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「AI搭載」マインドマップツール『Mapify』がいい感じ!②〜使い勝手編〜

こんにちは!AI整体師です。

この記事は僕が今、1番気に入っているAIツール
『Mapify』を紹介している前回の続きです。

まだ前回の記事を読んでない方はこちらをどうぞ↓

「AI搭載」マインドマップツール『Mapify』がいい感じ!①

前回の記事では、
僕が「AI搭載のマインドマップ」にこだわった理由と、
『Mapify』を選んだ”金額面”の理由を書いてます。

今回の記事では”使用感”について
重点的に書いていきます!

「AI搭載のマインドマップ」はたくさんありますが、
僕が現時点で『Mapify』を選んだ理由を深掘っていきます。

ChatGPTと連携させたかった

「連携」って書いちゃうと語弊がありますが、
イメージとしては相互活用。

ChatGPTで行った、

  • タスク分解

  • ワークフローの洗い出し

  • リサーチ結果

  • アイデア出し

などをそのままコピペして、
マインドマップに図解するという流れです。

ChatGPTでワークフローを出す↓

Mapifyの「長文」の欄にコピペ

青いボタンを押すと自動で完成!

もちろん完成したマインドマップは、
自由に編集することができます。

不要な文字や項目を削除したり、
項目を追加してさらに深掘りするのもアリ。

この洗い出し作業や一連の流れを、
ChatGPTと組み合わせたくて、
『Mapify』を選んだと言ってもいいかもしれません。

もっと精度を上げたいなら

「一発検索:教えて.AI」で複数のAIから回答をもらう。
(GPT-4o、Gemini1.5 Pro、Claude3 Opus)

より詳細な出力や、気に入った回答を選んで、
『Mapify』にコピペ。

Claude3 Opusの回答を選びました。

青いボタンを押して、マインドマップを自動作成。

必要に応じて修正をしていく。

という感じです。

このやり方の”気に入っている”ところ

僕のこのやり方を見て、
突っ込まれるであろう部分としては、

「ChatGPTでもマインドマップ作れるよ」
「GPTsにマインドマップ作るやつあるじゃん」
「そのやり方、お金の無駄じゃね?」

だと思います。

ここまで読んだあなたも同じように感じてるかもしれません。

もちろん僕もChatGPTで、
マインドマップが作れることは知ってます。
多分、Geminiとかも作れるんでしょう。

ただ、、

僕の個人的な感覚として、
ChatGPTでマインドマップを作ると、、

「良い感じに出てこない」んですよ!
「デザインとか配列がめちゃくちゃ」なんですよ!
「修正の工数が多い」
んですよ!

”その時点で、もう手間”だし、
そもそも僕の「マインドマップ作るのめんどくさい」が、
発動しちゃうので長続きしそうにない。

なので僕はこのやり方を選びました。

どれくらいの長文を入れられるかは試してないですが、
今くらいのタスクなら余裕で入ります。

それにAIクレジットの消費も抑えられる。

「AIクレジット」に関する余談ですが。

『Mapify』で”ゼロ”からマインドマップを作成させるよりも、
上記のやり方で”出力物を提供して”マインドマップを作らせた方が、
圧倒的にAIクレジットの消費を抑えられます!

これは多分、Mapifyが搭載している「AI(GPT)」が、
”①考えて②整理して③答えを出力する”工程だと、
AIクレジットの消費量が多くなるんだと思います。

それに対して、まずChatGPTやGeminiで回答を出しておいて、
『Mapify』に”①整理して②出力させる”だけの方が、
AIクレジットの消費は少なくなるみたい。

これは何度か検証したので、
ほぼ間違いないと思います。

こういう理由もあって僕は、

  1. ChatGPTやGeminiで回答を出力させる

  2. 回答を『Mapify』にコピペ

  3. 自動でマインドマップにまとめる

というやり方をしています。

まとめ

僕はこの”使用感”や、やり方を気に入ってます!

確かにその分のコストはかかってますが、
それに見合う分だけの活躍をしてくれてますし、
何よりマインドマップ作りが楽しくなりました!

AI情報を追いかけてるとどんどん情報が埋もれていくし、
整理してまとめていないと活用も体系化もできない。

そもそも思考の整理、情報の整理が苦手な僕は、
こういう便利なツールに頼らないと、
変化の早さについていけない
ので。

現状、僕は、こんな感じで『Mapify』を使ってます。

もし興味が湧いたり、
「試してみようかな」と思ったら、
下のリンクからお試しください↓

これからもちょくちょく僕なりの使い方を共有していきます!


それではまた、次の記事で!

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