Page: 'Product Weekly — May 4, 2026'\n\nAttendees: Sara (PM), Marcus (eng lead), Priya (design), Tom (marketing)\n\nUpdates:\n- Sara: Onboarding redesign shipped Tuesday. Activation rate +18% on first cohort.\n- Marcus: API rate-limit bug from last week is fixed in main. Hotfix going out tonight.\n- Priya: Mobile nav prototype ready for review. 
  Need feedback by Friday so we can hand off to eng.\n- Tom: Q2 launch campaign needs hero copy. Stuck on positioning — should we lead with 'fast' or 'reliable'?\n\nDecisions:\n- Pricing experiment: A/B test the $19/$29/$49 ladder vs current $15/$25/$45 starting May 11. Sara to wire up GrowthBook flag.\n- Mobile rollout: gated behind feature flag, 5% rollout    
  next Monday, full rollout May 18 if metrics hold.\n\nAction items:\n- Sara: ship pricing flag by EOW.\n- Marcus: write postmortem for the rate-limit bug — due Wed May 7.\n- Priya: schedule mobile prototype review for Thursday.\n- Tom: draft 3 positioning options, share by Friday for team vote.\n\nOpen:\n- Do we hire a second backend engineer this quarter or  wait for Q3? CFO wants headcount frozen, but we're at 80% capacity. Tabled to next week.\n- Should the pricing experiment include an annual discount tier? Sara to ask David.

Summary  
This chapter covers how to use a page‐reader tool with a tailored system prompt to automatically fetch a document’s content and transform unstructured notes into structured outputs like summaries, action items, and open questions.

General domain of usage  
Meeting note automation and post-meeting write-ups.

職場で役立つAIは、インターネット検索ではなく、**自分自身の情報**を扱うことにあります。会議メモ、仕様書、ブリーフなどです。`notion_page`のようなツールは、まさにそれを可能にします。



## シフトの違い

検索ツールは世界中の情報を取得します。ページリーダーツールは**自分のコンテキスト**を取得します。

| Tool | Question It Answers |
|---|---|
| `web_search` | What's true **out there**? |
| `notion_page` | What did **we** decide last Tuesday? |



## このラボでできること

Claudeは会議メモのページを読み取り、実用的な形にまとめます：**要約（TLDR）**、担当者付きの**アクションアイテム一覧**、そしてまだ決定が必要な**未解決の質問**です。これは、チーフ・オブ・スタッフが作成するような会議後のレポートですが、Claudeなら数秒で生成できます。ただし、システムプロンプトでどのような形式で出力するかを正確に指示する必要があります。



## 「要約をください」だけでは不十分な理由

会議のメモを1ページ用意して、どんなAIにも**「要約をください」**と頼んでみてください。返ってくるのは段落ひとつ—役立つかもしれませんが、そうでないかもしれません。次に、**「3つの箇条書きでTLDR、その後に担当者と期限付きのアクションアイテム、最後に未解決の質問」**と頼むと、**実際に行動に移せる**内容が得られます。

**ツールがClaudeに生データを渡すとき、システムプロンプトがコンテンツをアクションに変換します。**



## タスク
このプロンプトを送信してください：

><b>5月4日のProduct Weeklyのメモを読んで、TLDR、担当者と期限付きのアクションアイテム、未解決の質問を教えてください。

その後、フォローアップで追加の指示を出します—メモはすでに読み込まれているので、Claudeは再取得しません：

><b>今週Saraが担当しているものだけを表示してください。

><b>チーム外の誰かによってブロックされている決定はどれですか？

><b>期限が設定されていないアクションアイテムはどれですか？



非技術系のビジネスユーザー向けに設計された、実践的かつ初心者向けのコースです。日常業務でAIツールや概念を理解し活用することを目的としています。本コースでは、AIの基礎概念、AIとの効果的なコミュニケーション、AI搭載ツールの実践的な利用方法、シンプルなAIアシスタントの構築について学びます。

ビジネスユーザー向けの人工知能、ラージランゲージモデル、および基本的なAI用語の紹介。

プロンプトエンジニアリングとトーン選択を通じて、AIシステムと効果的にコミュニケーションを取る方法を学習します。

AIをビジネスツールと統合し、リサーチ、メモ作成、データ分析に活用する方法を探求します。

エージェントペルソナの基本と、業務用のシンプルなAIアシスタントの構築および調整方法について学習します。