している中で、異なる文化や業務スタイルとの調整も必要です。
組織文化とエンゲージメント: 会社として急成長しているビットエーですが、その成長過程で組織文化の醸成が追いつかない場合があります。特に新しいメンバーとの相互理解やチームワークを強化するためには、より意識的な取り組みが必要です。
これらの課題はビットエーだけでなく、多くのベンチャー企業やSES企業共通の問題でもあり、それぞれの企業文化や戦略によって解決策は異なるものの、人材育成とコミュニケーション改善はどこでも重要なテーマとなります。
生成された結果の下に「ファクトチェック」ボタンが出現
ファクトチェックしたい項目を送信して
あとはレポートがメールで送られてくるのを待つだけ
リンクとともに各項目に対して根拠となる情報ソースを提示してくれます
運営会社
Felo株式会社
特徴/所感
日本発の検索AIということもあり、日本語での利用がとてもしやすいのが特徴です。出力された内容から資料化する際の骨子を生成してくれたり、マインドマップを生成してくれたりするため、実務に活かしやすくなっています。また検索する情報ソースをWebやSNSなど切り替え可能なため、取得したい情報によって使い分けることができます。Notionとの連携機能(β版)が提供されており、情報収集→まとめ→共有を一気通貫でシームレスにできるんです！
業務活用アイデア
自社サービスのSNSでの評価や強い／弱みをまとめる際に利用
Web, SNSなど競合他社のマーケティング戦略を推論する際に利用
使用例
試しにourlyのマーケティング担当としてマーケティング戦略を立てるための情報収集を行うシーンを想定してみました。
ここでは割愛しますが、結果の[1][2]...etc は、情報ソースへのリンクが貼られています。
Web検索とSNS検索で出力される情報に差異があることが分かります（ソースとなるリンクもきちんとWeb/SNSと使い分けられています）
プロンプト 結果(情報ソース: Web検索)
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競合と比較した時のourlyの認知度
認知度の現状 : ourlyは、Web社内報やインナーコミュニケーションツールの分野で一定の認知度を持っていますが、競合製品と比較するとまだ市場でのシェア拡大が課題とされています[4][5][26]。
競合との比較 : 同カテゴリー内での満足度評価は4.2（ITreview調査）で、同業他社の中では5位に位置しています[4]。これは一定の評価を得ているものの、トップクラスの競合製品と比べると知名度や市場での存在感がやや劣る可能性があります。
ourlyのポジティブな評価とネガティブな評価
ポジティブな評価 :
機能面 : 細かいデータ分析機能や、従業員の閲覧状況を可視化する機能が高く評価されています[4][5]。
使いやすさ : 直感的なUI/UX設計や、テンプレートを活用した簡単な記事作成機能が好評です[4][17]。
サポート体制 : 導入後の手厚いサポートが利用者から高く評価されています[26][9]。
エンゲージメント向上 : 社内コミュニケーションを活性化し、従業員のエンゲージメントを高める効果があるとされています[1][4][7]。
ネガティブな評価 :
アプリの安定性 : 一部のユーザーから、スマートフォンアプリの動作が不安定であるとの指摘があります[5]。
価格面 : 初期導入費用や月額料金が高めであるため、コスト面でのハードルを感じる企業もあるようです[5][26]。
機能のアップデート : アップデート後に不具合が発生するケースがあり、安定性の向上が求められています[5][26]。
ourlyに対してユーザーが期待していること
期待されるポイント :
組織課題の解決 : 社内コミュニケーションの活性化を通じて、組織文化の醸成や従業員エンゲージメントの向上を期待されています[4][7][18]。
データ活用 : データ分析機能を活用して、社内報の効果測定や改善を行いたいというニーズがあります[4][5]。
簡便性と効率性 : 誰でも簡単に記事を作成・管理できる機能や、迅速な情報発信を求める声が多いです[4][5][17]。
柔軟なカスタマイズ : 組織ごとのニーズに応じた柔軟な設定や機能の提供が期待されています[4][5][17]。
ユーザーの期待と提供しているサービスのギャップ
期待とギャップ :
期待される安定性と実際の課題 : ユーザーは安定した動作を期待していますが、アプリの不具合やアップデート後の問題が一部で報告されています[5][26]。
