AI活用の基礎体験ハンズオン（松尾研 AXエバンジェリスト講座）

AXエバンジェリスト講座 - 東京大学松尾・岩澤研究室（松尾研）
https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/lecture/course-list/axel/

Transcript

1. AXエバンジェリスト講座 第4回 AI活用の基礎体験（ハンズオン編②） 2026/10/22 KDDIアジャイル開発センター株式会社 御田 稔（みのるん） 許諾なく撮影や第三者への 開示を禁止します ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO
2. 講師紹介： 御田 稔（みのるん） KDDIアジャイル開発センター株式会社 テックエバンジェリスト クラウドやAI分野を中心に、技術コンサルティングや プリセールス、ハンズオントレーニングなどに従事しています。 AWS社グローバルより、日本で唯一のAWS AI Heroに認定。 業務の傍ら、直近3年で技術書7冊を出版。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 2
3. この講義はハンズオン形式です 講師と一緒に、みなさんもAIツールを操作していただけます。 今のうちに、次の準備をお願いします！ 1. パソコンのブラウザで、https://chatgpt.com を開く 2. ChatGPTにログインしておく 無料プランで大丈夫です。 有料プラン（Plus以上）をお使いの方は、 後半のデモも一緒に試していただけます。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 3
4. みなさん、AIツールを 仕事でうまく使えてますか？ ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO
5. 使ってはいるけど、仕事で活かせるイメージが湧かない… AIツールを使い始めた方から、こんな声をよく聞きます。 メールの下書きや、ちょっとした調べものには使っている。 でも、自分の仕事をまるごと任せられる気はしない… 第3回で「AIに任せたい工程」を見つけても、 実際にどう任せればいいのか、迷ってしまう人もいるでしょう。 今日は、その任せ方を手を動かしながら学びます。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 5
6. AIが頼りにならない理由は2つあります ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO
7. 理由その1 仕事に必要な情報を、AIが知らない ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO
8. 今回のハンズオンのシナリオ あなたは株式会社みのるん出版で、編集部に所属しています。 部長から「下期の懇親会、よろしく」と頼まれ、 幹事を引き受けたところです。 参加者は部員13人と、著者さん2人 開催は11月6日（金） 会社から出る補助の額は、まだ分からない ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 8
9. 社内情報を渡さずに聞いてみる まずは社内規程などを何も渡さずに、 ChatGPTにこう聞いてみてください。 うちの会社の懇親会の補助って、 いくら出ますか？ 会社の規程を知らないので、 金額は特定できないと返ってくるはずです。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 9
10. AIは一般常識は知っていても、あなたの会社のことは知らない AIサービスの頭脳にあたるモデル（LLM）は、 世の中に公開されている文章をもとに学習しています。 社内の規程や部の決まりごとは、学習に含まれていません。 そのため、社内の規程について聞かれても、 それらしい一般論で答えるしかありません。 第2回では、資料を添付して読ませることで解決しました。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 10
11. 実は、資料は毎回添付しなくてもOKです！ ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO
12. AIが答える前に読む情報「コンテキスト」 AIは、質問と一緒に渡された情報も読んでから答えます。 この「答える前に読む情報」を、コンテキスト（文脈）と呼びます。 質問（プロンプト） ＋ •
    ⼈間がチャットに添付する コンテキスト •
    AIが取ってくる（RAGなど） 回答 必要な情報をAIが探して、自動でコンテキストに足す技術の 代表的なものにRAG（Retrieval-Augmented Generation）があります。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 12
13. この考え方の原点、2020年の論文「RAG」 2020年に、Facebook AI Research （現在のMeta）などのチームが 発表した論文です。 検索で関係する文書を見つけて、 質問に足してから答えを作る。 Lewis ほか「Retrieval-Augmented Generation この仕組みをRAG for Knowledge-Intensive NLP Tasks」（NeurIPS （検索によって拡張された生成） 2020） と名付けました。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 13
