2025年のクレイジーなAI自動化の10の使用例！(時間を取り戻す)

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今日は、時間を節約し、より生産的で効率的になるために実装できる10個のAI自動化の使用例をお届けします。エージェントシステムは、これから2年間、2025年と2026年にかけて耳にすることになる重要なキーワードです。
現在、エージェント構築は非常に収益性が高いビジネスです。それは、自動化の構築方法を知っている人が十分におらず、需要が実際の供給を上回っているためです。これらの構築方法を知っていれば、多くの収入を得る機会があります。
私自身、日常的に多くの自動化を使用しており、それによってより賢く、生産的で効率的になり、年間で何時間も、何日も節約できています。私のコミュニティのメンバーや、チームのメンバーも同様です。これから10個の自動化をご紹介し、まずは入門としていただきたいと思います。
先ほど述べたように、エージェントシステムは、独立して行動できる完全に自律的なエージェントか、あるいは事前に定義された出力を持つ規範的な実装として定義できます。いずれにしても、私たちが目指すのは同じことです。それは自動化であり、これは入門ビデオとして、いくつかのクールなAI自動化を実装し、アイデアを見て、私や周りの人々がどのように使用しているかを見ていただくのに良い機会となるでしょう。
もし今までの説明が理解できなかったり、成功への近道を探しているなら、私のパートナーであり兄弟でもあるCarterとともに運営しているAI foundations コミュニティがあなたの居場所となるでしょう。このコミュニティには、AI実装について一日中考えている人々が集まっています。
私たちは毎日自動化について話し合い、大規模言語モデル、画像、音声などのAIの基礎を学ぶクラスルームがあり、さらにビジネス、マーケティング、セールスなどのカテゴリーごとの実際の実装テクニックも用意しています。
ビジネスカテゴリーには、今日のビデオで話す自動化のすべてがコミュニティ内にあり、さらなる実装方法も用意されています。私たちの確実なシステムはすべてテンプレート形式で準備されています。
これは単にテンプレートを取得して去るような場所ではありません。これは、あなたのファミリーを見つけ、人々のネットワークを見つけ、そこに留まる場所です。もしこれに興味があれば、説明文とトップのピン留めされたコメントにリンクを残しておきます。私たちは皆さんを心から歓迎します。参加したら、自己紹介をお願いします。私たちはあなたのことを知りたいと思っています。
自動化のユースケースその1は、LLMスプリットテストです。make.comでは、ChatGPT、Claude、Perplexity、そして今ではGeminiとも接続できる大規模言語モデルにアクセスできます。これらの大規模言語モデルでは、基本モデルに接続できるだけでなく、APIに簡単に接続し、それぞれの大規模言語モデル内のモデルを選択することもできます。
この例では、GPT-4o1 miniを使用していますが、GPT-4、4o1プレビュー、GPT-4o オーディオなども選択できます。このシナリオでは、Webhookに接続されたフォームがあり、このフォームにプロンプトを入力すると、Airtableの入力データベースのWebhookに接続されます。入力データベースの構築方法を知りたい場合は、専用のYouTubeビデオを用意しましたので、右上のリンクをご覧ください。
ここでは、ChatGPTやClaudeと同じようにプロンプトを入力し、送信すると、そのプロンプトがWebhookを通じてChatGPT-4o1 mini、Claude 3.5 Sonnet、Perplexityの128kモデルに送信され、Airtableのレコードが更新されます。フォームを送信すると、Airtableにレコードが作成され、LLMスプリットテストの下にカテゴリー化されたコンテンツとして戻ってきます。
このプロンプトは「このZoom通話の文字起こしを1単語で表現してください。例えば”transformative”のように、回答は1単語のみにしてください。以下が文字起こしです」というものです。もちろん、構造化された出力を得るためにはプロンプトの調整が必要かもしれませんが、アイデアとしては、LLMスプリットテストフォームにプロンプトをコピー＆ペーストし、最後に文字起こしを提供するというものです。
私のスクールデータベースから文字起こしを探してみましょう。これは先ほどご紹介したAI foundationsコミュニティの実際のZoom通話の文字起こしです。これを貼り付けて、この機能を動作させるために必要な入力タイプの必須フィールドを選択し、送信します。
すると、Airtableデータベースに新しいレコードが作成されます。カテゴリー化されたコンテンツを見ると、プロンプトを含む新しいレコードがありますが、まだ応答はありません。その応答は、先ほど示した自動化で実行されます。
