「中小企業のための生成AI活用講座」をアンコール開催させていただきます。前回の音声ログから、生成AI活用のQ&Aを自動生成しました。わたしは一語も書いていません。しかし、大元となっているデータが「ネットのデータではない」が非常に重要です。そのような、生成AI活用について課題から逆引きでお伝えさせていただきます。講座開催依頼も受け付けていますので、中小企業支援団体の方はご連絡ください。
目次
- 1. 生成AIとは具体的にどのようなAIですか？
- 2. AI全体の中での生成AIの位置づけはどうなっていますか？
- 3. LLMとは何ですか？
- 4. LLMを仕事で活用するとは、どのような考え方ですか？
- 5. LLMを使うことで仕事の質はどのように高まりますか？
- 6. 「LLMを使うと頭を使わなくなる」と言われることについてどう考えますか？
- 7. LLMへの質問方法の基本は何ですか？
- 8. 生成AIを企業へ導入する際の推奨ステップは何ですか？
- 9. 生成AI導入の最初のステップ「今行っていることを楽にする」ためには、具体的に何をすればよいですか？
- 10. 現在の生成AI分野で最もトレンドとなっている技術は何ですか？
- 11. AIエージェントとはどのようなものですか？
- 12. AIエージェントの具体的な例を教えてください。
- 13. OpenAIのOperatorはどのようなことができますか？
- 14. AIが何かを生成する際の出力の性質を教えてください。
- 15. 生成AIが高度な出力をする時代において、人間の役割は何ですか？
- 16. なぜ今のうちにLLMと共に働くことに慣れておくのが良いのですか？
- 17. 講座で紹介された主要な3つのLLMツールは何ですか？
- 18. Chat GPTは人間で例えるとどのような存在ですか？
- 19. Chat GPTはどのように質問に答えますか？
- 20. Chat GPTのデータの鮮度について教えてください。
- 21. Chat GPTはどのようなタスクが得意ですか？
- 22. Chat GPTはどのようなタスクが苦手ですか？
- 23. Perplexityは人間で例えるとどのような存在ですか？
- 24. Perplexityはどのように質問に答えますか？
- 25. Perplexityはどのような点で使用が推奨されますか？
- 26. NotebookLMは人間で例えるとどのような存在ですか？
- 27. NotebookLMはどのように質問に答えますか？
- 28. NotebookLMはどのような情報が扱えますか？
- 29. NotebookLMは本を入れないとどうなりますか？
- 30. NotebookLMはどのようなタスクに向いていますか？
- 31. NotebookLMは情報の正確性においてどのような特徴がありますか？
- 32. NotebookLMの回答にはどのような情報が追加されますか？
- 33. Chat GPTとNotebookLMの回答生成の違いは何ですか？
- 34. 事実に基づいた正確な情報が必要な場合、どのツールが良いですか？
- 35. NotebookLMは日本語の扱いに長けていますか？
- 36. NotebookLMとChat GPTを組み合わせて使うメリットは何ですか？
- 37. NotebookLMで議事録を作成する際の手順を教えてください。
- 38. NotebookLMで作成した議事録のフォーマットを指定できますか？
- 39. NotebookLMで作成した議事録をChat GPTで編集する理由は何ですか？
- 40. 会議の音声ログを残すことの価値は何ですか？
- 41. 従来型の議事録作成はどのくらい時間を短縮できますか？
- 42. LINE WORKS AIノートはどのようなツールですか？
- 43. LINE WORKS AIノートの文字起こし精度について教えてください。
- 44. ベテラン社員の知識を社内ナレッジとして活用するにはどうすれば良いですか？
- 45. NotebookLMで作成したQ&AをCSVに変換する理由は何ですか？
- 46. CSVで保存したQ&Aデータを更新する場合、NotebookLMではどのように扱いますか？
- 47. Q&A用NotebookLMをミーティング録音全体とは別に作成する理由は何ですか？
- 48. 蓄積した社内ナレッジはどのように活用できますか？
- 49. NotebookLMで作成したノートを社内で共有できますか？
- 50. NotebookLMのセキュリティについて教えてください。
- 51. 会議の音声を録音するにはどうすれば良いですか？
- 52. 補助金申請書類作成におけるAI活用例を教えてください。
- 53. 補助金申請書でAIを利用する際の注意点は何ですか？
- 54. AIの説明文をそのまま使用すると何が問題になりますか？
- 55. 効果的な文書作成におけるAIとの協業方法を教えてください。
- 56. AIによる経営戦略計画書作成の事例を教えてください。
- 57. AIツールの中でもGPT-4、3.5、他のLLMの使い分けはどうすれば良いですか？
- 58. どのようなタスクをAIに任せ、どのようなタスクを人間が行うべきですか？
- 59. 経営者としてAIにどのように向き合うべきですか？
- 60. AIを活用した業務効率化の具体例を教えてください。
- 61. AIをうまく活用できていない企業の特徴は何ですか？
- 62. AIを導入して業務を効率化した後、空いた時間をどう活用すべきですか？
- 63. AI活用における「正しい質問の仕方」について教えてください。
- 64. 複雑な質問をAIにする際の工夫は何ですか？
- 65. AIから得られた情報の信頼性をどう判断すべきですか？
