明日から業務に使える 生成AI活用ワークショップ

はくさん信用金庫　プレミアム 1000 社の会　第 81 回セミナーにて登壇した中小企業向け生成AI活用ワークショップ資料です

Transcript

1. プレミアム1000社の会 第81回セミナー 〜明⽇から業務に使える ⽣成AI活⽤ワークショップ〜 2026/08/10 ⽯川県中⼩企業診断⼠協会 松⽥ 康宏
2. 仕事 ▮ ITコンサルタント（ULSコンサルティング株式会社所属） ⼠業資格 ▮ 中⼩企業診断⼠ 情報処理安全確保⽀援⼠ ファイナンシャル・プランニング技能⼠2級（AFP） 松⽥ 康宏 まつだ やすひろ 主な活動 ▮ ⽩⼭商⼯会議所⻘年部 AWS Community Builder(5年⽬) ⽩⼭市内の中学校PTA顧問・学校運営協議会コーディネータ 座右の銘 ▮ ⼀塁ベースを持って⼆塁に盗塁する (安定とチャレンジの両⽴)
3. クラウドのお悩み・お困りごとありませんか︖ 以下のお悩みを所属企業のULSコンサルティングは解決しています。 事例に近いお悩み事がある⽅はぜひお声がけください。 事例 #1 クラウド利用が 管理できなくなっている 事例 #4 クラウド利用が急速に進み クラウド人材が不足 事例 #7 整備したガイドラインや 共通基盤が古くなっている - Proprietary & Confidential - 事例 #2 クラウド利用拡大に向けた 準備を進めたい 事例 #5 クラウド構築・運用を 内製していきたい 事例 #8 自社の クラウドセキュリティが 不安 Copyright © 2011-2026 ULS Consulting, Inc. All rights reserved. 事例 #3 アーキテクチャの サイロ化に悩んでいる 事例 #6 環境構築の 効率化・自動化をしたい 事例 #9 クラウドコストが高止まり している 3
4. 経歴 ITエンジニアとして5度の転職を経てキャリアアップを重ね今に⾄るフルリモートワーカー ⽯川県⽩⼭市 （旧︓松任市） ⽣ま 東京都江⼾川区に引越 株式会社三省堂／東京都 プログラマ 株式会社エンブレム／東京都 （三⾕産業株式会社⼦会社） システムエンジニア ⽐較.com株式会社／東京都 プログラマ (2006年3⽉マザーズ上場) 東京都府中市に引越 神奈川県宮前区に引越 千葉県船橋市に引越 イースト株式会社／東京都 インフラエンジニア FP2級取得 福島印刷株式会社／⽯川県 ⽣産管理、設計、インフラエンジニア 中⼩企業診断⼠登録 ULSコンサルティング株式会社／東京都 ITコンサルタント 4 ⽯川県⽩⼭市にUターン
5. 個⼈事業主としての活動 ・⽯川県アドバイザー派遣制度専⾨家 ・認定経営⾰新等⽀援機関、認定情報処理⽀援機関 としての伴⾛⽀援 ・補助⾦申請⽀援 ⼩規模事業者持続化補助⾦ 賃上げに向けた収益⼒強化補助⾦ 省⼒化投資補助⾦（⼀般型） ・⾦沢市起業実践アドバイザー（IT・広報戦略部⾨） ・セミナー講師 職業能⼒開発促進センター(ポリテクセンター) 社会保険労務⼠会、⼩松商⼯会議所、⽩⼭商⼯会議所 ⽯川県地域振興課等 5
6. タイムスケジュール ご質問はその都度受け付けます 時間 内容 14:00～15:00 生成AIに関する話題 15:10～16:00 休憩（10分） ワークショップ (GeminiやGemini Notebookを使った事例に 触れて、業務への活かし方を考える) 6
7. ⽣成AIのおさらい
8. ⽣成AIの概要 ユーザー側の調整やスキ ルなしに自然な言語で指 示を出すだけで容易に活 用できる テキスト、画像、映像等 の多様な形式（マルチ モーダル）のアウトプッ トが取得できる 出所︓情報通信⽩書 令和６年度版 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n13100 00.pdf 8
9. ⽣成AIができるまでの道のり AI（⼈⼯知能）の歴史は 1950年代から始まり、何度か ブームと冬の時代を繰り返し、 現在は第4次AIブーム ディープラーニング(深層学習) の基盤技術により、AIの性能 が⾶躍的に向上したことで、 様々なコンテンツを⽣成できる AI「生成AI」が誕⽣ 出所︓情報通信⽩書 令和６年度版 9 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1310000.pd