情報が受信され、つまりフォームからのプロンプトがそのデータとともにWebhookに接続され、4o1 mini、3.5 Sonnet、Perplexityの大規模モデルに送信され、Airtableのレコードが更新されています。
作成したページに対する応答が得られました。プロンプトがあり、先ほど貼り付けた長い文字起こしがあり、4o1 miniの応答は「collaborative」、Claude 3.5 Sonnetの応答も「collaborative」、Perplexityは「informative」と返しています。
これは異なる大規模言語モデルの応答をスプリットテストする良い方法で、非常に迅速です。複数のブラウザを開く必要はなく、フォームに行って複数のプロンプトを入力し、データベースに表示されるのを待って後で確認することもできます。同じ企業の10の異なるモデル、または異なる企業の複数のモデルでこれを行うことができます。make.comとモデルテストの可能性は無限大です。
自動化のユースケースその2は、PDF抽出システムです。特定のフォルダーからPDFドキュメントとそのコンテンツをAIにスキャンさせ、重要なポイントを含む構造化された要約を提供する簡単な方法が欲しいと考えました。
例えば、人工知能に関するこれらのPDFの中には48ページもあるものがあり、非常に複雑です。読む前にPDF抽出システムに通すことで、AIからエグゼクティブサマリーと重要なポイント、そして非常に構造化された出力を得ることができます。
Googleドライブにこのフォルダーがあり、新しい興味深いPDFを見つけたり、読みたいPDFがある場合に、このフォルダーに入れることができます。これは比較的新しいシステムで、make.comがスケジュールに基づいて新しいPDFをフォルダー内で監視しています。
新しいPDFがフォルダーに追加されると、PDFのOCR処理が実行され、PDFからすべてのコンテンツを読み取り、そのテキストをAIに送信します。ChatGPTは、タイトル、エグゼクティブサマリー、重要なポイントなど、JSONの形式で構造化されたPDF要約を提供します。これらは私が重要だと考えて提供を要求した項目で、非常に具体的にすることもできます。
モデルに出力してほしい回答の方法を示す異なるプロンプトがあり、JSONを解析して再びAirtableの入力データベースにレコードを作成します。これを構築する方法の完全なビデオがあります。このシステムはAI foundationsが多くの異なる自動化に使用しています。もちろんすべての自動化をひとつのデータベースに入れることはできませんが、多くの自動化はこのAirtable入力データベースに落とし込むことができます。
この自動化を実行して、どのように見えるか簡単に示しましょう。GoogleドライブフォルダーにはすでにすべてのPDFファイルがあります。特定のフォルダーを監視するように設定されており、開始位置を選択してすべてを選択し、一度実行すると、先ほど説明したプロセスが実行されます。
フォルダー内のファイルを見つけ、PDF OCRを実行し、その情報をChatGPTに送信し、すでにエグゼクティブサマリーと重要なポイントが作成されています。ChatGPT APIのトークン/分の入力に対して60秒の一時停止があります。
Airtableに戻ると、すでにレコードが作成され、ドキュメントのタイトルが表示されています。開くと、特定のドキュメントのエグゼクティブサマリーと重要なポイントが表示されます。出力を自由に構造化できますが、このアイデアは、PDFをOCRで処理し、構造化された出力を得ることです。
構造化された出力は、基本的に望む形式で、望むチャネルに出力できます。私たちが作業していたクライアントは、Microsoft SharePointを使用していて、PDFをアップロードする際にSlackチームに送信していました。
自動化のユースケースその3は、Zoom通話入力の自動化です。営業担当者、コミュニティリーダー、チームリーダー、どのような立場でZoomを使用しているかに関係なく、このようなシステムの実装をお勧めします。
バックグラウンドで非常にシームレスなプロセスが行われており、日々の時間節約に大きく貢献しています。AI foundationsコミュニティでは、週に3回のZoom通話を行っています。この自動化により、録画がZoomクラウドで処理を完了すると同時に、スケジュールや人の介入なしに自動化が開始されます。
これはWebhookデータで、Zoomクラウドの録画が完了したという応答を受け取ると、録画をダウンロードし、文字起こしを行います。最初の行でこれを行っており、録画ファイルが文字起こしかどうかをフィルターでチェックし、その文字起こしを取得してAirtableデータベースにレコードを作成します。
例えばここにある27番のレコードのように、Airtableデータベースにレコードを作成し、名前のラベル付きなどを含むZoom通話の完全な文字起こしをアップロードします。次の行では、録画されたZoom通話のMP4ファイルをダウンロードし、私たちが選択したビデオソフトウェアであるVimeoにアップロードし、そのVimeoリンクを含むレコードをAirtableに作成します。