- 66. AIが誤った回答をした時の対処法は？
- 67. AI活用で競合他社と差別化するにはどうすればよいですか？
- 68. AIの導入による社内の抵抗感を減らすには？
- 69. 社内でAI活用を広めるための教育プログラムはどうあるべきですか？
- 70. AI活用における情報セキュリティ上の注意点は何ですか？
- 71. AIを使った際の著作権や法的責任はどうなりますか？
- 72. AIツールの費用対効果をどう評価すべきですか？
- 73. AI導入のROI（投資対効果）を経営層に説明するにはどうすればよいですか？
- 74. 今後5年間でAIはどのように進化すると予想されますか？
- 75. 生成AIに関する懸念事項にはどのようなものがありますか？
- 76. 生成AIと既存の業務システムをどのように連携させるべきですか？
- 77. 大企業と中小企業でAI導入アプローチはどう異なりますか？
- 78. AIイノベーションの最前線にいる企業や研究機関は？
- 79. AIの倫理的な使用について、企業はどのようなガイドラインを設けるべきですか？
- 80. 生成AIを活用して新規事業を立ち上げる際のポイントは何ですか？
- 81. これからAI関連のスキルを身につけたい人はどのような勉強をすべきですか？
- 82. AIによって最も変化する可能性が高い職種・業界は何ですか？
- 83. AI時代に子どもたちに教えるべき能力やスキルは何ですか？
- 84. AIと人間の協業において、最も重要な人間側の能力は何ですか？
- 85. AIを活用したナレッジマネジメントの具体的な方法は？
1. 生成AIとは具体的にどのようなAIですか？
質問
生成AIはどんなAIですか？
回答
- 生成AIは、動画、画像、文章などのコンテンツを生成するAIのことを指します。
- 従来のAIが「分類する」「判断する」「予測する」ことを得意としていたのに対し、生成AIは「新しいものを作り出す（生成する）」点が特徴です。
- たとえば、Chat GPTが文章を生成し、Stable Diffusionが画像を生成するように、多様な形式のアウトプットを作れます。
2. AI全体の中での生成AIの位置づけはどうなっていますか？
質問
生成AIはAIの中でどんなポジションですか？
回答
- AI全体 → 機械学習 → 深層学習（ディープラーニング） → 生成AIという入れ子構造として説明されることが多いです。
- ただし、生成AIのすべてがディープラーニングを使っているわけではない場合もありますが、現在の主流はディープラーニングでモデルを学習したものです。
- 生成AIはここ数年の研究発展によって特に注目を浴びている分野です。
3. LLMとは何ですか？
質問
LLMとは何の略で、どんな機能を持つものですか？
回答
- LLM（Large Language Model）とは、大量のテキストデータを学習し、次に来る言葉を予測して文章を生成するモデルのことです。
- Chat GPTなどが代表的なLLMの例です。
- 大量の文章を学習しているため、多岐にわたるトピックに対してある程度の回答や文章生成が可能です。
4. LLMを仕事で活用するとは、どのような考え方ですか？
質問
LLMを仕事で活用するときは、どういうマインドセットが必要ですか？
回答
- 「LLMを味方につける」という考え方が重要です。
- 仕事において、ひとりの部下やアシスタントのようにLLMを使うことで、自分の思考を補強したり、新しい発想を得たりできます。
- 単に自動化ツールとしてではなく、コラボレーションパートナーと捉えると、より幅広いアイデアや効率化を狙えます。
5. LLMを使うことで仕事の質はどのように高まりますか？
質問
LLMを使うと、どんな効果が得られますか？
回答
- 自分が考えているアイデアを文章化してくれるだけでなく、自分が知らないアイデアや情報も生成してくれる点がポイントです。
- LLMの出力をヒントに、自分の知識を拡張したり、リサーチすべきポイントを把握したりできます。
- そうすることで、結果的に仕事の質（正確性や創造性）が向上します。
6. 「LLMを使うと頭を使わなくなる」と言われることについてどう考えますか？
質問
LLMに頼ると脳力が落ちるという意見もありますが…？
回答
- 実際はむしろ頭を使って疲れることも多いと思います。
- LLMが出力してくる答えを「なぜそうなるのか」「本当に正しいのか」を判断する力が求められるため、思考停止にはなりません。
- LLMが示す情報を吟味し、それをどう活かすか考える過程で、結果としてより深く頭を使うことになります。
7. LLMへの質問方法の基本は何ですか？
質問
LLMを上手に使うには、どんな質問のしかたをすると良いですか？
回答
- 「分からないことはすぐに聞いてみる」という習慣を身につけることが大切です。
- さらに、出力された答えがわからなければ「もう少し分かりやすく説明して」「具体例を挙げて」と追加で問いかけると、より深く理解できます。
- 対話のキャッチボールを通じて、疑問点をどんどん解消していくイメージです。
8. 生成AIを企業へ導入する際の推奨ステップは何ですか？
質問
企業で生成AIを使い始めるとき、どのように進めればいいですか？
回答
- まず、今ある業務を生成AIで少しでも楽にする
- 例：チャットツールを利用して質問・文書作成・アイデア出しなどを助けてもらう
- それによって空いた時間で新しい企画を考える
- さらに蓄積されたデータ（社内文書や知見）を活かし、新しいビジネスへ展開
- 企業独自の情報を活用し、差別化できるAIサービスや業務効率化を進める
9. 生成AI導入の最初のステップ「今行っていることを楽にする」ためには、具体的に何をすればよいですか？
質問
