本ドキュメントは、QoderWork の実際のユーザー事例をまとめたものです。QoFounder からのフィードバックに基づき、他のユーザーがどのように QoderWork で業務課題を解決しているかを知り、ご自身の仕事に活かすヒントを得ていただけます。
オフィス自動化
事例 1:年次報告書の自動生成
シナリオ
田中さんは従業員 300 名規模のテクノロジー企業で総務部長を務めています。年末に最も頭を悩ませるのが、会社の年次報告書の作成です。今年も例年通り、開発部、営業部、マーケティング部、人事部、経理部など 8 部門の年末報告を集め、過去 3 年分の年報を参照しながら、昨年のフォーマットをテンプレートとして 1 本の年次報告書にまとめる必要があります。デスクトップには 50 件以上の Word と PDF が積み上がり、これまでは 1 件ずつ開いて段落を抜き出し、表現や体裁を何度も調整する作業に、毎年最低 2 日は費やしていました。
今年は QoderWork を試してみることにしました。
ファイル準備
田中さんはデスクトップに 2024年度報告資料 フォルダを作成し、関連資料をすべて格納しました。
デスクトップ/2024年度報告資料/
├── 2022年度報告書.docx
├── 2023年度報告書.docx(テンプレート)
├── 開発部-2024年末報告.docx
├── 営業部-2024年末報告.docx
├── マーケティング部-2024年末報告.docx
├── 人事部-2024年末報告.docx
├── 経理部-2024年末報告.docx
├── カスタマーサポート部-2024年末報告.docx
├── 製品部-2024年末報告.docx
├── 運用部-2024年末報告.docx
├── 2024年度財務データ要約.pdf
└── 2024年度経営指標達成状況.xlsx
操作手順
フォルダを選択
QoderWork でタスクを作成し、ダイアログ下部の 「Work in a Folder」 をクリックして 2024年度報告資料 を選択します。
プロンプトを入力
ダイアログに以下のプロンプトを入力します:フォルダ内のすべてのドキュメントを読み込み、以下のタスクを実行してください:
1. 「2023年度報告書.docx」をフォーマットのテンプレートとして使用
2. 各部門の 2024 年末報告から、重点業務成果、主要業績データ、ハイライトプロジェクトを抽出
3. 財務データ要約と経営指標達成状況を組み合わせ、コア経営数値を補足
4. 過去の報告書の文体と章構成を参考にする
5. 2024 年度報告書を生成。含める内容:会社全体の経営概要、各事業セグメントの進捗、チーム構築と組織発展、次年度の展望
6. テンプレートのフォーマットとレイアウトを維持
Word 形式で出力
QoderWork の実行内容
QoderWork はフォルダ内の 50 件以上のドキュメントを自動で読み込み、テンプレート構造を認識。8 部門の報告資料から主要データと業務ハイライトを抽出し、財務データと経営指標を組み合わせ、過去の報告書の文体に沿って、わずか 6 分で完全な年次報告書を生成しました。田中さんは重要な表現を微調整するだけで、当日中に初稿を提出できました。
継続利用
来年末には、新しい年度の部門報告を同じフォルダに入れるだけで、「今年の部門資料を更新しました。昨年の報告書フォーマットを参考に、2025 年度報告書を生成してください」と指示するだけです。フォルダ内の履歴データが増えるほど、生成される報告書は会社の業務の継続性と発展の流れをより反映します。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 時間短縮 | 2 日から 6 分へ |
| 正確性 | 主要業績データを 100% 保持 |
| フォーマット統一 | テンプレート形式に自動適合 |
ユーザーの声:「本来数時間かかる作業が、6 分で完了しました。」
活用のコツ
この事例が効果的だった理由は、フォルダの整理とプロンプトの構造化です。田中さんは 50 件以上のドキュメントを統一した命名規則(部門名-年度-ファイル種別)で 1 つのフォルダにまとめ、QoderWork が一度の読み込みで全体の文脈を把握できるようにしました。プロンプトでは、テンプレート指定、データソースの明示、出力構造の定義の 3 点を明確にしています。フォルダは「原料倉庫」、プロンプトは「設計図」であり、両者が揃って初めて QoderWork が一発で成果物を出せます。
事例 2:オンラインリサーチ+分析 PPT
課題
新技術の調査には、自ら検索・読解・整理し、さらに PPT を手作業で作成する必要があり、調査から完成まで半日以上かかっていました。
QoderWork 導入後
対象分野の多角的な内容を自動で検索し、分析ドキュメントに整理したうえで、そのまま PPT を生成。課題から「報告可能な PPT」まで、中間プロセスをすべて自動化できます。
プロンプト例
「大規模言語モデルによるコード生成の応用」という技術方向を調査してください:
1. 最新の技術動向と主要製品をオンライン検索
2. 主流ソリューションの比較(機能、性能、価格)を整理
3. メリット・デメリットと適用シーンを分析
4. 技術分析レポートを生成
5. 技術チーム向けに 15 枚程度の PPT を作成
継続利用
次に別の技術方向を調査する際は、プロンプト内のテーマを差し替えるだけで対応できます。PPT のスタイルを統一したい場合は、満足できる PPT をフォルダに入れてテンプレートとして参照させることができます。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 全プロセス自動化 | 課題から報告可能な PPT まで一括完了 |
| 時間短縮 | 半日から 30 分へ |
| 適用範囲 | 技術調査、競合分析、業界レポートなど |
事例 3:顧客プレゼン PPT+スピーチ原稿
課題
営業エンジニアは、顧客の個別ニーズに合わせて提案 PPT を作成し、プレゼンのリズムに合わせる必要があります。ニーズ理解、提案整理、PPT 設計、スピーチ原稿作成、発表時間のコントロールなど複数ステップがあり、工数が多く、時間の定量管理も難しい状況でした。
QoderWork 導入後
フォルダに顧客資料と提案ドキュメントを用意すると、QoderWork が自動で読み込み、顧客背景・課題・提案・価値比較を含むプレゼン PPT を生成。あわせて 30 分分のスピーチ原稿も作成します。
プロンプト例
フォルダ内のすべての資料を読み込み、「某金融顧客のクラウド移行提案プレゼン」の準備をしてください:
1. 顧客ニーズドキュメントから、コア課題と重要ニーズを抽出
2. 提案資料と同業他社事例を踏まえ、ソリューションを設計
3. プレゼン PPT(約 20 枚)を生成。含める内容:顧客背景、課題分析、提案アーキテクチャ、実施計画、価値比較、成功事例
4. 30 分のスピーチ原稿を生成。各スライドの要点、時間配分、重要フレーズを記載
