タイトルの通りです！ 「年末年始で生成AIを一気に詳しくなって、使いこなせるようになりたい！」という方はぜひご活用ください！ ■ 基礎編まずLLM/生成AIへの正しい向き合い方を知る

Vibe Codingの次は「Vibe Design」。Nano Banana Proとはじめる、非デザイナーのための構造化プロンプトテクニック これまで画像生成AIといえば、「運任せのガチャ感」があり、一貫性のある画像を生成するには細かいパラメータ調整が必要でした。 しかし、11月20日にリリースされた 「Nano Banana Pro」 が、これまでの前提を覆そうとしています。 意図を伝えるだけで、論理的かつ正確な画像が生成される——。この潮流は、「Vibe Coding」に続く「Vibe Design」 と呼ぶべきものです。 本記事では、このVibe Designを誰でも体感できるよう、高クオリティな画像を"狙って"生成するための「構造化プロンプト」の技術を紹介し、そうしたプロンプトを効率的につくるためのGem/GPTを配布します。 なぜ今、「Vibe Design」なのか？これまで

「AIを使いすぎると、自分の頭を使わなくなりそうだ」 生成AIが急速に普及する中で、多くの人が漠然と抱いているであろうこの懸念。 AIは私たちの知性を拡張する強力なツールである一方で、その便利さゆえに、私たちの「考える力」を奪ってしまうのではないかという不安は、決して無視できるものではありません。 では、この懸念は単なる杞憂なのでしょうか、それとも実際にAIは我々の思考力を衰えさせる側面を持っているのでしょうか？ このnoteでは、まずAIの利用と思考力の関係に関する調査データを紐解き、その上で、思考力を衰えさせることなくAIを使いこなしている人たちに共通する「AIとの付き合い方」について、具体的な方法論を解説していきます。 「思考力が衰える」は本当か？データが示す不都合な真実結論から言えば、AIへの過度な依存が思考力を低下させる可能性は、複数の研究によって示唆されています。 この現象の背

ChatGPTを日常的に使っていると、「毎回同じような指示をプロンプトに入れるのが面倒だな…」「このAIっぽい言い回し、毎回修正するのが手間だな…」と感じることはありませんか？ そんな日々の小さなストレスや手間を解消し、ChatGPTをあなたにとって最適な「思考のバディ」へとカスタマイズできる機能が、「カスタム指示（Custom Instructions）」です。 設定の「パーソナライズ」タブから簡単にセットアップできますこれは、あらかじめ自分の情報や、AIへの回答に関する共通の要望を設定しておくことができる機能で、一度設定してしまえば、毎回のチャットでその指示が自動的に適用されるため、長いプロンプトを書く手間を大幅に削減できます。 今回は、ぼくが実際に設定しているカスタム指示の全文と、なぜそのような設定にしているのか、その理由を一つひとつ解説していきます。 【コピペOK】 私が実際に使っ

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

生成AIやLLMの活用は、多くのビジネスパーソンにとって日常の一部となりつつあります。しかし、その使い方が「ChatGPTなどのAIとのチャット」や「リサーチ作業」に留まってしまっているケースは少なくないのではないでしょうか。 もちろん、それだけでも十分に強力ですが、生成AIやLLMの真価は「自動化ワークフローへの組み込み」によってさらに引き出されます。 AIを活用した自動化というと、「Dify」が話題に上がることが多いです。 しかし、DifyはAIアプリ開発者のニーズにも応えられるように作られた多機能なプラットフォームであり、ワークフローの構築やAPI連携には専門的な知識が求められる場面も少なくありません。 実際、「エンジニア向けの解説記事は多いものの、多忙なビジネス職の方がすぐに実践できる、地に足のついたAIワークフロー構築の情報はまだ少ない」と感じている方も多いのではないでしょうか。

