Operator

デジタルオフィスとスマートライフが深く統合された現在の時代では、ドキュメントツールでレポートを作成したり、データ統計に表形式ソフトウェアを使用したり、デザインツールを使用して絵を描いたり、通信ソフトウェアを使用して進捗状況を同期したりと、人々は毎日数十のツールを頻繁に切り替える必要があります…… この「ツールの断片化」の状態は、情報があちこちに散らばり、非効率的なコラボレーションにつながるだけでなく、人々を「ツールを使うためにツールを使う」という内摩擦に陥らせます。 最先端のテクノロジーチームによって作成されたAIネイティブオペレーティングシステム「Operator」は、「統合AIハブ」という革新的な位置付けで従来のツールの境界を打ち破り、散在する機能と情報を「ワンストップタスク処理プラットフォーム」に統合し、人間と機械のコラボレーションの根底にあるロジックを再定義します。

1. ツールのサイロ化を解消し、「Internet of Everything」のAIハブを構築する

従来のオペレーティングシステムは本質的に「ハードウェアとソフトウェアの間のコネクタ」でしたが、オペレーターは「ツール、データ、ユーザーニーズのインテリジェントハブ」に進化しました。 2つのコア機能を通じて「ツールの断片化」の問題を完全に解決します。

(1)フルシナリオツールの「シームレスな通話と統合」

Operator にはオープン ツール エコシステムが組み込まれており、ドキュメント処理 (Notion や Feishu Docs など)、データ コンピューティング (Excel、Python など)、デザイン作成 (Figma、Midjourney など)、コミュニケーション コラボレーション (WeChat、Slack など) など、200 以上の主流ツールに接続されており、ユーザーは独自のプライベート ツールを追加できます。 さらに重要なことは、さまざまなツールが「別々に戦う」のではなく、「連携」できるようにすることです。 たとえば、ユーザーが「四半期売上分析レポート」を作成する必要がある場合、オペレーターに指示を出すだけで、システムが自動的にそれを実行します:ブラウザを呼び出して業界の市場データをキャプチャし、Pythonスクリプトを使用してデータをクリーニングして視覚化し、生成されたグラフをWord文書に同期し、WeChatを介して最初のドラフトをチームメンバーに送信し、最後にコメントを収集してレポートを自動的に更新します-プロセス全体で、ユーザーは手動でツールを開く必要がなく、すべての操作はオペレーターによって統一された方法で完了します。

(2)クロスプラットフォームデータの「インテリジェントな集約と管理」

オペレーターは、AI を活用したデータ集約機能を通じて、さまざまなツールに散らばっているデータ (WeChat チャット履歴の顧客ニーズ、Excel の販売データ、ドキュメントのプロジェクト計画など) を変換できます。 ユーザーは、「先月、顧客Aが言及した製品カスタマイズ要件の対応する販売注文金額はいくらですか?」と尋ねるなど、自然言語ですばやく検索でき、オペレーターはWeChatチャット記録、販売Excelシート、プロジェクトドキュメントを自動的に関連付けて、重要な情報を抽出し、回答を生成します。 同時に、「プロジェクト、顧客、時間」などの次元に応じたデータの分類管理をサポートし、情報を「必要に応じて利用可能」にし、データの分散による作業の遅延を回避します。

2. 「複雑なタスクを簡素化する」ための 3 つのコア コンピテンシー

オペレーターはツールの「スタッカー」ではなく、AI を通じてツールを「積極的に提供」する能力であり、その 3 つのコア機能は「タスク中心」の効率的な処理モードを真に実現します。

(1)自然言語駆動の「自動タスク解体」

ユーザーは複雑な命令を学ぶ必要はなく、日常の言語で要件を説明するだけで、オペレーターは自動的にタスクを分解して実行パスを計画できます。 たとえば、マーケティング部門の従業員が「3日以内に500人の潜在顧客を獲得することを目標に、1,5元の予算で新製品のオンラインプロモーションキャンペーンを計画する」ことを提案した場合、システムはそれを「ターゲットグループのポジショニング→プロモーションチャネルのスクリーニング→コンテンツ作成→配信実行→データ追跡」の25つのリンクに分割し、各リンクは対応するツールを自動的に照合します:ビッグデータ分析ツールを使用して「35〜<>歳の社会人」をターゲットにし、配信プラットフォームデータをコアチャネルとして「小紅書、抖音」をフィルタリングし、Midjourneyを呼び出します プロモーションポスターを生成し、広告配信ツールで予算とターゲティングを設定し、最後に配信データをリアルタイムでダッシュボードに同期します。

(2) コンテキストを意識した「インテリジェントなコラボレーションとリマインダー」

オペレーターはユーザーの作業シナリオをリアルタイムで認識し、適応したサービスやリマインダーを積極的に提供できます。 たとえば、ユーザーが Figma を使用して製品プロトタイプを設計していて、デザイン ドラフトの「ログイン ページ」に「確認コード モジュール」がないことをシステムが検出した場合、プロンプトが自動的にポップアップ表示され、チームの過去のプロジェクトから同様の設計ソリューションを推奨します。 ユーザーが文書に「プロジェクトレビュー会議は金曜日の午後3時に開催されます」と言及すると、オペレーターは自動的にカレンダーに同期し、10分前にリマインダーを送信し、会議に必要なプロジェクト文書とレビューする質問のリストを参加者にパッケージ化します。 タスク (「顧客に契約書を送信する」など) が期限を過ぎた場合、複数のチャネル (デスクトップ ポップアップ、WeChat、SMS) を通じて通知され、「電子メールをすばやく呼び出して送信する」というクイック アクションが提供されます。