5. スピーチ原稿に「想定質問ポイント」をマークし、回答の要点を準備
継続利用
プレゼンごとに顧客名でサブフォルダを作成し、顧客資料を蓄積していきます。事例が増えるほど、QoderWork は類似シーンに合わせた提案を出しやすくなります。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 効率向上 | 4〜6 時間から 30 分へ |
| 顧客対応 | 実際の顧客資料に基づいて生成 |
| 一式完備 | PPT+スピーチ原稿+時間管理+想定質問対応 |
事例 4:社内プラットフォームのデプロイ自動化 Skill
課題
社内プラットフォームのデプロイは、設定確認、複数環境の切り替え、承認フロー、ロールバック準備など、毎回複数ステップを手動で行う必要があり、漏れやミスが発生しやすい状況でした。
QoderWork 導入後
create-skill 機能でデプロイフローを再利用可能な Skill としてパッケージ化し、ワンクリックでデプロイできるようにしました。
初回のデプロイフローを完了
QoderWork にデプロイフロー全体の実行を依頼します。
標準フローを文書化
QoderWork に「先ほどの操作手順を標準デプロイフローとして文書化してください」と依頼します。
Skill としてパッケージ化
create-skill で「デプロイアシスタント」Skill としてパッケージ化します。
以降の利用
以降は「デプロイアシスタント Skill を実行、対象環境:本番」と指示するだけです。
継続利用
フローが変わったら Skill を更新すればよく、新メンバーも複雑な手順を覚えずに Skill を呼び出すだけでデプロイできます。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| フロー標準化 | 複雑な社内フローを効率化 |
| 時間短縮 | 30 分から 3 分へ |
| ミス防止 | 標準化により手順漏れを防止 |
| チーム共有 | 新人でもワンクリックでデプロイ可能 |
データ処理
事例 5:貿易用英文テックパック処理
シナリオ
鈴木さんはアパレル商社で 8 年間、貿易フォローを担当しています。最も負担が大きいのが、海外顧客から届く英文 Tech Pack の処理です。20 ページ超の PDF、30 以上の計測ポイント、英文用語、許容差表、7 サイズ分の分数値が含まれています。
これまでは PDF を開き、行ごとに翻訳し、数値を 1 つずつ Excel に手入力していました。1 件の Tech Pack に 2〜3 時間はかかります。特に怖いのは、半インチを 1/4 インチと読み違えること。昨年はそのミスでロット返品となり、会社は数十万円の損失を被りました。
最近、チームリーダーから QoderWork を試すよう勧められました。
ファイル準備
鈴木さんは顧客から届いた最新の Tech Pack を 1 つのフォルダにまとめました。
デスクトップ/発注-2024SS-顧客ABC/
├── ABC-SS24-Style001-TechPack.pdf
├── ABC-SS24-Style002-TechPack.pdf
└── ABC-SS24-Style003-TechPack.pdf
操作手順
フォルダを選択
QoderWork で 発注-2024SS-顧客ABC フォルダを選択します。
プロンプトを入力
ダイアログにプロンプトを入力します。
プロンプト例
顧客から届いた英文 Tech Pack PDF を、1 件ずつ処理してください:
1. すべての計測ポイント(POM)を抽出し、英文用語を日本語に翻訳
2. 以下の形式で Excel に整理:
- 列:計測部位 / 英文名 / 日本語名 / 許容差(+/-)
- 行:S / M / L / XL / XXL / XXXL 各サイズの数値
3. 分数値は元の精度を維持(1/2"、3/4" など)
4. 各 Style ごとに 1 シート、ファイル名に Style 番号を含める
分数単位の正確性に特に注意してください。製造品質に直結します。
QoderWork の実行内容
QoderWork は 3 件の PDF を自動で読み込み、複雑な表レイアウトと英文用語を認識し、10 分以内に標準的な日英サイズ表の Excel を出力しました。鈴木さんが確認したところ、30 以上の計測ポイント、7 サイズ分のデータはすべて正確で、混同しやすい分数単位も問題ありませんでした。
継続利用
新しい発注が届いたら、新しい Tech Pack PDF を対応する発注フォルダに入れ、「新しい Style の Tech Pack が 2 件届きました。これまでの形式で処理してください」と指示するだけです。QoderWork は新規ファイルを自動認識し、同じ形式で出力します。鈴木さんは「Style001 と Style002 のサイズ差を比較し、異なる箇所をマークしてください」といったクロスチェックも依頼しており、以前は半日かかっていた作業が 2 分で済むようになりました。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 時間短縮 | 2〜3 時間/件から 10 分/3 件へ |
| 正確性 | 100%。分数の読み間違いによる数十万円規模の損失を回避 |
| 蓄積活用 | 発注フォルダの整理が整うほど、後続処理がスムーズに |
ユーザーの声:「正確率 100% で、数十万円の損失を防げました。」
活用のコツ
この事例のポイントは、プロンプトで出力形式と精度要件を明確に定義したことです。鈴木さんは「Tech Pack を整理して」と曖昧に依頼せず、Excel の列構成(計測部位/英文名/日本語名/許容差)と行構成(S/M/L/XL 各サイズ)を具体的に指定し、「分数値は元の精度を維持」「分数単位の正確性に特に注意」と品質のラインを明示しました。精度が重要なタスクでは、プロンプトに「出力の形」と「絶対に間違えてはいけない点」を書くことが、信頼できる結果につながります。
事例 6:複数工場の梱包明細統合
課題
複数の外注工場からそれぞれ梱包明細(箱単)が届き、フォーマットが統一されていません。これらを 1 つにまとめ、米国向け・カナダ向けなどに分割して通関書類を作成する必要があります。品番、箱番号、各サイズの数量をすべて整合させる必要があり、手作業でコピー&ペーストしていると、箱番号の欠番や数量ミスで通関書類をやり直すことになりがちでした。
QoderWork 導入後
全工場の箱単を格納したフォルダを選択すると、QoderWork がすべての箱単を分析し、目的地別に分割した通関用の統合表を出力。箱番号は自動で連番になります。
プロンプト例
フォルダ内には 3 工場の納品箱単(Excel 形式)があります。以下を実行してください:
1. すべての箱単を読み込み、品番、箱番号、各サイズの数量を識別
2. 統合後、目的地別に分割:米国向け注文統合表、カナダ向け注文統合表
3. 箱番号は 001 から連続で採番し、欠番がないようにする