最初にどんな行動をすると「楽になる」実感が得られますか？
回答
- 最も簡単なのは、LLMに質問をしてみることです。
- ふと立ち止まってしまうような疑問点を、すぐに質問して回答を得るクセをつけると、調べ物の時間を短縮できる場合があります。
- こうした「質問のハードルを下げる」姿勢が、業務負担の軽減につながります。
10. 現在の生成AI分野で最もトレンドとなっている技術は何ですか？
質問
いま、生成AI界隈で注目の新技術は何でしょう？
回答
- AIエージェントと呼ばれるサービスが注目されています。
- LLMが「自ら計画を立てて、複数のツールを連携させてタスクを実行する」形をとるもので、作業工程を自動で進めてくれます。
11. AIエージェントとはどのようなものですか？
質問
AIエージェントって具体的に何をしてくれるんですか？
回答
- 一連のタスクを自分で考えて、複数のツールへ指示を出し、「これを使ってこの作業をする」「次にこのツールでこれをする」と実行してくれます。
- 人間が「いちいち操作しなくても、AIがまとめてやってくれる」イメージです。
12. AIエージェントの具体的な例を教えてください。
質問
どんなサービスやツールがあるんでしょうか？
回答
- 例として、OpenAIのOperatorやManusなどが挙げられます。
- ブラウザやAPIを操作して、さまざまなタスクを実行します。
- こうしたAIエージェントは、まだ実験的なものも多いですが、今後急速に発展が期待されています。
13. OpenAIのOperatorはどのようなことができますか？
質問
OpenAIのOperatorとは？
回答
- ブラウザ操作などの単純作業を代行し、ホームページの更新や、スプレッドシートにURLを貼り付けるといったタスクを実行できます。
- でもちょっとまだ遅いですね、Manusの方が高速です。
14. AIが何かを生成する際の出力の性質を教えてください。
質問
AIの出力にはどんな特徴があるのでしょう？
回答
- AIが出力する内容は常に目的思考であり、「唯一絶対の答え」ではないことが多いです。
- たとえば「これもいいんじゃない？」と複数の選択肢を出してくることがあるので、人間の方で使うかどうか吟味する必要があります。
- 多様なアイデアを提示するのが、生成AIの強みともいえます。
15. 生成AIが高度な出力をする時代において、人間の役割は何ですか？
質問
AIがどんどん進化している中で、人間は何をすればいいのでしょうか？
回答
- AIはコンピューター内部で作業する存在なので、現実世界で実行するのは最終的に人間です。
- AIの示すアイデアや解決策を理解し、どう実行し、どのように活かすかを決めるのが人間の役割となります。
- また、現場の状況や人間同士のやり取りなどはAIだけでは対処しきれないため、人間が橋渡しをする必要があります。
16. なぜ今のうちにLLMと共に働くことに慣れておくのが良いのですか？
質問
なぜ早めに使い方に慣れておいた方がいいのでしょう？
回答
- LLMの生成能力は今後ますます進化すると考えられています。
- そうした高度な出力をどう受け取り、どう実行していくか、今から練習しておくと大きなアドバンテージになります。
- いきなり高度化してから慣れようとすると、対応が遅れてしまう可能性があります。
17. 講座で紹介された主要な3つのLLMツールは何ですか？
質問
セミナーでメインに紹介されたLLMを教えてください。
回答
- Chat GPT
- Perplexity
- NotebookLM
18. Chat GPTは人間で例えるとどのような存在ですか？
質問
Chat GPTのイメージをわかりやすく例えてください。
回答
- 「何でも知っている物知りな人、村の長老」といった感じです。
- あらゆるジャンルの知識を持っていて、創造的なアイデアを出してくれます。
19. Chat GPTはどのように質問に答えますか？
質問
Chat GPTはインターネット検索しているのではないのですか？
回答
- Chat GPTは学習済みのデータ（内部データ）から回答を生成します。
- リアルタイムで検索しているわけではありません。
- ただし、検索機能がついているモデルもあり、指示すれば検索してくれたり、自律的に検索を行うこともあります。
20. Chat GPTのデータの鮮度について教えてください。
質問
Chat GPTは最新情報も知っているのですか？
回答
- モデルによって学習している時点のデータに差があります。
- いつまでのデータを学習しているかは、直接チャットで尋ねてみると良いでしょう。
21. Chat GPTはどのようなタスクが得意ですか？
質問
Chat GPTの得意分野は？
回答
- 創造的な会話やアイデア出し、文章生成が特に得意です。
- 小説のプロットを作ったり、新商品名を考えたり、詩を書くなど、言葉に関するクリエイティブな仕事を任せると効果を発揮します。
22. Chat GPTはどのようなタスクが苦手ですか？
質問
逆にどんなことが苦手ですか？
回答
- 事実関係の正確性を要するタスク（ときどき誤情報を含む）
- 簡単な計算や日付の扱いでも間違えることがある（「幻覚／ハルシネーション」と呼ばれる）。
- 事実確認が必要な分野では、必ず追加の検証やソース確認を行うのが大事です。
23. Perplexityは人間で例えるとどのような存在ですか？
質問
PerplexityはChat GPTとどう違うんですか？
回答
- 「検索をするAI」で、ざっくり言えば「優秀なリサーチャー」的存在です。
- Chat GPTのように内部にある知識だけで答えるのではなく、外部のWebサイトを実際に検索して情報を探しに行きます。
24. Perplexityはどのように質問に答えますか？
