Zack Zhao

Help: data

計測の基本：訪問、イベント、事業の目標

分析前に、計測対象、数え方、観測できる範囲を整理します。

Help: knowledge

ブランドの語調と避けたい表現を設定する

具体的なルールと例で、AI の文章をブランドに合わせます。

Help: knowledge

アセットを更新・再利用する

古い情報の混入を防ぎ、更新が必要な成果物を確認します。

Help: knowledge

分析結果を再利用できるナレッジにする

結論だけでなく根拠、条件、限界を残し、次の仕事で活用します。

Help: knowledge

会話でアセットを参照する

必要なアセットを明示し、データの問いと業務の背景をそろえます。

Help: knowledge

事業の背景を、使える知識に整える

商品、ユーザー、目標、制約を、AI が参照できる形に整理します。

Help: knowledge

アセット：AI に事業の背景を伝える

保存に適した情報と、アセット、会話、ページの関係を理解します。

Help: start

AI と人の役割：提案、確認、公開

AI に任せる作業と、人が確認して決める判断を整理します。

Help: start

初めてのプロジェクトのチェックリスト

対象範囲、事実情報、データの条件、担当をそろえ、最初の手戻りを減らします。

Help: start

最初に取り組む仕事を選ぶ

手元のデータ、素材、目的に合わせて、結果を確かめられる仕事を選びます。

Help: start

Ptengine AI の全体像：ユーザー理解から継続的な改善へ

データ、業務知識、各アプリの役割を整理し、今の仕事に合う入口を選びます。

はじめに

導入前に整理しておきたい、目的・データ・最初の一歩

すべての情報をそろえてから始める必要はありません。最初に取り組む課題と、導入相談で確認したいポイントを整理します。