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「AI活用は、もはや日常」。GPTsを駆使するfasme編集部のAI活用術

2025年04月24日

AI・WEB3

この記事の内容

最終更新日：2025年4月24日

ホットリンクでは、業務効率化と価値創出の両立を目指し、生成AIの全社活用を段階的に進めています。第1段階として「事業部・コーポレート部門へのAI組み込み」を実施し、続く第2段階では「特定領域に特化したAIエージェントの作成・活用」に着手。現在は、その知見をもとにクライアント向けにもAI活用を広げるフェーズへと移行しつつあります。

こうした全社的な取り組みの中でも、ホットリンクが運営するトレンド発信メディア「fasme（ファスミー）」の編集部は、AI活用を短期間で定着させたチームです。すべての業務をタスク単位に分解し、AIとの親和性を見極めることで、SNS投稿から記事の作成や校正に至るまでAIを活用し、ChatGPTやGPTsが日常業務に組み込まれた状態を実現しました。

AI活用を「一部の工夫」に留めるのではなく、「仕組み」として定着させるために、どのような工夫をしてきたのか。本記事では、fasme編集部富井真歩・野々村咲恋・鹿島夏稀の3名に、仕組み化の工夫や、浸透までのプロセスを詳しく教えてもらいました。

※この記事は、ホットリンクのコンテンツ制作を担うマーケティング部が作成したフローに則り、ChatGPTなどのAIツールを活用して取材・執筆したものです。

（執筆・編集：野々村咲恋“私がエレン”　取材・編集：倉内夏海）

この記事に登場するメンバー

株式会社ホットリンク　CNS事業本部　fasme編集部　編集長／
ソーシャルメディアマーケティング本部　ソーシャルメディアマーケティング2部　部長
富井真歩

大学卒業後、2021年に株式会社ホットリンクに新卒入社。コスメやアパレルメーカーのSNSコンサルティングや運用代行業務に従事。2025年、女性向けキャリアスクール「SHElikes（シーライクス）」にて、SNSマーケティングコースの講師を担当。トレンド発信メディア「fasme」の編集長も兼任。

株式会社ホットリンク　CNS事業本部　fasme編集部／
経営推進本部　人事総務部
野々村咲恋

福祉系人材紹介会社のオウンドメディアでライター・編集を経験後、2020年にホットリンク入社。マーケティング本部でインハウスエディターや広報業務を経験後、現在は主に採用広報や社内広報など、採用ブランディング領域に従事。2023年よりfasme編集部を兼務。著書に『データで見抜くSNSマーケティングの罠（MarkeZine Digital First）』。

株式会社ホットリンク　CNS事業本部　fasme編集部
鹿島夏稀

2016年、Webメディア「fasme」立ち上げ。2023年にホットリンクに参画。fasme専属のライター・編集者として、コスメレビューや美容、トレンド、エンタメなど多岐にわたる記事の企画や執筆・取材・編集などを担当。Webサイト改善やSEOなど、Webマーケティング領域の知見ももつ。日本化粧品検定1級、ダイエット検定1級を保有。

「型化度」×「優先度」でタスクを仕分け、AI活用を加速化

──ホットリンクが全社的にAI活用を本格化させるなか、fasme編集部では、何から着手しましたか？

富井：最初にすべての業務を細かいタスク単位に分解して整理しました。「業務分担シート」というExcelシートを作り、fasmeで行っているすべての業務を洗い出し、見える化させていったんです。「X（旧Twitter）」「Instagram」「取材」「Webサイト」「キャンペーン」「広告」など、業務をカテゴリに分けて、洗い出したものをひとつずつタスク化していきました。