質問
具体的な仕組みは？
回答
- Perplexityはインターネットを外部リソースとして持っており、必要に応じて検索を実行します。
- 検索した結果をまとめて回答してくれるので、自分で複数のサイトを見に行く手間を大幅に削減できます。
25. Perplexityはどのような点で使用が推奨されますか？
質問
Perplexityをどう使うのがおすすめですか？
回答
- Googleの代わりとして使い、リサーチの効率を上げると便利です。
- 情報源や参考リンクを示してくれるため、そのまま資料として活用したり、引用先を確認したりしやすいです。
26. NotebookLMは人間で例えるとどのような存在ですか？
質問
NotebookLMはどう理解すればいいでしょう？
回答
- 「社内に置いてある本棚、書庫」のような存在です。
- 自分たちがアップロードした資料のみを検索対象として、回答を返してくれます。
27. NotebookLMはどのように質問に答えますか？
質問
NotebookLMの仕組みを簡単に教えてください。
回答
- NotebookLMにあらかじめ入れておいた情報ソースのみを検索し、その情報にもとづいて回答を生成します。
- インターネット上にあるデータを参照するわけではありません（外部検索はしません）。
28. NotebookLMはどのような情報が扱えますか？
質問
具体的にどんな形式の情報を入れられるのですか？
回答
- テキストファイルやGoogle Drive上のドキュメント、ウェブサイトのリンク、YouTubeのリンク、コピーしたテキストなど。
- 音声ファイルを直接アップロードできるのが便利です。
- 「ソース」を入れておけば、その範囲内で回答を得られます。
29. NotebookLMは「本」(例え)を入れないとどうなりますか？
質問
何も資料を入れなかったら？
回答
- 役立たないただの空箱になってしまいます。
- Chat GPTのように一般知識を持っているわけではありません。
30. NotebookLMはどのようなタスクに向いていますか？
質問
NotebookLMの主な用途は？
回答
- 特定の情報ソースに限定したQ&Aや情報検索、要約などに向いています。
- 創作（新しい文章やアイデアの生成）は基本的に得意ではありません。
- 入れたソースの内容に忠実に回答を返してくれるため、信頼性の高い情報が必要な場面で役立ちます。
31. NotebookLMは情報の正確性においてどのような特徴がありますか？
質問
回答の正確さはどうですか？
回答
- NotebookLMは入力した情報ソースだけに基づいて回答するので、ソース自体が正しければ、基本的に誤りの少ない回答が得られます。
- Chat GPTのように内部で推測して答えを作ることが少ないため、信頼性が高いです。
32. NotebookLMの回答にはどのような情報が追加されますか？
質問
回答に根拠は示されますか？
回答
- ソースのどこに書かれていたかを示す参照番号（ページ番号やテキスト位置など）が付与されます。
- これにより回答の根拠をすぐに確認できます。
33. Chat GPTとNotebookLMの回答生成の違いは何ですか？
質問
Chat GPTとNotebookLMでは、どこが大きく違うのでしょう？
回答
- Chat GPT：大量の学習データを元に「推測や創造」を含む幅広い回答を生成する。
- NotebookLM：アップロードしたソースに限定して回答するため「想像で回答しない」。
- Chat GPTは「村の長老のように何でも知っている」が、ときどき事実誤認がある。一方、NotebookLMは「本棚の中身だけを答える」ため正確さが高い。
34. 事実に基づいた正確な情報が必要な場合、どのツールが良いですか？
質問
正確性重視の場合は？
回答
- NotebookLMに、信頼できる情報ソースを入れ、その範囲で対話するのが適しています。
- Chat GPTは創造や推測が入るため、裏付けが必要な内容では慎重に扱いましょう。
35. NotebookLMは日本語の扱いに長けていますか？
質問
日本語の品質はどうですか？
回答
- あまり得意ではなく、やや機械的な日本語になることがあります。
- 長文でも切り分け方が不自然になったりすることも。
36. NotebookLMとChat GPTを組み合わせて使うメリットは何ですか？
質問
一緒に使うと良い点は？
回答
- NotebookLMで事実ベースの情報を抽出し、それをChat GPTで自然な文章にリライトしたり、追加のアイデアを加えたりできます。
- 正確さと表現力を両立できる組み合わせとして有効です。
37. NotebookLMで議事録を作成する際の手順を教えてください。
質問
会議を録音して、そのまま議事録ができる？
回答
- 会議の音声を録音し、文字起こししたテキストや内容をNotebookLMにアップロードします。
- NotebookLMに「会議の議事録を作成してください」と指示します。
- NotebookLMが要約・整理した議事録を出力してくれます。
38. NotebookLMで作成した議事録のフォーマットを指定できますか？
質問
特定の書式で出力してほしい場合は？
回答
- 「〇〇のフォーマットで作成してください」と伝えると、ある程度フォーマットを反映した議事録にしてくれます。
- ただし、Chat GPTほど柔軟に書式変更ができるわけではないため、細かい調整が必要な場合は後で手動修正するか、Chat GPTで再編集するのがおすすめです。
39. NotebookLMで作成した議事録をChat GPTで編集する理由は何ですか？
質問
NotebookLMだけではダメ？
回答
- NotebookLMの日本語はどうしても機械的になりがちです。