コストパフォーマンス : 高機能である一方、価格が高めであるため、特に中小企業にとっては導入のハードルが高いと感じられる場合があります[5][26]。
カスタマイズ性の限界 : 一部のユーザーからは、特定のニーズに対応しきれていないとの声もあり、さらなる柔軟性が求められています[5][26]。
市場での認知度 : ユーザーは「組織改善プラットフォームとしてNo.1」を期待していますが、競合製品に比べて知名度が不足している点が課題です[3][4][22]。
結果(情報ソース: SNS検索)
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競合と比較した時のourlyの認知度
認知度の課題 : 検索結果から、ourlyの知名度がまだ十分に高くないことが示唆されています。一部の投稿では、面接のキャンセルや知名度不足が原因での課題が言及されています[1]。
競合との差異 : 他の組織改善や社内報デジタル化サービス（例: ラフールサーベイなど）と比較すると、ourlyは特に「社内報のデジタル化」や「社員プロフィール管理」に特化している点が特徴的ですが、競合と比べた際の市場での認知度はまだ発展途上と考えられます[2][22]。
ourlyのポジティブな評価とネガティブな評価
ポジティブな評価 :
社内報のデジタル化や組織文化の改善において、導入企業から一定の評価を得ていることが確認されています[2][6]。
組織カルチャーの強化や、社員間の情報共有を促進するツールとしての有用性が評価されています[8][23]。
離職率の低下や風通しの良い職場環境の構築に寄与しているとの声もあります[23]。
ネガティブな評価 :
知名度不足が課題として挙げられており、潜在顧客へのリーチが十分でない可能性があります[1]。
一部の競合サービスと比較して、具体的な成功事例や効果測定のデータが不足している印象を与える可能性があります[22]。
ourlyに対してユーザーが期待していること
期待される機能や効果 :
社内報のデジタル化を通じて、効率的な情報共有や社員エンゲージメントの向上を期待されています[2][4]。
組織文化の可視化や、社員プロフィールの管理を通じた個々の社員の活躍促進が求められています[6][8]。
離職率の低下や、風通しの良い職場環境の構築といった、働きやすさの向上が期待されています[23]。
ユーザーの期待と提供しているサービスのギャップ
ギャップの可能性 :
ユーザーが期待する「具体的な成功事例」や「効果測定のデータ」が不足しているため、導入後の成果が明確に伝わりにくい可能性があります[22]。
知名度不足により、潜在顧客がourlyのサービス内容や価値を十分に理解できていない点が課題です[1][2]。
一部の競合サービスが提供するような、より高度な分析機能やカスタマイズ性が求められる可能性がありますが、これが現状でどの程度対応できているかは不明です[22][24]。
出力された結果からマインドマップを作成
Notion連携もラックラク！
開発編
運営会社
Vercel Inc
特徴/所感
すごい、とにかくすごい(小並感)。Webサービスのモックが一瞬で出来上がります。プロンプトを入力すると、自動でReactコンポーネントを生成し、画面の構築と表示を即座に行ってくれます。最近ではFigma連携機能(有料)も新しく提供され、デザイン→コーディングがシームレスに行うことができつつあります。また、Vercelがホスティングサービスを提供していることもあり、v0で作成したものをそのままデプロイして公開することまで出来てしまうのです…！画像生成ができなかったり、デザインの再現度はまだ改善の余地はありそうです。
業務活用アイデア
ChatGPTなど他の生成系AIと組み合わせてLPのデザイン→コーディングを高速に行う
新機能開発の際にFigmaでデザインしたものをv0でモック作成し、UI/UXの仮説検証を素早く行う
使用例
画面のスクリーンショットからの再現度合いがどのくらいか
v0にアップロードしたスクリーンショット画像
v0で出力されたコードで再現された画面
Figma連携してインポートしたデザインの再現度合いがどのくらいか
v0にアップロードしたFigmaデザイン(の一部)
v0で出力されたコードで再現された画面
画面遷移を伴うような動的(に見える)サービスのモック生成が可能か
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[プロンプト(概要のみ)の流れ]
ログインフォームを作成
超絶雑ワイヤーからメディアトップ画面を作成
同じく超絶雑ワイヤーから記事画面を作成
ログインフォーム→メディアトップ→記事画面の遷移を構築
運営会社
GitHub, Inc.
