目標
複雑なタスクをすべてのステップを見守らずに実行させましょう — AI がゴールに向かって作業を続けます。
WeJot の目標では、達成したいことを明確に述べるだけで十分です。AI がゴールをタスクに分解し、適切な機能を呼び出し、複数ターンにわたって実行を続けます。あなたの判断や確認が必要になった時点で一時停止し、終了前にゴールが本当に完了しているかをチェックします。
目標が存在する理由
20 問のアンケートを作ることは AI にとって難しいことではありません。難しいのは、アンケートに 20 個のロジック分岐が含まれるようになったとき、最後まで最初の分岐条件を覚えていられるかどうかです。ロジックが積み重なり始めると、フォローアップを 1 つ追加するだけで既存のジャンプが壊れ、1 つの分岐を直すと別の分岐が壊れたままになることがあります。
リサーチやコンテンツ制作の多くの作業は、テキストのブロックが生成された時点で終わるわけではありません。通常は、ニーズの理解、ステップへの分解、実行、修正、成果物の確認という一連のサイクルを経ます。
例えば:
- リサーチの目的、質問ロジック、配信の準備が整った完全なアンケートをゼロから設計する;
- 自由記述の回答、インタビューの書き起こし、ユーザーフィードバックから、ペインポイント、ユーザーセグメント、プロダクト機会を抽出する;
- 既存のアンケートを、質問の文言、選択肢の網羅性、ロジック分岐、分析ディメンションの観点からレビューする;
- リサーチ目的全体を最後まで進める: 計画を明確化し、アンケートを生成し、サンプル配信と結果分析を提案する。
こうしたタスクは、通常のチャットではしばしば問題に直面します:
- 長時間のタスクフロー: AI は複数回のツール呼び出しと複数回の資料確認を必要とします。1 回の返信ではプロセス全体をカバーできません;
- 確認の必要性: リサーチ対象、サンプル範囲、質問数などの重要な情報は、AI が推測すべきではありません;
- 中断されやすい: ページのリロード、ネットワーク障害、リソース制限、モデルの失敗によって実行が途切れることがあります;
- コンテキストのドリフト: 会話が長くなるにつれて、AI は最新のメッセージに集中し、元の成果物要件を忘れてしまうことがあります;
- 完了基準が不明確: 出力は完了を意味しません — コンテンツがゴールをカバーし、配信できる状態にあるかを確認する必要があります。
目標はまさにこの問題を解決します: 前進し続けられず、適切に検証できない複雑なタスクの問題です。一回限りのチャットを、ゴール、状態、プロセス制御、完了チェックを備えたワークフローに変えます。
目標が解決すること
「続けて」ではなく、ゴールの完了まで進める
多くのリサーチ作業では、ゴールの理解、タスクへの分解、ツールの呼び出し、コンテンツの修正、結果のチェックが必要です。目標はゴールを現在のセッション内に保存します。ゴールがアクティブである限り、あなたが何度も「続けて」や「もっと進めて」と入力しなくても、AI は次のターンへ前進できます。
以下の用途に適しています:
- 複雑なアンケートをゼロから作成する: リサーチの目的を明確化し、アンケートの構造を生成し、分岐ロジックを追加し、公開・配信できるかをチェックする;
- 既存プロジェクトを継続的に最適化する: 質問の文言、選択肢の網羅性、モバイル体験、分析ディメンションを修正し続ける;
- 資料を分析してレポートを作成する: 自由記述の回答、インタビューの書き起こし、ユーザーフィードバック、VOC テキストを成果物としての分析レポートに加工する;
- リサーチ目的を最初から最後まで推進する: まずゴールを明確化し、次にアンケートを生成し、最後にサンプル配信と結果分析を提案する。
目標は「今ターンで AI が何と言ったか」よりも「最終的な成果物が完了しているか」を重視します。ゴールが完了していない限り、AI は後の作業を以前の要件につなげていきます。
長時間タスクはもはや「実行中」と「停止」だけではない