14. RAGでは「意味による検索」を使う キーワード検索は、探したい言葉がそのまま書かれた 文書しか見つけられません。意味で探すセマンティック検索なら 言い回しが違っても見つかるので、RAGでは主にこちらを使います。 キーワード検索 探したい⾔葉 飲み会 「飲み会」と書かれた⽂書 セマンティック検索 「飲み会」と意味が近い⽂書 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO ⾒つからない 規程「部の懇親会は 1⼈5,000円を補助」 14
15. RAGの下準備 質問に関係する部分だけをAIに渡せるよう、規程を数百字ほどの かたまり（チャンク）に分けます。さらに、質問と意味が近い チャンクを機械的に探せるよう、意味を表す座標（ベクトル）に 変えて保存します。 元の⽂章 社内規程 ①
    チャンクに分ける 第5条 懇親会の補助 ②
    座標（ベクトル）にして保存 第6条 ⼆次会の扱い 0.10,
    −0.61,
    … 第9条 出張の⽇当 −0.72,
    0.24,
    … 0.12,
    −0.53,
    … ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 保存 15
16. RAGの検索の仕組み 質問も同じ方法で座標にします。保存したチャンクの座標と、 原点から見た向きの近さ（コサイン類似度など）を比べ、意味が近い チャンクを質問に添えてAIへ渡します。 会議室の予約 質問「飲み会にお⾦は出る？」 懇親会の補助 コンテキスト いちばん近い チャンク 向きが近い＝意味が近い 出張の⽇当 ※
    ベクトルを2次元に簡略化したイメージ図 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 回答 AI 16
17. 外の情報で根拠づける「グラウンディング」 社内文書のほかに、Webやオンラインサービスの情報も渡せます。 外の情報に基づいて答えさせることを、 グラウンディング（根拠づけ）と呼びます。 社内⽂書 Webの情報 オンラインサービス 質問＋情報 根拠つきの 回答 （Gmail、SharePointなど） ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 17
18. ChatGPTに情報を渡す方法 この講座で扱う、ChatGPTに情報を渡す方法です。 方法 チャットに添付する プロジェクトにファイルを置く Web検索で探させる プラグインでオンラインサービスとつなぐ ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO この講座では 第2回で体験済み 今日のハンズオン 今日のハンズオン 今日の講師デモ 18
19. ハンズオン① 面倒な社内規程はAIに確認させよう ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO
20. 資料を入れる前に、学習に使わせない設定を確認 ChatGPTは、設定によっては会話の 内容をモデルの改善に使います。 会社の資料を入れる前に、 この設定をオフにしておきましょう。 1. 左下のユーザー名から設定を開く 2. データコントロールをクリック 3.「モデル改善に協力する」をオフ ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 20
21. ハンズオンで使う資料 ハンズオンでは、架空の会社の規程を2つ使います。 資料 書いてあること 福利厚生規程 部の懇親会は、参加した社員1人5,000円を補助 経費精算マニュアル 一次会のみ／2週間前までに申請／社外の人は交際費 どちらも、以下のURLからダウンロードできます。 https://minoruonda.com/axel/files ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 21
22. プロジェクトを作る 規程の置き場所として、 プロジェクトを作ります。 1. サイドバーからプロジェクトを開く 2. 右上の「新規」をクリック 3. 名前に「下期懇親会」と入力 4.「プロジェクトを作成する」をクリック 無料プランのアップロードは、 1日3ファイルまでなので注意。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 22
23. 規程2点をプロジェクトに入れる 資料をプロジェクトに入れると、 毎回添付しなくても、 AIが読んでから答えてくれます。 1.「情報源」をクリック 2. ダウンロードした規程2点を、 枠の中へドラッグ＆ドロップ ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 23
24. 音声入力を使いまくろう プロンプトはとにかく情報量が大事。 「えーっと」のようなフィラーも、「そうじゃなくて」の言い直しも問題なし。 同僚と雑談するように、とにかくコンテキストを全部伝えよう。 今日は、ChatGPT標準の音声入力機能を使います。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 24
25. 初めて音声入力を使うとき 初回だけ、ブラウザにマイクの使用を許可する必要があります。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 25
26. 規程について、話して聞いてみる プロジェクトの入力欄から、 こう話してください。 11月6日に部の懇親会をやることになりました。 部員13人と著者さん2人を招くんですが、 会社の補助ってどれくらい出るんでしたっけ。 いつまでに何を申請すればいいかも 教えてください。 最初に聞いたときの答えと 見比べてみましょう。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 26
