3機能をつなぐPromnyAI運用法

PromnyAIの基本ワークフロー

PromnyAIには「AIワークスペース機能」として3つの連携機能があります。これらは独立して使うこともできますが、組み合わせることで真価を発揮します。

• schoolAI学習データ管理：自社情報をAIに教える「入力」レイヤー
• hubハブ：資料をテーマ別にまとめてAIと深く対話する「処理」レイヤー
• edit_noteコンテンツ生成：媒体に合わせて発信文を作る「出力」レイヤー

なぜ3機能をつなげると効果が高いか

AIに「自社らしさ」を出してもらうには、AI側に自社情報を渡す必要があります。バラバラに渡すよりも、一度登録して、すべての機能から自動参照させる方が圧倒的に効率的です。

PromnyAIは、学習データを一度登録すれば、ハブやコンテンツ生成のすべてで自動で参照される設計になっています。「同じ情報を毎回コピペする」手間が消えるため、文章作成の体感速度が大きく変わります。

推奨セットアップ手順

はじめてPromnyAIを使う方は、次の順序で進めると最短で運用に乗ります。

1. AI学習データの登録：まず最低10件を目安に自社情報を入れる
2. テスト用ハブの作成：1つハブを作り、AI回答が「自社らしい」内容になっているかを確認
3. コンテンツ生成のお試し：SNS投稿などを1本生成し、トーンを確認
4. 学習データの追加・調整：足りないと感じた情報を追加登録
5. 運用に組み込む：定期的な投稿作成や社内ナレッジ運用のフローに加える

日常運用パターン例

パターン1：店舗SNS運用

• looks_one学習データに「サービス情報」「過去の人気投稿」「ブランドトーン」を登録
• looks_twoコンテンツ生成で SNS／Instagram を選び、テーマを入力
• looks_3必要に応じてハブで「次回の特集投稿」を相談

パターン2：ブログ記事作成

• looks_one学習データに「自社の専門知識」「過去ブログ」を登録
• looks_twoハブに参考記事や調査資料をまとめ、見出し案を相談
• looks_3コンテンツ生成でブログ記事を選び、本文を出力 → 自分で仕上げ

パターン3：社内ナレッジ活用

• looks_one学習データに「サービス資料」「営業マニュアル」「FAQ」を登録
• looks_twoハブに過去の提案書や議事録を入れ、新人スタッフが質問できる場として運用
• looks_3提案書や顧客向けメールはコンテンツ生成で下書き作成

運用を続けるためのコツ

• check学習データは月1回見直す：料金変更・キャンペーン・サービス改定があれば更新します。
• checkハブはテーマ別に分ける：1つのハブに何でも詰め込まず、目的ごとに分けるとAIの精度が上がります。
• check生成履歴を活用する：似たテーマは過去の出力を再利用するとぶれません。
• check出力は必ず確認する：価格・固有名詞・キャンペーン日付は公開前に必ず人の目で確認します。

よくある質問

• Q. どの機能から触ればよいですか？

  A. AI学習データの登録から始めるのが王道です。先に登録しておけば、その後どの機能を使っても自社情報が反映されるため、効果を体感しやすくなります。

• Q. ハブとコンテンツ生成の使い分けは？

  A. ハブは「対話で考えを深める」「資料を読ませて要約・相談」する場面に。コンテンツ生成は「フォームに沿って素早く媒体別の文章を作る」場面に向いています。

• Q. 学習データを登録すれば、他社にも漏れませんか？

  A. PromnyAIはAIモデルの学習にお客様のデータを使用しません。詳細はセキュリティページをご確認ください。

関連マニュアル

• arrow_forwardAI学習データの使い方
• arrow_forwardハブの使い方
• arrow_forwardコンテンツ生成の使い方
• arrow_forward学習データの上手な分け方 — カテゴリ別ベストプラクティス