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この連休に生成AIを一気に勉強しようと思っている人向けに、「これを上から順番に読み切ったら生成AIの中級レベルから上級レベルにステップアップできる」というリーディングガイドを作りました。 10のステップごとに記事を紹介しており、上から読んでいくことで、生成AI活用スキルの全体像、使うべきツール、具体的な活用テクニックまで押さえられるようになっています。 ぜひこの連休中に生成AIを一気に学ぼうと思っていた方はご活用ください。 1. Biz職向けのAI活用レベルの評価&育成スキルマップそもそも自分のレベルはどれくらいで、スキルアップにあたっての段階や要学習項目を知ることから始めましょう。 以下記事のシートを見てもらえれば自分がいまどのレベルに位置しており、次のステップにいく上で何か足りていないかが明確になります。 2. プロンプトテクニック完全ガイド | 基本から上級テクニックまで15分でマス

「知性がタダになる世界」で我々は何を価値とするのか？ — Sam AltmanのAI論から考える人間の価値の未来 Sam Altmanの最新のエッセイ「The Gentle Singularity」が話題になっている。 超知能の誕生=シンギュラリティはもはや既定路線である。超知能の誕生によって「知性」はタダ同然で誰もがアクセスできるようになる。しかし、その変化は破壊的な激動ではなく、驚きがすぐに日常へと変わる「穏やか」で「管理可能」なプロセスである。 というのがメインの主張だ。 しかし、この典型的なテクノ・オプティミズム（技術楽観主義）の裏には、以下の重要な問いが見過ごされている気がする。 「穏やかな移行」は、誰にとっての「穏やかさ」なのか？社会が変化に適応する例として産業革命を挙げているが、産業革命は決してすべての人にとって「穏やか」なプロセスではなかった。 職を失った職人たちによるラッ

前回の入門編の記事では「なぜビジネス職もAIエディターを使うべきなのか？」「文書作成やリサーチなどの業務でのAIエディターの活用方法」について解説しました。 今回は、その応用編として、AIエディターの真価をさらに引き出すための鍵となる技術、「MCP」に焦点を当てます。 MCPを活用することで、CursorやWindsurfといったAIエディターが、皆さんが日常的に使用している様々なツール（Google Drive、Figma、Notion、Google Analyticsなど）と直接連携し、より複雑で高度なタスクを自動化・効率化できるようになります。 本noteでは、「MCPとは何か」、その基本的な概念から「WindsurfやCursorでのMCPの設定方法」、そして活用の手始めとしておそらくBiz職にとって最強のMCPであろう「Zapier MCP」と接続した業務効率化テクニックを解説し

連休に生成AIを一気に勉強しようと思っている人向けに、「これを上から順番に読み切ったら生成AIにめちゃくちゃ詳しくなれる」というリーディングガイドを作りました。 14のステップごとに記事を紹介しており、上から読んでいくことで、生成AIの基本から具体的な活用テクニックまで押さえられるようになっています。 ぜひこの連休中に生成AIを一気に学ぼうと思っていた方はご活用ください。 1. 入社一年目の生成AIの教科書生成AIを効果的に活用するための基本的な8つの考え方/心構えを学べる記事です。テクニックの前に身につけておきたいマインドセットを詳しく解説しています。 2. プロンプトテクニック完全ガイド | 基本から上級テクニックまで15分でマスター生成AIを使いこなすための「プロンプト」の書き方を体系的に学べる記事です。初級から上級まで段階的に解説

今月から新しく社会人となった皆さん、おめでとうございます！ 期待と少しの不安を胸に、新しい環境での挑戦が始まっていることと思います。 さて、現代のビジネスシーンにおいて、避けて通れないのが「生成AI」の存在です。皆さんもニュースなどで耳にする機会が多いのではないでしょうか？ この記事は、 今月入社したばかりの新入社員の皆さん 新入社員を部下に抱えるマネージャーの皆さん に向けて、これからの時代に不可欠な「生成AIとの向き合い方」について、具体的なテクニックの一歩手前にある「心構え」や「マインドセット」に焦点を当てて解説します。 新入社員の皆さんにとっては、これからのキャリアで必須となるスキルを身につけるための第一歩として。 マネージャーの皆さんにとっては、新入社員を効果的に育成し、チーム全体の生産性を向上させるためのヒントとして、ぜひ参考にしていただければ幸いです。 なぜ今、生成AIのマイ