10. ディープラーニングについて ⽣成AIが誕⽣するまでは、以下の⽤ 途（主に良品、不良品の仕分け）に 利⽤されていた たくさんのスイカの画像データを学習さ せる 今まで⾒せたことのない画像を⾒せた 際に、その画像がスイカかどうか︖ 画像出所︓@IT TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）⼊⾨ https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2006/08/news031.html 10
11. AIの仕組み 選択したモデルに 対して⼊⼒した内 容に従って、出⼒ を返すというシンプ ルな仕組み 現在は⽤途に応じ てサービスを使い分 けているのが実情 出所︓Amazon Bedrock Overview https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-BlackBelt_2024_Amazon-Bedrock-Overview_v1.pdf 11
12. ⽣成AIの使い分けとそれぞれの特徴 マルチモーダル化に伴って使い分けの必要性がなくなりつつある 種類 使い分け 特徴 テキスト⽣成系 発想・ブレスト︓ChatGPT 正確さ重視・⻑⽂処理︓Claude 検索との統合︓Gemini / Microsoft365 Copilot 検索対象ドキュメントの絞込︓Gemini Notebook マインドマップ︓felo 質問応答、⽂章作成、要約、翻訳など汎⽤ 的に活⽤できるモデルごとに「⾃然な会話」 「論理性」「⻑⽂の扱いやすさ」に違いがある 画像⽣成系 ⾃由度・カスタマイズ性︓Stable Diffusion 使いやすさ︓ChatGPT テキスト⼊⼒から⾼精細な画像を⽣成デザイ ン、広告、試作品のビジュアル検討に有効 ⾳声⽣成系 Google Cloud TTS / Amazon Polly テキストから⾃然な⾳声を合成ナレーション、 読み上げ、接客チャットボットの声として活⽤ 動画⽣成系 ショート動画等︓NoLang ⼈物アバター動画︓Synthesia テキストや画像から短い動画を⽣成広告、プ レゼン資料、教育コンテンツ作成に活⽤ コード⽣成系 ⽇常の補助・⾼速開発︓Kiro / GitHub Copilot / Claude Code AWS環境連携︓Amazon Q Developer （旧︓Amazon CodeWhisperer） コーディング補助、エラーチェックだけでなくプロ グラムの⾃動⽣成を⽀援 業務特化型 ドキュメント効率化︓Notion AI デザイン作成︓Canva AI 業務に直結専⽤UIやテンプレートで「すぐに 使える」 12
13. 推論モデルができるまで 私たちが利⽤して いる推論モデルが できるまでには右の ような流れがある 出所︓ https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM766/images/20190206_AWS_BlackBelt_SageMaker_part1.pdf 13
14. ⽣成AIへの理解
15. AIを『戦略的パートナー』へ昇格させる AI活用レベルを次の段階へ引き上げましょう！ Lv.4: 創造する Lv.3: 使いこなす Lv.2: 理解する Lv.1: 触れる AIを「何となく」 使用している AIの得意・不得意 を理解する 業務プロセスに AIを組み込む AIと協働し 新たな価値を生む 本日の到達目標 15
16. 生成AIを理解しよう ⽣成AIを正しく知り、正しく接することであなたの強⼒なパートナーとなる • ⽣成AIの魅⼒ • ⽣成AIは「有能だが経験の浅い新⼊社員」として扱う 再現性のある成果物をどのように作るか︖ • 常に疑い、検証する どうやって成果物を検証（正しいこと）を確認するか︖ 16
