オペレーション担当者のための AI パーソナルアシスタント

あなたが指示する AI パーソナルアシスタント

CommanderGPTは、繰り返し打つプロンプトをスラッシュコマンドに変えます。調査、要約、下書きをすぐ実行でき、30日間の文脈メモリも使えます。

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スラッシュコマンドのアシスタントを使い、明るいオフィスでノートパソコンに向かうオペレーション担当者
主な機能

時間を奪う作業を、コマンドに置き換える

アシスタントは準備、検索、初稿を担当します。ここにある各機能は、今日から実行できるコマンドに対応しています。

オンデマンドの調査

取引先、競合、テーマを指定して /research を実行します。商談前に出典付きのブリーフが届き、20分の検索は不要です。

すぐ使える要約

/summarize は長いスレッド、文書、議事録を、決定事項、担当者、未解決の質問に整理します。貼り付けて実行し、結果を転送します。

あなたの口調の初稿

/draft-email は、すでに集めた文脈を使って初稿を書きます。ゼロから書く代わりに、2行を直すだけで済みます。

30日間の文脈メモリ

アシスタントは30日間、セッションをまたいで過去の作業を覚えています。再び連絡する相手や進行中のプロジェクトを、ゼロから説明し直す必要はありません。

マルチモデルの選択

コマンドごとに Claude、GPT-4o、Gemini を選べます。分類には速いモデル、顧客が読む文章には強いモデルを使えます。

単発ではなくチェーン

ワークフロービルダーで /research、/summarize、/draft-email をつなぎます。1回のトリガーで全体が順番に実行されます。

使い方

繰り返すプロンプトから、保存済みコマンドへ

初期設定は一度だけです。その後は、同じ指示を打ち直す代わりにコマンドを選びます。

  1. 1

    プロンプトを一度書く

    新人への指示と同じように書きます。目的、希望する形式、省くべき点を明記してください。先週の実際の業務を使い、おもちゃのような例は避けます。

  2. 2

    スラッシュコマンドとして保存

    名前を付け、モデルを選びます。/ を入力すると候補がリアルタイムで絞り込まれ、長いプロンプトが数文字のコマンドになります。

  3. 3

    コマンドをワークフローにつなぐ

    ワークフロービルダーで、ある出力が次の入力になるようにコマンドを接続します。Slack、Notion、Linear など、普段の作業環境にも追加できます。

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    チームと共有

    /share を実行すると、チェーンを チームプレイブック として公開できます。一度編集すれば、次の実行からチーム全員が新しい版を使います。

活用例：営業オペレーション

商談準備を3つのコマンドで

アカウントエグゼクティブが、商談レビューの10分前に準備を始めるとします。プレイブック導入前は、タブを5つ開き、CRMのエクスポートと記憶にあるスレッドを探していました。保存したチェーンなら、/research が取引先の情報を集め、/summarize が直近1か月のメモを要約し、/draft-email が未解決の質問を明記したフォローアップを作成します。1週間は従来の方法で時間を計測し、2週間チェーンを使った後に比べてください。報告する数字は、あなたのチームの実測値になります。アシスタントは、貼り付けない限りパイプラインを把握せず、案件の質も判断しません。ルールに基づいて動き、その過程を示すので、ずれがあればルールを直せます。

  • 5つのタブを、1つのチェーンに置き換え
  • フォローアップは未解決の質問付きで下書き
  • ルールは隠れた設定ではなく、編集できるテキスト
商談準備のチェーンを見る
商談の準備をするセールスオペレーションマネージャー。メモとノートパソコンを前にしている
活用例：カスタマーサクセス運用

チーム全体で、1つの設定を共有

CSチームは毎週、最前線の担当を交代し、担当者ごとに個人用のプロンプトと異なる口調を持ち込みます。問題はツールではなく一貫性でした。1人がトリアージと返信のチェーンを作り、過去のチケットで検証してから、チームプレイブックとして共有します。エスカレーションのルールが変わったら、オーナーが一度編集すれば済みます。限界も正直に示します。アシスタントは与えられた情報しか見ません。通話で決まったことは、チェーンを実行する前に短いメモとして残す必要があります。返信を読んで送るのは、今も人間です。