- Chat GPTの創造性や自然な表現力を利用して、議事録を読みやすくリライトするのがおすすめです。
40. 会議の音声ログを残すことの価値は何ですか？
質問
なぜ会議を録音しておくの？
回答
- 生の対話ログを保存しておくことで、議事録作成だけでなく、To-Do抽出や特定の質問への回答抽出などに活かせます。
- 社内に蓄積されていなかった暗黙知をデータ化することで、会社の資産として活用できるようになります。
41. 従来型の議事録作成はどのくらい時間を短縮できますか？
質問
AIを使うと、議事録作成時間はどれほど縮まりますか？
回答
- 内容によりますが、極端にいえば5分程度で要点がまとまることもあります。
- もちろん会議の長さや複雑さにもよりますが、通常何十分もかかる作業が大幅にスピードアップされます。
42. LINE WORKS AIノートはどのようなツールですか？
質問
NotebookLM以外に会議録音に使えるツールは？
回答
- LINE WORKS AIノートは、音声の録音と文字起こしを行ってくれる機能があります。
- 話者分離（誰が話したかの識別）ができるため、議事録を作る際に便利です。
43. LINE WORKS AIノートの文字起こし精度について教えてください。
質問
NotebookLMと比べると？
回答
- NotebookLMに直接音声をアップロードするより、AIノートで文字起こししてからNotebookLMに入れる方が精度が高いとされています。
- 実際の運用では「AIノートで音声→テキスト化→NotebookLMで分析」などの組み合わせが多いでしょう。
44. ベテラン社員の知識を社内ナレッジとして活用するにはどうすれば良いですか？
質問
どうやってベテラン社員の頭の中の情報を取り出して活かす？
回答
- ミーティングやインタビューの音声を録音し、それをNotebookLMに取り込んでQ&A化すると、暗黙知を蓄積できます。
- 会社としてナレッジベースを作ることで、他の社員がベテラン社員に聞かなくても情報にアクセスできるようになります。
45. NotebookLMで作成したQ&AをCSVに変換する理由は何ですか？
質問
なぜCSVで保存するのでしょう？
回答
- NotebookLMのチャット履歴は残らない仕様になっているため、作ったQ&Aを手元に保存する必要があります。
- CSVであれば、バックアップしたり、後から編集したりしやすいです。
46. CSVで保存したQ&Aデータを更新する場合、NotebookLMではどのように扱いますか？
質問
NotebookLM内で直接編集はできない？
回答
- 現時点ではNotebookLMに「ダウンロード」機能がないので、手元のマスターデータを更新→NotebookLMへ再アップロードが基本です。
- 古いノートを削除して、新しいノートをアップするという作業フローになります。
47. Q&A用NotebookLMをミーティング録音全体とは別に作成する理由は何ですか？
質問
すべてまとめて1つのノートでいいのでは？
回答
- ミーティング録音には雑談などが含まれるため、Q&Aだけをきれいに取り出して構造化すると、後から利用するときに精度が高まります。
- 余計な情報が混ざっていると、NotebookLMが的外れな回答をする可能性も増えます。
48. 蓄積した社内ナレッジはどのように活用できますか？
質問
ナレッジを溜めると何がいいんですか？
回答
- 他の社員が困った時にNotebookLMで検索し、素早く解決できるようになります。
- 社内勉強会の教材や、外部向けFAQ、営業資料に転用しやすくなります。
49. NotebookLMで作成したノートを社内で共有できますか？
質問
他のメンバーと協力して使うには？
回答
- NotebookLM上で共有設定を行い、他の社員を招待できます。
- ただし、外部の人には公開できない（現状）ため、社内利用が基本です。
50. NotebookLMのセキュリティについて教えてください。
質問
アップロードした資料が勝手に学習データに使われたりしませんか？
回答
- 「学習データに使わない」と公式に明言されています。
- NotebookLMでは履歴も残らない設計ですが、トラブル時には人間がチェックする場合があるとのことです。
- 機密情報を扱う際は、Google公式のドキュメントや規約を確認すると安心です。
51. 会議の音声を録音するにはどうすれば良いですか？
質問
実際に録音して文字起こしするときの手順は？
回答
- リアル会議の場合は、参加者の許可を得てスマホのボイスメモ等で録音します。
- オンライン会議（Google MeetやZoom）なら、録画機能を使って音声を残します。
- その後、文字起こしツールやAIノートなどでテキスト化します。
52. 補助金申請書類作成におけるAI活用例を教えてください。
質問
どんな書類を作るときに役立つ？
回答
- 会社概要やSWOT分析など、文章を書く作業でAIをサポート役にできます。
- LLMに自社情報を入力し、下書きを作ってもらい、補助金の意図に合わせて修正を加える、という手順が考えられます。
53. 補助金申請書でAIを利用する際の注意点は何ですか？
質問
AIだけに任せていいの？
回答
- 必ず人間による確認と修正が必要です。
- 特に数値や、自社の強み・弱みなどは、AIの書いた内容をそのまま使わず、実態に即して調整しましょう。
54. AIの説明文をそのまま使用すると何が問題になりますか？
質問
どういうデメリットがあるんですか？
回答
- AIの出力は「うまく聞こえる」ように作られているため、実態を反映していない美辞麗句になりがちです。
- 補助金審査官は多くの申請書を見ているので、AIっぽい文章はすぐに見抜かれます。