17. 生成AIの魅⼒ ⽣成AIは⼿法を⾃動化したものと⾔える 動作を⾃動化したもの＝機械 ⼿法を⾃動化したもの＝AI 同じことの繰り返しが⾯倒な⼈にとって機械は魅⼒的 同じことの繰り返しが好きな⼈にとって機械は脅威的 ⼿法がわからなかった⼈にとってAIは魅⼒的 ⼿法を教えていた⼈にとってAIは脅威的 17
18. ⽣成AIは「有能だが経験の浅い新⼊社員」として扱う ⽣成AIに意図した成果物を作ってもらうためには、新しく ⼊ったばかりの社員にわかりやすく指⽰する（プロンプト ⼊⼒する）ことが重要 出所：学校のためのプロンプトライブラリ 18
19. ハイコンテキストとローコンテキスト プロンプト⼊⼒を⾏う際にはローコンテキストを意識する ⽇本などのハイコンテキスト⽂化 曖昧な表現であってもこれまでの経緯（コンテキスト）の共有から理解ができる アメリカなどのローコンテキスト⽂化 様々な⼈種がいることから、5W1Hが全て⾔葉で表現されなければ共通の理 解は難しい 19
20. 常に疑い、検証する わからないこと聞かれるとそれっぽく取り繕うハルシネーションに気をつける ハルシネーションへの対応例 • 成果物の内容を検索して妥当性を 確認する • 別のモデルを利⽤してファクトチェックする 20
21. AIの『3つの得意分野』 AIは「判断」ではなく「情報処理」を圧倒的なスピードで実行する ① 情報収集と要約 大量の記事や競合情報を瞬時に収集・分類・要約し、インサイトを抽出 ② コンテンツの叩き台生成 プレスリリース、SNS投稿文、FAQ草案など、ゼロベースの作成時間を劇的に短縮 ③ 文章のブラッシュアップと校正 専門用語の統一、トーン＆マナーの調整、誤字脱字チェックを高速化 21
22. AIと⼈間の『役割分担』の明確化 すべてを任せるのではなく、得意分野で協働する AIに任せる業務 (スピード重視) 人間が担うべき業務 (判断重視) リサーチ・データ収集 最終的な戦略・目的の決定 草案（叩き台）の作成 ファクトチェック（事実確認） 文章校正・リライト 倫理的・炎上リスクの判断 多パターンのアイデア出し AIアウトプットの編集・承認 定型的なFAQ回答作成 経営層への説明・提案 22
23. AI活⽤におけるセキュリティの留意事項
24. ⽣成AIの活⽤で気をつけたいこと ⽣成AIへの⼊⼒と出⼒に留意する 【⼊⼒の留意事項】 情報漏洩 • ⼊⼒した情報がモデルの学習に 利⽤され、機密情報を知った モデルが今後リリースされてしまう • AIがプロンプトの内容を インターネットに検索してしまう Gemini Notebook(旧︓Notebook LM)とGeminiでの結果の違い 24
25. セキュリティ重視の場合には、ローカルLLMの活⽤を検討する ローカルLLMはインターネットとの接続がないため、情報漏洩への⼼配はない ⼀⽅で、推論の実⾏に⾼性能なコンピュータが必要なこと、 学習したモデルの更新には専⾨的な技術が求められる ローカルLLM Gemini Notebook (旧：Notebook LM) Gemini 動作環境 自身が用意した高性能なコ Googleクラウド ンピュータ Googleクラウド 情報源 事前学習データ ＋ 自分で 組み込んだデータ 事前学習データ ＋ 自分 でアップロードした データ Web上の広範な知識 ＋ リアルタイム検索 ハルシネーション モデルの規模や設定に依存 非常に低い (資料内にない情報は答 えない傾向) 時に発生する（アイデ ア生成には強み） プライバシー 安全性 極めて高い クラウド水準 高い 25
26. ⽣成AIの活⽤で気をつけたいこと ⽣成AIへの⼊⼒と出⼒に留意する 【出⼒の留意事項】 意図しない権利侵害 • 最新の利⽤規約を確認し、 ファクトチェックだけでなく、 著作権などの権利侵害に 気をつける • 商⽤利⽤できるかどうか確認する 出所︓https://policies.google.com/terms?hl=ja 26
27. AIの活⽤を通じた情報漏えいの対策① プロンプトの内容を学習に利⽤されてしまわないように利⽤規約などをよく読ん で利⽤するようにする 出所︓ https://support.google.com/gemini/answer/13594961?hl=ja 27