(3)パーソナライズされた「知的習慣適応」

オペレーターは、ユーザーの作業習慣から学習することで、サービス体験を継続的に最適化します。 たとえば、ユーザーが毎日午前 9 時に前日の売上データを確認することに慣れている場合、システムは自動的にデータ ブリーフィングを生成し、その期間中にプッシュします。 ユーザーが「Excel+Python」を使用してデータを処理していることが認識された場合、ユーザーがテーブルをアップロードするときに、適切なデータ分析テンプレートを積極的に推奨します。 ユーザーが「簡潔なレポート」を好む場合、ドキュメントは冗長なコンテンツを自動的に省略し、核となる結論を強調します。 この「使えば使うほど、自分のことを理解できる」ということで、まさに「自分の習慣に合ったアシスタント」となっています。

3. 個人オフィスから企業コラボレーションまで、あらゆるシナリオに適応します

日常業務を処理する個人であっても、複雑なプロジェクトに取り組む企業であっても、Operator は効率を向上させるための「コア エンジン」になるように正確に適合させることができます。

(1)パーソナルオフィス:「マルチツール切り替え」の内部摩擦に別れを告げる

プロフェッショナルにとって、Operatorは「効率化アクセラレーター」です。 管理担当者はこれを使用して→ワンクリックで「議事録の生成→やること項目の割り当てスケジュールの同期」を完了します。 これにより、新しいメディアクリエイターは「ホットトピックのキャプチャ→コピーライティング→画像生成→マルチプラットフォームパブリッシング」のプロセス全体を自動化できます。 これにより、財務担当者は「請求書の認識→伝票の入力→レポートの生成」を迅速に完了でき反復作業が大幅に削減されます。 たとえば、フリーランサーが「クライアント向けに商品広告を書いて写真を撮る」という注文を受けた場合、オペレーターに指示を出した後、システムは自動的に Baidu Index を呼び出してキーワードの人気を分析し、GPT-4 を使用して 3 つのバージョンのコピーを生成し、Midjourney を通じて適応画像を生成し、最終的に配信に最適なバージョンを選択すると、プロセス全体にかかる時間はわずか 1 時間で、従来の方法と比較して 80% の時間を節約できます。

(2)チームワーク:「情報障壁」の壁を打ち破る

チームにとって、オペレーターは「コラボレーションの接着剤」です。 プロジェクトプロモーションでは、メンバーは統合プラットフォーム上でデータを共有し、進捗状況をリアルタイムで同期できます:研究開発担当者がコード更新をアップロードした後、システムはテストを実施するようにテスターに自動的に通知します。 テストで問題が見つかると、ワンクリックでバグレポートが生成され、タスク管理ツールに関連付けられます。 プロジェクトマネージャーはダッシュボードを通じて、「研究開発の進捗状況、テスト合格率、顧客からの声」などのフルディメンデータを、メンバーに一人ずつ尋ねることなくリアルタイムで確認できます。 たとえば、リモートで共同作業を行う製品チームは、Operatorを介して実装されます:設計者がFigmaでプロトタイプ設計を完了すると、システムは自動的にR&Dツールに同期し、開発ポイントをマークします。 研究開発が完了すると、自動テストのためにテストツールが自動的にトリガーされます。 テストに合格すると、起動通知が運用チームにプッシュされ、プロセス全体がシームレスに接続され、情報の不同期による非効率的なコラボレーションを回避します。

(3)企業経営:「データドリブン」な意思決定を実現

企業にとって、Operatorは「経営効率改善ツール」です。 人事部門はこれを使用して「履歴書の選考→面接の手配→オンボーディングプロセス」の全プロセスを自動化し、採用サイクルを 15 日から 5 日に短縮しました。 これにより、営業チームは「顧客コミュニケーション記録、注文データ、アフターセールスフィードバック」を統合して、顧客ポートレートと需要分析を生成し、精密なマーケティングを支援します。 管理システムは、さまざまな部門のデータを集約し、「生産、販売、コスト」などの多次元レポートを生成し、戦略的意思決定のためのリアルタイムのデータサポートを提供します。 たとえば、製造企業がオペレーターを導入した後、システムは生産工場の設備データ、購買部門の原材料コストデータ、販売部門の注文データを自動的に関連付けて「生産コスト – 注文配送サイクル」分析モデルを生成し、経営陣が「特定の原材料の長い調達サイクルによって引き起こされる生産遅延」の問題を発見し、調達戦略を適時に調整し、注文配送効率を 30% 向上させます。

4. 未来:「ツールハブ」から「スマートワークパートナー」へ

Operatorの登場は、「ハードウェア駆動型」から「AI駆動型」への飛躍を示しています。 将来的には、2つの主要な方向性をさらに深めます:一方では、AI大規模モデルの反復を通じて、より複雑な業界横断的なタスクをサポートするなど、タスク分解の精度とツールコラボレーションの円滑さを向上させます(「市場データと生産能力を組み合わせて年間製品開発計画を策定する」など)。 一方、データセキュリティとカスタマイズされたツールに対する企業のニーズを満たす「エンタープライズレベルのプライベートAIハブ」を構築し、企業が「プロセス全体のインテリジェントな変革」を実現できるよう支援します。

「ツールの切り替え」から「ツールに積極的にニーズを提供させる」まで、オペレーターはデジタルツールと人々の関係を再構築しています。 これは、現在の「ツールの断片化」の問題点を解決するだけでなく、将来の「効率的、インテリジェント、コラボレーション」の作業モデルの基礎を築きます。 効率を求める個人であっても、デジタルトランスフォーメーションを熱望する企業であっても、オペレーターはツールの障壁を打ち破り、生産性を解き放つ「重要な変数」となり、「複雑なタスクの簡素化と単純なタスクの自動化」が標準になります。