4. 各表の末尾に合計行(総箱数、総数量)を追加
5. 品番とサイズ別数量の正確性を維持し、Excel 形式で出力
継続利用
出荷ロットごとにフォルダ(例:2024-03-出荷ロット1)を作成し、通関時にそのフォルダを選択して処理すればよいです。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 効率向上 | 数時間から 5 分へ |
| 正確性 | 100%。箱番号は自動連番 |
| タイムライン | 通関ミスによる通関遅延を回避 |
事例 7:発注書 PDF 一括抽出+Skill 化
課題
8 件の多言語(日本語・英語混在)PDF 発注書から、手作業で項目を抽出して Excel にまとめる必要があり、少なくとも半日はかかっていました。
QoderWork 導入後
フォルダ内の PDF を自動で読み込み、複雑なレイアウトを認識して 280 行の明細を抽出。28 分で完了し、ユーザーはこのフローを Skill としてパッケージ化しました。
プロンプト例
フォルダ内のすべての PDF 発注書を読み込んでください:
1. 各発注の重要情報を抽出(発注番号、仕入先、SKU、商品名、数量、単価、合計金額、納期)
2. 統合表を生成:全発注の統合ビュー+仕入先別集計+商品カテゴリ別集計
3. 金額が異常な行をマーク(同類商品の平均単価から 20% 以上乖離している場合など)
4. Excel 形式で出力
継続利用
フローを Skill としてパッケージ化したため、次回からは新しい発注書 PDF をフォルダに入れて Skill を呼び出すだけで対応できます。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 効率向上 | 半日から 28 分へ |
| 再利用 | ユーザーが Skill としてパッケージ化 |
| 意識変化 | 効率向上だけでなく「テンプレート化して固定したい」という発想につながった |
ユーザーの声:「このフローを Skill にして、次回からそのまま使いたいです。」
事例 8:1 万行超の営業日報多次元分析
課題
大規模な Excel データを手作業でフィルタ・分析するのは時間がかかり、異なる軸で切り替えることも難しい状況でした。担当者別の顧客対応、案件種別、売上高などの分析が必要です。
QoderWork 導入後
営業日報をアップロードし、1 回のプロンプトで多次元分析を実行。他言語での出力にも対応しています。
プロンプト例
この営業日報 Excel(10,634 行)を分析してください:
1. 営業担当者別:各担当の顧客数、案件種別分布、総売上、一人あたり売上を集計
2. 月別:月次売上トレンド、前月比成長率
3. 顧客別:売上上位 20 社の貢献度、顧客集中度分析
4. 分析レポートを生成(データ表とトレンドチャートを含む)
5. レポートを英語版に翻訳
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| データ規模 | 10,634 行を 1 回のプロンプトで多次元分析 |
| 多言語 | 多言語出力に対応(例:英語) |
| 柔軟性 | 分析軸を切り替えやすい |
事例 9:EC サイト売上データの可視化
課題
複数地域の売上明細 Excel が分散しており、集計や可視化は手作業で行う必要があり、全体像を素早く把握することが難しい状況でした。
QoderWork 導入後
米国・欧州・グローバルの売上明細 Excel を統合し、インタラクティブな HTML 可視化レポートを生成しました。
プロンプト例
フォルダ内に 3 つの Excel があります:米国売上明細、欧州売上明細、グローバル統合。以下を実行してください:
1. 3 地域のデータを統合し、フィールド形式を統一
2. HTML 可視化レポートを生成。含める内容:
- 各地域の売上シェア(円グラフ)
- 月次売上トレンド比較(折れ線グラフ)
- 売上上位 10 商品(棒グラフ)
- 地域・月・カテゴリで動的フィルタ可能
3. HTML ファイルとして出力し、ブラウザで直接開ける形式にする
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 可視化 | データを直接可視化、典型的な複数地域統合シーン |
| インタラクティブ | 動的フィルタに対応 |
| 手軽さ | HTML 形式のため追加ソフト不要 |
事例 10:PDF から Word への一括変換
課題
複数の PDF 教材を 1 件ずつ手動で Word に変換する必要があり、作業が重複して時間がかかります。オンライン変換ツールはページ制限や有料プランが多いです。
QoderWork 導入後
ローカルの PDF を一括読み込みし、Word 形式に自動変換。レイアウト構造も維持します。
プロンプト例
フォルダ内のすべての PDF を Word(.docx)形式に一括変換してください:
1. 元のレイアウト構造(見出し、段落、表、画像の位置)を維持
2. ファイル名は同じで、拡張子のみ変更
3. 変換後は同じフォルダに出力
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 一括処理 | 1 件ずつの操作が不要 |
| レイアウト維持 | 元の構造を保持 |
| 制限 | ページ制限なし、無料で利用可能 |
事例 11:Excel の 1 対多列の展開
課題
Excel に 1 対多の列(例:1 契約に対応する複数の支払いバッチ)があり、1 対 1 の行に展開する必要があります。従来は複雑な数式を書く必要がありました。
QoderWork 導入後
要件を一文で伝えるだけで、QoderWork が列の展開を自動で実行します。
プロンプト例
この Excel の「支払いバッチ」列は 1 対多(カンマ区切り)です。
各バッチを独立した行に展開し、他の列のデータはそのまま維持してください。
新しい Excel ファイルとして出力してください。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 簡潔な指示 | 一文で複雑なデータ操作を実行 |
| 数式不要 | プログラミング不要で利用可能 |
| 適用例 | 企業の財務データ処理など |
事例 12:領収書写真の自動認識・分類・整理
課題
出張中の領収書写真のファイル名がランダム文字列(例:IMG_20240301_xxx.jpg)のため、1 枚ずつ開いて確認し、手動でリネームしてカテゴリ別に整理する必要がありました。
QoderWork 導入後
写真フォルダを QoderWork に渡すと、金額・日付・消費種別を自動認識し、指定形式で一括リネームして整理します。
プロンプト例
フォルダ内は出張中の領収書写真です。以下を実行してください:
1. 各写真から消費日、金額、店舗名、消費種別(飲食/交通/宿泊/その他)を認識
2. 形式に従ってリネーム:日付-種別-金額-店舗名.jpg(例:20240301-飲食-1,280円-居酒屋〇〇.jpg)
