Phase02_AI座学_応用

LLMは「頭脳」、AIエージェントは「頭脳＋手足」。MCP（Model ContextProtocol）がGoogle・Microsoft・OpenAIにも採用された業界標準になっている今、ローカルAIとクラウドAIの使い分けを理解し、Phase12で到達する「仮想CxOチームによる経営分析」の全体像を先取りします。

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Transcript

1. Phase2 AI座学（応用） LLMとAIエージェントの違い、ローカルとクラウドの 違いを知る
2. LLMとAIエージェントの違い CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 1 本日のゴール AIの「頭脳」と「手足」の違いを理解し、Claude Codeの全体像をつかむ60分 01 LLMとAIエージェント 「頭脳」と「手足」の違いを理解 する 02 ローカル vs クラウド ブラウザ版AIの限界を体感する 03 12フェーズの全体像 到達する世界をプレビューする
3. LLMとAIエージェントの違い CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 2 Phase 1 の振り返り 01 文章補完マシン 生成AIは「超高速の文章補完マシ ン」。大量のテキストから次の言 葉を予測する仕組み 02 具体的な指示 指示は「人間への仕事依頼」と同 じように具体的に伝える 03 最終確認は人間 AIは「優秀な下書きマシン」。ハ ルシネーションがあるため最終確 認は人間が行う
4. CONFIDENTIAL Section 1 LLMとAIエージェントの違い
5. LLMとAIエージェントの違い CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 3 LLMとは（復習） LLM = テキストを生成する「頭脳」 できること 質問に答える 文章を要約する メールの下書きを作る アイデアを出す 翻訳する できないこと ファイルを作成・保存する メールを実際に送る カレンダーの予定を確認する データベースを検索する
6. LLMとAIエージェントの違い CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 4 AIエージェントとは AIエージェント = LLM（頭脳） + ツール操作能力（手足） LLM（頭脳だけ） すごく頭の良い人。 ただし椅子に座ったまま、 口頭でしか答えてくれない。 AIエージェント（頭脳＋手足） すごく頭が良くて、 自分で動いてくれる人。 PCを操作し、メールを送り、 スケジュールを確認してくれる。
7. LLMとAIエージェントの違い CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 5 LLM vs AIエージェント — 同じ依頼の結果比較 あなたの依頼 LLM（ブラウザ版） AIエージェント メール返信案を書いて テキスト生成 → コピペして送信 Gmailに直接下書きを作成 売上データを分析して 貼り付けデータを分析 → コピペ CSV読込 → 集計 → レポート保存 MTGの議事録を作って テキスト整形 → コピペ保存 自動取得 → 要約 → Slack投稿 空き時間を調べて 「カレンダーを確認して」と返す カレンダーを直接参照して回答 報告書をメールして メール文面を生成 → コピペ送信 添付メールの下書きを直接作成
8. LLMとAIエージェントの違い CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 6 作業量の違い — 議事録作成→共有 BEFORE — LLM（ブラウザ版） ① 会議メモをコピー（手動） AI ② に貼り付けて指示（手動） ③ 出力をコピー（手動） ④ ファイルに貼り付けて保存（手動） Slack ⑤ を開いてメッセージ作成（手動） ⑥ ファイルを共有（手動） 6ステップ、すべて手作業 AFTER — AIエージェント ① 「MTGの議事録を作って 　 Slackに投稿して」と指示 残りはAIが自動実行 1 ステップ
9. LLMとAIエージェントの違い CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 7 MCP — AIエージェントの「手足」の仕組み MCP = Model Context Protocol　─　AIが外部サービスと接続するための標準規格 Gmail MCP Slack MCP Calendar MCP Salesforce MCP BigQuery MCP スマートフォン本体 = AI（頭脳）　／　アプリ = MCP（手足） Claude Code
10. LLMとAIエージェントの違い CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 8 MCPの急速な普及 わずか1年で業界標準に ─ USB・Wi-Fiのような「共通規格」 2024年11月 Anthropicが 発表 約100 サーバー 2025年3月 OpenAIが MCP公式採用 2025年6月 Glama 公式レジストリ 5,867 サーバー 2025年後半 非公式含む 登録数 16,000+ サーバー 2025年後半 Linux Foundation 傘下に寄贈 出典: Glama, Zuplo MCP Report, Anthropic公式発表（2024-2025）
11. CONFIDENTIAL Section 2 ローカルAIとクラウドAIの違い
12. ローカルAIとクラウドAIの違い CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 9 クラウドAI vs ローカルAI クラウド（Cloud） ローカル（Local） ツール例 Gemini / ChatGPT / Claude （ブラウザ版） Cursor / Claude Code 動作場所 ブラウザ上 （クラウドサーバー） PC内部 （ターミナル / エディタ） できること テキスト対話、Web検索 ローカルファイルの 直接参照・操作 強み 手軽、どこでも使える PC上のファイルを直接加工 弱み コピペが必要 セットアップが必要 クラウドAI = 「電話相談窓口」 ローカルAI = 「隣の席の優秀なアシスタント」