  • 担当者全員に同じ口調とルール
  • 版管理されたプレイブック、1回の編集で全員に反映
  • 送信前に必ず人間がレビュー
チームプレイブックを見る
1台のノートパソコンで共有プレイブックを確認するカスタマーサクセスのチーム
正直な比較

一般的な選択肢と比べた CommanderGPT の位置

ChatGPT、Claude.ai、Raycast AI はいずれも優れています。問題は、どれが繰り返し行うチーム業務に合うかです。

比較項目CommanderGPTChatGPTRaycast AI
保存したカスタムスラッシュコマンドはい、中核機能はい、カスタムGPTとプリセットはい、コマンドパレットから
コマンドをワークフローにつなぐワークフロービルダー手動、プロンプトごとに実行限定的、拡張機能に依存
設定をチームで共有/share でチームプレイブック共有可能なGPT初期設定ではユーザーごと
コマンドごとのモデル選択Claude、GPT-4o、GeminiOpenAIのモデル複数のモデル
セッションをまたぐ文脈メモリ30日間メモリ機能主眼ではない
プラグインのエコシステムと普及度小規模3つの中で最大Macで強い
質問

オペレーション担当者が実際に聞く質問

AIパーソナルアシスタントとは何か、CommanderGPTはそれにあたるか？
AIパーソナルアシスタントは、調査、要約、下書き、準備といった作業を引き受けます。CommanderGPTは、/research、/summarize、/draft-email のようなスラッシュコマンドを、必要なときに実行する形で動きます。自律的に動くエージェントではなく、あなたが指示する作業空間です。いつ実行するかはあなたが決め、外に出す前に出力を確認するのもあなたです。
ChatGPTを使うのと何が違うのか？
ChatGPTは強力な汎用アシスタントで、プラグインのエコシステムはより大きいです。違いは再現性です。CommanderGPTでは、プロンプトに名前を付けてコマンドとして保存し、コマンドをワークフローにつなぎ、30日間の文脈メモリを保ち、結果をチームで共有できます。同じ長いプロンプトを1日に何度も打ち直すなら、その差が効いてきます。
どのモデルを使えますか？
コマンドごとに選べます。Claude、GPT-4o、Gemini が利用できるので、分類の工程は速いモデルで、顧客向けの下書きは強いモデルで実行できます。モデルの品質は頻繁に変わるため、ワークフローを1つのモデルに固定する前に、自分の資料で自分のコマンドを試してください。
昨日取り組んだ内容を覚えていますか？
はい、ただし範囲には限りがあります。文脈メモリは30日間セッションをまたいで保持されるので、再び連絡する見込み客や進行中のプロジェクトをゼロから始める必要はありません。与えられた情報しか知りません。誰も書き残していない通話内の決定事項があれば、コマンドを実行する前に短いメモを追加してください。
チーム全員が同じアシスタント設定を使えますか？
はい。コマンドやチェーンを一度作ってテストし、/share でチームプレイブックとして共有します。プレイブックを編集すると、次の実行から全員が新しい版を使います。5人や15人のチーム全体で一貫性を保つことが、オペレーションチームにとっての本当の課題であり、ここが重要です。
代わりにメールを送ったり、会議を予約したりしますか？
いいえ。下書き、ブリーフ、調査を準備するのはアシスタントで、送るのはあなたです。カレンダーや送信箱にアクセスして自律的に動くエージェントではありません。ほとんどのオペレーション業務では、これが適切な役割分担です。判断は人が行い、誤った下書きのコストは10秒程度で済みます。
セットアップにはどのくらいかかりますか？
最初に役立つコマンドを動かすまで、約1時間を見込んでください。新人への指示と同じように書き、先週の実例3件で試し、問題を直して保存します。ワークフローが Slack、Notion、Linear にあるなら、それらにも接続します。1回あたりの節約時間は、自分の業務の文脈で計測する価値があります。
次のコマンド

最初のアシスタントコマンドを設定する

今週、最も繰り返し打っているプロンプトを選びます。スラッシュコマンドとして保存し、実際の例3件で試してください。

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