- 自分たちの意思をAIに反映させるのがポイントです。
55. 効果的な文書作成におけるAIとの協業方法を教えてください。
質問
良い文書を作るためのポイントは？
回答
- 「何を書けば良いか」という骨子をまずLLMに作ってもらうと効率的です。
- その後、自分たちで具体的な内容を追加していく二段階のアプローチが効果的です。
56. AIによる経営戦略計画書作成の事例を教えてください。
質問
具体的な活用例を教えてください。
回答
- あるクライアントの場合、これまで1週間かかっていた中期経営計画の骨組み作りが数時間で完成しました。
- LLMに自社の基本情報を入力し、「中期経営計画書の目次と各章の要点」を作ってもらったのが出発点です。
- それをたたき台にチームで議論することで、より深い戦略検討ができました。
57. ChatGPTGPTのモデルはどう使い分けている？
質問
GPT各モデルの違いは？
回答
- GPT-4.5：日常使いにはGPT4.5を使っています。対話パートナーにおすすめ。
- GPT-o3：戦略立案、自分の考えに対するフィードバックなどは推論が優れたo3を使っています。
- 日本語の文章生成にはo1-pro-modeがお気に入りです。
58. どのようなタスクをAIに任せ、どのようなタスクを人間が行うべきですか？
質問
人間とAIの仕事の線引きは？
回答
- AIに任せるべきタスク：データの整理・要約、定型文の作成、情報収集、アイデア出しなど。
- 人間が行うべきタスク：最終判断、価値観に基づく意思決定、感情を伴うコミュニケーション、創造的な戦略立案など。
- AIは便利な「アシスタント」であって、自分たちの思考を完全に置き換えるものではありません。
59. 経営者としてAIにどのように向き合うべきですか？
質問
AI時代の経営者の心構えは？
回答
- まず自分自身が積極的に使って体験してみることが大切です。
- その上で、社内での活用方針を明確にし、従業員の学習機会を提供しましょう。
- 「AIに仕事を奪われる」という恐怖ではなく、「AIと協力して新しい価値を生み出す」という前向きな姿勢が重要です。
60. AIを活用した業務効率化の具体例を教えてください。
質問
どんな業務が早くなりますか？
回答
- メール作成：定型的な返信やフォーマル文書の下書き。
- 会議まとめ：議事録作成や重要ポイントの抽出。
- データ分析：大量のテキストデータからのインサイト抽出。
- 企画書作成：骨子づくりや参考アイデアの生成。
- これらの作業時間が従来の30-50%に短縮されるケースも多いです。
61. AIをうまく活用できていない企業の特徴は何ですか？
質問
なぜAIが上手く使えない会社があるの？
回答
- 「完璧を求めすぎる」傾向があります。AIはあくまで補助ツールであり、100%正確でなくても、人間が修正すれば良いという柔軟さが必要です。
- 「社内の反対や懸念を無視」してしまう場合もあります。AIへの不安を持つ従業員の声にも耳を傾け、段階的に導入することが重要です。
- 「ガイドラインがない」状態で導入すると混乱します。適切な使用方法や情報セキュリティについてのルール作りも必要です。
62. AIを導入して業務を効率化した後、空いた時間をどう活用すべきですか？
質問
効率化で空いた時間は何に使うべき？
回答
- より創造的な業務：新規事業開発、顧客価値向上の検討など、AIが代替しにくい思考業務に。
- 人間関係構築：顧客や社内コミュニケーションの質向上に充てる。
- スキルアップ：AIと共存できる新たなスキルの習得に投資する。
- 単純に仕事量を減らすだけでなく、「より価値の高い業務へシフト」することが重要です。
63. AI活用における「正しい質問の仕方」について教えてください。
質問
AIにうまく質問するコツはありますか？
回答
- 具体的に目的を伝える：「○○について教えて」より「○○について初心者向けに解説して」など。
- 文脈を提供する：「この文章を書き直して」より「これは客先へのメールで、もっと丁寧な表現にして」など。
- 要望を明確に：「見やすくして」より「3つの要点にまとめて箇条書きにして」など。
- 質問が曖昧だと回答も曖昧になります。逆に詳細に指示すれば、より有用な回答を得られます。
64. 複雑な質問をAIにする際の工夫は何ですか？
質問
難しい内容を聞きたいときはどうすればいい？
回答
- 段階的に質問する：複雑な内容は一度に聞かず、基本から徐々に深掘りする。
- チャット履歴を活用する：前の会話を踏まえて質問を続けると、文脈を理解した回答が得られる。
- 回答の質が低い場合は言い換える：「別の角度から説明して」「もっと実例を交えて」など。
65. AIから得られた情報の信頼性をどう判断すべきですか？
質問
AIの回答は本当に正しいの？
回答
- 専門性の高い内容は検証する：AIは時に「もっともらしい誤情報」を生成することがある。
- 数値や日付は特に注意：計算ミスや時系列の誤りが発生しやすい。
- 複数のソースで確認：重要な事実は他の情報源でクロスチェックする習慣をつける。
- AIを「最終的な情報源」ではなく「調査の出発点」として捉えるのがベスト。
66. AIが誤った回答をした時の対処法は？
質問
間違った情報を教えられたらどうすればいい？
回答
- 指摘して再質問する：「この部分は○○という情報と矛盾しています。正しい情報を教えてください」
- 情報の出典を尋ねる：「この回答の根拠となる情報源を教えてください」
- 質問を分解する：複雑な質問は単純な要素に分けて個別に確認する。
- AIは指摘されると修正してくれる場合が多いですが、確信が持てない場合は他の情報源で確認するのが無難です。
67. AI活用で競合他社と差別化するにはどうすればよいですか？
質問
誰でも使えるAIで会社の強みを作れる？