Airtableに戻ると、Zoom通話の終了直後に自動的に、何の質問もなく、私たちが日常を過ごしている間にバックグラウンドで行われているのは、ZoomクラウドからVimeoにこのビデオをアップロードすることです。これは助手や従業員に支払う必要があるような作業を、はるかに低コストで行っています。
クリックすると、アップロードされたビデオが表示され、それは単に私たちのグループのビデオです。最後に何を行っているかというと、Zoom通話のチャットログを取得し、それについてもAirtableにレコードを作成しています。
全員が新年のあいさつをしている、私が恵まれた素晴らしいコミュニティの完全なチャットがアップロードされています。なぜ3つの異なるレコードを作成しているのかと疑問に思うかもしれませんが、これが私が見つけた最も簡単な方法です。自動化は時にはメッシーですが、洗練された最終結果を得ることが重要です。
これらの各レコードには特定のミーティングIDがあり、同じミーティングIDを持つレコードを取得し、異なるAirtableデータベース内の1つのデータベースアイテムにインポートすることができます。
この2/2の自動化では、文字起こし、チャット、ビデオなどの生のレコードを取得し、AIを使用してコミュニティ向けの投稿名を作成します。通話の終了から完全な投稿の作成まで、すべてのプロセスがシームレスに行われます。
これはすべてバックグラウンドで行われ、通話で触れた内容の良い要約、チャットに投稿されたリンク、簡単にコピー＆ペーストできるビデオURLを提供します。この通話の要約作成、リンクの収集、ビデオのアップロード、文字起こしの整理だけでも約45分から1時間かかるので、週3回の通話を行う場合、週に3時間を節約できるということになります。
次の自動化は非常にエキサイティングで、RSSフィードの入力タイプの自動化です。この自動化により、ニュースレター、ニュースポスト、ブログ、YouTubeビデオ、Instagramフィード、基本的にフィードを持つものすべてを収集し、コレクションやバンドルにまとめて、そこから自動化を実行することができます。
例えば、これらのソース（私のAI Foundation YouTubeチャンネル、MITニュースの人工知能、artificial intelligence news.comのAIニュース、OpenAIのリサーチページ、TechCrunchのAIニュースと人工知能カテゴリー）からのすべてのニュースを集約するRSSフィードがあるとします。今見ているRSS.appでは、これらすべてのフィードを1つにまとめることができます。
これで、すべての投稿がこのフィードに流れ込んでいます。このRSSフィードを使用するニュースブラスト自動化があり、コンテンツ生成システム内にラベル付けされたRSSフィードがあります。これは実際にコンテンツの要約を提供し、タイトル、ニュース記事、そしてその後の使用が可能なHTML形式でのページのコンテンツを提供します。
コミュニティで使用したり、これらについて話す別のAI自動化に通したりすることができます。過去48時間のニュースブラストを行うことができます。実行したい場合、新しい記事のフィードを監視し、実際には兄弟がAIの自動ショート動画用に設定した異なるフィードを監視しています。
ご覧のように、Airtableに新しいレコードを作成します。コンテンツ生成システムに戻ると、新しいレコードが追加され、これは最新情報の大規模なニュースブラストです。自動化のためのRSSフィードの学習は非常に重要になるでしょう。そのため、AI foundationsコミュニティで30分のチュートリアルを作成してRSSフィードについてより詳しく教えています。このチャンネルでは上手くいかなかったので、コミュニティにアップロードしました。
次の自動化のユースケースは、シンプルさと強力さの両面で私のお気に入りの1つです。YouTubeビデオから文字起こしを取得したいと思うことはどれくらいありますか？YouTubeビデオの文字起こしがあれば、AIを使用してできることは本当に驚くべきものです。
重要なポイントを抽出したり、クリエイターが話した内容からアクションアブルなステップを実際に取得したりすることができます。そのため、今日のような時代に、特にこのビデオを見ているあなたは明らかにYouTubeを使用しているので、ワークフローにこのような自動化を設定できることは非常に重要です。
文字起こしをスクレイピングする方法があれば、それは非常に強力なツールになるでしょう。私の方法を紹介しますので、アイデアのヒントになれば幸いです。Airtableには「YouTube URL to transcript」というフォームがあり、ビデオURLを貼り付けることができます。