27. 答え合わせ 規程に書かれた正解は、次のとおりです。 聞いたこと 答え 補助 社員13人分で65,000円 著者さん2人分 交際費として別に申請 二次会 対象外 期限 10月23日（金）までにシステムから申請 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 27
28. 回答に示される根拠 ChatGPTは、プロジェクトの資料を使って答えるとき、 どの資料を見たかも示してくれます。 人間が後から、元の資料でファクトチェックできるので安心です。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 28
29. 複数の資料の突き合わせ 福利厚生規程だけを見ると、 15人全員に補助が出る計算になります。 実際は著者さんも招くので、 経費精算マニュアルとの突き合わせが必要です。 AIが2つの資料から必要な部分を探してきて、 社員と著者さんの分を正しく分けてくれます。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 29
30. プロジェクトの共有 プロジェクトは、ほかの人と共有できます。 共有した全員が、同じ規程をもとにAIへ質問できます。 ファイルを1人ずつ配らなくても、 プロジェクトに入れた最新版をみんなで使えます。 個人向けのプランでは、共有した相手や資料を会社が統制できません。 業務で本格的に使いたいときは、 ChatGPT Enterpriseなど法人向けのプランを検討しましょう。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 30
31. ちなみに、ほかのAIサービスでは 今使ったChatGPTのプロジェクト機能は、 ほかのサービスだと次が近いです。 サービス 近い機能 Claude プロジェクト Gemini ノートブック（旧称：NotebookLM） Microsoft Copilot Copilot ノートブック ※ 各機能が使えるかどうかは、契約プランによって異なります。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 31
32. 外部サービスとつないで、 資料をそのまま読ませよう（デモ） ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO
33. 外部サービスをコンテキストに加える方法（デモのみ） ChatGPTを外部サービスとつなぐ機能をプラグインと呼びます。 講師の画面で設定をデモします。 1. サイドバーからプラグインを開く 2. Google Driveの「＋」をクリック 3. Googleアカウントでログインし、 接続を許可 プラグインによる接続は、 Plus以上の有料プランで使えます。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 33
34. Googleドライブの出欠の回答を読ませる（デモ） 実際にファイルの検索もデモします。 Googleドライブにある出欠の回答シートを 読むように、ChatGPTにこう頼みます。 Googleドライブにある出欠表を確認して、 お店を選ぶ際の考慮事項を教えてください。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 34
35. 外部サービスとつなぐ「プラグイン」と標準規格「MCP」 いまのデモでGoogleドライブとつないだのも、プラグインの1つです。 プラグインは、MCPという共通規格によって実現されています。 AIとWebアプリや社内システムをつなぐための規格 Anthropicが2024年11月に公開 MCP（モデルコンテキストプロトコル）とは、 AIと外のサービスをつなぐ共通コンセントのような存在です。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 35
36. 外の知識を渡せば、会社のことにも答えてくれます。 でもこれだけではまだ戦力として不十分です ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO
37. 理由その2 仕事そのものを代行してくれない ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO
38. まだ残っている幹事の仕事 補助の額は分かりました。 ただ、幹事の仕事はまだ残っています。 1. 条件に合うお店を探す 2. 会費を決める 3. 経費精算システムで申請する ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 38
39. 実はそれ、いまのAIはもうできます！ ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO
40. 登場したばかりのChatGPT 登場したばかりのChatGPTは、一問一答のチャットボットでした。 質問を送ると、答えを1回返して終わりでした。 ⼀問⼀答のチャット 質問する 1回答えて終わり ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 40
41. いまのChatGPT いまのChatGPTは、裏側がちょっとしたエージェントです。 裏で計画を立て、ツールを使い、目的を達成するまでループを回します。 ⼀問⼀答のチャット 質問する エージェント ⽬標を渡す 1回答えて終わり 考える ツールを使う 結果を⾒る 仕上がり 終わるまで繰り返す ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 41