回答
- 独自データの活用：自社の過去の事例や顧客データをAIに学習させて独自の回答を得る。
- 業務フローへの組み込み：単発的な利用でなく、業務プロセス全体を再設計する。
- 社員のAIリテラシー向上：全員がAIを使いこなせる文化を作り、集合知として強みを築く。
- ツール自体より、「どう活用するか」の方が差別化につながります。
68. AIの導入による社内の抵抗感を減らすには？
質問
AIに抵抗がある社員を説得するには？
回答
- 小さな成功体験から始める：まずは簡単なタスクでAIの便利さを実感してもらう。
- 「置き換え」ではなく「拡張」を強調：AIは仕事を奪うものではなく、能力を高めるツールと位置づける。
- 学習機会の提供：ハンズオン研修などで実際に触れる機会を設け、不安を解消する。
- 自発的な活用を促す：強制ではなく、各自が業務に役立つ使い方を見つけられるよう支援する。
69. 社内でAI活用を広めるための教育プログラムはどうあるべきですか？
質問
社員全員がAIを使えるようにするには？
回答
- 部門別の実践的な研修：営業、マーケティング、人事など、部門ごとの具体的なユースケースに基づいた研修。
- 段階的なプログラム：基礎知識→実践演習→応用編と段階的に学べるカリキュラム。
- AI活用事例の共有会：社内での成功事例を定期的に共有するセッション。
- 継続的な学習環境：一度きりでなく、新機能や活用法を継続的に学べる仕組み。
70. AI活用における情報セキュリティ上の注意点は何ですか？
質問
機密情報をAIに入力しても大丈夫？
回答
- 個人情報や機密情報の扱いに注意：顧客データや社内機密をそのままAIに入力しない。
- 企業向けプランの検討：一般向けより、企業向けプランの方がセキュリティ対策が強化されている。
- 利用ガイドラインの策定：どのような情報をAIに入力してよいか、社内ルールを明確にする。
- 自社管理のAIの検討：特に機密性の高い業務では、外部サービスではなく自社管理のAIの導入も検討する。
71. AIを使った際の著作権や法的責任はどうなりますか？
質問
AIが作った文章や画像の権利は？
回答
- AIの出力物の著作権：現状では各国で法整備が進行中で、一般的にはAIの出力物を商用利用する権利は利用者にあるとされることが多いですが、AIサービスの利用規約により異なる場合もあります。
- 責任の所在：AIが生成した内容に誤りがあった場合、基本的には利用者の責任になります。
- 第三者の著作物との類似：AIが学習した元データに著作物が含まれる場合、出力が既存の著作物に類似する可能性があるため注意が必要です。
- 法律は国や地域によって異なり、また急速に変化しているため、重要な案件では専門家に相談することをおすすめします。
72. AIツールの費用対効果をどう評価すべきですか？
質問
AIにお金をかける価値はあるの？
回答
- 時間削減効果の測定：AIの導入前後で同じタスクにかかる時間を比較する。
- 質の向上度合い：成果物の質が向上したことによる価値（顧客満足度や売上向上など）を評価する。
- 人的コストの削減：外注していた業務を内製化できるようになったことによるコスト削減効果。
- 新しい機会の創出：AI活用により可能になった新しいサービスや事業機会も考慮する。
- 単純なコスト比較だけでなく、中長期的な競争力への影響も含めて総合的に判断するのが良いでしょう。
73. AI導入のROI（投資対効果）を経営層に説明するにはどうすればよいですか？
質問
上司に「AIに投資する意味」を納得させるには？
回答
- 小規模なパイロットプロジェクトの結果を示す：実際の業務でのAI活用例と具体的な成果を数値化して提示。
- 競合他社の動向や業界トレンドを示す：「この分野で遅れをとると競争力が低下する」という危機感を共有。
- 段階的な導入計画：一気に大規模投資するのではなく、成果を確認しながら徐々に拡大する計画を提案。
- 定量的・定性的メリットの両方を提示：コスト削減だけでなく、従業員満足度向上や新規ビジネス機会創出なども。
74. 今後5年間でAIはどのように進化すると予想されますか？
質問
AIの未来はどうなる？
回答
- より専門性の高いAI：特定業界や職種に特化したAIモデルが増え、専門知識の深さが増す。
- マルチモーダル化の進展：テキスト、画像、音声、動画などを横断的に理解・生成するAIが標準に。
- AIエージェントの高度化：より複雑なタスクを自律的に完了できるエージェントが普及。
- パーソナライズ化：個人や組織の特性を学習し、よりカスタマイズされた支援を提供。
- ローカルAIの普及：プライバシーやコスト面から、クラウドではなくローカル環境で動作するAIも増加。
75. 生成AIに関する懸念事項にはどのようなものがありますか？
質問
AIの問題点や課題は？
回答
- 誤情報の生成と拡散：AIが自信満々に誤った情報を提供するリスク。
- 偏見や差別的内容：学習データに含まれる社会的バイアスを増幅する可能性。
- 著作権・知的財産権の問題：他者の創作物に依拠した出力による権利侵害。
- プライバシーとデータセキュリティ：入力データの取り扱いや情報漏洩のリスク。
- 雇用への影響：特定の職種が自動化されることによる雇用構造の変化。
76. 生成AIと既存の業務システムをどのように連携させるべきですか？
質問
今あるシステムとAIを連携させるには？
回答
- APIを活用した統合：既存システムとAIをAPIを通じて連携させ、データフローを自動化。
- 段階的なアプローチ：全面的な統合ではなく、特定の業務プロセスから試験的に連携。
- データの標準化：AI処理のために社内データ形式を整理・標準化する取り組み。
- セキュリティとガバナンスの整備：システム間のデータ移動においてセキュリティを確保。