フォームの見た目はこのようになっています。ビデオURLを取得するだけでいいのです。例えば、AI foundationsのビデオを見ていて、AIを再学習する必要があった場合、この素晴らしいビデオをお勧めします。真剣に受け止めてください。十分な人々が真剣に受け止めていないのは残念ですが、全員に期待していたわけではありません。
このURLを取得して、自分の話を聞く代わりに実際に話された言葉が欲しい場合、つまり実際の文字起こしが欲しい場合、そのビデオURLを取得して貼り付け、入力タイプとしてYouTubeビデオを選択して送信するだけです。
フロントエンドではそれだけです。バックエンドでは、make.comでこの大きな自動化が動作しています。フォームで送信すると、Webhookデータがmake.comに送信され、瞬時に処理が行われます。Apify actorsを使用して文字起こしをスクレイピングし、YouTubeの文字起こしを取得し、解析して整理し、再びAirtableデータベースにレコードを作成します。
私はこのデータベースが大好きです。入力タイプYouTubeビデオの下に、すべてのYouTubeビデオの文字起こしを保存しています。この自動化が完了し、文字起こしを整理して私のリスプの不適切な発話を修正した後、Airtableのレコードを更新し、整理された文字起こしが得られます。
この文字起こしで何ができるでしょうか？コンテンツクリエイターとして、これは私自身がこのYouTubeビデオで話した言葉です。自分のビデオURLを取得してフォームに入力することでこの自動化を実行し、この文字起こしを使用して別のAI自動化に通し、ソーシャルメディアの投稿を作成したり、チームのためのSLPを作成したり、AI foundationsコミュニティのための構造化されたガイドを作成したりすることができます。
ご覧のように、この自動化が完了すると、入力タイプYouTubeビデオの中に、タイトルと完全な文字起こしとともにアップロードされます。
次の自動化は、YouTubeビデオのURLに似ていますが、ビデオURLを貼り付ける代わりに、アイデアを入力すると、AIがそのアイデアについて調査を行い、データベースに戻してくれます。すべてはこのアイデア入力フォームから始まります。
このフォームを開くと、アイデアを入力して送信するだけで、それがここに送信され、Perplexityを使用して入力したアイデアについての詳細な研究とホワイトペーパーの作成を行います。なぜPerplexityで直接やらないのかと思うかもしれませんが、毎回この長いプロンプトを入力したくないですし、後で構造化された出力、マルチLLMの強化、スプリットテストなどにカスタマイズしたい場合もあります。
非常にカスタマイズ可能で、アイデアを入力して送信し、忘れることができます。例えば、ここでアイデアを示してみましょう。「5日間の断食、水のみ」というような基本的なアイデアを入力すると、このアイデアについての科学的な研究とホワイトペーパーの作成を行い、Airtableデータベースのカテゴリー化されたコンテンツに戻してくれます。
基本テキストを選択して送信するだけです。これで終わりです。日常生活を続けることができ、AIがバックグラウンドで作業してくれます。それが私たちが望むことですよね？あるいは、ここに行って別のアイデアを送信することもできます。
情報が受信され、詳細な研究を行っているのがわかります。ChatGPTを使用してAirtableのページに名前を付けています。Airtableの入力タイプにはすべて名前があることに気付くでしょう。
自動化が完了したばかりのものが表示されていますが、ChatGPTがアイデアに名前を付けているのです。「水断食の利点」と名付け、このトピックについて詳細な研究を行った生のテキストがあります。読んだ後でやめたくなるかもしれませんし、さらに深く掘り下げたいかもしれません。構造化された出力は完全にあなた次第です。基本的なテキストから数秒で詳細な研究を行う方法のアイデアをお見せしたかっただけです。
特に、使用したい長いプロンプトがある場合は、それらを開発者のMake側に保持することをお勧めします。次に示す自動化は非常に強力です。なぜなら、声で起動できるからです。
Slackチャンネルがあり、このチャンネルは私のアイデアを保存する場所です。このチャネルは特に最近使用していませんが、話を録音することができ、この特定のSlackチャネルで音声を監視する自動化を設定しています。
音声をダウンロードし、音声をテキストに変換し、そのテキストアイデアに名前を付け、私のためにAirtableページを作成します。Airtableページを作成し続けていますが、メールを送信したり、テキストメッセージを送信したり、電話に通知を送信したりすることもできます。
自動化は何かから始まり、何かで終わる必要があります。私はAirtableで開始し終了することを好みますが、この場合はSlackを使用しています。ここで簡単な例をお見せしましょう。音声クリップを録音することができます。これは電話でもできます。