3. 消費種別ごとにサブフォルダを作成して整理
4. すべての領収書の明細と合計金額を含む経費集計表(Excel)を生成
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 適用例 | オフィス業務で頻出する領収書処理 |
| 自動化 | OCR+分類+リネームを一括実行 |
| 効率 | 手作業を大幅に削減 |
コンテンツ制作
事例 13:教材→PPT→ナレーション付き動画
シナリオ
佐藤先生は公務員試験対策の研修機関で講師をしています。手元には構造化面接の題庫が JSON 形式であり、問題・解答例・解説が含まれています。これまで、この内容を受講生向けの動画教材にするには、まず手作業で PPT にまとめ、録画ソフトで 1 ページずつ解説を録音していました。30 題分の教材を整理して録画まで終えるのに、少なくとも 2 日はかかっていました。
QoderWork でこの一連の流れを自動化できないか試してみることにしました。
ファイル準備
デスクトップ/公務員課程制作/
├── 構造化面接題庫-第1期.json
├── 解答フレームテンプレート.pptx(任意、PPT スタイル参考用)
└── オープニング・エンディング素材/(任意)
操作手順
フォルダを選択
公務員課程制作 フォルダを「Work in a Folder」で選択します。
2 段階で実行(または一括で実行)
まず PPT 生成、次に動画生成の 2 段階で依頼するか、一括で依頼できます。
プロンプト例
第 1 段階:PPT 生成
「構造化面接題庫-第1期.json」を読み込み、各問題ごとに 1 枚の PPT を生成してください:
- ページ上半分:問題文
- ページ下半分:解答例の要点(箇条書き)
- 最後のページ:解答フレームのまとめ
「解答フレームテンプレート.pptx」の配色とフォントスタイルを参考にしてください
第 2 段階:ナレーション付き動画生成
先ほど生成した PPT を動画に変換してください:
- 各スライドにナレーションを付与(解答例の内容を口語化)
- 各スライドの表示時間は内容の長さに応じて自動調整
- MP4 形式で出力
QoderWork の実行内容
QoderWork は JSON を読み込み、30 枚の構造化 PPT を自動生成。続いて各ページの内容を口語化したナレーション原稿を作成し、ナレーション付きの教材動画を合成しました。佐藤先生が以前 2 日かけていた作業が、午前中で完了しました。
継続利用
佐藤先生は毎週新しい題庫を追加しています。新しい JSON をフォルダに入れ、「第 2 期の題庫を追加しました。同じ形式で PPT と動画を生成してください」と指示するだけです。このフローは Skill としてパッケージ化し、アシスタント講師も利用できるようにしました。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 全プロセス自動化 | 教材→PPT→動画を一括で完了 |
| 適用範囲 | 研修、教育、知識共有など「教材を課程化する」あらゆるシーン |
活用のコツ
この事例のポイントは、段階的なプロンプト+Skill パッケージ化です。佐藤先生は「JSON→PPT→動画」を 1 つのプロンプトに詰め込まず、PPT 生成と動画合成の 2 段階に分けました。各段階の入力・出力が明確で、QoderWork の実行が安定します。中間結果に不満があれば、該当段階だけ調整すればよく、全体をやり直す必要はありません。さらに、フローが確立したら create-skill で Skill 化し、「一度作って、何度でも使う」チーム共有の自動化パイプラインにしています。
事例 14:英語論文→入門 PPT
課題
英語論文は難解で、入門者向けの解説 PPT を作るには、理解・要約・設計など複数ステップが必要で、時間がかかっていました。
QoderWork 導入後
論文の URL を渡すと、QoderWork が内容を理解し、入門者向けの構造化 PPT を生成します。
プロンプト例
この論文を基に、入門者向けの解説 PPT を作成してください:
論文 URL:https://arxiv.org/abs/xxxx.xxxxx
要件:
1. 核心概念を平易な日本語で説明し、非専門家向けにする
2. 1 ページ 1 ポイントに絞り、直感的な図や比喩を添える
3. 全 12〜15 枚。背景、核心手法、主要結果、実務的意義を含める
4. 最後のページに、さらに学ぶための参考文献を列挙
継続利用
解説したい論文の URL や PDF を 1 つのフォルダにまとめれば、PPT を一括生成できます。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 変換 | 論文から PPT へのワンクリック変換 |
| 対象者 | 自動で入門者向けに調整 |
| 入力 | オンライン URL を直接指定可能 |
事例 15:コンテンツからマインドマップの自動生成
課題
オンライン・オフラインのコンテンツを読み終えた後、手作業でマインドマップを整理するのは時間がかかり、構造化された知識体系を素早く作るのが難しい状況でした。
QoderWork 導入後
オンライン・ローカルのコンテンツを自動で分析し、構造化された XMind マインドマップを生成します。
プロンプト例
以下の内容を分析し、マインドマップを生成してください:
1. フォルダ内の学習ノートと参考資料を読み込む
2. 核心概念、重要ポイント、それらの関係を抽出
3. 「総論-各論」の構造で整理。主幹は 5 本以内
4. 各枝の下は 2〜3 階層まで細分化
5. XMind 形式で出力
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 変換 | コンテンツからマインドマップへの自動変換 |
| 入力 | オンライン URL とローカルファイルの両方に対応 |
| 出力 | 標準 XMind 形式で編集可能 |
事例 16:弁護士の法律分析 Skill 作成
シナリオ
高橋弁護士は某法律事務所のシニアパートナーで、商事紛争を 20 年以上専門としています。独自の案件分析フレームワークを持っています。新しい案件資料を受け取ったら、まず時系列を整理し、争点を特定し、証拠の強さを評価し、訴訟戦略を立てる流れです。
課題は、この方法論が頭の中にしかないことです。新しい案件ごとに最初から同じフローを踏み、後輩に伝えるときも経験を標準化して共有しづらい状況でした。この方法論を再利用可能なツールにしたいと考えていました。
ファイル準備
高橋弁護士は案件ごとにフォルダを整理しました。
デスクトップ/案件-山田契約紛争/
├── 訴状.docx
├── 契約書原本スキャン.pdf
├── 補足契約.pdf
├── メール・チャット記録/
│ ├── 2024-01-チャット記録.png
│ ├── 2024-03-チャット記録.png
│ └── ...
