# 社内の課題解決コンサルティング

社内の課題解決コンサルティングアプリでは、「課題」の入力のみで社内の中で発生するさまざまな課題を解決するためのヒントを、具体的な手順、実行にあたって必要な人員を含めて提案します。

<figure><img src="/files/1d2JR8sHtSxUIhEpZNBb" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 入力例 <a href="#example1" id="example1"></a>

* **文章：**&#x30E6;ーザーに提供する製品のマニュアル作成に手が回っていない

<figure><img src="/files/jvZ1vrbc8ygpsf6cyvv7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 結果例 <a href="#example2" id="example2"></a>

入力例の内容で生成を実施すると下記のように文法チェックします。

生成された文章は、その場で編集やコピー、ファイルとしてダウンロード(Txt・PDF・Docx)が可能です。

<figure><img src="/files/IgZuhWoxDi0tW34CQy80" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

```
### 提案1: マニュアル作成専門チームの設立

#### 提案理由
マニュアル作成が遅れている主な理由は、その作業に専念できる専門のチームが存在しないためです。
専門チームを設立することで、効率的かつ専門的なマニュアルが作成できます。

#### 効果
- マニュアルの品質向上
- 作成スピードの向上
- 他のチームの作業負担軽減

#### 必要人員
- チームリーダー（経験豊富なテクニカルライター）1名
- テクニカルライター3名
- グラフィックデザイナー1名

#### 具体的な進め方
1. チームメンバーの募集・選定
2. マニュアル作成のガイドライン・スタンダードの策定
3. 各製品ごとにマニュアル作成のスケジュールを立てる
4. 定期的な進捗確認と品質チェック

#### 進め方のヒント
- 他部署からの推薦や社内公募でメンバーを集める
- 既存の優れたマニュアルを参考にガイドラインを作成
- スケジュールはリアルな期限を設定し、余裕を持たせる

### 提案2: 外部の専門業者との協力

#### 提案理由
社内リソースだけでは対応が難しい場合、外部の専門業者にマニュアル作成を委託することで、
品質を保ちつつ迅速に対応できます。

#### 効果
- 迅速なマニュアル作成
- 社内リソースの有効活用
- 専門知識を活かした高品質なマニュアルの確保

#### 必要人員
- プロジェクトマネージャー1名（社内から選出）

#### 具体的な進め方
1. 信頼できる業者の選定
2. 契約条件、納期、品質基準の明確化
3. 定期的な進捗確認と品質チェック

#### 進め方のヒント
- 業者選定時には、過去の実績や口コミを参考にする
- 契約書には細かい条件を明記し、双方の認識を合わせる
- 進捗確認は定期的に行い、必要に応じて調整を行う

### 提案3: 社内ワークショップの開催

#### 提案理由
マニュアル作成のスキルや知識が社内で共有されていないことが、作成作業の遅れにつながっています。
ワークショップを通じて、社内でのスキルアップと知識共有を図ります。

#### 効果
- マニュアル作成スキルの社内普及
- 作業効率の向上
- 社内コミュニケーションの活性化

#### 必要人員
- ワークショップの企画・運営スタッフ2名

#### 具体的な進め方
1. マニュアル作成のプロフェッショナルを講師として招く
2. 実践的なワークショップの内容を企画
3. 全社員を対象に参加を呼びかける
4. ワークショップ後、参加者からのフィードバックを収集し、次回の改善に活かす

#### 進め方のヒント
- 講師は外部のプロフェッショナルだけでなく、社内の経験豊富なスタッフも活用
- 実際にマニュアルを作成するワークを取り入れ、実践的な学びを提供
- ワークショップの成果物を社内共有し、モチベーション向上を図る
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## アプリ編集画面 <a href="#edit" id="edit"></a>

標準で用意されているインプット項目とLLMモデル・プロンプトは下記の内容になります。

### インプット <a href="#input" id="input"></a>

利用者に入力してもらいたい項目を1つご用意しています。

インプット項目は追加や削除、入力形式(インプットタイプ)の変更をすることができます。

<figure><img src="/files/e9HHKIC0ooWIQhGX377y" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **課題**
  * 変数：@problem
  * インプットタイプ：テキスト

#### インプットのOne Pointアドバイス <a href="#input_onepoint" id="input_onepoint"></a>

{% hint style="info" %}
いくつの案を出すのかのインプット項目を追加することも可能です。
{% endhint %}

### LLMモデル <a href="#model" id="model"></a>

標準モデルは「OPENAI GPT-4 TURBO」がセットされています。

{% hint style="warning" %}
モデルを変更することで生成結果の仕上がりが変わる場合があります。
{% endhint %}

### プロンプト <a href="#prompt" id="prompt"></a>

{}で囲まれているものはインプットで設定されている変数が当てはめられており、プロンプト記載欄の下にチップの形で表示されている変数をクリックすると簡単に記載ができます。

{% hint style="warning" %}
インプットの変数を変更した際は、プロンプト内の変数も変更する必要があります。
{% endhint %}

#### プロンプトのOne Pointアドバイス <a href="#prompt_onepoint" id="prompt_onepoint"></a>

{% hint style="info" %}
提案数を3つから5つなどに変更したり、必要人員の最大人数をプロンプトで指定することも可能です。
{% endhint %}


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/app-market/default-apps/app-all/problem-solving-consultation.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.