42. AIエージェントとは 目標だけ伝えれば、段取りを自分で組んで、仕事を進めてくれるAIです。 新人の幹事に、仕事を任せるイメージです。 懇親会の幹事を お願い！ 考える ツールで⾏動 Web検索 ファイル作成 振り返る ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO アプリ操作 42
43. AIエージェントの特徴① 目的達成まで考え続ける Yao ほか「ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models」（ICLR 2023） 考えて、行動して、結果を見て、 また考える。このループを、 目的を達成するまで自分で回し続けます。 プリンストン大学とGoogleの研究者が、 この論文で示した手法が、 ReAct（Reasoning and Acting）です。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 43
44. AIエージェントの特徴② ツールを使える エージェントが使うツールには、 たとえばこんなものがあります。 Web検索 計算 ファイル作成 Webアプリの操作 ファイルを作ったり、Webアプリを操作したりもできます。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 44
45. AIがツールを使う仕組み「Tool Use」 2023年6月13日、OpenAIがAPIの新機能として、 AIにツールを使わせる仕組みを Function Calling（関数呼び出し）という名前で発表しました。 いまは各社が同じ仕組みを提供していて、 AnthropicはTool Use（ツール使用）と呼んでいます。 この講義では、呼び名をTool Useにそろえます。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 45
46. AIがツールを使う仕組み「Tool Use」 ツールを実際に動かすのはアプリの側で、AIは使い方を考える役です。 ①
    使うツールと ⼊⼒を考える ②
    アプリがツールを 実際に使う ③
    結果をコンテキストに ⼊れて、続きを考える 終わるまで繰り返す ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 46
47. ハンズオン② 会費の精算表を、AIに作らせてみよう ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO
48. さっきのプロジェクトで、続けてこれを頼む ハンズオン①のプロジェクトで新しいチャットを開き、 音声入力で、たとえばこう話してください。 懇親会のお店を探して、精算表もExcelで作ってください。 11月6日に高輪ゲートウェイ駅付近で開催したいです。 編集部のメンバー13人と社外の著者さん2名が参加します。 甲殻類が苦手な方が1名います。 二次会には8名が参加予定です。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 48
49. ChatGPT Workは後ほど解説します たくさんの仕事をまとめて頼むと、 Workで進めるよう案内が 表示されることがあります。 ここでは、いったん Chatのまま続けましょう。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 49
50. 考えている途中の様子を見てみよう 考えている途中の様子は、 画面に自動で表示されます。 1. 規程から補助の上限を確かめる 2. Webでお店を探す 3. Excelファイルを作り始める 条件に合わなければ、 調べ直すこともあります。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 50
51. できあがった精算表 一次会の補助と著者さんの交際費、二次会の自己負担が、 分けて計算されています。 作ったファイルは、ChatGPTのライブラリにも保存されています。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 51
52. ハンズオン②のふりかえり いまのチャットも、ちょっとしたエージェントです。 お店の検索から会費の計算、Excelファイルの作成まで、 1回の依頼で自動化できました。 みなさんはいま、自分の手でエージェントを使って、 成果物を受け取りました。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 52
53. チャットでできないこと 精算表はできました。 でも申請は、経費精算システムに入力しないと終わりません。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 53
54. ChatGPT Workに、申請の入力まで任せよう（デモ） ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO
55. エージェント機能「ChatGPT Work」 ChatGPTには、ChatとWorkの2つの機能があります。 Chat（会話の相手） 質問やアイデア出しに すばやく答える ▶ Work （仕事を任せる相手） Webサイトも操作して 仕事を代行する WorkはPlus以上の有料プランで使えます。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 55
56. Web版とデスクトップ版の違い ChatGPT Workには、Web版とデスクトップ版があります。 Web版 OpenAIのクラウドで動く PCを閉じても動き続ける 渡したファイルのみ参照できる デスクトップ版 自分のPCで動く 許可したフォルダを読み書き PCを閉じると止まる 今日は、インストールの要らないWeb版で進めます。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 56