├── 銀行振込証明.pdf
└── 相手方弁護士からの通知.pdf
操作手順
案件フォルダを選択
案件フォルダを「Work in a Folder」で選択します。
分析フレームに沿って依頼
QoderWork に自分の分析フレームに沿った処理を依頼します。
プロンプト例
フォルダ内のすべての案件資料を読み込み、以下のフレームで分析してください:
1. 案件時系列:すべての事象の時点を整理し、時系列で並べる
2. 争点の特定:本案の核心争点を列挙(契約効力、債務不履行の認定、損害算定など)
3. 証拠分析:
- 各争点について、当方に有利な証拠と相手方の反論の可能性を列挙
- 証拠の強さ(強/中/弱)を評価
- 証拠の穴と補強の方向性を指摘
4. 訴訟戦略の提案:主攻めの方向、代替案、リスクの注意点
5. 案件分析レポート(Word 形式)を生成
Skill 化
分析結果に満足したら、QoderWork にこの分析フローを Skill としてパッケージ化するよう依頼します。
先ほどの案件分析フローを Skill としてパッケージ化し、「商事紛争案件分析」と命名してください:
- 入力:案件資料フォルダ
- 出力:時系列+争点+証拠分析+訴訟戦略レポート
- 分析フレームは固定、内容は各案件の資料に応じて動的に生成
これにより、若手弁護士も案件フォルダを選択して Skill を実行すれば分析レポートの初稿を得られ、高橋弁護士がレビュー・修正する形で活用できます。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 経験の Skill 化 | 20 年の実務経験を Skill として再利用可能に |
| チーム活用 | 新人でも高品質な分析フレームを出力可能 |
| 適用例 | 法務分野の専門シーンでの深い活用 |
活用のコツ
この事例のポイントは、Skill で専門経験をパッケージ化し、「頭の中の方法論」を再利用可能なツールにすることです。高橋弁護士は、まずプロンプトで分析フレーム(時系列→争点→証拠→訴訟戦略)を明確に書き、QoderWork にそのフローで実行させました。結果に満足したら、create-skill で「商事紛争案件分析」Skill としてパッケージ化し、入力(案件資料フォルダ)と出力(分析レポート)を定義しました。Skill 化により、若手が案件フォルダを選んで Skill を実行するだけで標準的な分析レポートが得られ、高橋弁護士がレビューする体制が整いました。
EC 運営
事例 17:越境 EC の日次データ自動同期
シナリオ
渡辺さんは Amazon 越境 EC を 3 年間運営しており、5 店舗・200 以上の SKU を管理しています。以前は毎朝、5 店舗の管理画面に 1 つずつログインし、前日の売上データをエクスポートして統合表にコピー&ペーストし、前日比やランキング変動を手動で確認していました。この朝のルーティンだけで 1 時間以上かかり、慌てて 1 店舗分を見落とすこともありました。
QoderWork にこのフローを自動化してもらうことにしました。
操作手順
QoderWork に依頼内容を伝える
QoderWork で必要な作業を説明します。
ブラウザ自動化でデータ取得
QoderWork がブラウザ自動化でデータを取得します。
プロンプト例
Amazon 店舗の日次データ同期を手伝ってください:
1. ブラウザを開き、以下の 5 つの Amazon セラー管理画面に順にログイン:
- 米国:[URL]
- 欧州:[URL]
- 日本:[URL]
- ...
2. 各サイトの「ビジネスレポート」ページで、前日の売上データをエクスポート
3. 全サイトのデータを 1 つの Excel に統合。含める内容:
- 各サイトの売上、注文数、返品率
- 売上上位 10 SKU とそのパフォーマンス
- 前日比の変化(減少項目は赤字でマーク)
4. 200 字以内の日次運営サマリーを生成
QoderWork の実行内容
QoderWork はブラウザ自動化で各店舗の管理画面にログインし、レポートページへ移動してデータをエクスポート。統合・分析してレポートを生成しました。渡辺さんは朝、PC を開くとフォルダにレポートが用意されている状態になりました。
継続利用
このフローを固定 Skill にしておけば、毎日「今日の店舗日報を実行して」と指示するだけで済みます。データが蓄積されたら、「直近 30 日の売上トレンドを比較し、継続的に下落している SKU を特定してください」といった追加分析も依頼できます。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| ブラウザ自動化 | 典型的な活用シーン |
| 対象 | 越境 EC 売り手に多い課題 |
| 時間短縮 | 手動 1 時間から自動 10 分へ |
活用のコツ
この事例のポイントは、ブラウザ自動化+Skill パッケージ化です。渡辺さんのケースではローカルファイルではなく、QoderWork がブラウザを開き、複数の管理画面にログインし、データをエクスポートする必要があります。プロンプトで各サイトの URL と操作手順(「ビジネスレポートページで前日の売上データをエクスポート」)を明確にしたことで、QoderWork が人間と同様にナビゲーションと操作を実行できました。毎日繰り返すタスクは Skill 化が有効で、「今日の店舗日報を実行して」と一言で済むようになります。
事例 18:EC 商品画像の AI リミックス
課題
EC の商品画像は、背景・シーン・スタイルを変えた複数バリエーションが必要ですが、ブランドのトーンや色味は揃えたいため、手作業ではコストがかかっていました。
QoderWork 導入後
AI を活用して EC 画像の二次創作を検討。既存のスタイルと色味を維持しつつ、画像要素だけを変更する、商品画像の一括制作案を探ることにしました。
プロンプト例
フォルダ内の商品メイン画像を基に、AI 二次創作の案を検討してください:
1. 画像のブランドビジュアルスタイル(配色、構図、光)を分析
2. 同一商品で 3 種類のバリエーションを生成(例:白背景、生活シーン、季節テーマ)
3. ブランドカラーと商品形状は維持
4. 比較用の効果サンプルを出力し、評価しやすくする
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 適用例 | EC 分野での AI 画像活用 |
| 一貫性 | ブランドを維持しながら量産 |
| 負荷軽減 | デザイン負荷の低減 |
システム管理
事例 19:Mac ディスク深層クリーニング
シナリオ
山本さんはグラフィックデザイナーで、256GB の MacBook Pro を使用しています。最近、システムが頻繁にディスク容量不足を警告するようになり、確認すると空き容量は 7GB しかありませんでした。システムデータだけで 124GB を占めています。何を削除してよいか分からず、検索しても長いチュートリアルばかりで、システムファイルを誤って削除して壊すのが怖くて手を出せませんでした。
友人に勧められて QoderWork を試してみました。
操作手順