AIによってクオリティの高い成果物を効率的に創造できるようになった一方で、実は人間の能力は縮小していっているのかもしれない。 「あえてAIを使わない力や、そのタイミングの見極め」 こそがこれからの時代に価値を持つのではないか。 そんなことを最近考えています。 日進月歩で進展するAIブームの只中で「AIをいかに使いこなすか」という議論ばかりが注目されていますが、「AIを使わない選択」について語られることはほとんどありません。 しかし、「デジタルデトックス」のように意識的にテクノロジーと距離を置くことで得られる価値があるように、AIとの関係においても「あえて使わない」という選択肢を考えることには意味を見いだせるかもしれません。 「完璧すぎる文章」に足りないものは何か「AIをあえて使わない選択」を考える上で、身近な例としてまず「文章」というのものについて考えてみましょう。 大規模言語モデルの進化

「生成AIによる脳のオーバーワーク」にどう対応するか？は今後社会の大きなテーマになるのではないか？ 以前は「解きたい問い」が頭の中に10個くらいあった時にせいぜい同時に取り組めるのは2~3個だったが、「Deep Research」が登場してからは、それら10個を並列処理的に考えれるようになった。 処理能力が上がったという意味では物凄くありがたいのだが、こういうスタイルで活動をするようになってから脳がめちゃくちゃ疲れる。 明らかに脳のオーバーワーク状態だ。 ここで「炊飯器と主婦」の話を思い出す。 炊飯器が誕生して主婦が楽になったかというと実は逆で、米を炊く火の番をしている時間が誰にも文句を言われずに休憩できる時間だったのだが、炊飯器の登場で”効率化”した結果、その寸暇すらなくなってしまったという話だ。 「Deep Research」登場後の自分の脳もこれに近い状態なのかもしれない。 そして、

Googleが新しくリリースした動画生成AI「Veo 2」がその生成クオリティの高さから話題になっています。 実際の生成クオリティは以下動画を見て頂けると分かる通り、従来の動画生成AIと比べても「違和感のなさ」は格段に向上しており、場面を選べば十分に実案件でも使えるレベルだと思います。 Googleの動画生成AI「Veo2」がついに誰でも使えるようになったので色んなタイプで生成しまくってみた！ まずは定番の渋谷スクランブル交差点。 看板の文字化けは相変わらずだが、建物の構造、群衆や車など他動画生成AIと比較してもめっちゃリアル。 pic.twitter.com/bGf9OlA2lE — KAJI | 梶谷健人 (@kajikent) February 22, 2025 Sequoia Capitalが2022年に発表した「各領域における生成AIの進化のタイムライン」では動画生成の領域は20

昨日OpenAIが発表したChatGPTの新機能「Deep Research」について、その概要を紹介しつつ、ビジネスパーソンの実務にかなり役立つ強力なプロンプト、どういった用途で使うと良いのか、出力精度を上げるためのテクニックが早速見えてきたので紹介します。 まず大前提として、現在は利用するのにProプラン（月額200ドル）の契約が必要ですが、余裕でコストに見合うリターンを得られるのでビジネスパーソンは思い切って契約して使い倒すのがオススメです。 「Deep Research」の概要と利用方法「Deep Research」は一言で言えば、OpenAIの新しい「リサーチAIエージェント」です。 ユーザーがリサーチ依頼を投げると、まず「特にどういった観点で調べるべきか」の候補を提示してくれるのでそれに回答すると、エージェント的に自律的に思考しながら様々なリソースを読みに行って最終的なレポート

2025年、生成AIはどのように進化し、私たちの働き方や社会にどのような影響を与えるのでしょうか？ 本記事では、AI領域で注目すべき3つの動きに焦点を当て、2025年にAIがどのように発展するか、それによって企業や個人にどのような影響があるのかといった未来を考察していきます。 本記事は1/8に公開されたPIVOTでの登壇内容をnote化したものになります。サクッと理解したい方は本記事で、深く学びたい方は以下動画をご覧下さい。 2025年の生成AI、注目の3つの動きまず2025年の生成AIで注目の動きとして、特に以下の3つが重要になってくると思います。 以下で1つずつ、①その概要、②2025年に起こり得る変化、③それによって企業や個人の働き方にどのような影響があるか、という観点で解説していきます。 1. AIエージェントの各領域での発展そもそもAIエージェントとはまずAIエージェントとは、「

