生成AIを活用した情報収集の効率化

仕事の資料はしっかり原文を読む必要があります。しかし、日々の情報収集として読んでいる月刊誌、会誌、Webの記事などをまともに読んでいると、時間がかかり、本当にやるべきことや、やりたいことをするための時間がなくなってしまいます。それなら止めても良いかと思うのですが、どこで役に立つかわからないので広く浅く読んでいます。

そんな感じのドキュメントがA4でページ数にすると数百ページになります。そりゃ時間がかかるわけだと思いました。そして、それが毎月、増えていくのです。

日々のニュース記事なども同様です。

目次

生成AIを利用する

このままではダメだと思いました。そこで、PDFはAcrobat AIアシスタント、WebサイトはMS Copilotを使って要約して、要約だけ読むようにしました。気になるところがあったら、そこだけは元の文章を読む。わからないものはChatウインドウでAIに質問するようにしました。

すると、原文を読むよりもすっと頭に入っていきました。もちろん漏れている情報は沢山あると思います。しかし、要点は押さえられていますし、そもそも、広く浅い情報収集です。その上、専門外の学術的な文章は生成AIによる要約の方が、わかりやすいくらいです。Webの記事には英語記事も混ざっていますが、要約は日本語で出力されるので、素早く理解できます。

複数冊、複数サイト、しっかりと読もうとすると数日かかってしまうものが、1時間で完了できました。また、時間だけではなく体力の消費も少ないことに気がつきました。これで本来やるべきことをやるための時間も作れました。

まとめ

広く浅い情報収集は、生成AIを活用して要約を読むスタイルに切り替えることで、時間と体力を節約でき、本来取り組むべきことに集中できるようになります。

著書紹介

よかったらシェアしてね!
  • URLをコピーしました!
  • URLをコピーしました!

この記事を書いた人

Akira Hayashi (林 晃)のアバター Akira Hayashi (林 晃) Representative(代表), Software Engineer(ソフトウェアエンジニア)

アールケー開発代表。Appleプラットフォーム向けの開発を専門としているソフトウェアエンジニア。ソフトウェアの受託開発、技術書執筆、技術指導・セミナー講師。note, Medium, LinkedIn
-
Representative of RK Kaihatsu. Software Engineer Specializing in Development for the Apple Platform. Specializing in contract software development, technical writing, and serving as a tech workshop lecturer. note, Medium, LinkedIn

目次