フォルダの準備は不要です。QoderWork のダイアログに直接指示を入力します。
プロンプト例
Mac の空き容量が 7GB しかありません。システムデータが 124GB を占めています。
以下を手伝ってください:
1. ディスク使用状況をスキャン・分析し、大きなファイル/フォルダを特定
2. 「安全に削除可能」と「触らない方がよい」ものを区別
3. クリーンアップ案をリスト化し、各項目で解放できる容量を記載
4. 私の確認後に実行
重要:システムファイルや仕事用ファイルは削除しないこと。判断に迷うものは先に確認してください
QoderWork の実行内容
QoderWork はシステム診断コマンドを実行し、主な要因を特定しました。Xcode キャッシュ 23GB、Docker イメージ 18GB(山本さんはもう Docker を使っていない)、Time Machine ローカルスナップショット 31GB、各種アプリキャッシュ 12GB などです。クリーンアップ案と想定解放容量を提示し、山本さんが項目ごとに確認してから実行。結果として約 84GB を解放し、空き容量は 7GB から 91GB に回復しました。
継続利用
山本さんは毎月「ディスク容量をチェックして、クリーンアップが必要なものがあれば教えてください」と QoderWork に依頼しています。随時呼び出せる IT アシスタントのような使い方です。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 効果 | 7GB から 91GB へ回復 |
| 対象 | Mac ユーザーに多い課題 |
| 安全性 | 先に案を提示し、確認後に実行 |
ユーザーの声:「7GB から 91GB まで最適化できました。」
活用のコツ
この事例のポイントは、直接対話+安全確認です。フォルダの準備は不要で、プロンプトで問題を明確に伝え、「確認後に実行」「判断に迷うものは先に確認」 と書くことで、QoderWork は「診断→提案→確認後に実行」という安全なモードで動きます。誤削除のリスクを抑えられます。システム操作を伴うタスクでは、プロンプトに「先に案を出して確認してから実行」と書くことが、安全第一のベストプラクティスです。
事例 20:ストレージ使用状況の可視化レポート
課題
PC 内のファイル種別ごとの容量分布が把握できず、感覚でクリーンアップしており、根拠のある判断がしづらい状況でした。
QoderWork 導入後
ストレージ使用状況を分析し、可視化された HTML レポートを生成。ファイル種別ごとの占有率を視覚的に把握できます。
プロンプト例
PC のストレージ使用状況を分析してください:
1. 各ドライブ/パーティションの使用率をスキャン
2. ファイル種別(ドキュメント、画像、動画、アプリ、キャッシュ、その他)ごとの占有率を集計
3. 容量の大きい上位 20 のファイルとフォルダを特定
4. HTML 可視化レポート(円グラフ+棒グラフ+詳細リスト)を生成
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 可視化 | レポートで一目で把握可能 |
| 形式 | HTML でブラウザから直接閲覧 |
| 意思決定 | クリーンアップの判断材料として活用 |
事例 21:インストール済みソフトウェア&プロセス監査
課題
PC にどのようなソフトが入っているか、特にバックグラウンドプロセスについては把握しづらく、セキュリティやパフォーマンス面での懸念がありました。
QoderWork 導入後
ユーザーがインストールしたプログラムとバックグラウンドで動作しているプロセスを一覧化。システム標準のものは除外し、ユーザーが関心を持つ部分に焦点を当てます。
プロンプト例
PC のソフトウェアとプロセス状況をチェックしてください:
1. ユーザーがインストールしたプログラムを一覧(システム標準は除外)。インストール日と占有容量を記載
2. 現在バックグラウンドで動作している非システムプロセスを一覧。CPU とメモリ使用量を記載
3. 不審または珍しいプロセスにマークを付ける
4. 最適化の提案:アンインストール候補、停止可能なバックグラウンドプロセス
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 監査 | セキュリティとパフォーマンスの確認 |
| フィルタ | システムプロセスを除外し、ユーザー関連に集中 |
| 意思決定 | アンインストールや最適化の判断材料として活用 |
事例 22:デスクトップ&ブラウザブックマークの整理
課題
デスクトップのファイルが散らかり、Chrome のブックマークも増えすぎて分類が乱れ、日々の作業効率に影響していました。
QoderWork 導入後
デスクトップのファイル構成とブックマーク内容を分析し、論理的な分類で整理。ブックマークバーを簡素化します。
プロンプト例
デジタル作業環境を整理してください:
1. デスクトップ整理:デスクトップの全ファイルをスキャンし、種別ごとにサブフォルダ(ドキュメント、画像、ダウンロード、一時ファイルなど)に自動分類
2. Chrome ブックマーク整理:ブックマークをエクスポートし、無効リンクを除去し、テーマ別に再分類
3. 整理レポートを生成:整理したファイル数、最適化したブックマーク数、解放したデスクトップ容量を記載
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 対象 | デジタル作業環境の整理 |
| 範囲 | デスクトップとブラウザの両方 |
| 効果 | 日々の作業効率の向上 |
学習・試験対策
事例 23:試験問題の自動生成
シナリオ
伊藤先生は中学 2 年生の物理を 3 クラス担当しています。定期試験のたびに頭を悩ませるのが問題作成です。出題形式(選択、穴埋め、実験、計算)のバランス、難易度の配分(基礎 60%+標準 30%+発展 10%)、各章の出題範囲のカバーが必要です。これまでは問題集をめくり、手作業で選んでレイアウトし、印刷まで。1 セットに 3 時間はかかり、3 クラスで同じ問題は使えないため、実質 3 倍の工数でした。
ファイル準備
伊藤先生は教材を 1 つのフォルダにまとめました。
デスクトップ/中2物理-出題資料/
├── 学習指導要領-8年物理.pdf
├── 第1章-機械運動-ポイント.docx
├── 第2章-音の現象-ポイント.docx
├── 第3章-状態変化-ポイント.docx
├── 過去の定期試験-参考.docx
└── クラス成績-前回試験.xlsx(任意、苦手分野の出題強化用)
操作手順
フォルダを選択
中2物理-出題資料 フォルダを選択します。
プロンプト例
フォルダ内のポイント資料と学習指導要領に基づき、中 2 物理の定期試験を 3 セット生成してください:
1. 出題範囲:第 1 章〜第 3 章
2. 出題形式の配分:選択 10 問(各 3 点)+穴埋め 8 問(各空 2 点)+実験探究 2 問(計 16 点)+計算 2 問(計 14 点)、満点 100 点
3. 難易度:基礎 60%、標準 30%、発展 10%
4. 3 セットは出題範囲は同じだが、具体的な問題は重複しない
5. 各セットに模範解答と採点基準を付ける