57. エージェントを安全に使うための工夫 仕事をエージェントに任せるときも、以下は人間がやると安全です。 ログイン（パスワードは人が入力する） 送信・確定・支払いのような取り消せない操作 プロンプトに「ログインや確定操作は人間にやらせて」と書いておくと、 エージェントはその手前で止まってくれます。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 57
58. Workに申請の入力を頼む（デモ） 講師の画面で、「下期懇親会」プロジェクトでWorkを開き、 こう頼みます。 先ほどライブラリに作成した精算表を参照して、 うちの経費精算システムに懇親会補助の事前申請をしておいてください。 ただし最後の送信ボタンは私が押すので、 その直前まで進めたら教えてください。 精算表はライブラリから、経費精算システムのURLは プロジェクトの経費精算マニュアルから、Workが自分で探します。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 58
59. Workが経費精算システムに入力する（デモ） クラウドのブラウザで、 経費精算システムに入力します。 1. 申請の種類を選ぶ 2. 開催日・人数・金額を入れる 3. 分からない項目は聞いてくる 送信ボタンは、講師が押します。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 59
60. Workデモのふりかえり 依頼文の最後の1文があるから、確認画面で止まりました。 ChatGPTの有料プラン（Plus以上）の方は、 手元でもデモアプリをお試しいただけます。 https://minoruonda.com/axel/app ※ 何も送信しないダミーのシステムです。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 60
61. 他社製品の場合は？ 各社とも、チャットとエージェントをそれぞれ展開しています。 OpenAI Anthropic Google Microsoft チャット ChatGPT Claude Gemini Copilot Chat ▶ ▶ ▶ ▶ エージェント（ビジネス向け） ChatGPT Work Claude Cowork Gemini Spark Copilot Cowork 今日はChatGPTを使っていますが、ほかの製品でも同じことができます。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 61
62. 業務で本格的に使うときの注意点 今日は無料プランで試しましたが、 仕事で使うときは、次の3つを先に確認しましょう。 1. 会社の資料は、会社が認めたAIとプランで扱う 2. 個人のプランなら、「モデル改善に協力する」をオフに 3. 個人の有料プランは月額の定額制。 利用上限に達したら、しばらく待つことになります ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 62
63. 外の知識とツールを渡せば、AIに仕事を任せられます。 ここからは、もう一歩先の使い方です ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO
64. ハンズオン③ エージェントを、自分専属の秘書に育てよう ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO
65. 仕事メモ 仕事がひとつ終わるたびに、エージェントに頼みます。 「今回の記録や学びをメモにまとめて、 ライブラリに保存しておいてください」 次からは、作業の前にまずそのメモを読んでもらいます。 前回の経緯を、一から説明し直さなくて済みます。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 65
66. 後日、経理から差し戻しが届きました 懇親会が終わって申請を出したら、 経理からこう返ってきました。 交際費の申請には、著者さんの氏名と会社名が必要です。 ほかにも、個室が狭かったことや、 会費の現金集めでバタついたことが反省点です。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 66
67. 反省点を、仕事メモに残してもらう 精算表を作ったチャットに戻って、 音声入力でこう話します。 今回の記録と反省点をメモにまとめて ライブラリに保存しておいてください。 経理から交際費は著者さんの氏名と 会社名がいるって差し戻されました。 あと個室が狭かったのと 会費の現金集めでバタつきました。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 67
68. ライブラリに仕事メモが入ったか確かめる 次の仕事で読み返せるよう、 メモが残ったかを確かめます。 1. サイドバーからライブラリを開く 2. 仕事メモのファイルがあるか確かめる 一部のプランでは、ライブラリが新機能 「スペース」に変わっています。 画面左端の「スペース」アイコンから 「すべて」→「自分のアイテム」を 見てください。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 68
69. 2回目の幹事を新しいチャットで頼む 同じプロジェクトで新しいチャットを開き、 音声入力でこう話してください。 12月18日に忘年会をやります。 今度は著者さん3人も来るので、 ライブラリにある過去の学びを参考にして お店探しと申請の下書きまで やっておいてください。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 69