　次に「そのタスクはAI導入済か」を確認し、その後に「タスクが属人的か（コミュニケーション中心か）」「タスクを定型化できるか」の観点で分類し、さらに作業時間がかかるタスクを特定していきました。定型化できるタスクについては「型化度が高い（型化しやすい）」とみなし、「型化度が高いほど、AIとの親和性が高い」と判断しました。

fasme編集部で活用している業務分担シート。各業務を「型化度」「AI導入優先度」で分類し、どのタスクにAI導入の余地があるのかを探っていきました

野々村：例えば、「REDの簡易分析」というタスクがあります。もともと富井さんがX向けに使っていた簡易的な数値分析プロンプトをベースに、「この構造ならREDにも応用できるのでは？」と仮説を立てたのがきっかけです。

　私の方で、富井さんから共有いただいたプロンプトをもとに、RED用のGPTs（カスタムGPT）を作成しました。ベータ版を使いながら「出力に問題がないか」「fasmeの業務フローに自然に組み込めるか」を検証していき、結果的にこのタスクはGPTs化できた＝AI導入完了と判断することができました。

　こうした「小さな成功体験」を積み上げていけたことが、fasme編集部におけるAI活用の土台になっていると思います。

富井：一方、感覚的な要素が大きかったり、SNS上にしかない情報をChatGPTに検索させたりなど、そもそもChatGPTが情報を取得できないタスクは、型化度が低い＝AI活用が難しいと判断しました。

　型化度が高いタスクが明確になったら、現在どれだけの工数がかかっているかを整理し、AI導入の優先度を決めていきました。

──単なるタスクや工数の可視化だけでなく、「型化度」「AI導入優先度」といった切り口で整理するのがポイントですね。各タスクの型化度は、どのように決めていったのですか？

富井：最初は、私と野々村さんで「これは型化できそう」「こっちは難しそう」といった仮の判断をし、その後、担当しているメンバーに確認を取りながら進めました。

野々村：業務分担シートに記載した「型化度」と「AI導入優先度」は、社内ミーティングの中で、メンバー全員に記入してもらったものです。

　富井さんがおっしゃったように、ある程度は富井さんと私であたりをつけましたが、最終的にはメンバー自身に記入してもらいました。その時間があったからこそ、プロジェクト初期からメンバー全員が当事者意識を持ってAI活用に取り組んでくれたように思います。

　また、「ここを効率化したい」「これにAIを使いたい」といった意見も、自由にExcelに記入してもらうようにしました。そうした声も拾ってAI導入の優先度にも反映できたのは、良い初期設計だったと感じています。

──では、優先度の高いタスクには、どのようにAI導入を進めていったのでしょうか？

富井：野々村さんと隔週で30分のミーティングを設けて、進捗を確認しました。

　具体的なアプローチとしては、各タスクに特化した専用のGPTsを作る、という形がメインでした。XやInstagramなど、fasmeには媒体ごとに担当者がいるので、そのメンバーにヒアリングしながらベータ版を作成。使ってもらいながらフィードバックを得て完成させていく、という流れです。

野々村：また、プロジェクトの初期の段階で、富井さんと「AI導入完了の定義」についてもすり合わせをしました。

　「まずは3ヵ月ですべての業務の60％にAIを導入する」という目標をもって、クオリティや完璧さにこだわりすぎるよりも、AIを導入したタスクの「完了数」を着実に増やしていくことを優先しました。また、私と富井さんだけでAI導入完了の定義や方針を認識しておくことを良しとせず、メンバーにもミーティングの場で伝えました。

富井：今振り返ると、プロジェクトの初期にメンバー全員でAI活用に関する目線を合わせたのも、AI活用を短期間で定着させるポイントだったと思います。

「使われる仕組み」を整え、AI活用を当たり前に

──fasme編集部は「AI活用を浸透させるための仕組み」も整えていたと聞きました。具体的にどのような取り組みですか？

富井：fasme編集部では週に1回の定例会、そして週に2回の社内ミーティングを行っています。この週3回のミーティング内で、積極的にAIの話題を出していました。定例会では、必ずAI推進のトピックをアジェンダに入れていましたね。今のAI導入状況やプロジェクトの進捗率、先週から今週にかけて対応したことを、野々村さんから報告してもらっていました。