6. 前回試験の成績を参考に、クラスの苦手分野(例:状態変化のグラフ分析)をやや多めに出題
7. Word 形式で出力し、そのまま印刷できるレイアウトにする
QoderWork の実行内容
QoderWork はポイント資料と学習指導要領を読み込み、伊藤先生の条件に沿って 3 セットの難易度が揃った試験を生成。各セットに詳細な採点基準を付け、前回試験の成績データを踏まえ、状態変化のグラフ分析など苦手分野を多めに出題しました。
継続利用
定期試験のたびに、新しい章のポイント資料をフォルダに追加し、「範囲を第 4 章まで広げ、同じ基準で新しい試験を生成してください」と指示するだけです。学期末には「今学期の全試験成績に基づき、生徒ごとに苦手分野の練習問題を生成してください」といった依頼も可能です。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 出題 | ポイントを網羅した出題 |
| 難易度 | 配分をコントロール可能 |
| 複数セット | 1 回で複数セットを生成、重複なし |
| 個別対応 | 成績データに基づく苦手分野の強化 |
活用のコツ
この事例のポイントは、フォルダ管理+パラメータ化されたプロンプトです。伊藤先生は、ポイント資料、学習指導要領、過去問題、クラス成績を 1 つのフォルダにまとめ、QoderWork に十分な「出題素材」を提供しました。プロンプトでは、出題形式の配分(選択 10 問・各 3 点など)、難易度比率(基礎 60%+標準 30%+発展 10%)、苦手分野の強化まで具体的な数値で指定しています。このようにパラメータを明確に書くことで、QoderWork の出力は「だいたい」から「ちょうどよい」に近づきます。
情報収集
事例 24:マクロ経済ニュースの自動取得+メール配信
シナリオ
林さんは私募ファンドの投資リサーチャーです。毎朝 8 時までに、金融速報、日銀、IMF、FRB など 6 サイトを巡回し、マクロ経済関連の重要ニュースを選び、チーム向けにブリーフィングをまとめてメール送信する必要があります。一見単純な作業ですが、サイトを開き、ページをめくり、重要性を判断し、コピー&ペーストして体裁を整え、メールを送るまで、毎日 40〜50 分かかっていました。
操作手順
フォルダの準備は不要です。QoderWork に直接依頼内容を伝えます。
プロンプト例
日次マクロ経済ニュースブリーフィングを作成してください:
1. 以下のサイトにアクセスし、直近 24 時間の重要ニュースを取得:
- 金融速報(xxx.com)
- 日本銀行公式サイト(www.boj.or.jp)
- IMF ニュース(www.imf.org/en/News)
- FRB 声明(www.federalreserve.gov)
- 総務省統計局(www.stat.go.jp)
2. マクロ経済政策、金利、為替、GDP、インフレ関連のニュースを選別
3. 各ニュース:見出し+1 文要約+元記事リンク
4. 重要度でソート。「必読」と「参考」の 2 段階に分類
5. 簡潔なメール形式に整形
6. team@example.com に送信。件名は「マクロ日報-{本日の日付}」
QoderWork の実行内容
QoderWork はブラウザで 6 サイトにアクセスし、関連ニュースを取得。重要度で選別・ソートし、簡潔なブリーフィングにまとめてチームメールアドレスに送信しました。林さんは朝、オフィスに着くとメールボックスに整理済みのブリーフィングが届いている状態になりました。
継続利用
このフローを Skill にしておけば、毎日「本日のマクロ日報を送って」と指示するだけです。日銀の利下げなど特別なイベントがあれば、「本日の日銀利下げの影響を深掘りし、チーム向けの特集レポートを作成して送ってください」といった追加依頼も可能です。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 複数ソース | 自動収集+選別+ソート |
| 一括処理 | 整理と配信を一括で実行 |
| 適用例 | 投研、アナリストなど情報集約業務 |
| Skill 化 | 日次自動実行が可能 |
活用のコツ
この事例のポイントは、ブラウザ自動化+メール連携+Skill パッケージ化の組み合わせです。林さんのプロンプトでは、アクセスするサイト一覧、選別キーワード(マクロ経済政策、金利、為替など)、出力形式(見出し+要約+リンク)、メール送信先と件名までを明示しています。情報収集からメール送信まで、1 つのプロンプトで完結しています。Skill 化により、毎朝のルーティンが自動化され、「オフィスに着いたときにはブリーフィングが届いている」状態を実現できます。
IT ツール
事例 25:ブラウザによるクラッシュログ抽出
シナリオ
中村さんはバックエンド開発エンジニアです。社内にクラッシュログプラットフォームがあり、本番で問題が発生するたびに、ブラウザを開き、プラットフォームにログインし、該当するクラッシュレコードを探し、スタックトレースをコピーしてドキュメントに貼り付け、分析する流れを繰り返していました。操作自体は単純ですが、1 日に何度も行い、ログイン状態が切れるとパスワード入力が煩わしく感じていました。
操作手順
QoderWork に直接要件を伝えます。
プロンプト例
クラッシュログプラットフォームから情報を抽出してください:
1. ブラウザを開き、http://crash.internal.company.com にアクセス
2. ログインが必要な場合は、ブラウザに保存済みのアカウントを使用
3. 検索ボックスにクラッシュ ID「CRASH-2024-03-001」を入力
4. 完全なスタックトレースを抽出
5. Markdown ドキュメントとして保存。ファイル名にクラッシュ ID を含める
6. スタックを分析し、クラッシュの可能性のある原因を簡単に考察
QoderWork の実行内容
QoderWork はブラウザを開き、ログイン、ナビゲーション、検索、抽出までを自動で実行。スタックトレースを整形した Markdown として保存し、原因の簡単な考察(例:「UserService.java:128 で NullPointerException。ユーザーオブジェクトが未初期化の可能性」)も付与しました。
継続利用
中村さんはこの操作を簡単な Skill にしました。本番でアラートが来たら、「クラッシュ CRASH-2024-03-002 のスタックトレースを抽出して分析してください」と指示するだけで、QoderWork が一連の操作を実行し、分析結果を確認するだけの状態になりました。
主要成果
| 項目 | 内容 |
|---|
| 適用例 | 開発ツールチェーンでのブラウザ自動化 |
| 効率 | 単純だが頻度の高い作業の自動化 |
| 付加価値 | 抽出と簡易分析を一括で実行 |
活用のコツ
この事例のポイントは、ブラウザ自動化+Skill パッケージ化です。中村さんのケースでは、毎回の操作は同じ(ログイン→クラッシュ ID 検索→スタックコピー)ですが、1 日に何度も発生します。プロンプトには「スタックを分析し、クラッシュの可能性のある原因を簡単に考察」という付加要件を入れ、QoderWork を「データの運び役」から「初歩的な診断アシスタント」にしています。Skill 化後は、「クラッシュ CRASH-xxx のスタックトレースを抽出して分析してください」とクラッシュ ID を変数として渡すだけで済みます。
