ClinicalTrials.gov 治験情報を自然言語で取得するAIワークフロー Part3
目次 ワークフローの全体イメージ 8. Send a message: 生成された回答をSlackに返信 9. Convert to File1ノードでCSVファイルに変換 10. Upload a fileノードでSl […]
目次 ワークフローの全体イメージ 8. Send a message: 生成された回答をSlackに返信 9. Convert to File1ノードでCSVファイルに変換 10. Upload a fileノードでSl […]
目次 1. はじめに 2. ソーシャルリスニングとは 3. 本シリーズで作成するアウトプット 4. まとめ 1. はじめに 本シリーズでは、DifyとStreamlitを用いたソーシャルリスニングアプリについて解説します […]
目次 1. はじめに 2. Part 3からの流れ 3. 各ノードの詳細解説 3-1. GAS送信用のCSV作成(Codeノード) 3-2. GASにデータ送信(HTTP Requestノード) 4. ワークフローの完成 […]
目次 導入 ワークフロー全体像 n8n設定の基本構造 FirecrawlによるWeb検索 4.1 検索ノード設定 4.2 結果の分割 スクレイピング設定 スクレイピング結果の整理 OpenAIノードによる企業レポート生成 […]
目次(STEP2:スレッド対応編) 導入 背景と目的 スレッド対応ワークフローの全体像 Slack App権限設定の追加 n8nフロー構成:条件分岐(IFノード)の設定 スレッド情報の取得(Get Threadノード) […]
目次 ワークフローの全体イメージ 1. Slack Triggerノードでワークフロー起動(Use Cases in Life Sciences) 2. HTTP RequestノードでAPIを検索 3. Code in […]
2026年現在、製薬業界のマーケティングは大きな転換点を迎えています。かつて主流であったMR(医薬情報担当者)の経験や勘に頼る営業スタイル、あるいは過去の売上データのみに基づく記述的分析(Descriptive Anal […]
2026年2月現在、製薬業界のデジタルトランスフォーメーション(DX)は新たな局面を迎えています。OpenAIのGPT-5.2やGoogleのGemini 3 Proといった次世代AIモデルが標準化され、テキストだけでな […]
2026年現在、製薬業界におけるMR(医薬情報担当者)の活動環境は劇的に変化しています。ハイブリッドな情報提供が定着する一方で、本部(本社マーケティング・学術部門)と現場のMRとの間には、依然として「情報の非対称性」や「 […]
2026年、製薬業界における生成AIの活用は「実験」から「実装」のフェーズへと完全に移行しました。GPT-5.2やClaude Opus 4.5といった高度なAIモデルが登場し、オムニチャネルマーケティングや医師(HCP […]