生成AIを使いこなす上で、やはり「プロンプトテクニック」は重要です。 「プロンプト"エンジニアリング"」という言葉が独り歩きしてしまったせいで難しそうに感じている方も多いかもしれませんが、多くの方にとって必要な「プロンプトテクニック」というものは実はそこまで難しくありません。 「プロンプト"エンジニアリング"」というものは、パイプライン設計、評価/テスト、RAG Ops、Tool Call設計など広範な最適化を含む複雑な概念ですが、その中の「プロンプトテクニック（=プロンプティング）」という観点に絞れば、実は覚えるべきことは意外なほど少ないのです。 その一方で、プロンプトテクニックをレクチャーして欲しい、コンサルして欲しいという企業の相談は絶えず、多くの方にとってプロンプトを体系的に分かりやすく、かつ上級レベルの深い内容まで踏み込んで学べる資料は意外とないのが現状かと思います。 本note

テキストを入力するだけで、バックエンドまで含めたWebアプリケーションを生成してくれる「Replit Agent」が話題を集めています。 個人的にも、久々にAI領域で全ビジネスパーソンが触るべきツール、だと確信するくらい感動している機能です。 このnoteでは「Replit Agent」は何がすごいのか？、何ができるのか？使う際のコツは？将来への影響は？などの疑問に答える形で解説していきます。 「Replit Agent」は何がすごいのか？Replit Agentは、ユーザーがテキストを入力するだけで、フロントエンドからバックエンドに至るまで、Webアプリケーションを生成してくれるAIツールです。 テキスト入力するだけでWebアプリを生成してくれるサービスとしては今までもvercel v0や、Boltなどがありましたが、Replit Agentはそれらと違い、以下の観点で革新的です。

生成AIは企業の生産性を高めていく上で避けては通れない存在である、という主張は至るところでなされています。 しかし、実際に生成AIの組織導入に成功して、多くの社員が日々の生産性を向上させた、という事例は一部のテック企業を除いてあまり聞こえてきません。 実際それはデータにも現れており、日本企業は米国、(欧州のサンプルとしての)ドイツ、中国などの企業と比べて、生成AIの利用意向が著しく低いことが総務省が発表した2024年版「情報通信白書」で明らかになっています。 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1510000.pdf 比較対象となっている米国の状況をもう少し詳しく見てみましょう。Andreessen HorowitzがFortune500(米国における大手企業Top500)の企業群を対象に行った調査に

ChatGPTのライバルサービスの一つである「Claude」が、彼らのサーバーが一時パンクするくらい話題になっている。 その理由は、運営元のAnthropicが発表した2つのリリースだ。 リリースの1つ目は新しい大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」のリリース。そしてもう一つが、今回の話題の中心である「Artifacts」機能のリリースだ。 「Claude 3.5 Sonnet」は、ほぼ全てのベンチマークでOpenAIの最新モデル「GPT-4o」を打ち負かしており、処理スピードは前モデルの「Claude 3 Opus」の2倍で、API費用は1/5程度に下がっている。 シンプルに性能、速度、費用面などの面でトップクラスの大規模言語モデルが登場したのだ。 しかし、今回Claudeが話題になっている理由は「Claude 3.5 Sonnet」というよりも、もうひとつのリリースであ

最近は毎日のように新しい生成AIサービスや事例が飛び込んできます。 そのため、生成AIが万能な道具のように見えてしまったり、逆に生成AIの本来の強みが見えづらかったりします。 しかし、実際に成功している生成AIサービスの数々を抽象化し、その本質的な価値を整理すると以下の7つに集約できると私は考えています。 本noteではそんな「生成AIの7つの価値」について、以下でグローバルで成長しているサービス事例を交えながら解説していきます。

