生成AI全社コンテスト：マーケティング部門のGlean実践事例（アイデア賞）

アシストではこの春に、「生成AIの全社実践コンテスト」を初開催しました。

生成AIを実業務でどのように使っているのか、現場での実践事例を募集したところ全社から400もの応募がありまして、最終審査では部門内予選を勝ち抜いてきた応募者による熱戦が繰り広げられました。

コンテストについて紹介した前回の記事（全社コンテストで生成AIの利活用を促進！Gleanがアシストにもたらす変化とは ）に続いて、この記事では、そのコンテストに応募したマーケティング部門の実践事例をくわしくご紹介していきます。

（このマーケティング部門の事例は、コンテストで「アイデア賞」を受賞しました！）

最初にご紹介する実践事例は、予選でも本選でもプレゼンテーションの実演で会場を沸かせた生成AIの使い方です。

この使い方を考案したのは、社内公募制度でマーケティング部門に異動してきたばかりのメンバーで、これまでとはまったく違う職種の業務に就いて、どうしたらもっと生産性を上げられるのか悩むなかで発想した使い方になります。

この発案者をジュニアマーケターさんと呼ぶことにしまして、ジュニアマーケターさんは普段からタスクをToDoに書き出しているため、それをもとに1日のスケジュールを組み立ててもらおう、と発想しこのようなプロンプトでGleanに時間割表の作成を依頼しました。

ジュニアマーケターさんが、今日1日のToDoとして書き出したタスクはこのようになっています。

上記のタスクをもとに、このようなプロンプトでGleanにスケジュール作成を依頼します。

Gleanが作成した回答全文はこちらです（↓）

上記のように、Gleanが瞬時に時間割を作ってくれました。

このスケジュール表を見ると、業務時間内でタスクが終わりそうか（残業せずに1日のタスクを完遂できそうか）、そしてそのためには何時からどのタスクに着手すればよいのか、何時までに終わらせられそうか一目瞭然でわかります。

ジュニアマーケターさんはこのスケジュール表を見ながら、順番にタスクに着手して完遂させていくことができます。タスクが予定よりも早く終わった場合は、スケジュールの再作成を依頼すればそれ以降の進行を組み直してくれるので（予定より時間がかかってしまった場合も）、午後イチには必ず進捗をチェックして、スケジュールを組み直しているそうです。

実は、ジュニアマーケターさんがこのスケジュールでイチバン知りたいことは、どこに空き時間があるか、それはどれくらいか、ということだそう。多くのタスクが並ぶと、1日がパツパツになり常に追われている心持ちになってしまいますが、今日はこれくらいの空き時間があるということがわかれば、時間に余裕があることが可視化されてわかるので、気持ちのゆとりにもつながるそうです。

たしかに、朝イチの段階で、今日は30分の余白を作れそうだとわかっていれば、このタスクはもうちょっと凝ったことができそうだな、とか、調査範囲をもう少し広げてあのデータも使って分析してみようかな、なんて想像しながら仕事ができるとワクワクしますよね！

この使い方について、生成AIの実践や業務へのインパクトの観点からジュニアマーケターさんにお聞きしたことをまとめます。

この記事では、マーケティング部門に異動してきたばかりの新任マーケターが、生成AIを実務に取り入れて実践している事例をご紹介してきました。
タスクをスケジュール化するという使い方は、マーケティングに関わらずあらゆる業務で使える実践方法ですので、上記のプロンプトを参考にぜひ皆様も使ってみてください！このプロンプトは、ChatGPTでもそのままお使いいただけます。

実は本選の最終審査で、審査員の役員の方から「今の使い方をGleanならではの使い方に発展させようとすると、どのような使い方ができそうですか？」という質問が出ました。さすが、鋭い質問です。

Gleanは社内のドキュメントを参照しながら回答を生成できるのが圧倒的な強みですから、その機能を使ったらもっと面白いんじゃない？というアドバイスをいただきました。（ちなみに今回のコンテストは、生成AIを広く実務で使う事例を対象としていたので、マーケティング部門でのこのような使い方も応募条件を満たしていました。）

例えば、過去のタスクにかかった工数実績や、各タスクの難易度や複雑さなどを学習して、これから取り組もうとしているタスクの所要時間を見積もってくれるような使い方ができるとさらに便利になるはずです。Gleanはそのタスクに詳しい社員を教えてくれるので（Know Who）、その人は誰か、がわかれば直接コミュニケーションして知見をお伺いできますし、これから作ろうとしている資料に近しいドキュメントが既に社内にあれば、その資料も的確に教えてくれます。
コンテストでは実践し始めたばかりの事例として応募していたので、今後はこのような使い方も模索してみようと思います。

実は、マーケティング部門が受賞した生成AIの実践事例はもうひとつあるのですが、少し長くなってきましたのでまた別の記事でご紹介していきます。こちらもお楽しみに！

執筆者情報：

古賀 智美
株式会社アシスト

2001年にアシスト入社。AIやBI分野のマーケティングを経て、2023年より「Glean」の日本国内での立ち上げに参加。マーケティングマネージャー。
アシストでの生成AI全社実践プロジェクト「1GAN」のCoE。