多くの人々がAIの実際の使い方を誤解していると思います。多くの気を散らすものがあり、人々が成功するためには、AIの4つのセクターをマスターし、自動化を学び、ネットワークに参加し、もちろんAI foundationsコミュニティに参加する必要があると思います。
このアイデアをチャンネルに入れたので、この自動化は1分、2分、3分、1時間、24時間、48時間など、任意のスケジュールで実行できます。このビデオのために一度実行するだけにしますが、音声ファイルをダウンロードし、私の口述したスピーチのAirtableページを作成します。
カメラの前で話したことがそのまま文字起こしされて、今Airtableにあります。次の自動化は実際にはmake.comを使用していませんが、非常によく似た原則を使用しています。実際にはiPhoneを使用しています。
これにより、iPhoneのボタンをタップして、口述したスピーチをAirtableデータベースに取り込むことができます。実際の例をお見せしましょう。これらの自動化はすべてコミュニティ、AI foundationsコミュニティにあり、システムの説明とサポートのための通話も用意していますが、これがどのように機能しているかをお見せしましょう。
iPhoneにこのウィジェットがあり、タップするか、Siriに「アイデアがあります」と言うことができます。今回はタップして、アイデアを入力してみましょう。「こんにちは、ここまで見てくれた素晴らしい視聴者の皆さんに、Siriで作成したこの自動化をお見せしたかったのです」と話しかけ、停止を押すと、iPhoneのショートカットのバックグラウンドでChatGPTを使用して名前を付けます。
iPhoneで完了を押すと、私の入力データベースにアップロードされます。最後の入力は1月2日でしたが、iPhoneで完了を押すと、自動的に口述したスピーチが入力データベースにアップロードされます。アップロードされるのを数秒待ちましょう。
これは、時間を大幅に節約できる簡単な自動化の例です。アイデアがある場合、電話をツールとして使用できるのは素晴らしいことです。ご覧のように、アップロードされ、私の口述したスピーチが正確に記録されています。
Siriの入力タイプをスクレイピングしてビジネスプランを作成したり、重要な情報を抽出したりする別の自動化を設定することもできます。私と兄弟との完全な会話を設定することもできます。望むものは何でもできますが、これは日常的に時間を節約するために使用している別の自動化です。
次の自動化は少し個人的なものですが、私はリングを持っています。このリングは睡眠を追跡し、多くの人がおそらく聞いたことがあるOura ringと呼ばれるもので、センサーが内蔵されており、体温を追跡できます。
最近病気になり、実際にはちょうど回復したところですが、このリングは病気になる前に警告してくれました。レディネススコアと呼ばれるものがあり、心拍変動や睡眠中の体温、呼吸数などの指標により、私のレディネススコアが低下していました。
このリングにはAPIがあり、健康を追跡するための自動化があります。睡眠スコアやレディネスデータなど、先ほど話したすべてのものを個人のNotionダッシュボードにインポートする自動化です。これは兄弟のCarter、別名productive dude、AI foundationsの共同創設者として知られる人物によって作成されました。彼は個人用ダッシュボード、Notion AI、そして基本的にすべてのことについて絶対的な魔術師です。
ここには私の個人用データベースがあり、今日のタスク、ノート、文字通り全てを保存している場所で、年間の目標もすべてここにあります。このツールは私を軌道に乗せ続けてくれます。また、毎日午後12時に睡眠統計をインポートする自動化もあります。
皆さんに見ていただくために少し早めに実行しますが、これは私の睡眠データをすべてNotionアカウントに集約し、日々の習慣の中ですべてを確認できるようにします。一度実行をクリックすると、昨晩の睡眠統計、レディネススコア、想像できるすべてのデータを取得します。
デジタルブレインに戻ると、ページが自動的に作成され、すべての睡眠統計が記入されています。はい、かなり短い夜の睡眠でした。昨夜は5時間54分しか眠れませんでしたが、これは考える手間を省いてくれます。
もはやOura ringのアプリに行く必要すらありません。使用するツールを制限できます。なぜなら、すべてがこのNotionページに集約されているからです。睡眠スコアを提供し、夜の特定の段階でどれくらい眠ったかを示します。
ディープスリープ、ライトスリープ、REM睡眠、総睡眠時間、睡眠効率を示し、ここに良いスコアを提供します。体温は0.23でした。私について、そして昨夜何が起こったかをほぼすべて知ることになりましたが、これはテクノロジーを使用して、自分自身でより深い洞察を得る方法と例です。
十分なデータを収集したら、NotionデータベースをCSVとしてエクスポートし、日記の記入内容もエクスポートして、アップロードし、AIに日記の記入内容の感情、睡眠スコア、タスクでどれだけの仕事を完了したかの間の関連性を見出させることができます。これはタスクデータベースでもあるからです。すべての関連性が浮かび上がってきます。
