イーロン・マスク氏率いるxAIが開発したGrok。
Xのリアルな情報を扱える点に注目が集まっていますが、ビジネスで使いこなせている人はまだ少ないかもしれません。
なんとなく質問するだけでは、Grokならではの鋭い回答や最新情報を活かした分析は引き出しにくいのが現実です。他の生成AIと同じような感覚で使っていると、せっかくの機能を持て余してしまうことになります。
この記事では、ビジネスメール作成の検証結果などを踏まえ、Grokの強みを引き出すための具体的なモデル選びと指示のコツを紹介していきます！
🖊️Grok(xAI)の主な特徴
Grokへの指示（プロンプト）を考える上で、他のAIツールと区別しておくべき特性は以下の3点です。
情報のソースがどこにあるか、どのような思考処理を行っているかを理解することで、適切なタスクを割り振ることができます。
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Yoomとは？ノーコードで業務自動化につながる！
Yoomを活用すれば、AIによる情報の抽出、要約、そしてビジネスツールへの共有をすべて自動化することが可能です。
たとえば、Slackでメッセージが送信されたら、AIでテキストを抽出してNotionのデータベースへ蓄積したりするワークフローがノーコードで構築できます。
「まずは試してみたい」という方は、以下の便利なテンプレートを活用してみてくださいね！
Notionに議事録が登録されたらAIで自動要約しslackに通知
試してみる
■概要
Notionのデータソースに新しい議事録が登録されると起動し、AIを使用して自動的に要約を生成し、その要約をSlackに通知します。
会議やイベントの議事録がスムーズに要約され、関係者に迅速に共有することができます。
■事前準備
事前にNotionで議事録格納用のデータソースを作成します。
※実際の例としてはこちらをご参照ください。
■設定方法
①トリガーからアプリトリガー内にあるNotionを選択し、特定のデータソースにページが作成・更新されたらアクションを押します。
②起動間隔とデータソースIDを入力し、テスト・保存します。
③＋マークを押し、データソースを操作するオペレーションからNotionを選択して、アクョンからレコードを取得する（ID検索）、トリガーと同じデータソースIDを入力して次に進みます。
④レコードIDが等しいという検索条件とし、値には①のトリガーで取得したオブジェクトIDを{{オブジェクトID}}のように埋め込みテスト・保存します。
⑤＋マークを押し、要約するオペレーションから●●文字以内の文章を要約するを選択し以下のように設定し、テスト・保存します。
・要約対象のテキスト：④のデータソース操作で取得した議事録プロパティのアウトプットを埋め込みます。
・文字数：任意の文字数を入れます。
・要約の条件：任意の要約条件を入れます。
※議事録の文字数が多いことが想定される場合は15,000文字以内を選択してください。
⑥マークを押し、アプリと連携するオペレーションからSlackのチャンネルにメッセージを送るアクションを選択し、以下の設定をしてテスト・保存し設定完了です。
・投稿先のチャンネルID：通知したい指定のチャンネルIDを候補から選択します。
・メッセージ：任意のメッセージを入力します。このとき⑤で要約した議事録をアウトプットとして埋め込むことも可能です。
■注意事項
・必ず新しい行を追加する形で議事録を登録してください。
※Notionのトリガーはデータソース上のページが新規作成または更新が行われた場合、いずれも起動するため新規作成だけの場合にトリガーを起動させたい場合は上記ご注意ください。
Slackでメッセージが送信されたら、投稿内容をNotionに追加する
試してみる
■概要
Slackで共有された重要な情報を、後から参照するためにNotionへ手作業で転記していませんか。
この作業は手間がかかる上に、コピー＆ペーストのミスや転記漏れが発生する原因にもなりかねません。
このワークフローを活用すれば、Slackの特定チャンネルにメッセージが投稿されると、その内容が自動でNotionのデータベースに追加されます。
面倒な手作業から解放され、情報の集約と管理を効率化できるはずです。
■このテンプレートをおすすめする方
- SlackとNotionを連携させ、手作業による情報転記の手間をなくしたいと考えている方
- Slack上の情報をNotionに集約し、チームのナレッジやタスク管理を効率化したい方
- 重要なコミュニケーションの記録漏れを防ぎ、情報共有を円滑にしたい方
■このテンプレートを使うメリット
- Slackのチャンネルへの投稿が自動でNotionに転記されるため、これまで手作業に費やしていた時間を短縮できます。
- 手作業によるコピー＆ペーストが不要になることで、情報の転記漏れや入力ミスといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、SlackとNotionをYoomと連携します。
- トリガーでSlackの「新しいメッセージがチャンネルに投稿されたら」というアクションを設定します。
- 次に、AI機能「テキストからデータを抽出する」を設定し、トリガーで取得したメッセージ内容から必要な情報を抽出します。
- 最後に、オペレーションでNotionの「レコードを追加する」アクションを設定し、抽出したデータを指定のデータベースに追加します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- 「テキストからデータを抽出する」では、Slackから取得したメッセージ内容を変数として用い、投稿から特定の情報を抽出するようカスタムが可能です。
- 「レコードを追加する」では、前段のアクションで取得した値をどのプロパティに割り当てるかなどを任意で設定できます。
■注意事項
- Slack、NotionのそれぞれとYoomを連携してください。
✍️Grokプロンプトの基本原則
Grokから質の高い回答を引き出すには、なんとなく話しかけるのではなく、以下の3要素を明確に伝えることが重要です。
1.鮮度を活かす文脈の提供
GrokはXの膨大なデータにアクセスできますが、指示が曖昧だと不要な情報を拾ってしまうことがあります。
「過去1時間のX上の投稿に基づいて」「特定のニュースに関する議論に焦点を当てて」など、参照すべき情報の範囲を具体的に指定しましょう。
2.ビジネス視点の役割設定
Grokはデフォルトだと少しフランクな性格ですが、ビジネスシーンでは役割を強制することが有効です。
冷静な市場調査員や、辛口なプロの編集者といった役割を与えることで、ユーモアを抑え、実務に即したトーンで回答させることが可能です。
3.次のアクションに繋がる形式指定
回答を読んで終わりにするのではなく、そのまま資料やメールに貼り付けられる形式を指定しましょう。
要点を3箇条書きでまとめてや、Slackで共有しやすいように簡潔にと指示することで、手直しの手間を省けます。
💻モデル・機能別：効果的な指示の出し方
Grokには用途に応じたモデルが存在します。それぞれの特性に合わせたプロンプトをマスターしましょう。