- 完全な自動化よりも、「人間が確認・承認するフロー」を組み込むハイブリッドな仕組みが現実的です。
77. 大企業と中小企業でAI導入アプローチはどう異なりますか？
質問
小さな会社でもAIは使えますか？
回答
- 大企業：カスタムAI開発、全社的な導入戦略、専門チームの設置などが可能。
- 中小企業：既存のAIサービスの活用、特定業務への限定的導入、コスト効率の重視が現実的。
- 中小企業でも、ChatGPTなどの一般向けAIツールや、業種特化型のAIソリューションを活用すれば十分な効果が得られます。
- むしろ組織の小ささを活かして、全社的な導入や意思決定を素早く行える強みもあります。
78. AIイノベーションの最前線にいる企業や研究機関は？
質問
AIをリードしている組織はどこですか？
回答
- 主要テック企業：OpenAI、Google（DeepMind）、Microsoft、Meta AIなど。
- 新興AI企業：Anthropic、Cohere、Stability AIなど。
- 研究機関：Stanford大学、MIT、カーネギーメロン大学、東京大学など。
- 日本企業：NTTデータ、富士通、プリファードネットワークスなど。
- 各組織が異なる強みを持っており、生成AIの各分野（テキスト、画像、音声など）でイノベーションを競っています。
79. AIの倫理的な使用について、企業はどのようなガイドラインを設けるべきですか？
質問
AIの倫理的な使い方のルールは？
回答
- 透明性の確保：AIが使用されていることを明示し、どのような判断をAIが行っているかを説明できるようにする。
- 公平性と非差別：AIシステムが特定のグループに不利益をもたらさないよう監視・対策する。
- プライバシー保護：顧客や従業員のデータ取り扱いに関する明確なルールを設ける。
- 人間による監督：重要な意思決定には常に人間の確認プロセスを組み込む。
- 定期的な監査と見直し：AIシステムの挙動や結果を定期的に評価し、問題があれば修正する。
80. 生成AIを活用して新規事業を立ち上げる際のポイントは何ですか？
質問
AIを使った新しいビジネスを始めるコツは？
回答
- ニッチな専門領域に特化：汎用AIではなく、特定業界の専門知識と組み合わせた価値提供。
- 既存の業務プロセスの徹底分析：本当に痛点となっている部分を特定してAIで解決。
- 人間とAIの最適な役割分担：全自動化ではなく、人間の強みを活かした協働モデル。
- 段階的な拡大戦略：小規模な顧客グループで検証してから拡大する。
- AIツール自体よりも、「顧客の具体的な問題をどう解決するか」という視点が重要です。
81. これからAI関連のスキルを身につけたい人はどのような勉強をすべきですか？
質問
AIに強くなるにはどう勉強すればいい？
回答
- 基本的なAI/ML概念の理解：プログラミングの専門家でなくても、AIの仕組みと限界の基本を把握する。
- プロンプトエンジニアリングのスキル：AIに効果的に指示を出す技術を磨く。
- 特定領域の専門知識との掛け合わせ：自分の専門分野×AIという独自の視点を持つ。
- 実践的なプロジェクト経験：実務で小さなAI活用プロジェクトを手がけて経験を積む。
- 技術だけでなく、AIの倫理や社会的影響についての理解も重要になっています。
82. AIによって最も変化する可能性が高い職種・業界は何ですか？
質問
AIで仕事がなくなる分野は？
回答
- 大きく変わる可能性がある職種：データ入力、単純な文書作成、初級レベルのプログラミング、ルーティン的な分析業務など。
- 業務の一部がAIに置き換わる職種：翻訳、デザイン、マーケティング、法務、会計など。
- AIと協働することで進化する職種：営業、医療、教育、研究開発など。
- 完全になくなるというより「AIを使いこなせない人」と「AIを活用できる人」の差が拡大する傾向があります。
83. AI時代に子どもたちに教えるべき能力やスキルは何ですか？
質問
子どもの教育はどう変わるべき？
回答
- 批判的思考力：AIの出力を鵜呑みにせず、情報の真偽を見極める力。
- 創造性と問題設定力：AIは答えを見つけるのが得意だが、「何を問うべきか」を考える力は人間が必要。
- 共感力とコミュニケーション能力：人間同士の深い理解や感情的なつながりを構築する力。
- AIリテラシー：AIの仕組み、強み、限界を理解し、適切に活用する力。
- 暗記中心の教育から、情報を整理・評価・活用する力を育てる教育へのシフトが重要です。
84. AIと人間の協業において、最も重要な人間側の能力は何ですか？
質問
AIと一緒に働くために必要な能力は？
回答
- 質問力・指示力：AIに効果的に指示を出し、必要な情報を引き出す能力。
- 判断力・文脈理解力：AIの出力を実際の状況に合わせて評価・判断する能力。
- 統合力：AIからの出力と人間の知識・経験を組み合わせて新たな価値を生み出す力。
- 学習意欲と適応力：急速に進化するAI技術に合わせて自分のスキルを更新し続ける姿勢。
- AIは「ツール」であり、それをどう活用するかの主体性と創造性が人間側に求められます。
85. AIを活用したナレッジマネジメントの具体的な方法は？
質問
社内の知識共有にAIを使うには？
回答
- 社内文書のAI検索システム：過去の報告書や議事録などをAIで検索し、関連情報を素早く取り出せるようにする。
- Q&A自動生成：社内マニュアルや規定からFAQを自動生成し、頻出質問への回答を効率化。
- 退職予定者の知識抽出：ベテラン社員へのインタビューをAIで分析し、暗黙知を形式知化。
- 情報の関連付けと構造化：バラバラに存在する情報をAIで関連付け、体系化する。
- ただしデータの品質管理や定期的な更新が不可欠で、人間による監督と改善のサイクルが重要です。