70. 仕事メモから出てきたこと 講師の画面の答えです。みなさんの答えと見比べてみましょう。 出てきたこと どこから来たか 著者さんの氏名と会社名を先に聞く 経理の差し戻し 広めの個室を探す 個室が狭かった 会費を事前に集める案内文 現金集めでバタついた 申請期限は12月4日（金） 規程（2週間前までに申請） 前回と比べて指示が短くなり、差し戻しの手間も減ります。 これが「育つ秘書」のメリットです。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 70
71. 仕事メモの書き溜め 書き溜めるほど、頼み方が短くなります。 前回のお店、会費の決め方、申請でつまずいた点が残っていれば、 次の幹事は、短い頼み方で準備を始められます。 仕事を頼む メモに追記 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 次の仕事で読む 71
72. カスタム指示の活用 慣れてきたら、カスタム指示に 書いておくと楽です。 毎回の作業ごとに、記録と学びを ライブラリに蓄積してください。 新しい作業を始めるときは、 適宜ライブラリを参照してください。 場所は、設定 → パーソナライズ → カスタム指示の「ChatGPT」です。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 72
73. 別の仕事への広がり メモは仕事ごとに分けず1か所に貯めると、別の仕事でも役に立ちます。 報告書で伝えた文章のこだわりは、企画書でも守ってくれます。 懇親会の申請でつまずいた点は、出張の精算で先回りしてくれます。 部⻑への報告書 懇親会の幹事 企画書 仕事の 学び 会議の議事録 出張の経費精算 お礼のメール ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 73
74. ちなみに、ほかのAIサービスでは ほかのAIサービスを使うときは、 仕事メモをエージェントが読み書きできる場所に保存させましょう。 サービス エージェント機能 仕事メモの置き場の例 Claude Claude Code／Cowork PCのフォルダ Gemini Gemini Spark Googleドライブ Microsoft Copilot Copilot Cowork OneDrive 次の仕事では、「過去のメモを読んでから始めて」と頼みます。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 74
75. PCで動くエージェントなら、仕事メモがもっと楽に 今日使ったChatGPT Workは、クラウドで動く版です。 エージェントには、自分のPCの中で動くものもあります。 クラウドで動く ChatGPT Work（Web版） PCで動く メモの置き場 ChatGPTのライブラリ 閲覧方法 ライブラリ画面から確認 ChatGPT Work（アプリ版）やClaude Code メモの置き場 自分のPCのフォルダ 閲覧方法 メモ帳などで開ける ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 75
76. 「どう頼むか」自体も丸投げするのがコツ 「何をどこまで任せるか」を決めるのが、いちばん難しい。 順番は逆で大丈夫。やり方の設計ごと相談しちゃいましょう。 たとえば、いつもの仕事なら、こう話しかけます。 毎月、部の定例会議の議事録を作っています。 この仕事、あなたを最大限活用して効率化するには、 どうすればいいですか？ ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 76
77. 私はプライベートも全部Claudeに任せています 海外旅行の行程づくりから、航空券とホテルの予約まで 家計の管理と確定申告の準備 マンションの家賃更新の交渉 家賃の更新で月2万円の値上げを提示されたときは、 交渉の方針づくりから返信の下書きまでClaudeに任せ、 値上げ幅を月6千円まで縮めました。年にすると16万円の差です。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 77
78. 自由演習 最後に、自分のプライベートの面倒ごとを1つ選んで、 音声入力でやり方の設計ごと相談してみましょう。 （例） ふるさと納税の有効活用 家計の整理と見える化 旅行の計画と手配 会社の資料は入れないでください。個人情報は自己責任でお願いします。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 78
79. 問いの立て方のポイント 相談するときは、次の3つを話してみましょう。 1. その作業の目的は何か 2. 現状はどうやっているか 3. どこが面倒か それらを伝えたうえで、こう聞いてみましょう。 君と一緒に最大限この作業を楽に進めるいいアイデアはある？ ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 79
80. さらに知りたくなったら 最後の踏み込んだ内容は、書籍で詳しく紹介しています。 題材はClaude Codeですが、 仕事メモで秘書を育てるやり方は、 ChatGPT Workでもそのまま実践できます。 なお、今回の講義資料もみのるん式で、 Claude Codeに100% 作らせています。 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 80
81. ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO