GENERATIONUP.

用途に合わせた指示や参照情報を整理し、文書作成・情報整理などを支援するカスタムGPTを設計します。扱う情報と利用者の範囲を確認します。

入力する情報の例

利用が認められた参考資料・書式

処理

用途別の指示と参照情報を整理

できあがるもの

文書の下書き・要点

確認すること

元の条件・日時・固有名詞を照合

問い合わせに対して回答案を返す仕組みを検討します。参照情報の整備、答えられない場合の案内、人へ引き継ぐ条件も整理します。

入力する情報の例

公開済み案内・許可されたFAQ

処理

関連情報の検索と回答案の作成

できあがるもの

根拠付きの回答案・担当者への確認事項

確認すること

回答できない質問を人へ引き継ぐ

開発作業の一部を支援するための仕組みを検討します。生成コードのレビューとテストを含め、開発現場の手順に合わせます。

入力する情報の例

扱う権限のある仕様・コード

処理

実装案・テスト案を生成

できあがるもの

コードの提案

確認すること

開発担当者がレビュー・テスト

転記・分類・下書きなどの工程をつなぎ、繰り返し作業の支援を検討します。送信や更新などの操作には、必要な承認を設計します。

入力する情報の例

転記元・分類ルール・処理条件

処理

分類・転記・下書き作成を接続

できあがるもの

更新候補や送信前の文案

確認すること

実行前の承認・例外・復旧方法を確認

社内文書などから関連情報を検索し、回答の根拠に加える仕組みを検討します。文書の更新、参照権限、回答の評価をあわせて整理します。

入力する情報の例

参照を許可された社内文書

処理

関連箇所を検索し回答の根拠に加える

できあがるもの

出典と回答案

確認すること

参照権限・文書の更新・回答を評価

必要な情報から報告書や案内文などの下書きを作る仕組みを検討します。書式、必須項目、事実確認の手順を揃えます。

入力する情報の例

報告に必要な確定情報・必須項目

処理

書式に沿って内容を整理

できあがるもの

報告書・案内文の下書き

確認すること

事実・漏れ・表現を担当者が確認