複雑なタスクは、必ずしも一発で実行するのが最善とは限りません。目標はセッション内にゴールのステータスと実行時間を表示するため、AI が何をしているのか、なぜ一時停止したのか、次に誰が行動すべきなのかを把握できます。
一般的なステータスには次のものがあります:
- 進行中: AI が継続的にゴールを前進させている;
- 一時停止: タスクを一時停止しており、後で再開できる;
- 回答待ち: AI が情報の追加や重要な選択の確認を必要としている;
- ブロック中: 外部条件や必要な資料の不足によりタスクを続行できない;
- 完了: ゴールがレビューを通過し、タスクが正式にクローズされた。
実行中は、ゴールを一時停止、再開、編集、削除できます。ゴールの説明が不正確な場合は、直接編集できます。ゴールが不要になった場合は、すでに生成された会話コンテンツに影響を与えずに削除できます。
AI がリサーチ対象の不明確さ、同等に有効な 2 つの選択肢、質問数のトレードオフ、確認が必要なサンプル条件に遭遇すると、回答待ちステータスに入ります。あなたが確認するまで続行しません。これによりタスクを見守る手間が減り、重要な判断を AI が推測することも防げます。
ゴールが完了したかどうかを真剣にチェックする
目標の終点は「AI が段落を返した」ではありません。ゴールが実際に達成されたかどうかです。システムはゴール周辺の関連資料を読み込み、主要コンテンツをチェックし、レビュー結果を記録します。
主要な条件が満たされていなければ、AI は処理を続けます。ゴールが要件を満たしていれば、タスクは完了とマークされます。外部条件が進捗を妨げている場合は、問題が解決されるまでブロック中ステータスになります。
目標では、ゴールに受け入れ基準を追加することもできます。例えば:
- アンケートがリサーチ目的をカバーしているか;
- ロジック分岐が完全で、ジャンプが正しいパスに戻れるか;
- 質問数が要件を満たしているか;
- 結果が成果物としてのレポートに整理されているか;
- ユーザーが変更しないよう求めた項目が保持されているか。
目標セッションを構成するもの
ゴールの説明
ゴールの説明は目標の中核です。単一のアクションだけでなく、AI に最終的に完了させたいことを記載する必要があります。
- 明確ではない例:
アンケートの修正を手伝って - 目標に適した例:
この新製品コンセプトテストのアンケートをレビューし、質問の順序、選択肢の網羅性、ロジック分岐を最適化し、サンプル配信に使える状態にしてください
ゴールが明確であればあるほど、AI は次に何をすべきかを判断しやすくなり、最後に完了しているかをチェックしやすくなります。
自動再開
1 回の AI 実行ターンが終了したとき、ゴールがまだ進行中であれば、システムは自動的に次のターンを開始します。再開前にゴールのステータスを再度確認し、一時停止中、回答待ち、またはすでに完了しているゴールを誤って再開しないようにします。
そのため、複雑なタスクは自然に複数のターンに分割できます: 構造を生成するターン、詳細を追加するターン、ロジックをチェックするターン、結果を整理するターン — 各ステップを手動で進める必要はありません。
ユーザー確認
目標は、AI がすべてを自分で決めることを許可しません。タスクがあなたの好み、権限、ビジネス上の判断を必要とするとき、AI は立ち止まって質問し、あなたの確認を待ってから続行します。
これは特に、リサーチ対象、サンプル範囲、質問数の上限、コンテンツのトレードオフ、成果物の形式に関して重要です。
ゴールレビュー
ゴールレビューは「今、完了しているか?」を判断します。ゴール周辺の資料を読み込み、主要コンテンツをチェックし、結果を目標のステータスに書き戻します。
完了していればタスクは終了します。主要な条件が満たされていなければ、AI は処理を続けます。外部条件が完了を妨げている場合は、ブロック中ステータスになります。
より良いゴールの書き方
実行可能なゴールには通常 3 つの要素があります:
- 最終成果物: アンケート、分析結論、レポート、修正したページ、完全な計画のどれが必要か;
- 品質基準: 例えば、質問ロジックが完全である、サンプル配信の準備ができている、結論が追跡可能である、コンテンツのグループ分けが明確である;
- 境界条件: 質問数を制限する、ユーザーグループに焦点を当てる、特定の質問タイプを使う、既存コンテンツを変更しないなど。
例えば、「アンケートを作って」とだけ頼む代わりに、次のように説明できます:
ユーザーが知っているオフィスコラボレーションソフトウェアを調べるためのアンケートを設計してほしい。まず 10 個のソフトウェアの選択肢をリストアップし、ユーザーが自分で追加できるようにする。次に、知っている各ソフトウェアについて満足度を評価してもらう。満足していないソフトウェアについては、理由をフォローアップで尋ねる。
このゴールには、最終成果物、実行ステップ、フォローアップ条件が含まれるため、実行を継続しやすく、完了を判断しやすくなります。
推奨しない例:
オフィスコラボレーションソフトウェアについてのアンケートを作って。
これでもタスクは開始できますが、AI が推測すべきことが多すぎるため、フォローアップの質問を繰り返したり、本当のニーズから逸れたりする可能性が高くなります。
目標が WeJot のワークフローにどう組み込まれるか
WeJot の AI 機能は会話を通じて連携し、リサーチプロジェクトを完了できます。目標は最終結果を結びつけます:
- スマートアンケート生成: リサーチの目的からアンケートの構造を生成し、あらゆる質問タイプ、ロジック、外観をサポートし、コンテンツが完全かどうかをチェックし続ける;
- 正確な配信: アンケートの準備ができたら、ターゲットオーディエンス、サンプル条件、配信要件に基づいて実行計画の整理を続ける;
- 会話型データインサイト: 収集したデータ、自由記述の回答、インタビュー資料を会話を通じて分析し、要約、比較、レポート整理を完了する。
目標は 1 つのステージに限定されません。複数のステージをつなぐのが得意で、AI を「結果を生成する」から「完全な仕事を完了する」へと導きます。
目標を誰が見られるか
目標は現在、より高度な AI ワークフロー機能であり、すべての一般ユーザーに直接表示されるとは限りません。エントリが表示されるかどうかは、アカウント、環境、バージョン、機能フラグによって異なります。
インターフェースに目標のエントリが表示されない場合、通常はそのアカウントに機能がまだ開放されていないことを意味します。これは通常のアンケート作成、AI チャット、明確化、サブエージェント、その他の機能には影響しません。
目標は、AI のための単なる追加ボタンではありません。WeJot の AI に「ゴールに向かって作業を続ける」能力を与えます: 何を完了すべきかを知り、いつ続行するか、いつユーザーを待つか、そして最後にゴールが本当に完了しているかをチェックします。
他の機能との関係
目標は WeJot の他の AI 機能を置き換えるものではありません。どちらかと言えば「長期的なゴール管理」のレイヤーのような役割です:
- 明確化と連携: まず曖昧なアイデアを明確なリサーチ目的に変え、それから継続実行のために目標に引き継ぎます;
- サブエージェントと連携: タスクに並列分析や役割ベースの処理が必要な場合、サブエージェントが分割して実行し、目標が最終成果物を守ります;
- AI インタビューと連携: インタビューのアウトラインを生成し、フォローアップ戦略をチェックし、インタビューリサーチの目的に沿ってインタビュー資料を整理します;
- Skills 管理と連携: Skills が AI が呼び出せる機能を決定し、目標がそれらの機能が向かって作業すべき結果を決定します。
つまり、他の機能は「どのように」を担い、目標は「何を完了し、いつ完了したと見なすか」に焦点を当てます。
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