画像生成AIのクオリティが日々進化している中、理想的なビジュアルイメージを迅速にアウトプットできる力は、デザイナー職以外の経営者、事業責任者、マーケターなどにとっても必須スキルになりつつあります。 ただ、「画像生成AIの使い方はいつか本格的に学んでみたいと思ってるけど、難しそうでなかなか手を出せていない…」 そんな方も多いのではないでしょうか。 そんな「そろそろ腰を据えて画像生成AIの使いこなし方をしっかりを学びたい」と感じている方向けに、これを覚えておくだけで「自分の狙った通りの画像を、高クオリティに、かつ簡単に」生成できるようになる2つの強力なテクニックを紹介します。 ① Additive Prompting Methodこれは本当に強力なテクニックです。 自分は一時期建築業界向けに画像生成のワークショップをよくやっていたのですが、このAdditive Prompting Method

「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

みなさん、CursorやWindsurfなどのAIエディター使ってますか？ 「エンジニアじゃないし使っていない」 「プログラミングしないんだったら使わなくて良いのでは？」 そんな回答が返ってきそうですが、あえて言います。 「経営者や事業責任者、マーケターなどのBiz職こそ、AIエディターを使うべきである」と！ 本記事では、特にビジネス職の方々に向けて、なぜAIエディターを使うのがオススメなのか、代表的なAIエディターであるCursorとWindsurfの違い、そして特にオススメなWindsurfを実際に業務活用するためのオススメ用途と基本的な使い方を、入門編として分かりやすく解説します。 この記事を読めば、AIエディターの基本的なメリットを理解し、CursorやWindsurfなどのAIエディターを使った効率的なライティングやリサーチの第一歩を踏み出すことができるはずです。 【このnote

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

米津玄師氏がインタビュー記事で紹介したことで10年前に出版された「教養主義の没落」という書籍が空前の大ヒットとなった。 「教養主義の没落」では、明治時代から70年代の日本において、いかに「教養」というものが当時の若者や知的階級を通して「必要なたしなみ」であったかが豊富なデータや実例で示されている。 「教養主義の没落」では、70年代の新卒一括採用で教養主義が崩壊していった様も描かれており、非常に面白い1冊なのだが、では現代を覆っている「◯◯主義」というものがあるとすれば、それは何なのだろうか？ 私は、それは「能率主義」なのではないかと思う。 「能率主義」とは、仕事だけでなく余暇にも「効率」や「生産性」を無意識的に、あるいは強迫的に追い求めるあまり、本来の心の豊かさや幸福感（ウェルビーイング）を犠牲にしてしまう態度のことだ。 仕事でも私生活でも常に「もっと効率的に」「もっと生産的に」と自分を駆

本noteはChatGPTの「Deep Research」で出力した結果です。これから人文学を学ぶ方の学習ガイドとしての参考や、「Deep Research」でどれくらいの出力結果が得られるのか気になっている人への参考になると思い公開します。 「Deep Research」についての詳細や、高クオリティな出力結果を得るためのプロンプトテクニックについては以下のnoteをご参照ください。 現代人として教養を深めるために、哲学・社会学・文化人類学・歴史の分野から厳選した100冊を紹介します。古典から現代まで幅広い時代・地域の文献を含みますが、西洋の名著を中心に、日本人による書籍も適宜織り交ぜました（日本の書籍は約12冊）。各書ごとに内容の要点と現代における意義をまとめてあります。興味のあるジャンルから読み始めるも良し、時代順に通読するも良し――本リストが読書の指針となれば幸いです。 哲学（25

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。

どんな事業/サービスにおいても、UX（ユーザー体験）が重要であることは今さら言うまでもないでしょう。 しかし、「UX」を抽象的な概念のまま捉えていると、その言葉を使う人同士でイメージが揃っていなかったり、過度に複雑な理論も多く登場しているため、どうUX改善に取り組んでいけば良いのか混乱してしまっている人も多いのではないでしょうか？ UXの質を測る手法や指標は多数存在しますが、私は突き詰めると以下の1つの方程式でUXというものを表せると考えています。

・ビジネス書一冊分の金額 ・月に6〜8記事配信される新規記事の閲覧 ・過去に公開した100本以上の有料記事も読み放題 ・掲示板で記事化する前の思考や学びのメモ、登壇や取材での準備ログなどの裏側コンテンツを閲覧可能

「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