これは個人の幸福、個人の健康、個人の洞察のために使用できる方法です。ビジネス、ビジネス、ビジネスだけでなく、個人的な用途にも好んで使用しています。
お見せしたい最後の自動化は、GPTsとChatGPTからのHTTPリクエストを含むものです。これは多くの人が質問に来る内容であり、また情報を取得して送信したい場合にGPTハブから使用するものです。
ChatGPTでブログを作成するのが好きですが、入力データベースのSlack録音入力からブログを作成したいとします。Slackにメッセージを話すと、すでにその自動化をお見せしましたが、実際に話したテキストの形で、このデータベースにインポートされます。
話したテキストからブログ投稿を作成したい場合、実際に良いワークフローを持つために、GPTのスキーマでHTTPリクエストを設定することができます。これにより、Airtableのような他のウェブサイトからコンテンツを取得し、コピー＆ペーストすることなく自動的にここに取り込むことができます。
これはHTTPリクエストを設定し、このGPTにアクションとスキーマを追加することで実現できます。バックエンドに移動してGPTの編集をクリックすると、いくつかの指示がありますが、make.comのWebhookを使用したアクションもあることがわかります。
このWebhookにアクセスするたびに、入力タイプがSlackレコードの特定のレコードをAirtableで検索します。ここをクリックすると、すべてのAirtableレコードに入力タイプのラベルを付けているのは、非常に特定の入力タイプでレコードを検索できるからです。
Slackの録音だけを取り込みたい場合、この入力タイプを検索し、それらのレコードをすべて集約し、Webhookレスポンスでマイ GPTに送信することで実現できます。バックエンドでは、これはこのように見えます。
OpenAIのスキーマがあり、getリクエストの利用可能なアクションがあります。非常にシンプルで、アイデアの詳細を取得できます。これはより複雑ですが、自動化の使用方法の例です。
ブログ投稿を作成したいアイデアがあるとします。Slackで始めることができます。移動中かもしれませんし、歩いているかもしれませんし、料理をしているかもしれません。アイデアが浮かんだ場合、電話やこの場合はコンピュータでSlackを開いて話すことができます。
「ChatGPTをクリエイティブライティングとビジネスプランの支援に、より多くの人が使用すべきだと思います。ChatGPTが提供するクリエイティブライティングとビジネスプラン専門知識の組み合わせは、人々が実際に仕事を完了し、より価値のあるタスクを実行するためのレシピになる可能性があります。」
お見せした自動化を覚えていますか？一度実行をクリックすると、録音した音声ファイルを取得し、Airtableデータベースにアップロードします。ご覧のように、ここに表示されました。ここで、カメラの前で話した正確な言葉が表示されています。
GPTのアクションで示したことができるのは、「fetch」や「start」や「go」（好きな方法で設定できます）と言うと、make.comと通信し、設定した自動化に接続し、AirtableのフィールドすべてとAirtableの入力を、ChatGPTで指を動かすことなくテーブルにまとめてくれます。
その後、「どのアイデアをブログ投稿に変換したいですか？」と尋ねます。これはAirtableデータベースが更新されると動的に更新されます。
これらが、生産性と効率を向上させるためにAIを実装し、エージェントシステムを構築する方法について、頭を回転させるための10のAI自動化の使用例です。
これらのシステムについてさらに学びたい場合、テンプレートをダウンロードしたい場合、インストールしたい場合、実際にこれらを理解し、一日中話し合う家族のような人々と一緒にいたい場合は、AI foundationsコミュニティがあなたの居場所です。
今日お見せした自動化の80%、つまり10個中8個は、AIをビジネスに使用する入力データベースシステム内にあります。これらの自動化の構築方法について、より詳しく説明するモジュールがさらにあります。
「how」を理解すれば、自分自身のために自動化を構築し始めることができます。これがこのコミュニティの目標です。自分自身のために自動化やエージェントシステムを構築する方法を学ぶことです。
AI foundationsコミュニティのような人々のネットワークに参加し、私たちと一緒に構築を始めることを強くお勧めします。
このビデオが役に立ち、新しいアイデアを学んでいただけたことを願っています。質問がある場合は、コメントに残すか、無料のAIコミュニティAI Pioneersに参加してください。そちらも説明文に記載しておきます。
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