28. AIの活⽤を通じた情報漏えいの対策② 機密性に区分を設け、漏えいしては困る情報は社外の⼈へ話さないことと 同じく、AIに⼊⼒しない 居酒屋や移動中の 公共機関で話をしても⼤丈夫な 内容かを確認して⼊⼒をする まずは公開情報を利⽤した AI活⽤を検討する 出所︓⽂章⽣成AI利活⽤に関するガイドライン p.14 https://www.digitalservice.metro.tokyo.lg.jp/documents/d/digitalservice/ai_guideline/ 28
29. AI活⽤の今後
30. ⽣成AIの使⽤は⽬的ではなく⼿段 ⽣成AIをどのように活⽤するかが 問われている 出所︓2026/6/6 ⽇本経済新聞社 30
31. AIにより効率化できた時間を何に利⽤するか ⽣成AIを活⽤して空いた時間が暇つぶしなら ⽣成AIを活⽤しない⽅が良い 31
32. 個別のAIの利活⽤の相談には専⾨家派遣が活⽤できる 経営課題の解決に活⽤可能な専⾨家派遣制度 を利⽤することで、⽣成AIの利活⽤をはじめ 事業者個別の課題への対応が可能となる 出所︓https://www.ishikawa-advisor.jp/ 33
33. 休憩（１０分間）
34. ワークショップ 講師が⼀連の流れを説明しますので、ご覧になっていただくだけで⼤丈夫です ⼀緒にやってみたい⽅は講師の操作に沿って⼀緒に操作をしてみましょう
35. おしながき 1. 公開情報から資料を要約してレポートを作成する ・・・① 2. ホームページの情報から紹介チラシを作成する ・・・② 3. 執筆内容をブラッシュアップする ・・・③ ① 情報収集と要約 大量の記事や競合情報を瞬時に収集・分類・要約し、インサイトを抽出 ② コンテンツの叩き台生成 プレスリリース、SNS投稿文、FAQ草案など、ゼロベースの作成時間を劇的に短縮 ③ 文章のブラッシュアップと校正 専門用語の統一、トーン＆マナーの調整、誤字脱字チェックを高速化 37
36. ①公開情報から資料を要約してレポートを作成する 基調講演のセミナー動画より、どのような内容 が話題になっているのかを調べ、レポート化する また、興味関⼼ごとのある箇所を実際に聞いて みる ＜Geminiでの⼿順＞ 「Geminiに相談」の欄に 「以下の基調講演の内容で重要な問いかけを５つ整理してください。 （基調講演のYoutube URL）」と⼊⼒してエンターキーを押す ＜⾖知識＞ 何度かやりとりをしてレポートの精度を上げてみる その後に「この結果を得るためのプロンプトを出⼒して」と聞いてみる ① 38
37. ①＜応⽤編＞打ち合わせ内容から議事録とポッドキャスト⾳声を作成する 今⽇のセミナー資料を利⽤してポッドキャスト⾳声とレポートを作成してみましょう 社内会議の⾳声を使うと議事録作成と振り返りが効果的になります ① ③ ④ ② ◀本⽇の資料はこちらからダウンロードできます ＜Gemini Notebookでの⼿順＞ QRコードから資料をダウンロードする ①ソースを追加をクリックする ②ファイルのアップロードでダウンロードした資料をアップロード ③⾳声解説の右端をクリックして⽣成をクリックする ④レポートの右端をクリックして任意の形式を選ぶ 39
38. ②ホームページの情報から紹介チラシを作成する セキュリティへの懸念が少ない 公開情報を活⽤することで、 AIを業務に活⽤するための 第⼀歩を踏み出してみましょ う ＜Geminiでの⼿順＞ 「Geminiに相談」の欄に 「以下のサイトより、提供しているサービス内容をA4サイズで 紹介できるようにチラシを作成してください。 （貴社ホームページURL）」と⼊⼒してエンターキーを押す 40
39. ③執筆内容をブラッシュアップする 執筆内容を校正して改善すべき点がないか確認してみましょう ① ④ ② ＜Gemini Notebookでの⼿順＞ ①ソースを追加をクリックする ②ファイルのアップロードで校正したい資料をアップロードする ③「質問するか、何か作成してみましょう」の欄に 「本スライドで⽂末表現が揃っているか校正してください。」と⼊⼒して→ボタンをクリックする ④複数の資料がNotebookに登録されている場合にはファイルの右横にあるチェックが⼊っ ているものだけを校正するという使い⽅ができる ③ 41