01
追跡したいツール種別を伝える
テキスト生成、画像生成、コード支援など、関心のある AI ツール種別と、価格、主要機能、用途、チーム評価などの追跡項目を定義します。
AI ツールライブラリを構築
Kollab が AI ツールを検索・比較し、チームが試した内容も追跡して Notion に構造化。自然言語でいつでも項目を調整できます。
AI ツールの動向を継続的に追い、導入すべきツールを評価したいプロダクトチーム、オペレーションチーム、技術責任者に向いています。メンバーが別々のツールを試し、使用感や比較情報が Slack と個人メモに散らばっている場面で特に有効です。
AI ツール追跡データベースを Notion に作ってください。まずはテキスト生成と画像生成の 2 カテゴリから始め、ツール名、公式サイト、価格モデル、主要機能、適した用途、チームが試したことがあるかを追跡してください。
各カテゴリで現在よく使われている上位 5 ツールを検索して入力してください。その後、Slack #tools-and-resources チャンネルでこれらのツールについて議論があったか確認し、フィードバックも追加してください。
ワークフローの進み方
まずこのワークフローの流れを確認してから、役割・入力元・出力先を自分の運用に置き換えてください。
02
検索してデータベースに入力
Kollab が Web を検索し、そのカテゴリの主要ツール、公式価格、機能の特徴、レビューを取得して Notion データベースに書き込みます。
03
チームの実体験を統合
Slack Connector がチャンネルで共有されたツールの使用感や評価を抽出し、該当するツール項目に補足します。
04
ツールライブラリを継続的に進化
カテゴリ追加、比較項目追加、用途別フィルタ、新しいツールの検索追加を自然言語で依頼できます。
手作業 vs Kollab
ツール探索、チームのフィードバック、Notion データベース更新を継続的に回せる 1 つのワークフローにします。
| 手作業 | Kollab を使う | |
|---|---|---|
| ツール情報を集める | 公式サイトやレビューを個別に確認し、数時間かかる | 自動検索して構造化された項目として登録 |
| チームの評価を集める | 同僚に「このツールを使った？」と聞き、ばらばらに記録 | Slack から使用体験を自動抽出 |
| 保守と更新 | 定期的に手動確認し、すぐ古くなる | 一言で新しいツールを追加 |
| 比較して判断 | スプレッドシートを作って項目を入力 | Notion データベースで直接フィルタ・ソート |
| 総所要時間 | 半日で構築し、継続保守も重い | 数分で構築し、一言で更新 |
仕組み
ツール種別の説明から Notion への書き込みまで、公開情報、チーム評価、データベース構造を 1 つの流れにします。
01
ユーザーがツール種別と追跡項目を説明
02
Kollab が Web でツール情報を検索
03
Slack Connector がチームの使用感を抽出
04
構造化して Notion データベースに書き込み
05
後から自然言語で追加・調整
このワークフローを Kollab で組み立てる
関連する機能ページを見ると、このユースケースをチームで繰り返し使うための製品レイヤーとツールが分かります。