　また、新しいGPTsができたら使い方のレクチャーも必ず行いました。こうした取り組みによって、新しいGPTsができても「わからないから使わない」となりがちなところを、ちゃんと社内ミーティングでフォローできていたのは大きかったと思います。

　AI化を進めているタスクの相談や依頼、活用事例の共有なども、定例会・週2回の社内ミーティング・Slackを問わず、話す必要があればこまめに話していました。

──同じfasmeでも、メンバーごとに担当する媒体や業務領域が異なりますよね。ともすれば「自分には関係のないGPTsの話だな」となりかねません。それでも、ミーティングで口頭共有していたのは、どのような意図があったのでしょうか。

富井：みんながAIの話を耳にする場を意識して作っていました。AIやGPTsに関する話題が社内ミーティングで頻出していたからこそ、鹿島さんを筆頭に、ほかのメンバーからも「このタスクをGPTs化したい」などの話が出てきて、AI活用が当たり前になっていく流れができたと思います。

野々村：社内ミーティングでのレクチャーに合わせて、Notionにマニュアルも用意し、メンバーがいつでも確認できるようにしていました。ミーティングの際に、マニュアルを画面共有しながら説明することで、その場で理解しやすくなるよう工夫していたんです。

　GPTsの使い方だけでなく、調査系タスクへのAIツールの活用方法や、GPTsの作成方法を学ぶ勉強会も行いました。そうした内容はすべてNotionにまとめて、誰でも後から見返せるようにしています。「聞いたけれど忘れてしまった」を防ぐために、記録として残すことまでを含めた設計でした。

──GPTsを作り、マニュアルを用意し、レクチャーも……！　野々村さんの負担が大きかったのでは？

野々村：実は、それほどでもなかったんです。マニュアルや説明資料は、ChatGPTに作ってもらっていました。「この内容を社内ミーティングで説明したい」と依頼すれば、たたき台を生成してくれるので、それをNotionで資料化して活用していました。

　ただ、そこまでやった後でも、「やっぱり見直そう」「このタスクにGPTsは合わなかった」と判断するケースもあって。例えば、投稿内の情報をAIで自動的にファクトチェックしようとしたのですが、誤情報が出るなどハルシネーションが多く、途中でアナログ対応に戻したこともあります。

　また、AI化できそうに見えるタスクでも、実際に使うメンバーにとって本当に使いやすいかどうかは、やってみないとわかりません。運用して初めて見えてくる改善点も多く、試行錯誤の連続でした。

──今でこそスムーズに回っていますが、当初はトライアンドエラーもあったんですね。

野々村：たくさんありました。GPTsを作って終わりにせず、共有して説明し、必要に応じて修正やアップデートも加える。

　そのうえで、各メンバーに「この業務はAIが使える」と意識してもらうところまでが、私のゴールだと思っていました。そこはやはり苦労しましたし、改善を続ける必要があると感じていた部分です。

コツは、成果が出た投稿を学習させること。fasme編集部のGPTsカスタマイズ術

──これまでも、たくさんGPTsについてお話しいただきました。業務に合わせてさまざまなGPTsを作成し、日々の業務で活用されていますが、具体的にどのように設計されているのでしょうか。

鹿島：私は、fasmeのX用の投稿テキストを生成するGPTsや、Webサイトに掲載する記事の添削用GPTsなどを毎日のように使用しています。どちらも野々村さんに作っていただいたものです。

　Xの投稿テキスト生成に関しては、「もう少しUGC風の出力にしてほしい」とか、生っぽい感じの文章になるような調整を、野々村さんにお願いしました。

野々村：最初はいわゆる「公式感」が強い出力になってしまっていたので、その点を改善しました。

　また、富井さんからは「fasmeの雰囲気に合った可愛い絵文字の組み合わせや、可愛いフォントの組み合わせが出るようにしたい」というアップデート依頼もあり、対応しました。

