影響を受けるKPI
魅力的なコンテンツ
視聴者とつながる
時間を短縮
価値のメリット
収益成長
従業員の経験
Copilotを使用してブログ投稿を準備する
1. 最初のドラフトを作成する
Copilot に Word で指示してブログの下書きを作成します。アイデア、主要なメッセージ、その他含めたい要素をいくつか含めます。Copilot にコンテンツの構造を提案してもらいます。

WordのCopilot
利点: Copilotを使用すると 考えを整理する 構造化されたアウトラインを作成し、執筆の創造的な側面に集中できるようにします。
2. コンテンツを開発する
Word の Copilot を使用して最初の草稿を拡張し、計画やブログに深みと詳細を追加します。特定のセクションに関する提案や、複雑な概念を明確に表現する方法についてのアイデアを求めます。

WordのCopilot
利点: 強化する 深みと豊かさ ブログ投稿の内容をカスタマイズし、メッセージが明確かつ効果的に伝わるようにします。
3. 徹底的な調査
下書きのブログを Copilot と共有し、拡張が必要な点や混乱を招く可能性のある点を見つけるように依頼します。次に、Copilot を使用してトピックを調査し、ブログ投稿に追加するコピーの提案を生成します。
Microsoft 365 Copilot チャット2
メリット: ブログ投稿が読者の興味を引くだけでなく、読者に 信頼性が高く洞察力のある情報.
4. メッセージテスト
Copilot に、さまざまな読者がブログ投稿をどのように受け取るかを尋ねます。次に、ブログ投稿をレビューする必要がある関係者を提案してもらいます。
Microsoft 365 Copilot チャット2
メリット: ブログ投稿が特定の読者層に合うようにする 感情テスト.
5. 魅力的なタイトルを作る
ブログ投稿が完成し、独創的なタイトルや見出しが必要になったら、Copilot に 5 つの提案を依頼してください。これにより、創造性が刺激され、投稿に最適なタイトルが見つかるでしょう。
Microsoft 365 Copilot チャット2
メリット: ブログ投稿のエッセンスを 説得力のある見出し読者の興味を喚起し、コンテンツへの関心を高めます。
6. フィードバックを得る
Outlook で Copilot を使用して、関係者に添付のブログ投稿の下書きを確認するためのメールの下書きを作成します。Copilot にメールの文面を調整してもらい、よりカジュアルな内容にします。

OutlookのCopilot
利点: 減らす 時間の長さ 利害関係者の賛同とフィードバックを得るために必要なこと。
1Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元 または、Microsoft 365 Copilot チャット モバイル アプリを起動し、トグルを「Web」に設定します。
2Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、Microsoft 365 Copilot チャット モバイル アプリ、または Microsoft Teams の Microsoft 365 Copilot チャット アプリを起動し、トグルを「仕事」に設定します。
3Copilot エージェントにより、Microsoft 365 Copilot は組織固有のアプリにアクセスできるようになります。これまでは、レコード システムからデータを取得するには API 呼び出しが必要でした。このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。
このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。