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「Sora」の衝撃OpenAIが新たに発表した "動画生成AI"「Sora」が凄すぎると話題になっています。 個人的に一番驚いた生成動画は以下で、電車の中から車窓を映しているような映像で、窓の反射具合や、窓が暗くなった時に映り込む女性の像など、今までの動画生成AIとはレベルが数段違う生成結果です。 OpenAIのSoraで生成された動画で一番衝撃的なのはこの動画。 窓の反射具合とか、窓が暗くなった時に映り込む女性の像とか、昨日まででこれ見せられたら自分でも「これはAI生成ではないですねー」って答えてしまっていたと思う。 pic.twitter.com/5yY4ZEyoOU — KAJI | 梶谷健人 / 新刊「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」発売！ (@kajikent) February 16, 2024 物理世界のシミュレーター？そんな中で、OpenAIのTechnical

生成AIの発展によって、インターフェースやインタラクションは大きく変化するだろう。 その結果、ユーザー体験（UX）の在り方そのものも大きく変わっていくはずだ。 現在予約販売中の拙著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」では、そんなユーザー体験それ自体の変化についても1章を割いて解説しているが、本noteではその中から1つの変化をピックアップして紹介したい。 デザインの単位が "User" から "You" へ変わる「ユーザー体験」「ユーザー中心デザイン」「ユーザーインターフェース」などの言葉に現れている通り、基本的にサービスのデザインの対象を捉える単位は "ユーザー" である。 しかし私は、これから生成AI技術が発展し、それがサービスのインターフェースに取り入れられていく中で、デザインの対象を捉える解像度が従来の "ユーザー" から "個人" へと細分化されるのではないかと考えてい

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大規模言語モデルの優秀さの秘訣ChatGPTなどに代表されるサービスで採用されている大規模言語モデル（LLM）によって、AIは今までとは比べ物にならないくらい自然な対話ができるようになった。 なぜLLMでは自然な対話ができるかというとその秘訣の1つは、LLMは大量のテキストを学習する際に、文章内の単語を「ベクトル（向きと長さを持つ数学的な量）」に変換して処理しているからだ。 GPTでは各単語は数万という次元でベクトル化されており、単語ベクトルは意味が近いほどベクトル同士の距離が近くなる。 https://openai.com/blog/introducing-text-and-code-embeddingsこれこそが大規模言語モデルがここまで高い言語能力を獲得したポイントであるが、たまたま最近読んだ脳科学、言語学、文字学の本の中で、このLLMにおけるベクトル化の仕組みは非常に理にかなってい

生成AIブームの裏でメタバースブームはすっかり勢いを失ってしまってように見える。 しかし、昨今の生成AI技術の発展によって、いままでXR/メタバース領域で大きな課題とされたいた事項が1つずつ解消されつつあり、XR/メタバース領域が大きく立ち上がる素地が整いつつあるのはあまり知られていない。 このnoteでは、XR/メタバース領域において生成AI技術が果たす5つの役割について触れながら、近い将来実現するであろうXR/メタバース世界の姿について考えていく。 XR/メタバース領域において生成AI技術が果たす役割は以下の5つだ。

セミナー後のQ&Aでよく「動きの早い生成AI領域でどのように新しい情報を追っているのか？」という質問をよく受ける。 色々なやり方を試したが自分がメインでAI関連ニュースを追っている方法は以下の2つだ。

国内でも生成AIを使ったプロダクトづくりに取り組む企業は増えていますが、ユーザー体験の正解はまだほとんど体系化されていません。 そのため、サービスの実例を掲載しながら「生成AIサービスにおけるUXデザインのベストプラクティス」についてまとめました。 何でもかんでもチャットUIにしない Webサイトノーコード制作サービス「Wix」のAI機能は、テキストや画像など編集したい箇所をクリックした際にAI機能のボタンが出現する。 このように、制作系のサービスにおいて生成AI機能を提供する際には、むやみにチャットUIにせず、対象箇所に紐づいてAIをアシスタント的に呼び出せるようにするのがポイントだ。 Wixの生成AI機能のUXには以下のようなポイントも押さえられており、非常に参考になる。 ユーザーにプロンプトエンジニアリング力を求めない。UIのインプットフィールド側で必要な情報を過不足なく吸い上げられ