13. ローカルAIとクラウドAIの違い CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 10 ローカルAIの3つの武器 コピペ地獄から解放 ─ 6ステップが1ステップに ファイル操作 PC上のファイルを 直接読み書き・編集できる CSV分析、レポート作成、 フォルダ整理 コマンド実行 ターミナルコマンドを 実行できる スクリプト実行、 API呼び出し、データ変換 MCP/CLI連携 外部サービスと 直接接続できる Gmail送信、Slack投稿、 カレンダー確認
14. ローカルAIとクラウドAIの違い CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 11 使い分けの指針 その作業、テキストを返してもらうだけで十分？ Yes Gemini / Claude（ブラウザ版） No → ファイル操作やサービス連携が必要？ 既存ファイルの編集 Cursor 複合タスク・自動化 Claude Code シーン 推奨ツール 理由 ちょっとした質問・相談 Gemini / Claude すぐ使える、セットアップ不要 ファイルの作成・編集 Claude Code / Cursor ファイル操作ができる データの集計・分析 Claude Code スクリプト実行ができる 業務の自動化 Claude Code + MCP 外部サービスと直接連携
15. CONFIDENTIAL Section 3 AIエージェントの最新動向と未来
16. AIエージェントの最新動向と未来 CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 12 AIエージェント市場の急拡大 CAGR 46% 年平均成長率 2025年 約1.1兆円 2026年 約1.5兆円 2030年 約7.9兆円 2026年末にエンタープライズアプリの40%が AIエージェント搭載（Gartner予測） 2025 2026 2028 2030 80 100 250 527 出典: Grand View Research, Gartner（2024-2025）
17. AIエージェントの最新動向と未来 CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 13 日本企業のAIエージェント導入事例 トヨタ自動車 仮想大部屋「O-Beya」： 9つのAIエージェントが 設計データを参照して相談 対応 ダイキン×日立 工場設備の故障診断AI 10秒以内に診断 精度90%以上 ソフトバンク ロジスティクス （配送管理）に AIエージェント導入 配送効率40%向上 KDDI 「議事録パックン」 会議録自動作成 最大1時間短縮 64.4% 生成AIツール導入率 日経BP 29.7% AIエージェント導入率 日経BP 約60% 1年以内に導入予定 Allganize 出典: 日経XTECH, Allganize, KOTORA JOURNAL（2025）
18. AIエージェントの最新動向と未来 CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 14 Phase12で到達する世界 Phase 1-2 今ここ AIに質問 → テキスト回答 → コピペして使う Phase 5-6 Claude Codeに指示 → ファイル自動作成 → MCP経由メール送信 Phase 9-10 トリガー発火 → AI自動議事録 → Slack投稿 → タスク管理更新 人間は何もしなくていい Phase 11-12 仮想CxOチーム（CEO/COO/CFO/CHRO/CTO）が経営課題を多角的に分析 AIが経営判断を支える
19. AIエージェントの最新動向と未来 CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 15 これから使う4つのツール Gemini 日常ツール Phase 1〜 手軽に使えるAI Google連携に強い Obsidian 情報基盤 Phase 3〜 Markdownで メモ・ドキュメント管理 Cursor サブツール Phase 3〜 AI統合エディタ ファイル編集に特化 Claude Code メインツール Phase 5〜 AIエージェント 自動化・外部連携 日常の質問・相談 → Gemini　│　情報の記録・管理 → Obsidian　│　ファイルのAI編集 → Cursor 業務の自動化 → Claude Code + MCP
20. CONFIDENTIAL まとめ & 実践課題
21. まとめ & 実践課題 CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 16 本日のまとめ — 3つのポイント 01 頭脳 + 手足 LLMは「頭脳」、 AIエージェントは「頭脳 + 手 足」。 エージェントはファイル操作や 外部サービス連携ができる。 02 使い分け クラウドAIは「手軽だが コピペが必要」、ローカルAIは 「自動だがセットアップが必 要」。 場面に応じて使い分ける。 03 時代の変化 MCPが業界標準になり、 AIエージェントの時代が 始まっている。 今から学ぶことで大きなアドバン テージ。 ブラウザ版AIは"電話相談窓口"、ローカルAIは"隣の席の優秀なアシスタント"。 Phase 5からは、あなたの隣にアシスタントが座ります。
22. まとめ & 実践課題 CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 17 実践課題（次回 Phase 3 まで） 必須課題（全員） Geminiで実務タスクを3つ以上こなす ブラウザ版の限界を体感する 「コピペが面倒」と感じたシーンを3つメモする どんな作業か、なぜコピペが必要だったか Obsidian のダウンロード・インストールを完了する obsidian.md からダウンロード → Vault作成 推奨課題（できる人） Cursor のダウンロード・インストールを完了する cursor.sh からダウンロード AIエージェント化できそうな業務をリストアップ 社内業務の自動化候補を考える
23. まとめ & 実践課題 CONFIDENTIAL © Offers All rights reserved. 18 次回予告 Phase 3 ドキュメント管理 Obsidian × Cursor で情報基盤を構築する なぜドキュメント管理がAI活用の前提なのか AIが参照できる「ナレッジベース」を作り始める 次回までに Obsidian のインストールを必ず完了しておいてください
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25. FIN