実践ガイド:フォルダ整理で QoderWork を最大限活用
上記 25 事例のうち、14 事例は「ローカルフォルダを直接読み込む」パターンです。フォルダを適切に整理し、「Work in a Folder」で指定することが、QoderWork の価値を引き出す重要な操作です。
ここでは、教師がクラス成績を管理する例を使って、一連の流れを説明します。
「Work in a Folder」が重要な理由
QoderWork では、「Work in a Folder」 でローカルフォルダを指定できます。指定すると:
- QoderWork はそのフォルダ内のファイルを直接読み込めます(個別アップロード不要)
- 処理結果は自動的にそのフォルダに保存されます(手動ダウンロード不要)
- 後から新しいファイルを追加すれば、QoderWork はすぐにそれを認識して処理できます
フォルダを整えておけば、あとは QoderWork に任せるだけです。
3 ステップで始める
フォルダを整理する
同じテーマ・同じタスクのファイルを 1 つのフォルダにまとめます。フォルダ名は分かりやすく、ファイル名もルールに沿って付けます。
QoderWork でフォルダを選択する
QoderWork でタスクを作成し、ダイアログ下部の 「Work in a Folder」 をクリックして、整理したフォルダを選択します。選択後、QoderWork はそのフォルダ内のファイルにアクセスできます。
自然言語で依頼する
コードやファイルパスを書く必要はありません。やりたいことを自然な言葉で伝えるだけで、QoderWork がフォルダ内のファイルを認識して処理します。
完全な事例:教師のクラス成績管理
シナリオ
松本先生は中学数学の教師です。試験のたびに Excel 形式の成績表を受け取ります。1 学期で 4 回分の試験データがフォルダに蓄積されています。クラス全体の傾向、伸びている生徒、要フォローが必要な生徒、クラス全体のレベル変化を把握したいと考えています。
ステップ 1:フォルダを整理
松本先生はデスクトップに 3年2組-数学成績 フォルダを作成し、各試験の成績表を入れました。
デスクトップ/3年2組-数学成績/
├── 第1回定期試験成績.xlsx
├── 中間試験成績.xlsx
├── 第2回定期試験成績.xlsx
└── 期末試験成績.xlsx
ファイル名に試験名や日付(例:2024-03-定期試験成績.xlsx)を含めると、QoderWork が時系列で自動認識しやすくなります。
ステップ 2:「Work in a Folder」で選択
QoderWork でタスクを作成し、ダイアログ下部の 「Work in a Folder」 をクリックして、3年2組-数学成績 フォルダを選択します。
ステップ 3:QoderWork に分析を依頼
ダイアログに次のように入力します。
フォルダ内のすべての試験成績表を読み込み、以下の分析を実行してください:
1. 各試験のクラス平均点、最高点、最低点、合格率
2. 各生徒の試験ごとの成績変化の傾向
3. 伸びが大きい上位 5 名と、落ち込みが大きい上位 5 名を特定
4. 可視化されたクラス成績分析レポートを生成
5. 要フォローが必要な生徒へのアドバイスを記載
QoderWork はすべての Excel を読み込み、分析を実行し、分析レポートをフォルダに保存します。松本先生はフォルダを開くだけで結果を確認できます。
継続利用
次回の試験後は、新しい成績表を同じフォルダに追加し、QoderWork で「新しい試験成績を追加しました。分析レポートを更新してください」と指示するだけです。5 分もかかりません。データが蓄積されるほど、例えば「第 3 回試験以降で継続的に成績が下がっている生徒」を早期に発見し、フォローにつなげられます。
同じアプローチ、さらに多くの場面で
「フォルダ整理→Work in a Folder で選択→自然言語で分析」のパターンは、同じ種類のファイルを繰り返し扱う多くの業務に応用できます。
| 役割 | フォルダの整理方法 | QoderWork への依頼例 |
|---|
| 教師 | クラス/学期ごとに成績表を格納 | 「全成績表を分析し、要フォロー生徒を特定」 |
| 営業 | 月ごとに営業レポートを格納 | 「直近 3 ヶ月の売上トレンドを比較し、伸びている製品を特定」 |
| 経理 | 月ごとに経費精算書類を格納 | 「今期の経費を集計し、費目別レポートを生成」 |
| 弁護士 | 案件ごとに契約書類を格納 | 「全契約をレビューし、リスク条項をリスト化」 |
| 運用 | チャネルごとにデータエクスポートを格納 | 「全チャネルデータを統合し、ROI 分析レポートを生成」 |
| 貿易 | 発注ごとに顧客資料を格納 | 「全発注を読み込み、通関用統合表を生成」 |
| 研究者 | テーマごとに論文資料を格納 | 「全論文の核心的論点を整理し、文献レビューを生成」 |
フォルダ管理のコツ
命名ルール:ファイル名に日付や番号を含めます(例:2024-03-定期試験成績.xlsx、01-第1回定期試験.xlsx)。QoderWork が順序を自動認識しやすくなります。
1 フォルダ 1 テーマ:無関係なファイルは混ぜないようにします。国語と数学の成績は別フォルダに分けると、分析の精度が上がります。
形式の統一:同じ種類のファイルは同じテンプレートを使います。試験の Excel で列名(氏名、番号、得点など)を統一しておくと、QoderWork がデータを自動で揃えやすくなります。
サブフォルダの活用:ファイル数が多い場合は、時期やカテゴリでサブフォルダを作成します。QoderWork はサブフォルダも再帰的に読み込めます。
継続的な蓄積:フォルダにデータが増えるほど、分析の価値が高まります。「関連ファイルは対応フォルダに入れる」習慣をつけると、将来の効率化につながります。
最初の事例を始めよう
次の手順で、最初の事例に取りかかってみてください。
フォルダを整理する
業務シーン(例:月次レポート、試験成績)を 1 つ選び、関連ファイルを 1 つのフォルダにまとめます。
フォルダを選択する
QoderWork でタスクを作成し、ダイアログ下部の「Work in a Folder」をクリックして、そのフォルダを選択します。
事例を参考に依頼する
上記事例のプロンプト構造をコピーし、自分のニーズに合わせて調整して依頼します。
繰り返し改善する
初回の結果が完璧でなくても問題ありません。結果を見てプロンプトを調整し、自分用のテンプレートを育てていきます。
Skill 化(応用)
同じフローを何度も使う場合は、Skill としてパッケージ化し、個人やチームのツールとして活用できます。
本ページの事例は、実際のユーザーフィードバックに基づいており、QoderWork の様々なシーンでの活用例を示しています。事例内のプロンプトをそのままコピーして、ご自身の状況に合わせて修正してご利用いただけます。