──投稿テキスト生成用GPTsの出力は、そのまま使えるクオリティなのでしょうか？

鹿島：そのまま使おうと思えば使えるクオリティではあるものの、言い回しを変えてもらったり、「このワードは入れてほしい」など、若干の修正を加えたりしてから投稿します。でも、ゼロから自分で考えるよりは圧倒的に作業が速くなりました。本当に助かっています。

──そのような高品質なGPTsを作れた秘訣は何でしょうか？

野々村：データを活用していることが大きいと思います。例えばXの投稿テキスト生成であれば、imp数やいいね数などの数値が取れた投稿のテキストを「見本」として5、6個ほどピックアップし、GPTsの「指示（プロンプトの入力欄）」に入れています。

　成功例をChatGPTに学習させ、「これがfasmeで良い数値が取れる投稿テキストの文章構造・パターン・表現なんだ」と覚えてもらうよう、GPTsを設計したんです。これにより、最初の出力段階で60から70点前後くらいのクオリティは確保できているかな、と。

fasmeのX投稿テキスト生成GPTsの「指示」の内容（一部抜粋）

鹿島：私の方でも、記事用のGPTsを10個以上作りました。記事チームは私ともう1名のメンバーで構成されているんですが、ふたりで日々、テーマに沿ってGPTsを使い分け、記事を作っています。GPTsによって「指示」の内容は変えていますが、基本的には、私も野々村さんと同様の方法で作成しました。

　また、自分のChatGPTのアカウント設定自体に、fasmeの情報を読み込ませています。fasmeユーザーのペルソナから、記事のトーンや口調、言い回しまで学習させているので、どんなGPTsを作ってもfasmeらしいトーンを守ってくれます。これも、クオリティが担保できているポイントのひとつですね。

ChatGPTのトップ画面に表示されるダイヤのアイコンを押すと、「ChatGPTをカスタマイズする」という機能が出てきます。鹿島さんは、このカスタマイズ機能の中にfasmeの情報を書き込んでいるとのこと

鹿島：また、気になる部分があれば、GPTs自体を都度アップデートするようにしています。一度作って終わりではなく、GPTsの構成などを随時改善することが、品質を保つコツでしょうか。

　AIはときどき以前と違う出力をすることもあるので、最新のfasmeの情報を定期的にGPTsに入れ直すことで、修正が少なくて済む状態を常に維持しています。

「AI活用はもはや日常の一部」。導入により、fasme編集部が得た多岐にわたる成果

──お話を聞いていると、やはり多様なGPTsの作成や導入が、fasme編集部におけるAI活用の最大の成果と言えそうですね。

富井：そうですね。fasmeでは取材企画も多いんですが、GPTsを活用することで、取材コンテンツを圧倒的なスピードで投稿できるようになったことも成果です。取材前の準備も、取材後の記事作成やSNSの投稿作成も、AIによってかなり効率化できました。スピードと質の両方を確保できるようになったのは、かなりの進歩だと思います。

鹿島：新鮮な情報をいち早く発信できるようになったことは、本当にすごい成果だと思いますね。

　最近は、すぐに届けたい内容を記事化して公開し、その記事をこのような形でXにも投稿することで、Webサイトへの流入にもつながっています。

Webサイトで即時公開した記事をXの投稿で紹介することで、XからWebサイトへの流入数も増加

鹿島：こうした動きができ始めている点も、メディアとしての強みになってきています。Xから記事への遷移数も増えているので、WebサイトのPV数も連動して向上しているのも、うれしい副次効果です。

富井：ディレクションの工数も削減できていると思います。

　本格的なAI導入を開始した当初、fasme編集部にはインターンやアルバイトを含めて新メンバーが3～4人いて、教育や育成にかかる時間やリソースも大きかったんです。

　しかし、投稿テキスト生成用のGPTsでテキストを作ってみる、誤字脱字も専用GPTsで添削するといった動きを入れたことで、初手の教育やディレクションの工数も削減できました。