特徴/所感
コードの補完機能に加えてCopilot Chatという、リポジトリ内のコードについて自然言語で聞くことができる機能も提供されています。特化型のツールというよりは開発を全体的にAIでサポートしてくれるような印象です。最近開催されたGitHub Universe 2024というカンファレンスでは様々な新機能についての発表があり、待望のCopilotによるPRレビュー機能や、v0やReplitの対抗馬となる自然言語でアプリケーション作成できる機能も今後追加されるそうです。今から楽しみですね…！
業務活用アイデア
PRの概要をGithub Copilotで自動生成
PR全体に対して、プロンプトで改善点を聞いてみる(セミオートレビュー)
使用例
PRレビュー機能はWait Listに登録したのですが、まだ使えないため、Copilot Chatでセミオートレビューを行っています。
以下のRubyのコードに対してセミオートレビューを実践してみました。
class HogeController < ApiController def hoge a = User . where ( "id = #{params[ :user_id ]} " ) if a. exists? a. first . update_columns ( name: params[ :name ], email: params[ :email ], password: params[ :password ] ) end b = User . where ( "name LIKE '% #{params[ :word ]} %'" ) b. each do |u| u. find_by ( name: params[ :word ]). destroy end render json: { status: 'success' } end end プロンプト 結果
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コードレビュー
コードの可読性とメンテナンス性
変数名・メソッド名の適切性: 変数名 a と b は抽象的すぎるため、何を指しているのか分かりにくいです。例えば、users_by_id や users_by_name など、具体的な名前にするべきです。
コードの構造: メソッド hoge は一つの責任範囲が広すぎます。複数の機能を持つため、メソッドを分割してそれぞれの機能に命名することで、可読性とメンテナンス性を向上させるべきです。
Ruby/Railsのベストプラクティスやコーディング規約への準拠
インスタンス変数の使用: ローカル変数 a と b に対して直接操作を行うのではなく、適切なインスタンス変数を使用するべきです。
SQLインジェクションの防止: params[:user_id] や params[:word] を直接SQLクエリに埋め込むのは非常に危険です。プレースホルダを使って安全にクエリを作成するべきです。
冗長なコードの削減: a.exists? をチェックする前に、a を find_by で取得することで、コードを簡潔にできます。
セキュリティ上の懸念点や脆弱性
SQLインジェクション: where メソッドに直接パラメータを埋め込んでいるため、SQLインジェクションのリスクがあります。例えば、User.where(id: params[:user_id]) のように書くべきです。
マスアサインメント: update_columns は直接カラムを更新するため、マスアサインメントのリスクがあります。update メソッドを使用し、Strong Parameters を使って安全に更新するべきです。
パフォーマンスの最適化ポイント
冗長なクエリの削減: b.each ループ内で find_by を使って再度クエリを実行しています。これは効率が悪いので、最初のクエリで対象のレコードを特定し、一度に削除するべきです。
スケーラビリティと拡張性の考慮
メソッドの責任範囲: 一つのメソッドが複数の責任を持つと、将来的にスケールしにくくなります。メソッドを分割し、それぞれが単一の責任を持つように設計するべきです。
テストのカバレッジと品質
テストの追加: このメソッドに対するテストが存在しない場合、適切なユニットテストやインテグレーションテストを追加するべきです。
エラーハンドリングと例外処理の適切性
例外処理の不足: データベース操作が失敗した場合の例外処理がありません。rescue ブロックを使って適切にエラーハンドリングを行うべきです。
データベースクエリやN+1問題の最適化
Eager Loading: 現在のコードにはN+1問題は見られませんが、関連するデータを事前にロードするように心がけるべきです。
API設計やRESTfulなアプローチの評価
RESTfulな設計: メソッド名 hoge は意味が不明瞭です。より具体的な名前にすることで、APIの意図が明確になります。
リファクタリングの提案や改善点
class HogeController < ApiController def update_user update_user_info delete_users_by_name render json: { status: 'success' } end private def update_user_info user = User . find_by ( id: params[ :user_id ]) return unless user user. update ( name: params[ :name ], email: params[ :email ], password: params[ :password ] ) end def delete_users_by_name users = User . where ( "name LIKE ?" , "% #{params[ :word ]} %" ) users. destroy_all end end このように、コード全体をリファクタリングすることで、可読性や保守性、セキュリティが向上します。
いかがでしたでしょうか？
個人的にはv0の進化が衝撃的すぎて、これは本気で会社に取り入れていかないと競争力が衰えていくと感じました。
まだ今は、それぞれのツールのさわりの部分しか触れられておらず、業務フローに取り込むところまではいけていないので今後も研究の時間を使って色々模索していこうと思っています。
カルチャー・マネジメントから、組織課題を解決していく仲間を募集しています！
ourly Advent Calendar 2024🎄 を通じて、ourlyの文化や考え方に共感していただけたら嬉しいです。
少しでも興味を持った方は、まずは気軽にお話ししましょう！カジュアル面談📩
https://ourly.notion.site/ourly-f88fb32be7e64791b88c71572f402447
https://www.wantedly.com/companies/company_642159
https://service.ourly.jp/
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