鹿島：確かに。「fasmeのアカウントでは、こんなテキストが好まれます」という説明や認識の共有がしやすくなりました。GPTsを使ってもらうことで、メディアのテイストやトーン＆マナーが直感的に理解してもらえるようになりました。

　Webサイトの方でも、以前はWordPressのHTML構成や装飾の説明をひとつずつしていましたが、今はGPTsを使ってもらえば、HTMLのコードや構成をそのまま採用できる状態です。今後新しいライターの方が入ってきても、非常にスムーズに記事を作ってもらえるフローができています。

野々村：個人的に、これも成果のひとつと言っていいのではないかと思うことがあります。

　AI活用を推進していくなかで、初期は私からのお願いベースでAI導入に対応してもらうことが多かったのですが、次第に変化が見られるようになりました。メンバーから「このタスクのAI化に挑戦していいですか？」「これをAI化したいので相談したいです」といった自発的なアクションが生まれてきたんです。

　このような前向きな声があがってきたことは、うれしい変化でした。特定のメンバーだけが前のめりになるのではなく、チーム全体でAI導入を進めている実感を持てたことも、私としては成果のひとつだと思っています。

富井：きっと、初期の段階で「AIを使うと業務がめちゃくちゃはかどるよ」というポジティブな体験をメンバーにしてもらえたことと、導入のハードルを低く設定したことがよかったんだと思います。

　Xの投稿テキスト生成に限定せず、さまざまな業務にまんべんなくAIを導入したことで、誰もが効率化の体験を早い段階でできました。その体験が、「これもやってみたい」という気持ちにつながったのかなと。

野々村：fasmeのAI活用は特別なことではなく、「日常の一部」という空気感が、ある程度は作れたんじゃないかなと思っています。

──良い流れが生まれていますね。それでは最後に、fasme編集部が今後さらに挑戦したいことや、目指す未来を教えてください。

野々村：まず何より、ここまでAI活用が進んだのはfasme編集部のメンバー1人1人の協力があってこそ、という気持ちが大きいです。導入初期から、進捗や姿勢について「自信を持って取り組んでいきましょう」と伝え続けてきましたが、それに応えていただいた結果、わずか2ヵ月で90％近いタスクでAI導入が完了しました。

　今後もAIに関するさまざまな挑戦を通じて、fasmeが社内のロールモデルになれたらと考えています。他部署にも広がるような成功事例を作っていきたいです。

鹿島：文章生成はかなり自動化できるようになってきましたが、イラストや画像はまだ手動対応が多く、これから挑戦していきたい領域です。クリエイティブ制作には時間も労力もかかりますが、fasmeとしてこだわりたい領域でもあります。

　AI導入で便利になった一方で、「fasmeらしい言葉選び」や「今この投稿が刺さる理由」といった感覚は、やはり人間にしか担えないと感じることもあります。AIの力を借りながらも、自分の感性やリサーチ力を大切にして、「ユーザーに本当に届けたい情報」をこれからも発信していきたいです。

富井：最近、fasmeのスローガンや行動指針を改めて読み返す機会がありました。「最善な状態で発信する」「アンテナを高く持ち続ける」「チャレンジを恐れない」といったキーワードがあるのですが、今回のAI活用は、まさにその指針に沿った取り組みだと感じています。

　私自身、fasmeはトレンド発信メディアなので、常にアンテナを高く張って情報をキャッチしようと意識してきましたが、それを「最善な状態」で発信できないと意味がない、とも感じていました。AIが登場してくれたことで、よりスムーズに、価値ある発信ができるようになったと感じています。

　また、「チャレンジを恐れない」というfasmeメンバーの姿勢が、AI導入の推進力になったのは間違いありません。今後、画像生成のような新しい領域にも挑戦していくなかで、fasme編集部の特性を、さらに活かしていきます。

──富井さん・野々村さん・鹿島さん、本日はありがとうございました！